京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据爆炸将改变人类思维
每个人都知道互联网改变了企业经营、政府运作以及人们生活的方式。但是一种新的、不那么明显的技术趋势却有着同样巨大的变革能力,那就是“大数据”(BigData)。大数据的趋势发端于下面这个事实:如今到处传播的信息比以往任何时候都多出了许多,而且这一趋势正在应用于非同寻常的新用途。大数据与互联网截然不同,虽然互联网使数据的收集和共享方便了很多。大数据的意义并不仅仅是通信:其本质是我们可以从大量的信息中学习到从较少量的信息中无法获取的东西。
将改变人类思考方式
在公元前3世纪,亚历山大图书馆被认为收藏了全部的人类知识。而如果把今天全世界的信息平分给每一个活着的人,那么每个人拥有的信息量将足足超过当年亚历山大图书馆全部藏书的320倍。如果把所有这些信息刻到光盘上并且分5摞叠起来的话,那么这些光盘可以一直堆到月球。
这种数据爆炸是相对新鲜的现象
仅仅在2000年的时候,全世界全部的存储信息中还只有1/4是数字化的,其余的都保存在纸张、胶片和其他模拟介质上。但是由于数字数据数量的增长十分迅速——几乎每三年就翻一番,这种情形很快发生了逆转。今天,在所有存储信息中只有不到2%是非数字化的。
鉴于如此悬殊的比例,人们免不了在理解大数据的时候仅仅从数量上进行考虑。然而这将会产生误导。大数据的另一个特征是它能够用数据来表现世界的众多层面,而这些层面以往从来都没有被量化过--这种特征可以被称为“数据化”。例如,位置信息的数据化最早是由于经纬度的发明,而最近又有了GPS。当计算机对几个世纪内的书籍进行取样时,文字便成了被处理的数据。甚至连友谊和爱好也被数据化了——例如通过脸谱网。借助于廉价的电脑内存、高性能处理器、智能算法、聪明软件以及从基本统计学中借鉴来的数学知识,这样的一类数据正在被应用于难以置信的新用途中。这种新方法并不是试图“教会”计算机去从事驾驶或翻译这样的事情,而是要向计算机输入足够多的信息,从而使它们能够推断概率,例如交通指示绿灯亮、红灯不亮的概率,或者是在特定语境下“light”一词意为“光”而不是“轻”的概率。
以这种方式对大量数据加以利用,要求我们在三个方面彻底改变对数据的态度。第一是收集和使用大量数据,而不是像统计学家们在过去100多年里所做的那样,只满足于少量的数据或样本。第二是抛弃我们对有条理和纯净的数据的偏爱,转而接受杂乱无章——在越来越多的情形下,少许的不精确是可以容忍的。第三,在许多场合,我们需要放弃对事情原委的追究,而代之以对相关性的接纳。利用大数据,而不是试图弄懂发动机抛锚或药物副作用消失的确切原因,研究人员可以收集和分析大量有关此类事件的信息及一切相关素材,找出可能有助于预测未来事件发生的规律。大数据有助于回答是什么、而不是为什么的问题——通常有这样的回答就足够了。
互联网重塑了人类交流的方式。大数据则不同:它标志着社会处理信息方式的变化。随着时间的推移,大数据可能会改变我们思考世界的方式。随着我们利用越来越多的数据来理解事情和作出决定,我们很可能会发现生活的许多层面是随机的、而不是确定的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03