京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据还能告诉我们什么
世界的一切关系都能用数据来表征。早在古希腊的哲学家毕达哥拉斯就提出了“数是万物的本原”的思想。如今,大数据技术正在重塑我们这个世界,拥抱大数据已成为席卷全球的大行动。
美国的《大数据研究和发展计划》,欧盟的《数据价值链战略计划》,英国的《英国数据能力发展战略规划》,以及日本的《创建最尖端IT国家宣言》等都将大数据 研究和生产计划提高到国家战略层面。近日,我国也印发了《促进大数据发展行动纲要》,显示出我们决战大数据时代的信心和决心。
概括来讲,大数据有以下四个特点:第一,数据体量巨大。可以称之为海量或天量;第二,数据类型繁多。涉及到人类生活方方面面所产生的数据源;第三,处理速度快。瞬间可从各类数据中快速获得高价值的信息;第四,数据动态变化。不断有新数据增加,采用合理的数据模型和分析处理方法,将会带来很高的经济和社会效 益。
大数据与云计算密不可分。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于掌握对这些含有意义的数据进行专业化处理的技术。大数据需要结合新的处理模式才能产生具有更强的决策力、流程优化能力等多样化的信息资产,即通过对海量数据的加工,快速获得有价值的信息,为管理决策 和生产生活服务。
大数据已成为国家竞争力的一部分。在国家治理层面,大数据可以实现科学决策,推动政府管理理念和社会治理模式进步,逐步实现政府治理能力现代化;在经济发展层面,大数据可以深刻影响社会分工协作的组织模式,促进生产组织方式的集约和创新。
另外,大数据在国家安全层面也将发挥巨大的作用。在外交、国防、军事和反恐等方面,发掘和释放数据资源的潜在价值,能有效解决情报、监视和侦察系统不足等问 题,可以更好地维护国家安全,有效提升国家竞争力,增强国家安全保障能力。当然,大数据如果防范和保护措施不得力,也会让敌对势力利用,成为国家安全的潜 在风险。
我国有庞大的人口和应用市场,复杂度高、变化多端,使得我国成为世界上最复杂的大数据国家。大数据的应用和影响,不仅体现在国家和社会发展的宏观方面,也将体现在我们日常生活的诸多细微之处。
前不久,伦敦帝国理工学院数据科学研究所向彭丽媛女士赠送了一件苏格兰羊绒披肩,其尺寸来自于大数据分析。该研究所采用彭丽媛公开照片,通过计算机图像分析技术,计算出了彭丽媛的衣服尺寸而制成。相信在不久的将来,大数据的个性化服务将不再是个例,至少会在以下几个方面普遍服务于每个人的成长和生活。
一是日常生活大数据。无论衣食住行,还是理财购物,未来大数据技术都会给我们的日常消费莫大的便利和帮助。当我们的日常行为习惯,以数据方式记录和积累后, 大数据分析会告诉我们,我该穿什么样的衣物最合身,我该坐什么交通工具最便捷,我该如何理财才能做到高回报低风险,我该怎样购物才能获得最佳性价比。借助 大数据技术,营销机构能为特定消费者提供针对性服务,生产企业也能够针对特定消费者提供更多的定制化产品。
二是生命健康大数据。人体每时每刻的体温、心率、血压、血相等生理数据,是一类非常值得分析的大数据。随着“可穿戴设备”技术的不断发展,将来会有越来越丰富的健康监测终端实时 收集人体生理数据,自动传入云端,进行数据分析与处理,再将其结果发给医生。医生将根据大数据的处理结果给出诊断或康复建议。利用大数据和医疗定量分析技 术,未来越来越多的普通百姓可以接受远程健康监督、营养指导、慢性病管理以及康复治疗等服务。
三是智慧学习大数据。当学习过程能够 跟踪,知识体系可以解构,文化水平可以量化时,文化教育类大数据无疑会成为值得挖掘的金矿之一。丰富的学习终端,将会更多地融入文化资源云平台,根据每个 人的兴趣爱好、知识结构和发展进程,大数据能及时提醒我们改进学习方法,能推送需要的知识单元,还可以提供适宜的文化资源。借助大数据,我们将能接受量体裁衣的终身学习,也能享受到丰富多彩的精神生活。
拥抱大数据,共赢新时代。“个人智库”“随身智库”终将梦想成真,信息技术的发展会给我们带来更美好的未来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05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 ...
2025-11-05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