京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
破解大数据时代的“战争迷雾”_数据分析师考试
忽如一夜春风来。一个大规模生产、分享和应用大数据的时代正在开启。
这神奇的大数据到底有什么作用?如何在战场上有效地利用它?笔者走进军队重点实验室——解放军理工大学指挥信息系统学院军用数据与知识工程实验室,带你一探究竟。
破解“数据海洋”难题
数据不断更新,信息快速传递。战场信息和旅、营、连三级指挥数据在实验室屏幕上高速流转,实验室的郝文宁教授边走边介绍:“未来信息化条件下,战场环境日益复杂,基于信息系统的各种作战力量以大空间、多渠道、多方式广泛作用于多维战场空间,引发了数据规模的爆炸式增长。这些数据由于体量巨大、类型复杂,极易使军事指挥决策者深陷‘数据海洋’,从而影响决策水平和作战效能。”
只见郝教授在大屏幕中输入关键字“机动”,数万条相关信息链接立即分页呈现。郝教授解释,这些数据出自各军兵种和作战部队,往往因“条块分割”而导致数据关联判别程度低,难以支撑协同指挥。因此,如何建立全军统一的数据处理系统,是首当其冲要解决的问题。
据悉,该实验室的大数据研究十几年前就已开始。1998年初步实现了军事训练数据的关系化、标准化管理,2000年实现了多节点群联合作战演习的数据同步,2004年首次提出军用数据完整利用链的构建方法,研发了“军事训练数据服务支撑平台”,解决了诸军兵种联合演习数据的远程接入、汇聚等技术难题。
让指挥员“耳聪目明”
信息化战场的指挥员,需要像大公司CEO一样,紧盯着大数据屏幕指挥战争。因此,数据是否精准、正确,将直接影响指挥决策的成败。
走进数据采集处理实验室,各种形状各异的仪器装备让笔者眼花缭乱。随着陈刚教员的指引,笔者看到3个黑盒子,大小分别像一部手机、一个移动硬盘、一个DVD播放器。据悉,这3个不起眼的装备,就是该实验室为解决演习数据采集而研发的“单兵单装定位设备”“手持调理终端”和“北斗数据处理服务器”。这些装备可随身携带,可以实时采集、传输作战单位信息。
如今,该实验室已拥有全军规模最大的军事训练数据资源,正在加速建设全军首个军事语料库和军事训练本体库。“有了准确的战场数据来源,通过数据深度挖掘,指挥员就能快速获取并分析战场感知元素,从中发现作战对手的军事企图和行动规律。”陈刚教员介绍说,依靠大数据作支撑,指挥员在未来战场上将更加“耳聪目明”。
打赢实验室里的战争
战争胜负归根结底是人才的较量。建设信息化军队、打赢信息化战争,迫切需要一大批军用数据与知识工程方面的专业人才。
在中国工程院李德毅院士指导下,数据规划建模、数据挖掘与信息决策、数据可视化、数据质量控制、数据采集处理、大数据技术等6个课程实验室和2个数据工程专修室相继落成,教学内容、环境、手段与作战部队保持高度同步,该实验室已成为我军军事训练领域基础数据研究与服务保障的权威专业机构。
去年6月,该实验室奉命与南京军区某部进行联教联训,该院本科学员申屠钦受命担任作战“参谋”。接到指挥部传来的新指令,他综合运用各种战场数据和决策辅助系统,迅速制作生成一套完整的作战方案。“实施火力打击!”一声令下,指挥车的屏幕上显示出数套发射单元的操作进程,随着一枚枚“利剑”腾空而起,作战任务圆满完成。
大数据的广泛运用,是数据制胜的信息化战争的必然趋势。未来作战,如何利用战场数据支撑指挥员科学决策,是我们必须应对的挑战和机遇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31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