
让人害怕的大数据_数据分析师培训
腾讯拿到民营银行的执照,大家议论纷纷的同时,最害怕的就是招商银行之类把客户服务根植在微信的金融机构了。在大数据时代,数据收集将是商业经营的起点,你会安心的把自己的数据交给自己的竞争对手吗?
不光是企业,其实每个人都要害怕大数据。亚当和夏娃在伊甸园吃了苹果之后,第一件事就是给私处遮上树叶。大数据时代,不小心拍得照片可以让你一夜成名,你的想法、行为、过去都被商家记录,你其实每天都生活在天体海滩。
大数据是人类文明的又一个破坏性发明
现在小崔和方舟子还在争辩,转基因是世界人口爆炸的福音还是对人身体的伤害?这个辩论,时间会给出答案,但是大数据更是一个值得大家争辩的事情,因为大数据涉及了我们的生活习惯和社会法则。大数据带来的副作用,大大超过了以前人类发明的范畴。
商业的大数据就是通过电子化数据的收集,包括手机轨迹,通话,信息,上网行为,购买,旅游,金融,等全方位的数据收集,对你进行分类、判断,推销。作为国内电商时代的开启者,淘宝上云集了数量惊人的数据:每一笔订单不仅包含顾客姓名、收货地址、下单时间等基本信息,甚至连顾客什么时候开始浏览某一件宝贝,跟售前客服讨价还价的过程,在几点几分下单成交,都有全部记录。通过这些信息记录,可以鉴别出你喜欢的东西,推断你的身份、收入、银行存款、家庭事业状况等等。在互联网日益繁荣、BAT三巨头触角无所不达的今天,越来越多人的工作、生活、社交都逃不开百度、腾讯、阿里、360等大小互联网企业甚至个人的全方位数据监控。
有许多人认为掌握了越多的数据,越详细的数据,就有机会通过“大数据”分析法来获得一个金矿。但当这些网站比你妈还更了解你的时候,你感觉到的不是关怀,而是恐怖。
现在的大数据分析,缺乏取样标准,不代表真实的因果关系。
在传统的统计学里面,最重要是数据的采样。比如一种药物的有效性,需要两组对比人群,在严密的实验条件下,长期跟踪,才能都出结论。现在的大数据分析,往往是数据的堆积和简单的关联分析。从严格的科学来讲,是一门伪科学。因为数据只是数据,只是过去,简单的数据积累不说明任何问题,不能真正判断一个人,预测一件事。如果基于大数据武断营销,那就是真正的恐怖了。从以下几个方面,就可以看出为什么大数据会让你害怕:
1.害怕身份被盗用
在移动互联网时代,我们的朋友更多出现在网上。社交网络、QQ、微信、微博取代了面对面的人际交流,虚拟交流也在改变世界和人。基于大数据的应用流行之时,将有大量的人借用和盗用网络身份,达到个人目的。也许你从来没有离开老家,你的网络大数据却涉嫌犯罪。
2.害怕数据造假
在一切看数据说话的今天,每个人、每个企业和商家或多或少都在改变数据。因为各种利益关系错综复杂,报出来的数据往往都应景而异。大数据时代,有意的网络数据造假也能成为一个商业领域,用来帮助别有用心的人或商家制造数据。
3.害怕数据框定
比大数据更复杂的还是人。从心理学的角度,让人做出选择,就意味着要舍弃其他的可能性,这是一件异常困难的事情。人的认识和选择会应为各种原因,产生跳跃性的变化。如果按照数据分析,把人丢进一个箩筐终生定格,据此给他不光是特定类的商品,进而决定他能否从事某件事,限制他的网络视野,也是很不合理的。
例如,把大数据作为广告精准投放标准,虽说有一定合理性,但也并不绝对,这是由于人类的购买心理十分复杂。比如说有个消费者只是浏览了一辆汽车,跟着是汽车广告通过各种方式和渠道的狂轰滥炸,除了骚扰,并没有效果。
4.害怕数据不公和数据歧视
完全依赖大数据进行分析、对人进行分类,其实将触及社会不公和歧视。作为商家,考虑到经营成本、营销利润和效率,其实暗地里都会打着各种小九九,而不是表面上把各类消费者一视同仁。毋庸置疑,高端消费者是各类企业的最爱,而低端消费者却让企业皱眉。但现在呢?每个人的消费记录和各种数据都被电子化的方式采集和收集着,一举一动逃不过大数据的记录。对保险公司营销员来说,你这个人的所有信息数据可以一览无余,不用你开口,他已经判断出是不是需要让你参保、保费标准等等;消费数据记录和售后服务记录,甚至都能让卖家挑选买家,把你列入顾客黑名单也不是不可能。
不可避免的,一旦成为数据穷人,那么就会面临歧视服务,所有消费者都是平等的这句话将成为历史。
5.害怕数据垄断
目前的商业格局是:两方数据垄断势力正在形成,一方是国营企业,如电信、电力、医院等,一方是以BAT为中心的互联网大佬。特别是后者,在广泛收集数据之后,已经以大数据为依托,开始布局全行业的垄断性的经营,范围包括电子商务,教育,医疗,物流等。而这些垄断一旦形成,将大大降低中国企业的创新能力和竞争能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10