京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
二、大数据面面观
当前,大数据正处于快速发展期,每个人对于大数据都有不同的认识,那么什么是大数据?其基本特征又是什么呢?这就需要我们从多个维度来理解和认识大数据。
(一)何谓大数据
所谓大数据,是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。认真分析大数据,其本质体现在如下五个方面:第一,数据量大。相对于传统的抽样调查的数据,大数据无疑是巨大的,尤其是依靠传统的计算手段难以有效计算的。第二,服务于决策。大数据的主要目的是服务于各类决策,能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力。第三,需要新处理模式。由于大数据数量大且非结构化数据很多,现有的处理模式不能有效处理大数据,需要新处理模式。第四,信息资本。大数据是一种信息资本,而不仅仅是一堆数据和成本。所谓信息资本,是指其能够为政府和企业带来未来经济利益的信息资源,更是和土地、资本、人才等一样的新生产要素。第五,更为复杂。大数据比海量数据更为复杂,海量数据包括结构化和半结构化的交易数据,而大数据除此之外还包括非结构化数据和交互数据。
(二)大数据的特点
大数据在量度、频度、速度、维度和温度五个方面具有显著的特点,具体如下:
第一,在量度方面,具有海量性特点,即大数据规模巨大,当前通常指10TB规模以上的数据量,而且随着数据的迅猛增加,大数据的量级还会进一步增加。
第二,在频度方面,具有高频率的特点,即发生的频率很高,重点在于用户参与与互动而产生的数据。在这方面,传统媒体的发行用户数据的价值就很小,关键在于其发行用户非在线,基本上一年才更新一次。
第三,在速度方面,具有实时性的特点,即大数据能够实时反应。例如,在Google搜索框内输入一个关键词,就能够瞬间呈现与其相关的信息,一旦其反应速度稍有不及,就会有大量的用户流失。
第四,在维度方面,具有全样本、多维度、非结构化的特点,即大数据是全体样本的数据,而不是抽样的数据;大数据是多个维度的数据,而不是单个维度的数据;大数据既有惯常的结构化的数据,也有音频、视频等非结构化的数据,而不仅仅是结构化数据。
第五,在温度方面,具有在线性特点,即大数据是永远在线的,能够随时被调用的,这就要求必须基于用户数量巨大的互联网平台。这些平台记录了用户的行为、情感、思想、爱好与需求,能够科学地分析用户的需求。
此外,可以按照生产的主体不同,把大数据分为商务过程数据(由传统的信息系统产生)、环境状态数据(由传感器产生)、社会行为数据(由社交媒体产生)、物理实体数据(由数字化制造产生)四种类型。当然也可以按照归属主体分为政府数据和企业数据,其中政府数据又分为民意数据、业务数据和环境数据。
(三)大数据蕴含着新思想和新思维
在大数据出现之前的小数据时代,我们只能通过抽样调查的方式来回答“为什么”,即找出“因果关系”,找出事情的前因后果。即使有相关关系的研究,重点也是研究“因果关系”。
在大数据时代,大数据大大拓宽了研究范围,大数据能通过全样本的方式来回答“是什么”,即发现相关关系,这能够帮助我们更好地认识和了解世界。因此,大数据既能处理“因果关系”,又能处理“相关关系”,即不仅能够回答“为什么”,又能够回答“是什么”。
典型的相关关系而非因果关系的案例主要有:沃尔玛啤酒与尿布的混搭;鲨鱼对人类的攻击次数和冰淇淋的销量是正相关的;儿童的蛀牙数量与他们的词汇量是正相关的;在美国,自2004年以来,“体重增加”与“房屋出租”的相关性达到90%。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22