京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一句话,认识到大数据时代的到来
1,什么是大数据
大数据,是大数据文件,还是大量的数据文件?要多大,KB,MB,GB,TB,PB,EB?还是说是大范围的数据,包括文本,图像,视频。。。
至少到2014年,大数据还没有一个准确的范畴定义。这是IEEE关于大数据的特别报告集里的说法。这里的问题就在于,一个大字,每天都在变:更多的设备被应用到日常生活,每天都有超越以往所有的比特在网络产生,流动,湮灭,同样,每天都有更多的超越以往的对这些比特流的使用,应用在发生,而这样的使用,应用,又进一步产生更大量的数据流。

那么,就是大数据是什么?
2,大数据是各种 IT 技术发展的汇聚点
2.1,光纤通信,DSL接入,Wifi,LTE,等等等等的通信连接转换设备,越来越多的带宽,越来越低廉的价格,使得网络大数据传输成为可能。
2.2,光学技术与半导体集成电路技术使得大规模的数据存储成为可能。
2.3,各种 sensor 技术使得数据的日常获取越来越便捷。
2.4,数据库技术的长时间发展与广泛应用提供了足够的,初始的结构化数据的来源,并提供了新数据处理方式的原始脉络。
2.5,人工智能技术,包括图像视频文本的理解分析,原始数据的结构化挖掘,自然语言处理,机器学习等等等,使得从已有数据中获得新的惊喜知识成为每天都在发生的事情。
2.6,摩尔定律使得数据处理的成本越来越低廉,但是效率却越来越高。
2.7,移动通信技术使得每个人每个时刻在每个地方都在为数据的越来越大做出贡献。
2.8,网络信息检索技术,使得数据/知识的应用与分布越来越扁平化。
2.9,基于上述各项技术的发展,越来越多的应用领域得到了新的推动助力。。。
3,我们能够从大数据中得到什么?
2007年一月11日,Jim Gray,微软的资深科学家,在给美国国家研究委员会的报告中,提出了一种新的科学研究范式:密集数据里的科学发现。这是自观察,实验,计算机模拟后的又一种科学研究范式。
换句话说,人类有了一种新的知识获取的方式。而这个方式是自生产的:数据,数据中获得知识,知识本身就是数据,从数据中再获得知识,。。。以此递进,这是一种自生产,自组织的,自我成长的,知识体系。
3.1,举例而言,你问过自己下面三个问题吗?
你喜欢恐怖片么?你曾经独自去外国旅行过么?觉得去驾驶帆船好玩么?
好吧,告诉你为什么你可以问问自己这么三个问题。这是美国一个社交网站总结出来的,如果你想找能够相守一生的伴侣的话,这三个问题的答案可以作为参考。(我觉得在中国可能不靠谱)。
3.2,那么来一个靠谱一点的吧:你和女友/老婆经常吵架为了什么?钱么?缺钱么?。。。。
大数据分析结果是:不是因为缺钱,而是因为你们俩对如何花钱不一致(这不是废话么)。
4,大数据下的挑战
首先是数据安全。谁能使用,谁应该拥有,谁能够维护我们的数据,并保证这样的数据应用不会给我们带来安全上的问题?
然后是个人的隐私,你懂的
而且人工智能还不那么靠谱吧。。。连我的 l n 不分都分辨不出来
难道我们就能够依赖冷冰冰的机器,网络,和数据吗?还要人干吗?
5,毋庸置疑,大数据时代已经来到了。你我都在其中。
互联网上每秒钟都在不停地刷新上传下载流通各种数据。你知道你不是用并不意味着你不在其中。
互联网上每秒钟都在产生海量的信息流动以满足各种应用的需求,而这些海量的信息流动就是知识的流动与生产,并进一步产生数据,知识,这已经就是一种新的智能的存在。
大数据意味着统计,预测,结构化的信息随时随地都在发生,产生,应用,这是我们人类新的智能体系。
新的时代已经来了。
6,你我如何做?
投身于IT吗?去做大数据吗?
No。因为在挨踢的想挨踢得人太多了,不缺一个你,也不缺一个我。
干自己的活,让大数据为你我而服务,用大数据提升你我,用大数据改善自己的生活,推动自己的事业,仅此就足够你我忙不过来了。
一句话,认识到大数据时代的到来,站稳自己的领域,将两者结合起来,就是你我在大数据下的选择。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 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 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24