京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
做好准备 迎接大数据时代来临(1)_数据分析师培训
当今世界进入大数据时代是一种客观趋势,数据成为宝贵的资产,能否充分利用大数据关系到一个系统的智慧、一个企业的前途、一个机构的效率、一项决策的成败……。坚持“三个集中、四化同步”跨越发展的开阳,加快实施创新驱动发展战略,抢抓“高速”(即:高速铁路、高速公路、大数据)时代来临的机遇,着力引进发达地区的资本、技术、人才和一切先进的生产方式、管理手段,借助外力加快发展。
一、大数据的相关概念
大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的产物,它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征,蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会,将改变新一轮产业格局,推动经济社会的深刻变革。作为新兴产业业态,大数据产业在国内外尚未形成垄断,整个行业正处于积极的竞相发展布局阶段。种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据蕴含着前所未有的社会价值和商业价值,被评论为“新的石油”、“类似货币或黄金的新型经济资产”,发展潜力十分巨大。据美国研究机构统计,大数据能够为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的价值,为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的价值,帮助美国零售业提升60%净利润,帮助美国制造业降低50%产品开发、组装成本。
大数据产业是IT技术创新与应用的必然趋势。随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术快速发展,社会信息化、企业信息化日趋成熟,社会化网络逐渐兴起,以及传感设备、移动终端越来越多地接入到网络,各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正在源源不断从各行各业迅速生成,全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来越多。2012年全球被创建和被复制的数据总量达2.7ZB(1Zb=1万亿Gb,相当于20亿个普通电脑硬盘容量),是2002年全球数据总量的2亿倍;其中文本、照片、音频、视频、医疗影像等非结构化内容超过85%。
纵观世界产业经济发展史,能够带来应用价值的新技术一定能发展成繁荣的产业。大数据技术的创新与应用,不仅能够应对数据爆炸带来的挑战,还能够创造出巨大的价值、提升社会生产率,大数据必将发展成为重要的新兴产业。
概念一:物联网
1999年,物联网概念由麻省理工学院提出,早期是指依托射频识别(Radio Ferquency Identification ,RFID)技术和设备,按约定的通信协议与互联网的结合,使物品信息实现智能化管理。现在,物联网指通过信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。 它是在互联网基础上延伸和扩展的网络。狭义物联网即“联物”,基于物与物间通信,实现“万物网络化”。广义物联网即“融物”,是物理世界与信息世界的完整融合,形成现实环境的完全信息化,实现“网络泛在化”,并因此改变人类对物理环境的理解和交互方式。目前已广泛应用于仓储管理、智能运输、医疗、健康管理、安全管理、环境保护等领域。特点:一是全面感知。通过射频识别、传感器、二维码、GPS卫星定位等相对成熟技术感知、采集、测量物体信息。二是可靠传输。通过无线传感器网络、短距无线网络、移动通信网络等信息网络实现物体信息的分发和共享。三是智能处理。通过分析和处理采集到的物体信息,针对具体应用提出新的服务模式,实现决策和控制智能。
概念二:智慧城市
物联网的核心是业务应用的创新,智慧城市建设无疑是物联网应用推广的最重要途径之一。智慧城市领域包括智慧政府、智能交通、智慧能源、智慧物流、智慧环保、智慧社区、智慧楼宇、智慧学校、智慧企业、智慧银行、智慧医院、智慧生活以及这些智慧行业之间的跨行业应用,这些与城市发展水平、生活质量、区域竞争力紧密相关,并推动城市可持续发展。通过物联网的各种智能感知手段,可以让整个城市的功能实现更智慧。智慧城市实际上依托的信息来源,都是由物联网提供的。物联网是一个城市的神经系统,一个高水平的物联网将会催生高水平的智慧城市。
概念三:物联网与大数据的关系
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22