谁将会成为大数据的真正受益者
大数据的出现给中国企业带来一系列的变化，很多企业对大数据非常重视，但是却并没有很好的发展途径。对于这样的情况，业内人士表示，大数据存在的价值并不仅限于收集信息，而在于其分析能力。很多企业只看到了收集大数据信息的作用，却不知道大数据分析背后所带来的好处。
而且，该专业人士还提到，目前大数据分析带来的变化是层面性的，而且是积极的。公司会获得很大的利益，无论是用大数据分析软件还是其他方法，能过将现在的流程更加低廉有效话，就会对企业发展起到很好的促进作用。更重要的是，在大数据分析价值的驱动下，企业将获得更多的新商品和服务，为现代企业发展带来巨大的机遇。
而对于企业来讲，目前在政策的推动下，大数据将会更加完善、更加理性，也更基于事实。这一点对现代社会发展是非常重要的。
除了企业和国家之外，民众也会从大数据中获益。比如看病。很多人都说看病很难，为什么难？一是成本高，看病需要这个检查，那个检查的，最终花费多，很多收入低的人无法承担。二是专家少，患者多，一个专家一天可能需要给十几二十个病患看病，这还只是一部分，且每天都会如此。
有了大数据之后，可以将患者的信息存入到互联网中，当患者就诊的时候，可以通过调取患者的病例了解患者都做过哪些检查，对哪些药物过敏或者是哪种治疗无效等，这样就可以节省医生的工作环节，从而提高工作效率，而对于患者来说，也节省了看病的成本。
另外，医药方面，也可以通过大数据分析了解药品的消耗，从而有针对的进行生产，避免浪费和高成本。
除了就医之外，在教育、卫生保障方面，民众也是极为获益的。此外，像金融投资、理财之类的也可以通过大数据分析来获取。
现在，大数据已经变得越来越有价值，而保护大数据，进行大数据分析挖掘也是极为重要的。虽然目前大数据还没有被重点保护起来，但是经过一段时间的完善之后，肯定会有相关的保护措施。而这也将对中国国内大数据相关行业的发展带来极大的帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
