京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:必将像人脑一样智能_数据分析师
人类的大脑还远远没有进化到能够迅速接收数据,并对其加以分析和处理,并将结果用在现实世界中。虽然互联网能够帮我们解决这样的问题,但是它也会带来一些弊端,例如让我们变得懒惰,完全将工作交付计算机来处理。
虽然计算机在数据储存方面为我们提供了方便。但是人类的大脑才是分析数据最好的工具。
科学上最大的进步,应该是让计算机模拟人类的大脑。日本的超级计算机K Computer是唯一一个能够模拟人类大脑的计算机。它拥有8.2万个处理器。
模拟人类大脑,以人类的方式对数据进行分析,正是大数据的发展方向。今天的大数据,还是让计算机定期的对静态数据进行分析,显然这是远远不够的。每一秒钟世界上都产生了大量的数据,大数据应该能够对这些动态数据进行收集和分析,就像人类实时处理身边的情况一样。
我们对科技的希望越来越高,而如今对科技的期望,就是希望它能够像人类的大脑一样工作。最重要的是,大数据不仅应该能够处理实时信息,还应该能够根据信息的分析结果给出最优化的解决办法。而不仅仅是把处理结果展示给我们看。
大数据应该拥有像人类的五官一样的装置,从各种渠道获得信息,而大数据本身则扮演大脑的功能。对收集来的信息进行实时分析,并最终做出反应。
大数据的发展,离不开互联网巨头们的努力,例如Twitter、Facebook和Yahoo等。他们花费的大量的时间和资源来发展实时数据处理与通信系统。例如Facebook的Wormhole、雅虎的Storm-YARN以及Twitter和LinkedIn的开源数据等。
这些公司的努力推动了大数据的发展,用户使用这些企业的服务所产生的数据,成为了大数据的基石。我们能够很清楚的看到,大数据在未来将会迎来更加广阔的市场。
现在的大数据依然需要借助分析工具来进行利用。从传统BI、Excel、报表工具,到最新可视化数据分析工具大数据魔镜,各行业可选择的新产品越来越多。大数据魔镜有500多种可视化效果,可以让数据迅速变成结果。
明天的大数据,应该能够实时的对数据进行监控、收集和分析,处理更加复杂的任务,并且被应用在更多的产业中。大数据将会变的和这个数据上最有力的工具一样高效,这个工具就是人类的大脑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07