京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据意味着什么_数据分析师考试
大数据这东西你说一套他说一套,不管怎么说,总之大数据非常复杂。其中部分原因是大数据并不是单纯技术,虽然听上去好像是,大数据是对数据收集、储存和处理的多种优化方式和技术提升,跨整个技术领域。此外,大数据所涉及到的数据、隐私、甚至是大数据的“大”,根据不同的应用环境都有不同的具体含义。大数据的研究已经进行了5年。
以下是白宫团队需要解读的关于大数据的5个方面。
Adobe公司和Target百货都曝光过用户数据泄漏丑闻。某些公司存储了太多的用户数据,保存时间又过久,就都会造成问题。如何避免数据被用在不该用的地方是技术要解决的问题,但是公司该如何使用数据应该是政府政策制定的问题。
现在再反复谈论国家安全和隐私已经没有太多必要,自从斯诺登事件以后,这类争论无非是关于政府收集个人隐私的对错。但是,人们有必要记住在这个消费化世界,如果要享受便利,就要牺牲隐私。某些公司使用个人隐私的方法不太受人们喜欢,要纠正这些公司的错误用法已经变得很容易,甚至成为一种必要。我们要知道,在个人隐私和免费服务之间,特别在互联网上,我们必须做出牺牲。
在我看来,无论是海量的数据收集量还是数据的来源范围之广泛都只是障眼法。如果超出了系统的处理能力和分析能力,太多的数据只能带来问题。大框架下的操作同样可以应用于单个的人,这才是毋庸置疑更麻烦的。不论是对犯罪嫌疑人的GPS活动轨迹追踪还是各种面部识别APP,不论是社交网络还是健身设备,搜集和分析所需的个人信息的方法比起从前多多了。
互联网的庞大体量(人们信赖的各种服务的载体——从信用卡到Gmail),以及收集数字信息的宽松政策完全颠覆了私人和公共的概念——尤其在合法环境下——所以要鉴别是否违反法律变得更加困难。这一切只是因为收集信息变得更容易,但是,并不意味着我们可以滥用数据。
人们不能视而不见的现实已经发生:任何一条会影响数据使用和收集的法规对未来世界的影响都是巨大的。这不是夸大其词,但是只要一想到Google、微软和Facebook这种大公司在数据处理领域方面的强大能力,一想到这些公司已经将大数据应用在响应领域这个事实,我们就应该清楚数据的重要性已经毋庸置疑。
人们每天都置身于比以往更多的数据之中。每天都有新的大数据类型和新的数据被开发出来用于将图片和视频之类以前认为无用的文档转化成蕴含大量数据的数据类型。在例如认知计算和人工智能等领域,我们正在进入一个飞速发展的阶段,发展对人类的影响之巨大超出我们的想象,我们也不得不承认这点。
如果白宫要利用大数据,就有必要知道大数据的本质和大数据会带来的影响。更重要的是白宫需要明白,大数据就是大数据,没有人能够完全掌握,也没有人能够应付。大数据是天下万物。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06