京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据爆破之年:在这5个领域“掘金”最靠谱
时下最热概念“大数据”,作为一个行业专业术语,充斥着网络报纸。显然,我们已经站在了一个时代的转折点,互联网全球化、移动设备普及化、云计算存储低成本化、物质世界网络化,都在为“数据大爆发”储蓄能量,即将翻来人类历史新篇章。
当代著名丹麦物理学家尼尔斯·玻尔(Niels Bohr)曾说:“预测是非常困难的,尤其是对未来的预测。”在科学技术瞬息万变的时代,亦是如此,今日的一个大胆预测,说不定就是明日的已成事实。而对广泛应用技术及市场动向的前瞻性预判,是对当今企业家和高管们的严峻考验,关乎到下一个商业帝国的成败。
尼尔斯·玻尔
此外,预测未来就像是古老的魔法水晶球一样有趣,但是数据的应用并不像发掘那么容易。现在,让我们随着美国互联网私募投资公司Insight Venture Partners总经理Deven Parekh的视角,一同去看看大数据时代将为经济和生活带来哪些新的机遇和挑战。
大数据下的恐怖主义
前段时间引起轩然大波的索尼影业遭黑客攻击事件,是一次明目张胆的国家支持的网络攻击。本文暂不讨论孰是孰非,但在此次事件中,索尼影业的网络系统遭黑客攻击,员工信件、薪酬及电影剧本等信息被泄露,大量公开的内部数据引起了索尼的高度恐慌。
现在每一家《财富》杂志世界2000强企业都在思考:我的公司数据安全吗?如果数据公布于众,将会置我于何地?与此同时,安全软件公司也正致力于大数据分析软件的开发,以帮助企业更好地保护数据安全,避免日后的攻击。
大数据下的公民自由权
数据驱动的决策工具不仅仅应用于商业领域,同时还被广泛用于挑选最合适的学校、医生和雇主。同样,企业也用大数据分析软件来寻找并雇用优秀的员工,或是选择目标客户。
但是,倘若上述的一切都是建立在公民隐私权的基础之上呢?大数据的内容会囊括公民的生活方式选择、健康,甚至还有种族、性别或年龄,不是刻意的去侵犯公民隐私,只是为了更好的做出决定呢?目前,所有的学校、公司和公共机构都制定了保护隐私、公平和反歧视的条例,并且有政府的强制实施作为坚强后盾。大数据时代所带来的不可避免的侵犯隐私权和公民自由权问题正逐渐为世人所知,如何保护公民的这些权利并且跟上日新月异的大数据研究步伐,值得我们深思。
大数据下的政府数据
2015年,期望政府数据更加透明化、实用化。通常,公共部门是私营企业的重要数据来源,政府数据可以让更多的企业将大数据应用于产品及服务中,发挥其最大功能效用。
以旧金山意外天气保险公司Climate Corporation为例,它通过分析气象部门所掌握的海量天气数据来预测未来可能对农业生产造成破坏的各种天气,为农民提供相应的农业保险,以降低恶劣天气对农业生产造成的影响。还有美国房地产信息查询网站Zillow,通过使用联邦政府和当地政府的分析数据,包括卫星照片、税额查定、经济统计数据,为房屋买家提供全面的房地产市场动态。
大数据下的个性化医疗
即使在个人隐私方面还存在较大争论,大数据已然在模糊医疗保健领域的分界线。不论是将其称作“精准医疗”也好,“个性化医疗”也罢,都是将数字化的保健系统和可穿戴设备应用其中,这两大趋势联成一体,正悄然革新健康医疗产业。
在不久的将来,医生将会根据病人的基因组、活动水平和真实健康情况,为患者定制个性化的药物和治疗方式。而此时,普通患者对特定治疗方案数据来源的反应已经显得不重要了,因为没有病人会拒绝最佳治疗方案,即便是以牺牲部分病人隐私权为代价。
医疗信息技术是目前投资的热门领域,但是临床决策还主要是靠医师的临床指南,而不是大数据。在未来,大数据分析很有可能会打破这一局面,彻底改变人类医疗健康行业。
大数据下的数字化学习
美国每年在公共基础教育和高等教育的支出高达1.2万亿美元,但是学生的成绩和表现依然不能达到政策制定者的预期,同时还引发了教育工作者和校方关于教育制度改革的讨论。支持改革者认为教育系统应该引入市场化运作模式,重点突出学生测验、问责制和绩效考核;而反对者却认为应该提升教学工作水平,在教学资源上加大投资力度。
但双方在数字化学习方面却有共同的认识,课堂内外的数字化学习已经是不可阻挡的趋势。从大型在线课程开发到适应性学习技术,都是个性化的将教学材料传输至每一个学生,教学技术凭借大数据环境获得突飞猛进的发展。从熟知的名字到陌生的名词,不断有新的数字产品出现,一改将内容放置网络共享的传统模式,而是从根本上改变学生的学习时间和方式,改变教师指导学生进步的方法。
综上所述,从简单采用到真正开发利用,大数据在五个领域将会发生的深刻变化,又如何助力经济转型与生活变迁,2015年无疑是大数据的爆破之年,让我们拭目以待!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28