京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,在你我身“边”_数据分析师
在信息爆炸的大数据时代,要在纷繁杂乱的数据中理出有用信息的难度就像要重新拼起一张撕碎了的世界地图一样困难,而本书就如同地图背面的人像,告诉你如何认识大数据,并快速地拼回另一面的世界地图。
《大数据时代》由维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼斯·库克耶合著,前者被誉为“大数据时代的预言家”,是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,他不仅是众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问,也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊;后者是《经济学人》数据编辑,也是CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。
早前火热的“云计算”、“物流网”只是露出来的冰山,而在冰面下就是以TB(240)、PB(250)、EB(260)乃至ZB(270)为计算量级的大数据。本书认为大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,是在信息技术高度发达后,基于新工具下新的解决问题思路,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据时代对我们的生活,以及与世界交流的方式都提出了挑战——推翻了向来我们做决定和理解现实的因果关系,转移到相关关系,即只需要知道是什么,而不需要知道为什么。
说到大数据,必须先了解之前的“小数据”时代。鉴于工具及方法的局限,之前只有教会或者政府才能做到大规模的数据采集并进行分析,但成本颇高并且时效性差。为解决问题,统计学家们发挥出作用,提出以随机采样的方式来替代全数据采集,不过其成功取决于样本选择的随机性,但实际上非常难以实现,一旦采样过程存在任何偏见,分析结果就会相去甚远。来到大数据时代,由于有了足够的数据处理和存储能力,加上最先进的分析技术,就能做到放弃样本分析这条捷径,选择收集全面而完整的数据,即采取全数据模式“样本=总体”。更多的数据带来了更杂的声音,但大数据允许不精确,并认为“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物,只有接受不精确,才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。
大数据将引起思维的变革,并在思维变革的带动下,将产生新的商业变革,“量化一切”成为数据化的核心:不仅可以将文字变成数据,地理方位乃至情绪都可以数据化了,这便成了全新的视角——将世界看作信息,看作可以理解的数据的海洋,如何利用海量数据就成为新的商业竞争领域。数据创新的“六脉神剑”——数据的再利用、重组、扩展、折旧、废气和开放带来全新的商业模式,如何给数据估值将可能改变目前现有的会计准则。在大数据时代,价值链上的3大构成公司将把握住未来的进入门槛,传统公司如何在其中分杯羹将面临巨大挑战。
大数据带来不仅是各种便利及机会,同样也会让我们时刻都暴露在“第三只眼”之下:亚马逊监视我们的购物习惯,谷歌监视着我们的网页浏览习惯,而微博窃取着我们的社交关系网。为此,作者提出从4个方面对大数据时代进行管理变革:一是个人隐私的保护,从个人许可到让数据使用者承担责任;二是个人可以并应该为他们的行为而非倾向负责;三是培养专业的数据算法师群体以监察相关公司来维护公众信任;四是就像反对其他商业垄断一样反对数据垄断大亨。
书中丰富翔实的案例则是另一个看点。引言说到谷歌公司在2009年比美国国家疾控中心更早知道甲型H1N1流感的爆发时间、地域就抓住了读者的好奇心;苹果之父乔布斯是全球第一个拥有自身整个基因密码的人;美国Target百货公司在完全不和顾客沟通的情况下比女儿的父亲更早知道女儿怀孕的信息;印象最让我深刻的是,ReCaptcha项目在利用人们上网常遇到输入验证码的机会,将需要扫描文件中有待人工辨识和解释的模糊单词发给输入者输入确认,后来谷歌收购了该项目公司后用于其图书扫描项目,每年节省的人工费用就超过10亿美元。
尽管我在电脑打字时早已经悄悄地被“入侵”,却只有此时我才知道,我现在打出的每一个字后面,都藏着一双无形的数据抓取之手,它猜测并给出选择我还未打完拼音的下一个字——这就是大数据时代,就在你我身边。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01