京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
进入大数据行业的公司必须了解这六个问题_数据分析师考试
相对于过去的数据,我们来讨论大数据的含义:
1)过于一些记录是以模拟形式出现的,或者以数据形式出现但是存贮在本地,不是公开数据资源,没有开放给互联网用户,例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大,并且放到了互联网上,开放给整个互联网用户,其数量之大是前所未有了。举个例子Facebook每天有18亿张照片上传或被传播,形成了海量的开放数据。
2)移动互联网出现后,移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知iphone有3个传感器,三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据,这些数据被某些公司所有拥有,形成用户大量行为数据。
3)移动地图出现后,例如高德、百度、google地图,其产生了大量的数据流数据,这些数据不同于传统数据,传统数据代表一个属性或一个度量值,但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯,这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型,在过去是不存在的。
4)进入了社交网络的年代后,互联网行为主要由用户参与创造,因此有大量的互联网用户创造出大量的社交行为数据。这些数据是过去不曾想像的,是海量的。某些数据代表特定人群的特点和个性。
5)电子商户崛起带来了大量网上交易行为,其产生了大量的交易数据,包含支付行为,查询行为,物流运输、购买行为等等,产生了海量的信息流和资金流数据。
6)传统的互联网入口转向搜索引擎之后,用户的搜索行为和提问行为产生了海量数据。单位存贮价格的下降也为存储这些数据提供了技术上的可能。
现在我们所指的大数据不同与过去传统的数据,其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统的数据不同。简单的讲大数据范围更接近于某个群体行为特点数据,全面的数据。移动互联网和社交网络创造出来了大量的行为数据。
大数据产业是朝阳产业,任何一个想进入此产业的公司和个人向先要思考好以下几个问题。
1数据在哪里?
2哪些是有用的数据?
3如何分析这些数据?(如何将非结构化数据变成结构化数据)
4需要用数据解决的问题是什么?或者是分析后数据后提出的观点是什么?
5如何展现你的数据和推理?(图形、图表、曲线、分值、评价、归类、等级、概率、模型等等,大数据要么解决目前的问题,要么支持你的假设,要们引导出另一个未知观点)
6重新审核数据分析的逻辑和数据来源,是否可以展现一份可以经过推敲的数据分析报告?
如果以上的问题都可以解决,这时你可以进入正产业。中国的大数据产业近几年来逐渐升温,政府有投入了大量的资金。目前正在困扰很多大数据公司的问题是数据在哪里?目前我们了解的大数据来源主要有以下几个方面;
1)电信运行商(由于其提供互联网接入服务,互联网行为记录数据)
2)第三方支付(支付行为产生的资金流和信息流数据)
3)电商平台(阿里为代表,几亿的淘宝用户和2万亿的网络购买行为的数据)
4)社交平台(微信和微博为代表的社区网络产生的互联网行为数据)
5)电子游戏平台(大量用户产生的数据)
6)移动入口产生大量数据(包含移动APP,导航,地图等)
7)搜索引擎上产生的数据
除了这些新兴的大数据来源,其实在传统行业,由于很多数据是不能公开和共享的,还有很多大数据来源没有被重点关注。例如:
1)政府掌握的经济社会的统计数据
2)金融行业内部交易和支付数据
3)医疗行业的病历数据
4)教育行业的考试数据
5)交通运输行业物流数据
6)科学研究方面大量重复的论文、专利、科研实验的数据
7)生物工程、农林牧渔等方面的数据
目前在中国大数据产业投入最多的是政府,这是一个好事情,因为在中国政府是最大数据的拥有者,最财大气粗的投资者,最具有资源的市场参与者。如果政府可以有效利用手中的数据,经过科学严谨的分析后,利用其进行资源的配置、重大经济决策、市场未来趋势预见、经济风险提示、产业管理、投资管理、财政费用管理、等,将有利于政府进行宏观调控、技术干预、行政管理、资源配置、财富分配。同时也有助于政府提高对公共事务包含社会福利的管理水平。
但是我发现目前很多政府参与的大数据产业集中在两个领域,第一个搭建云计算和云存储平台,利用政府具有的资源,委托研究机构搭建政府主导的大数据生态圈,让企业将数据提供出来,政府提过产业机构来帮助企业分析数据,提供大数据解决方案。简单的讲营造大数据平台和生态圈,从事大数据收集和开发的工作。
第二个是委托具有大数据技术的公司,利用互联网公开的数据和政府拥有的数据进行舆情监控,了解自己重视和关心的焦点问题,关注社会群体的舆论行为、社交行为,以及区域电商交易行为、服务投诉行为等等。简单的讲是利用互联网采集技术来了解舆情,作为一种情报输入来帮助政府来制定工作决策。
这两种参与方式我都不十分赞同,第一种明显是过度参与市场,政府应该制定规则来帮助大数据产业健康发展,而不是作为运动员参与产业发展。政府应该制定相关制度,对不能采集和公开的数据进行管理,保护个体利益,同时应对大数据技术公司提供研发资金支持,鼓励大数据企业利用技术研发实力来推动产业发展,帮企业解决问题。千万不要搭建一个生态圈,产业平台,政府委托的机构会由于机制问题,效率较低,对人才和资源造成浪费,最终会阻碍这个产业发展。第二种虽然有部分积极意义,但是个人觉得舆情监控产生不了巨大的社会经济价值,投入的资金不会有效帮助整个社会的发展,反而在某些方面束缚了部分合理的商业行为,由于我们国家老百姓自身文化和科学常识的不全面,群体舆论的导向不一定代表正确的方向。前瞻性的政治经济决策往往来源于具有远见卓识的领导者,想一想我们的朱隆基总理在98年的几大经济决策,国企改革、金融改革、住房改革、大学生分配改革等等,如果采用舆情监控所得出的结论,肯定不能够推行,因为其影响大多数人的利益。但是正是这几个重大经济决策,将中国经济的活力释放出来,使中国经济保持15年左右的高速发展。
最后对本文进行个总结,大数据产业是中国未来的希望,是未来的朝阳行业,但各个企业不要过于冒进,进入这个产业的企业必须了解这六个问题,找到解决这六个问题的方法,以技术和数据为基础,才能够创造价值,通过大数据这个工具帮助和推动传统产业发展。政府在大数据产业的定位应该清晰,千万不要成为产业的主要参与者,应该从保护产业和个人、商业信息角度出发,成为产业规则制定者,产业技术投资者,大数据技术公司的投资者。政府应该公布自己拥有的、不涉及国家利益和个人隐私,可以公开的大数据,为大数据产业提供土壤和阳光。政府应该打破主要大数据公司对数据的垄断、要求大数据拥有的公司将可以公开的数据公开,在保护客人和企业隐私前提下,为大数据产业提供数据来源。政府可以作为技术伯乐,推动产业进行技术升级换代,成为大数产业发展的助推火箭。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13