京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业变现 未来或成盈利工具
大数据火热已经有至少两三年的样子了。不管每个人心中对大数据都是什么一个印象,这个词起码到现在我们已经不那么陌生了。
大数据产业变现未来或成盈利工具?
从学习Hadoop到学习各种数据挖掘器学习算法,再到人工智能,这些无一不是广义大数据所讨论的一个子范畴。
大数据能否成为盈利工具?答案是肯定的。
我们使用Hadoop或者Spark这些框架进行分布式计算,目的是为了缩短计算和统计的时间,为运营与决策提供数据成本更为低廉和具有时效性。我们使用机器学习算法对数据进行深度的挖掘和处理,是为了深埋于其中的数据量化后的规律与彼此的逻辑关系。我们平时说到的大数据分析,究其本质和获取信息的本质是一致的,那就是“通过消除不确定性来降低试错成本”。一切紧扣“消除不确定性来降低试错成本”的工程技术改进,算法改进,架构优化等都是大数据变现的核心内容。
纵观历史,所有留存下来的东西,能经得住考验的东西都是真实满足人类需求的东西,要么是给人带来利益的东西,比如农业、手工业、商贸等,要么是能够给人带来快感的东西,比如绘画、舞蹈、歌曲——从一定程度上来说快感也是一种利益。这些东西在几千年的文明史中除了细节上的样态会有与时俱进的变化,整体一个产业种类或者艺术种类只要被催生并一直存续下来,那一定是满足了人类的需求。那么大数据是否能够被当前的历史潮流接受,那就是要看它是否能够给我们带来利益。有人说大数据产业是第三次工业革命,这个说法我觉得这么说也不过分,只要它给人类社会带来的生产力进步和蒸汽机代替人类重劳力,以及远距离输电带来全方位的自动化生产覆盖广大城市群一样有深远的影响就行。
大数据变现在我们认识到本质之后就不会让人觉得很困惑或很难,虽然这不是我们能够唾手可得的利益但是已经有了比较明确的思路和目标。做大数据不是为了大而大,是为了降低成本而大,而且这个成本也是广义的,是失之东隅收之桑榆的成本。在最初的阶段,我们看似花费了很多的金钱在设备购买上,以及分析工具,分析人员身上,但是未来这些设备上所承载的数据以及从中得到的信息会大幅削减试错成本,而且在某些行业领域这种增益的效果还非常明显。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19