京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据先学会取舍 后做分析_数据分析师
关于大数据曾经轰动一时的案例大概是某超市通过分析一位女顾客的购物数据,根据分析结果给这名十七岁的女孩寄来了孕婴童试用品,尽管这一举动让该女顾客的父亲非常生气,但这确实是通过对其购买记录进行分析而形成的真实案例。对此,我们不禁感叹,大数据有时像是一个侦探家,能够拨开重重迷雾,获得”别有洞天”的大价值。而这关键在于,你是否真正懂得如何去驾驭大数据,让它为我们服务。
面对如此浩瀚的数据海洋中,企业该怎样驾驭?在Teradata天睿公司全球合作伙伴计划首席分析官Bill Franks所撰写的《Taming the Big Data Tidal Wave》中可以找到答案。
有效驾驭大数据
该书英文版于2012年4月出版,成为美国亚马逊的大数据主题图书中销量最好的新书,而它的中文版《驾驭大数据》也已由人民邮电出版社在今年年初出版发行,在国内各大网络书店和新华书店等热销。
目前,市面上有很多关于大数据的书籍都是侧重于大数据管理,如何将大数据存储到数据库或者数据仓库中,或如何将非结构化数据进行结构化和分类等,而《驾驭大数据》这本书的侧重点却有所不同,它主要是关于大数据的有效分析,而不是大数据管理本身,它从数据开始,所有的内容均围绕如何做整体决策,如何构建卓越的数据分析中心,以及如何构建数据分析文化等主题。
记者认为,大数据的价值不在数据本身,而是如何通过数据的整合、探索,从而转化为行动,最终为业务服务带来价值。在新书发布会上,Bill Franks表示,“我认为有必要撰写一本以业务为中心的大数据著作,将大数据相关的重要议题集纳在一起,其形式应该让业务人员和分析专家都容易理解。我希望通过本书中提供相关的洞见,同时辅以行之有效的建议和行动步骤,让大数据源和大数据分析为企业服务。”
加工增值大数据
大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有价值的数据进行处理,通过数据的“加工”实现数据的“增值”。随着大数据的到来,Hadoop、MapReduce等技术也被广泛被使用,曾有业界专家表示,任何一个单一的产品不能完整解决用户所面临的大数据问题和挑战。的确,大数据的复杂程度难以想象,Bill Franks介绍道,大数据之所以错综复杂是由四个因素造成的,即大数据通常由机器自动生成,而且通常是全新的数据源,假设会有格式设计,这些格式根本也不友好,大数据中很大部分可能并没有多大的价值。
Teradata天睿公司全球合作伙伴计划首席分析官Bill Franks
由于大数据的复杂性,企业在做数据分析、数据挖掘时就要制定相应的策略,在《驾驭大数据》整本书中,Bill Franks指出:许多大数据其实并没有用,如何过滤掉无效的数据才是真正重要的。他在采访时也表示,“在处理大数据时,应该有所取舍,抛弃大部分数据,将其减少到能够驾驭的数据规模,以便能够快速取得大数据分析成果,至于哪些数据需要抛弃取决于公司自身的需求。”
Bill Franks还建议,处理大数据需要改变流程和文化,能够实现文化的转变,允许拿出少量的预算、人力资源、技术资源等做试点,做一些存在一定风险和结果尚未确定的小实验。“驾驭大数据最困难的事情不是技术手段的盘点,而是取决于采用什么样的方法来更好的发挥大数据的价值,并且能够改变它的流程。”
泡沫时代之后的大数据
研究表明,“大数据”炒作已经接近预期最高值,“大数据泡沫”即将破灭。在Bill Franks看来,大数据的炒作确实已经到了顶峰,但是要关注的是在炒作背后的数据价值。正如上世纪九十年代的互联网泡沫一样,待互联网泡沫破裂后,还是会有很多有价值的企业影响着各个行业,使得经济快速发展。“话题的炒作会冷却,但是大数据分析的价值会继续下去,重点是如何采取正确的策略、流程和方法去从大数据分析中获得价值。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-07-24【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16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