
大数据时代,数据=财富!
拥有财富、名声、世界上的一切的男人 “商业王”,阿里巴巴,马云。说了一句话,让全世界的人都涌向了市场。“想要我的宝藏吗?如果想要的话,那就到数据上去找吧!我吧我的未来全部都放在那里。”,世界开始迎接“大数据时代”的来临。-------前言
什么是大数据呢?
故名思意大数据便是数量巨大,类型众多,结构复杂的数据集合。数据具有较小的价值,而数据的集合因为数量的众多量变引起的质变所以其价值无可估量。
数据出现的最早的时间可以追溯到18000年前,原始人类。开始用数据简单计算一些食物的储存期,还有动物的迁徙。
而中国自古以来便是数据大国,比如臣子和皇上“刚”起来后一般会骂,“谓之殷商”意思是你TM和昏君商纣王有什么区别。如果换成数据就会是,根据历史数据表明你和商纣王的昏庸度相似百分之百!
来人!拉出去砍了!
恩恩,这就是中国数据的具体应用 ——
数据一般就是一种同过去发生过的事情与现在进行比较的过程,从而得出结论。
而从经济角度来说“历史只有工业革命前后之分。”之所以如此说,是因为工业革命之前世界GDP并没有多少的变化,都在一个较低的水平,都处于“马尔赛斯模式”之中就是人口就那么多,战争抢地后生产面积变大,生育率变高,收入变高。但是由于土地就那么多生产生活物资也就那么多于是总是徘徊在一个同生产率平衡的人口上。
而工业革命之后西欧国家GDP出现了一个明显变化,从公元元年的450美元增长到1820年时的1204美元,英国作为工业革命的发源国也大致如此。而从1820年到2001年的180年里,世界人均GDP从原来的667美元增长到6049美元。从数据可见科学技术的发展对人类的影响是巨大的 !
而随着互联网云时代的来临,进行了一个整个世界数据的整合于是大数据时代的基础!
而大数据的历史最早可以追溯到十八世纪八十年代,美国统计学家 赫尔曼。霍尔瑞斯为了统计人口数据而发明一台电动器来读卡片上的洞数,让原本应该耗时8年的人口普查活动提前七年结束由此引发在全球数据处理的新纪元。 2008来年末计算机社区联盟发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算;在商务,科学和社会领域创建革命性突破》阐述了大数据对于市场的运用和未来前景。于是大数据宣告正式进入世界最具有价值和影响的行列!
那么说说大数据的现代吧!
2015年发生了很多大事,许多我都不记得了。只记得阿里巴巴的支付宝,和微信的交易系统打起来了。国家央行的数据表明,因支付每年产生的利润为十多亿。那么对于这么两家身价千亿的公司来说这十多亿为什么挣得如此凶厉呢?
其实他们为的不是那十几亿的收益,而是数据,用户达到消费数据!
QQ收集着你的生活交友数据。
支付宝微信收集你的支付信息。
京东,淘宝收集着你的消费信息!
可以说生活中你用的所有APP所有关于互联网应用都无时无刻的收集你所有的信息。数据便是将你的个人用收集的信息将你刻画的越来越清晰。 拿现在来说,我们每次逛淘宝的时候淘宝就会在你的主页面推荐一些东西。如果细心的人就会发现给你推荐的东西非常适合你。价格合适,而东西正好你想买的。这便是根据你以前阅览的页面店铺以及消费情况而具体推荐的。
也可以说成你每天的工作所做的事情都被一一记录下来,形成数据最后成为你得个人数据资料库!
而数据收集越详细便能将不同的人分为不同的群体,从而提供相应的服务。不光如此他还可以使你发现新的商业价值,最大的好处是以一种全新的思维放弃处理事情!
数据垄断
拥有大数据的公司,特别是可以实时获得大量各类用户数据的互联网公司,它们通过分析这些数据不断优化自己的系统,别的公司几乎已不可能撼动它们的地位,小公司虽然有时可以通过这些大公司提供的API调用一些数据,但关于用户行为统计的数据现在没有公司会无偿公布,这便成为一种对数据的垄断,在信息时代,对数据的垄断,也就是对信息的垄断,对资源的垄断。
比如阿里巴巴,腾讯,还有金融业的彭博,路透都是数据垄断行业!
垄断是不可避免的,数据=财富的时代不远了!
数据垄断当然是不好的,但是现状无法改变这也是无能为力的,至少我是想不到什么办法!但是我相信某天数据将会公开。毕竟世界都是向着好的方面前进的嘛!
尾言
大数据的出现只会让这个世界越来越好,他将会提供更好的市场空间。虽然不可避免的会出现这样或者那样的问题,但是那次技术革命不出问题,蒸汽革命还影响环境呢!但是对人类的作用也是巨大的,数据也是一样!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07