京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据现在越来越火,很多人对于大数据的认识也只停留在字面意思上面,但是并不是只有大数据这三个字所表达的意思那么简单,那么数据分析师对于大数据是怎么理解的呢?
首先说一下大数据的宗旨,大数据的宗旨就是经过分析的数据才具有价值 。大数据要发挥作用必须经过分析,这是由大数据的特性来决定的,大数据的特性指的是数量大、类型多、处理速度快、密度低决定的。大数据分析中必须能够从单个数据中难以看出规律。因此,必须经过分析,针对高维进行降维,提炼大量低密度信息中的价值,才能发挥作用。
其次说一下大数据的目标,大数据的目标就是实现基于数据的决策与资源配置。大数据分析最终要实现科学决策,以信息对称的有效资源配置为基础。随着大数据分析技术的发展,数据的来源渠道会越来越丰富,可分析数据结构从原来以数值为主的结构化数据发展到包括文本、视频、音频等多媒体数据。然而,信息不对称是常态,在大数据背景下,迅速获取分析更多辅助决策信息成为可能,因此决策目标可实现向最优的无限逼近,实现基于数据的“计划”资源配置将更有效率。
然后说说大数据的关键点,大数据的关键点在于保证数据质量 。如果要发展大数据分析,必须先要保证数据质量。如果输入的数据是错误的,那么错误的输入必然导致错误的输出。如果没有数据质量,一切都是浮云。数据质量没有保证,那么数据分析就变得毫无意义。数据质量是一项耗时、费力的基础工作。那么如何保证数据的质量呢?一般来说,做好数据的采集和处理掉肮脏数据才能够提高数据的质量,一般来说,数据分析中需要保证数据的相关性和低噪声。获取的数据不存在干扰因素才能够做好去噪处理 。这样才能够让数据分析的结果更加准确。
最后说一下大数据核心竞争力。大数据的核心竞争力在于数据分析人才的竞争。在大数据时代,数据作为一种资源已经不再是稀缺资源。现在各大企业网站已经积累了大量数据,但是缺乏的是对这些数据的分析人员。所以对于数据分析师的培养是十分重要的事情。
以上的内容就是数据分析师对于大数据的理解,希望这篇文章能够帮助到大家理解好大数据,相信在不久的将来,大数据的研发会给人类带来更高端的技术。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16