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3_数据分析师
未来的大数据除了将更好的解决社会问题,商业营销问题,科学技术问题,还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰,大部分的数据都与人类有关,要通过大数据解决人的问题。
比如,建立个人的数据中心,将每个人的日常生活习惯,身体体征,社会网络,知识能力,爱好性情,疾病嗜好,情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒,将除了思维外的一切都储存下来,这些数据可以被充分的利用:
……
当然,上面的一切看起来都很美好,但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如,在手机未普及前,大家喜欢聚在一起聊天,自从手机普及后特别是有了互联网,大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天,只是“病菌”滋生了另外一种情形,大家慢慢习惯了和手机共渡时光,人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
你或许并不敏感,当你在不同的网站上注册了个人信息后,可能这些信息已经被扩散出去了,当你莫名其妙的接到各种邮件,电话,短信的滋扰时,你不会想到自己的电话号码,邮箱,生日,购买记录,收入水平,家庭住址,亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。
更可怕的是,这些信息你永远无法删除,它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息,但是这代价太大了。
用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题,如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前,中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私,处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强,合法合规地获取数据、分析数据和应用数据,是进行大数据分析时必须遵循的原则。
说到隐私被侵犯,爱德华•斯诺登应该占据一席之地,这位前美国中央情报局(CIA)雇员一手引爆了美国“棱镜计划”(PRISM)的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局(NSA)自2007年起开始实施的绝密电子监听计划,年耗资近2000亿美元,用于监听全美电话通话记录,据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器,包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。
再看看我们身边,当微博,微信,QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时,你就不要指望你还有隐私权了,就算你在某个地方删除了,但也许这些信息已经被其他人转载或保存了,更有可能已经被百度或Google存为快照,早就提供给任意用户搜索了。
因此在大数据的背景下,很多人都在积极的抵制无底线的数字化,这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……
专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议:1-减少信息的数字化;2-隐私权立法;3-数字隐私权基础设施(类似DRM数字版权管理);4-人类改变认知(接受忽略过去);5-创造良性的信息生态;6-语境化。
但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。
比如,现在有一种职业叫删帖人,专门负责帮人到各大网站删帖,删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站,破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私,而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家,他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情,也就是说,如果有人想找到你,只需要两个条件:1-你上过网,留下过痕迹;2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网,留下过你的痕迹。这两个条件满足其一,人肉专家就可以很轻松的找到你,可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。
当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时,为了继续得到用户的信任,他们采取了很多办法,比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月,浏览器厂商提供了无痕冲浪模式,社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入,并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。
在这种复杂的环境里面,很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识,让自己一直处于被滋扰,被精心设计,被利用,被监视的处境中。可是,我们能做的几乎微乎其微,因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了,就像一首诗里说到的:“如果你现在继续麻木,那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”
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