京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的出现改变了很多,尤其是对很多事物的思维方式的改变,使得我们抛弃了以往对事物的思考方式,从而改变了我们的生活方式。我们在进行大数据使用的时候一定要好好好了解大数据的具体情况,下面我们就来给大家讲一讲大数据是怎么改变人们的思维的。
首先,大数据分析的数量变得更多了,这里分析的数据不是随机样本,而是全体数据。我们分析大数据的目的在于从数据中提取出有价值的信息。实际上, 大数据与三个重大的思维转变有关,这三个转变是相互联系和相互作用的。第一,就是要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本。第二,就是需要我们乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。第三,就是我们的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。
在以往的小数据时代的随机采样,最少的数据获得最多的信息,采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高,但与样本数量的增加关系不大。这是因为当样本数量达到了某个值之后, 我们从新个体身上得到的信息会越来越少, 就如同经济学中的边际效应递减一样。随机采样取得了巨大的成功,成为现代社会、现代测量领域的主心骨。这种方式虽然说能够给人们带来便利,但是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择,它本身存在许多固有的缺陷。随机采样就好比背影杀手一样,远看青山绿水,近看龇牙咧嘴。金玉其外败絮其中。所以我们不能够依赖于这种方法。
在全数据模式中,我们需要知道的是样本是等于总体的,在以往,我们都是使用随机分析的方法进行分析数据,而在大数据中并不是这样的,大数据就是不使用随机分析法分析数据,由此可见使用大数据分析数据的时候还是会更加准确的分析数据,这样就没有了随机性,能够得到一个准确的分析结果。
大数据是怎么改变人们的思维方式的?我们在这篇文章中给大家讲了一个点,就是大数据分析的数据量变得比以往多了很多,不再是分析随机数据而是分析所有数据。由于篇幅原因我们就给大家讲了这些,在下一篇文章中我们继续给大家讲这些内容。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06