大数据分析：从感性决策到理性决策
自人类有史以来，从未像现在这样积累如此多的数据，也从未如此繁重的数据分析工作。我们都知道，挖掘大数据背后的价值能给的决策带来预测和指导，但是如何挖掘数据、掌控数据，就成了摆在眼前的难题。
价值隐藏于数据之后
在商业活动中，无时无刻不在产生大量的数据。但大多数时候，这些数据是零散的、不规律的，这就是我们常说的原始数据。原始数据本身并不具备价值，需要对其进行整合和进一步处理才能得到我们想要的数据。
无数案例的经验告诉我们，具有决策指导意义的数据就隐藏在这些看起来杂乱无章的数据之中。大数据对于未来的预见性和科学性使得这些数据具有价值，我们分析大数据其实就是想要得到能够“预见未来”能力。
大数据分析与科学决策
在过去的商业决策中，管理者凭借自身的经验和对行业的敏感来决定企业发展方向和方式，这种决策有时候仅仅参考一些模糊的数据和建议。而大数据和大数据分析工具的出现。让人们找到了一条新的科学决策之路。
大数据主义者认为，所有决策，都应当逐渐摒弃经验与直觉，并且加大对数据分析的倚重。相对于全人工决策，科学的决策能给人们提供可预见的事物发展规律，不仅让结果变得更加科学、客观，在一定程度上也减轻了决策者所承受的巨大精神压力。
大数据分析工具，科学决策指南针
在大数据分析工具出现之前，参与决策指导的数据一般都是人工分析得出的。科学的决策需要科学的数据，人工分析数据并不能保证数据的绝对真实和客观。这意味着在大数据分析工具的使用中，数据必须确保真实与可靠。
国内有些数据分析工具在性能上已经能比肩国外同类技术。国云数据的新锐产品 大数据魔镜 ，作为国内领先的数据分析工具，能为用户提供完整的数据分析。随着数据市场和云BI等功能的开放，大数据魔镜有望成为新的数据分析平台。
大数据价值体现在服务人类，大数据和大数据分析工具都是为人服务的，这在大数据魔镜的功能中被体现地淋漓尽致——人性化、智能化服务于用户。数据分析工具的作用取决于人们的需要，而不是数据本身。
在大数据的帮助下，我们将会越来越清晰地看到这个世界的本来面目，也会越来越清晰地认识人类自身。而大数据分析工具，就是探索大数据与现实世界之间联系的放大镜和启明灯!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06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
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
