京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“慢数据”挖掘的价值何在_数据分析师
1概述,“慢数据”挖掘的价值何在
经常看电影的朋友们可能不会陌生,在好莱坞的很多灾难电影中都上演疾病肆虐的镜头,其实电影背后的现实生活当中我们也会经历这样的过程,面对流行疾病的爆发,我们现在的医疗预警措施已经进步了很多。

不再恐惧疾病 揭秘“慢数据”带来了什么
随着大数据技术的不断发展,基于数据挖掘、数据分析等技术的普及,对于流行疾病的预测已经开始了非常广泛的应用,我们常说的数据挖掘一般是指对硬件监测所收集来的数据进行时间、地点、用户信息、使用习惯、发展趋势等等很多方面的全面分析。那么“慢数据”挖掘和分析你又了解多少呢?它对于我们未来的生活又有何作用呢?本期我们就来聊聊。
“慢数据”挖掘的价值何在
我们都知道,现在我们经常提及的大数据是指信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。现在国内外已经有很多企业都开始进行大数据分析技术的开发和研究工作,企业基于云平台技术对数据进行更为广泛的收集和分析,从而与不同算法合为一体。
通过大数据引擎开发出来之后,如果已经有大数据的行业,那么用户可以将自己的数据导入到这个数据平台进行综合性处理,平台成了各行业海量数据的汇集、整合、处理、分析的枢纽中心。
我们现在的用户每天所产生的海量数据当中有很多其实是没有价值的,这些数据没有显示出足够的威力。纵观相关行业里,医疗行业尤其是流行病的疾控和预警是表现最为明显、也是最需要关注的数据源,因为健康和每个人、每个家庭、每个城市、每个国家都息息相关。
举个例子,我们每天起床后都会刷牙,如果能够通过牙刷等人工智能设备收集唾液的一些样本,通过体温等指标这样的“慢数据”分析,所得结果才具有医学和参考价值。医学领域“生理数据”比“物理数据”更有实用价值。>>
大数据下的疾病预警不容小视
随着现在医疗水平的不断提升,也许我们会认为大规模的流行病爆发也许离我们很远,这种松懈的想法其实是很危险的,对于流行疾病来说,防患于未然是非常有必要的。有数据显示,在全球,随着人口增长和日益加快的城市化进程致使数亿人居住环境卫生恶化,疾病随着人口的增长以及人们向拥挤的城市迁移而肆虐。
由于人口众多,随着经济的发展,人员跨区域流动性加大、城市化加剧、城市人口密度增加、结构变化等都加剧了流行病发生、传播、蔓延的几率及传播速度。
基于大数据的“慢数据”分析我们可以对用户所产生的海量“慢数据”进行收集,在基于海量使用用户搜索、社交app、LBS等产生的数据,通过对用户人口统计学等数据的分析,结合原有疾病监控系统中的流行疾病法定报告数据、流行疾病病例,结合疾病、环境数据,才能够及时发现并绘制出流行病风险地图。
国外是如何进行大数据疾病防控的
曾经有一本非常著名的大数据书籍就曾记载,谷歌利用大数据分析技术就成功预测了2009年爆发的新流行疾病,通过对传统预警繁琐过程的改进,通过建立大数据分析平台,就从根本上完美的解决了这个问题,通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测,保存了多年来所有的搜索记录,而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令,所有的这些所产生的数据对于疾病防控来说都是十分有价值的。
通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。这就是大数据的力量和魅力。随着我们现在一些国内厂商对于大数据技术的不断重视,很多大数据战略模式已经诞生,相信基于大数据分析的未来疾病防控将会变得更加迅速、更加有效,百姓生活的也更踏实。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 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 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 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 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07