京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据正如何帮助拯救地球_数据分析师
在惠普Vertica分析平台的帮助下,国际保育组织正利用图像处理数据监控世界各地热带森林的生物多样性。
一年多以前,国际保育组织(CI)正全力应付一个庞大的大数据问题。
非营利环保组织的使命是保护自然及其生物多样性,但监测和分析物种的健康——尤其是在热带森林中有地球上一半的动植物——是一个费体力和劳动密集的过程。
在跨越四大洲的16个地方,CI已建立1000个相机陷阱网络——当动物通过其视点区域,装配有运动传感器的摄像头就会被触发。每2000多公里设置一个站点,摄像头捕捉经过的动物的图像,并试图综合和了解气候变化和土地利用对热带陆地哺乳动物和鸟类的多样性的影响。
检查星球的生命体征
“你和我去看医生,我们检查生命体征——提问,血压,” 首席科学家CI桑迪·安德尔曼如此说道,“我们需要那些各种各样的地球生命体征,这就是我们在国际保护组织与TEAM[热带生态,评估和监测网络]和其他项目真正想做的。”
“我们所做的是制作相机陷阱,所以听起来有点像偷拍,”她补充道,“在整个森林里制作这种陷阱,如此我们就能够发现动物种类和动物行为。”
由于相机陷阱位于地球上一些更偏远的地方,那些地方没有基础设施。团队必须手动收集陷阱中的数据并上传,最关键的是CI科学家运行一系列的脚本和模型,以确定出现在图像中的不同品种。然后,他们融合气候测量(降水,温度,湿度,太阳辐射等),关于数目的数据(生长,存活,森林砍伐等等)和来自公开渠道的土地利用数据,去创造一个该区域的动物种群健康典范,并且看它们是如何随时间而变化的。
“世界上的一切都是相互关联的,” CI的热带生态评估和监测网络代理执行主任豪尔赫·阿乌马达说道,“自然不会存活于国家之间,而是作为一个整体而存在。如果我们维持这个世界,并且以一种聪明的方式,我们需要能够评估自己应该如何改进并迅速作出反应。 “
但这个过程并不简单。大约一年前,TEAM每年的能收集到一百万张图像数据。现在的数据已经超过200万。他们在CI办公室用电脑碾碎这些数据,然后手动分布许多工作。分析这些数据的进程可能需要数周,数月甚至更长时间。
“如果我们想运行我们的指标之一的迭代,就得花费几周时间,”阿乌马达说,“我们清楚我们必须根据代码和问题的数据科学来做,但我们没有足够的规模来快速实现。”
阿乌马达指出,时间至关重要。热带森林CI监控器的所在地被认为是地球上所有动植物一半的所在地,能产生地球上40%的氧气。但根据联合国环境规划署称,46万公顷的热带森林 ——约18000平方英里——正在逐年消失。
当陷阱数据仍然必须手动收集时,惠普帮助CI进行快于原来9倍的数据分析,并且能做到更准确地引导。惠普企业服务软件工程师建立了野生动物图片指数(WPI)分析系统,一个可视化人性化的项目仪表盘和分析工具,可近实时数据驱动观察。
WPI的分析系统使用Vertica和R分析软件,运用物种存在-消失数据(通过处理原始相机捕获数据)和“协变量”(气候,林缘和人类存在的数据)去估计某一区域的物种种类。
“说真的,在环境科学,我们没有驾驭大数据的能力,”阿乌马达说,“我们需要一个系统,可以无缝集成到有用的信息上。这就是我们与惠普的合作变得非常重要的原因所在。”
数据可以改变世界
“我们已经学到了很多东西[在过去的25年],”阿乌马达补充道,“作为一个非营利性的环保组织,如果我们真的想尝试改变世界,很多传统的做法是与政府共事,并努力通过各种干预措施影响改变。但是如果你想以数据驱动的方式去做,你真的需要收集大量的数据。对我们来说与有此专长的机构合作伙伴非常重要,现在在非营利世界不同组织这种情况正在出现。“
到目前为止,CI的TEAM和惠普地球洞察分析出的数据不太令人乐观。 275个TEAM监视器,其中的60个(22%)检测到现存物种要么是显著降低要么与基线水平相比有所降低。例如,西方大猩猩——在刚果共和国极度濒危的物种,从2009年的基准线来看似乎已经下降了10%。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30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