京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据究竟是什么2_数据分析师
古语云:三分技术,七分数据,得数据者得天下。先不论谁说的,但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证,都是为了说明一个道理:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中,作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值,比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐,以此有效提升销售量;Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据,来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么,什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为,1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解,比如,
“今天的数据不是大,真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。”
“非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。”
“你千万不要想着拿数据去改进一个业务,这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
特别是最后一点,我是非常认同的,大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字:资产。比如,Facebook上市时,评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础,将所有用户的购买记录作为数据来源,通过构建模型分析购买者的行为相关性,能准确的推断出孕妇的具体临盆时间,这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例,这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点:通过找出一个关联物并监控它,就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期,这就是对数据的二次利用的典型案例。如果,我们通过采集驾驶员手机的GPS数据,就可以分析出当前哪些道路正在堵车,并可以及时发布道路交通提醒;通过采集汽车的GPS位置数据,就可以分析城市的哪些区域停车较多,这也代表该区域有着较为活跃的人群,这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:
1- 手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。
2- 没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。
3- 既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物:1-拥有大数据思维的人,这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井,金矿,是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头,他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析,有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据,在美国的飓风来临季节,超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加,于是他们做了一个明智决策,就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边,看起来是为了方便用户挑选,但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子,1948年辽沈战役期间,司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”,由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据:每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少,枪支、物资多少……有一天,参谋照例汇报当日的战况,林彪突然打断他:“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获,你们听到了吗?”大家都很茫然,因为如此战斗每天都有几十起,不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周,见无人回答,便接连问了三句:“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁,指着地图上的那个点说:“我猜想,不,我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然,部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘,并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业,探求数据价值取决于把握数据的人,关键是人的数据思维;与其说是大数据创造了价值,不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现:
其实,这些还远远不够,未来大数据的身影应该无处不在,就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态,但我相信只要发展脚步在继续,因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如,Amazon的最终期望是:“最成功的书籍推荐应该只有一本书,就是用户要买的下一本书。”
Google也希望当用户在搜索时,最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容,而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时,借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品,传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析,这些数据能够支撑智慧城市,智慧交通,智慧能源,智慧医疗,智慧环保的理念需要,这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24