京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
把大数据变小_数据分析师考试
我并不喜欢所谓的“大数据”概念,因为数据无所谓大小,任何数据如果不应用到实际的分析之中都是没有价值的。而数据的深度分析,对于从事市场开拓和交易买卖的专业人员,自古就是非常重要的日常工作。之所以现在很多IT人喊出“大数据”的概念,更多的还是因为他们以往只关心数据的关系,而没有进一步去想想数据背后的生活信息。
回想二十年前,对于市场中传统的数据分析师,互联网在全球商用普及更多的是噩梦般的记忆——信息突然“爆炸”了,各种非认证的信息源发布的数据充斥在网上,这和今天微信、微博上的虚假信息泛滥其实是一个道理。所谓的“大数据”背后,是缺乏认证和推敲的信息泛滥,而非数据应用领域的免费大餐。因此,高层近期出台相关政策,规范以微信为主的互联网交互平台“公共信息源”认证,其实是帮了微信一个忙,压缩了泛滥信息的体量。
广义上说,我们今天津津乐道的互联网服务提供商三巨头BAT,其核心价值都是压缩这些泛滥的信息,把大数据变小而易于客户应用。最明显的是阿里巴巴的电商服务,成千上万的网站贩卖的是同质化很强的各类商品,阿里巴巴所提供的是一种便捷的通道和第三方信誉保障,从而能把货物买方所拥有的大量需要分析的信息,压缩到一个有逻辑的选择序列。
腾讯则是成功地压缩了社交网站的泛滥信息。传统的交朋友成本比较高,限制了人类的社交圈;而互联网初期的社交网站虽然成本低,但是未知朋友圈泛滥,一不小心就交友不慎,心情大坏。以QQ、微信为代表的互联网交互平台,在交友低成本和网络化扩张中间找到平衡,成功地取代了信息泛滥化的微博,再次印证信息时代的经济学规律。
正是因为阿里和腾讯找到了可持续发展的信息经营路径,任何互联网在实际生活和商务中的应用,都被用作加强其路径模式的工具。以方兴未艾的互联网金融为例,阿里和腾讯所追求的并非是互联网金融本身的利润规模,而是能否通过互联网金融的应用,强化其在“大数据变斜的路径中的霸主地位。
在这一点上,百度的处境略显尴尬,因为百度的竞争对手太多,且细分领域太多。百度从诞生伊始,就是最典型的“大数据变斜业务模式,其所追求的一直是“用户顺畅迅捷的使用体验、便捷地获取信息和服务”。因此,百度的核心竞争力就在于极尽简单的“框界面”,背后则是对海量信息的知识库结构细化。
随着信息量的增加,百度作为“互联网百科全书”的地位维护成本,逐渐变得“不经济”起来。还是以互联网金融为例,越来越多的金融“互联网百科全书”开始在金融信息领域挑战百度的地位,传统金融服务的互联网化,又让这些金融“大数据变斜提供商得到难得的发展机遇。
例如,生活中投资理财的潜在客户,需要一个网站帮助发掘和查询适合他们的理财产品,把泛滥在网上的金融服务提供商,顺畅便捷地“送到”他们的信息终端(手机或电脑)。于是乎,越来越多的网站开始试图为这类客户构建一个跨银行、基金、证券、信托的“我的投资”的服务,让更多有理财需求的客户成为注册客户,这恰恰是百度梦寐以求想实现的“通过注册而黏住客户”。
再比如,很多高端的专业金融信息服务也需要将“大数据变斜。基金、券商、银行的行业研究员、上市公司研究员等,都需要使用大量的搜索来查阅和分析各种数据;大量投资机构包括私募基金的投资经理,也需要在海量的数据中分析行业、企业。这些用户所需要的,是对金融信息的精准搜索,而他们精准搜索的过程本身,也是极具价值的数据源。
可见,互联网金融的应用端,如第三方支付、众筹股权融资、广义的P2P债券融资交易,恐怕还需要专业的金融机构去经营。但是互联网金融的“大数据变斜服务端,百度是必须要抢的,否则,在未来的竞争中,金融服务领域的BAT格局恐怕会被打破。阿里和腾讯已经在各自领域“挟金融服务以巩固地位”,百度如果还是“走老路”向付费的金融机构倾斜流量,必将失去对金融客户的公信力和吸引力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13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 ...
2026-04-13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 ...
2026-04-13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