京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与互联网之间存在着什么关系_数据分析师考试
因互联网的迅猛发展与普遍接入,使“大”量数据的获取、聚集、存储、传输、处理、分析等变得越来越便捷,大数据逐渐发展成为一门新学科、一套新学说以及一种分析与解决问题,尤其是决策与预测问题的新方法、新手段。大数据与互联网的发展相辅相成。一方面,互联网的发展为大数据的发展提供了更多数据、信息与资源;另一方面,大数据的发展为互联网的发展提供了更多支撑、服务与应用。近年来,移动通信与移动互联网、传感器、物联网等互联网新技术、新应用、新发展模式的推陈出新,更使互联网变得越来越“无所不在”,由此而产生的数据越来越多、越来越“大”。继数字时代、信息时代、互联网时代后,人类又进入了大数据时代。
据2014 年1 月中国互联网络信息中心(CNNIC)最新发布的《第33 次中国互联网络发展状况统计报告》称,截至2013 年12 月,中国网民规模达到了6.18 亿(全球网民数量在28 亿左右)、全年新增网民5358 万、互联网普及率45.8%、手机网民规模达到了5 亿(全球手机用户数量在48 亿左右)、全年新增手机网民8009 万,数量巨大、增长迅猛;此外,2013 年,中国网民人均每周上网时长达到了25 小时,相比2012 年增长4.5小时。就大数据而言,仅中国,在拥有这么多数据“接收者”与“读者”的同时,就潜在地拥有了这么多数据的“发送者”与“作者”,并潜在地一周二十几小时在“生产”与“输出”各种各样的数据,这些数据可以是文本、音频、视频、位置、图片等结构化的、半结构化的或非结构化的数据,信息消费、信息交互、信息活动等已成为人们日常工作与生活的重要内容,人们越来越感觉“一日不可无网”。近年来,随着互联网技术与应用向“物”的世界的急剧延伸和扩展,物联网应运而生,未来全球可挂网上的“物”的数量将比上网的“人”的数量要大得多,必将产生更“大”的数据,这些将极大推动经济社会、生产生活、思维观念、政府政务、社会管理、社会安全等的变化与发展。
当然,大数据与互联网的发展在带来巨大机遇的同时,也带来了巨大挑战,如何建设好、应用好、管理好、发展好大数据与互联网,保证其安全,对广大的技术人员与管理人员、应用领域与各级政府提出了新课题、新要求、新挑战。
大数据的基本特性与体系框架
1. 基本特性
大数据是指数量/ 容量规模在PB 级(即1015 字节)以上的数据,其基本特性主要体现在所谓的“4V”上:
* 体量巨大(Volume)
* 种类繁多(Variety)
* 蕴含的商业价值高(Value)
* 要求的处理速度快(Velocity)
如图1 所示。
面对巨大、复杂、高速、变化不定的大数据,需要有别于传统数据处理技术的、全新的技术体系、分析方法和处理模式。
利用新技术、新方法、新模式,从数量巨大和种类繁多的数据中、在有限的时间内快速获得有价值的信息,就是大数据,化“数”为“据”、定“不确定性”、发现规律、辅助决策、预测未来,正是大数据的价值所在,也是互联网时代,大数据走向企业、走向社会、走向应用并实现自身不断发展的潜力所在。在大数据与互联网时代,数据将成为经济社会运行中不可或缺的核心资源。中国正朝着这个时代方向在努力奔跑,但还有一段距离,还有不少的路要走。基于对大数据的研究与利用,将形成新的、巨大的产业链,涉及大数据技术、大数据工程、大数据科学、大数据应用等众多领域。
2. 体系框架
从体系框架来看,大数据主要由三部分组成:
* 数据采集与准备体系
* 数据建模与分析体系
* 分析结果解释与数据质量评价体系
当中最核心、最关键的部分是数据建模与分析体系,由过去更多依托“炒菜”式的试验方法来发现规律,转为从“大”的历史数据、已有数据中找寻事物之间的内在联系与潜在规律、消除“不确定性”及为决策与预测提供强有力支撑,是大数据区别于过去分析与研究方法的最大特点。
从应用层次来看,大数据分析可分为三个基本层次:
* 仅将数据分析当作单独工具使用,不专门建系统;
* 将数据分析嵌入系统,成为部门级应用;
* 数据分析的企业级应用,将之作为整个企业决策与运营的“CPU”。
目前,国内应用数据分析技术和工具(当然这离大数据的要求还有很大距离)的企业基本还处于第一层次,某些企业能够做到第二层次,第三层次的则可以说基本还没有,只有达到了第三层次,使数据分析真正成为企业的核心,才能认为跨入了大数据的门槛。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22