京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
站在大数据时代的风口,一切皆有可能
大数据一词近年炙手可热,而大数据究竟是什么或者能做什么,公众并不太清楚。当描绘大数据的时候,通常听到的会是除了身份等基本信息之外,每个人生活中的一切活动,包括消费习惯、对话、社交、移动都会被储存记录,并用以分析。这样的描述有助于增进对大数据“怎么来”的感性理解,却未能呈现它能“做什么”。随着互联网的发展和信息数字化程度的指数级增长,这些收集起来的数据集所形成的大数据,经过分析和应用,可以在国防、公共服务、医疗、金融和企业创新等各行业各方面提升效率并创造新的可能——— 服务于当下并预测甚至规划未来。
有很多令人叹为观止的新兴领域或解决方案,其实都是以大数据为基础,例如:通过收集和分析医疗数据,研发新的医疗技术;通过对各类数据的关联分析,为金融反欺诈提供决策支持;区块链也是基于大数据实时分析的产品,建成后可以大幅增进信息透明度取代人工,银行将是成本和道德风险降低的受益者;美国本月刚宣布要建立全国武力使用数据手机系统来掌握警方对平民使用暴力和拘留所死亡事件发生的频度,以防止警察滥用暴力。包括最近很受关注的人工智能(AI)在内,都和大数据紧密相关。
从2012年美国启动“大数据研究和发展”计划以来,英国、澳大利亚、日本、韩国等多个国家亦推出了一系列积极拥抱大数据的政策。当然,美国依然是这场信息革命的领头羊,无论在数据源或分析工具、可视化呈现、决策支持方面,美国都最为成功。估值最高的大数据领域企业Palantir,最突出的案例是帮助美国政府猎杀本·拉丹;Ayasdi专注于医疗数据分析和人工智能,和多个顶级美国医院、药厂都有合作;Tab-leau和DO M O都是数据可视化方面的佼佼者;而在美国总统大选中因预测而备受关注的FiveThirtyEight,则是针对政治、文化、体育运动和经济热点进行大数据分析的博客。
中国也在加快进入大数据时代的步伐,近期刚提出建设国家新型城镇化大数据库。在此时启动大数据综合试验区,是十分有价值且有预见性的尝试,广东亦有一定的技术支持和开放环境。
不过,在大数据领域,我国还处于入门阶段,基础比较薄弱。首先,最大的问题是数据源缺乏。政府是最大的数据收集者和使用者,所以各国的大数据政策中,政府数据开放都是第一步。而我国的政府数据在收集方式及储存方式上都还很传统,医保、社保及住房信息尚未全国联网,政府预算和决算等财务信息也比较粗糙,数据源本身的质量和数量都有缺漏。企业所拥有的数据就更零碎,主要集中在BAT,如阿里的淘宝和支付宝,腾讯的微信和Q Q,百度的搜索引擎,而即便BA T都尚未能对大数据进行深入分析使用。私人部门拥有的数据都很零碎,因此,很多大热产品实质上都是假借大数据之名进行关联推送等浅层使用,只是通过刷用户活跃度和讲故事来圈钱。
大数据的应用,数据源、分析方法和科研支持,缺一不可。这需要从政府到企业、从高校到非营利部门的全方位支持。无论是数据的挖掘、数据分析和使用、数据可视化,中国都才刚到门边,对于利用大数据提升公共服务质量、执政透明度、开发新医疗技术或者探讨大数据使用和隐私保护的边界,就更是门外汉。但不要紧,全世界的大数据应用也不过才开始几年而已。大数据综合试验区是令人欣喜的尝试,除了一腔热情与政策优惠,更需要技术积累与科研支持。广东既然先迈出了这一步,可以从开放数据做起,加大科研力度,放开户籍政策吸引人才,并以政府购买服务等方式激励第三方企业的技术创新。站在大数据时代的风口,一切才刚开始,一切皆有可能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19