
大数据是打开新关联价值的万能钥匙_数据分析师培训
众所周知互联网已经把整个世界关联起来,淘宝发展起来后李宁等实体店的衰落正是互联网强力渗透的证据。移动互联网时代这种渗透和关联的特征又更加得以强化,很多以前和互联网或移动互联网不相干的人、事或物,现在都得以集中到一个个统一的信息平台,近几年这样的平台例子几乎每天都在诞生,衣食住行无所不包。健康医疗方面如春雨医生或好大夫在线,打车软件如滴滴打车或快的打车,这些自不必说,就连推拿按摩,洗衣服,中小企业财务等信息服务平台都已经开始发展起来。这种从线下到线上与线下相结合(俗称O2O模式)的变革正在每个细分行业或领域上演。人、事和物的深度互联变革首先催生了大量的信息平台,其次又推动了云技术和大数据技术的发展。众多新信息平台所产生的海量数据正是这种深度互联的直接体现。
在这里需要特别强调的是这是人类历史上从来不曾有过的深度互联时代,这种深度互联所带来的新价值显然已经被我们严重低估了。哥伦布发现新大陆这种简单的关联就已经能够把人类带入一个有点血腥的融合发展阶段,万物互联这种复杂的关联一定会推动人类进入到一个崭新的高度,在这个高度上更多有价值的规律得以井喷式发现,人、事与物之间的价值因为这种新关联而需要重新评估。苹果(最新市值为6473.61亿美元),谷歌(最新市值3570.89亿美元),阿里巴巴(最新市值2612.03亿美元),脸谱(最新市值2176.70亿美元),腾讯(最新市值1540亿美元),亚马逊(最新市值1436.95亿美元),百度(最新市值797.44亿美元)等公司之之所以能够坐拥成百上千亿美元资产,根本秘密就在于它们率先发现了这种深度关联所具有的巨大价值,并成功通过大数据等技术来实现了这种新关联价值。
毫无疑问,大数据已经不仅仅是一个耳熟能详的简单概念而已,其实质代表的是一种新关联价值,是一座已经被意识到但尚未被完全有效开发且处于不断成长中的宝库。大数据技术成为打开各个大数据价值宝藏的万能钥匙,这也正是我们要投入到大数据这个领域的根本原因之一。几乎所有的领域在当下和未来都会通过移动互联网或物联网等进行深度关联。
众所周知, 大数据是人、事和物新关联价值的潜藏之所,但想要显式挖掘出这种关联价值却不是一件容易的事情。在这里,我们需要强调的是,尽管人、事和物新关联价值潜藏在大数据中,但其价值的挖掘可能只涉及到部分数据,很多场景是通过大数据中的“小数据”来实现的。经过多年的观察与实践,我们发现一方面很多拥有大数据的机构,往往由于缺乏大数据技术,而不知道怎么开发自己的数据宝藏;另一方面很多大数据技术团队由于不了解数据背后的业务,往往也会陷入技术的迷宫而难以到达价值的彼岸。
展望未来,我们正处在世界发生深度关联的伟大变革之初级阶段,智能社会雏形已经显现,人类社会也已进入智能时代2.0版本(1.0版本指工业革命之后互联网出现之前的阶段)。我们应该深刻认识到大数据这把万能钥匙的核心价值,在新时代有所作为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03