京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据另一个方向—大数据变成“小数据”
大数据有两个发展方向。一个是方向大家比较熟悉的“数据收集、分析”,借此了解客户需求、明确产品方向等等。我还在人工智能、机器学习等领域做了一些研究,思考怎样把这些先进的技术和数据技术综合在一起,让大数据不仅能帮人做决策,而且能够真正自己做一些简单决策,让人有时间和精力去做更复杂的决定。
另外一个方向是“数据即服务”。亚马逊的AWS云计算是“基础设施即服务”,Salesforce是“软件即服务”。Splunk是做大数据的管理平台,我想如果能把这个平台做得更进一步,也是一个很好的方向,把大数据变成“小数据”。
大数据概念有3v,数据量很大(volume)、数据速度很快(velocity)、数据种类多(variety)。小数据就是说,点点滴滴的数据都很重要,比如人的心跳,虽然数据不大,但对健康很重要。
大小数据的概念不重要,重要的是什么样的数据给我们带来最大的价值,怎么把这个价值体现出来。比如,本来房子是不会讲话的,但屋里的人知道它的温度是多少、气流怎么流。在这些东西数字化之前,我们只能走进屋内去亲自感觉,但数字化可以帮我们把各项情况呈现出来。从这个角度讲,数据的应用让我们看到了很多原来看不到的东西。
再举个例子:一个客户每天乘电梯时,会在哪个楼层停多长时间、进出多少次,这些数据放在我们的平台分析之后,便可以预测电梯停留次数最多那层的客户肯定会续约,而电梯停留最少的那一层不会续约。数据让电梯“开口讲话”,这是一种特别好的“新型语言”。
我们要关心小数据,不是说只有建立一个大的数据中心,才能让数据实现价值。其实,像电梯这样的数据可能不是很多,但能“讲”的故事非常有价值。我们生活的时代是个数据科学和物联网的时代,数据是一个新的能源,怎么开发好数据是最重要的事情。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20