
大数据时代:信息爆炸倒逼数据分析_数据分析师考试
所谓“大数据”,通俗而言就是根据自身需要对网上海量的文本、图像、音频和视频数据进行采集、分析、加工和利用。专业人士说,因为当今世界每天所产生的数据浩瀚无比,要想这些数据有效为己所用,“无异于在一大堆干草中迅速准确找到自己想要的那根针”。据估算,现在每两天全球产生的数据就相当于从人类文明起源至2003年间全部数据的总和,而新的数据还在以每天2.5EB(约10.7亿GB)的量级高速增长。
“面对海量数据,传统的计算法则已经不再适用。”峰会上,IBM软件集团行业解决方案全球开发总经理沈丽琴告诉记者,针对日益“爆炸”的信息,IBM提出大数据平台,旨在提供更强大的实时数据分析能力,用更简便、经济的方式帮企业分析业务数据、了解客户、支持决策。为此,在金融、电信等行业都推出了相应的大数据解决方案,并已有成功案例不断涌现。
要追潮流 钱不是关键
虽然钱很重要,但刚刚来临的“大数据”时代看似更像一场观念和技术的革新。
IBM软件集团Big Data及PureData大中华区销售总监肖冰认为,大数据时代对于IT硬件其实没有额外要求,企业面临的压力也并非来自资金层面,“要想跟上潮流,更迫切的是升级观念,比如尽快改造数据采集技术、拓展数据源点、整合原有系统,这样才能拥有更广泛真实的数据来源,分析出的结果也更精准”。
有业界资深人士表示,以前企业通常只能依靠领导者智慧去进行决策,而在今后的“大数据”时代,经过分析海量真实数据得来的精确结果或许会成为企业决策的重要科学依据,进而从单纯的人治进化到“数”治。
“在大数据时代,西部与东部发达地区是站在同一起跑线”。
记者观察:拉登死于“大数据”之手?
记者在峰会现场的演示区看到,一幅北京全城实时交通路况图一直在更新,一旁的IBM技术人员介绍说,这并非只是现在人们常见的单纯实时路况,基于“大数据”分析技术,它可以提供更多更精准的服务。比如综合周边交通实时数据和历史数据,可以马上预测出某一路段在未来15分钟内的拥堵状况;它还会显示某一路段已经堵车多长时间,如果是因为车祸导致堵车,地图上也能马上出现事故标志……该人士称,IBM前不久曾在新加坡实测过该系统,路况预测准确率高达99.1%。
而在另一项展示中,记者则看到IBM最新超级计算机“沃森”帮助医生从海量数据中分析出高达20个病征选项,以此缩小诊断误差。据悉,甚至在之前袭杀本·拉登的行动中,美军也用上了IBM的“大数据”技术进行甄别追踪。
其实并非只有外国人才深切感受到“大数据”的好处震撼业界的2012天猫“双十一”大战前,就有不少精明的网商通过对海量数据的收集、分析和预测,制定出最科学的促销政策。这样的商战,今后只会更多。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22