京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
炙热的大数据 当头一盆冰桶_数据分析师培训
相比国内绝大多数乏善可陈的会议,百度新闻&百家联合举办的BIG Talk大会算是在正式与有料方面都可圈可点的活动。继上次虚拟现实技术大家一边倒的认为未来5年会有大发展前途一片光明的论点不同。第三期的可穿戴、大数据演讲为我们泼了一份冷水:我们现在的大数据还处于原始的初级阶段,而现有可穿戴目项目跟大数据更是毫无关系。
本次“大数据与可穿戴项目”演讲者是美国MIT麻省理工大学教授Alex Pentland。这位全球权威大数据与可穿戴泰斗级人物已经做了几十年的研究,在大数据的采集以及数据应用规范方面有非常深的造诣。而Pentland的学生有的发明Google Glass,有的做面部识别项目,有的则成为大数据专家。按理说这类泰斗级任务上台会为我们讲述一番大数据的光明前景。然而Alex却在演讲中表明目前的大数据还属于初级甚至原始的状态,可穿戴更是还没有开始。
大数据:商业公司的原罪
在Pentland看来,完整的大数据应用应该包括数据采集、存储、分析、应用等环节。而现在的技术发展来看这些大数据还处于原始采集阶段。大数据本身是具备极强的两面性,一部分数据属于高价值的核心数据,而一部分属于低价值甚至无价值的冗杂数据。一方面核心数据的采集分析整理确实能为企业带来新的方向,而另一方面冗杂数据却成为企业的包袱。大数据本身没有任何意义,必须要像精炼是油一样提纯分类才能产生价值。
另外Pentland一针见血的指出:大数据时代是要以个人为主体,以个人为核心,为个人服务,被个人所控制。所以基于此大数据实际上不应该由以盈利为目的的商业组织获得。
目前的商业公司在大数据放买那远没有达到存储、分析的层面,大多数都是一把抓的全部采集,然后讲用户自主数据和服务数据混合,企图先做到战略上无过这一步。而大数据实际上算得上是数据时代用户的一个复制,是要有高度隐私保护的,很难想象落在商业组织的后果。
红叔简单的罗列了一下对于个人的大数据,个人需要具有四种权力:1被通知权:能够明确的知晓自己的数据在何时、何地、以何种方式会被采集。2)知情同意权:个人明确的知道数据将会被如何利用,并且必须经由本人同意。3)审核:在这里主要是指政府法律机构负责审核。4)撤销权:个人随时可以销毁自己的个人数据资产。
简单的来说就是这是我个人的数据,只能由我掌控,你想知道什么需要经过我的同意。为此Pentland提出了一个商店的模式,所有的个人数据都在这里存储,在面对外部访问请求的时候,给出的最终答案,而不是数据本身,从而保证数据安全。
这个数据观点很类似红叔今年1月份听德意志银行战略部负责任蔡凯龙演讲时候的小数据时代,两者各有精妙之处:
小数据(iData), 指的是围绕个人为中心全方位的数据,及其配套的收集,处理,分析,和对外交互的综合系统。人的一举一动,一分一秒,产生的数据,包括生活习惯,身体状况,社交,财务,喜好,情绪,行为的等等,全部被收集和利用和分析,并对外形成一个富有个人色彩的数据系统,统一执行交换数据,保护隐私等多项对外功能。
总之,大数据在目前还处于原始阶段,Pentland虽然是该方面专家缺对此持保守态度。大数据的真正爆发期还没有开始。
可穿戴产品:不仅仅是数据收集
Pentland教授虽然是可穿戴之父,早在1995年就已经设计出了Google GLASS原型Pentland Project,不过在现在的可穿戴产品方面更持否定态度,Pentland认为现在的产品跟大数据没什么关系,并且精确度也不够。
目前的可穿戴设备绝大部分(红叔觉得是所有)都支持健康管理、运动管理等。但实际可穿戴设备只告诉我们跑了多少步,运动了多少。但是这些数据本身并没有一定点的意义。厂商还不能通过可穿戴设备实现和大数据结合后的分析和应用。
比如说智能手环可以记录心率,在人体大脑皮层中很多点数据可以记录。当人们使用可穿戴设备的时候,可以更好理解当一个小孩哭的时候发生了什么,他兴奋的时候怎么了。大数据让人更微妙,甚至可用在打牌上,获得更好的赢率,有人拿到牌会故意虚张声势,但可穿戴设备的数据将暴露他实际拿到的牌,类似的也会暴露谈判桌前人们的情感表现。而男女约会的时候,很多时候你都不需要知道他们到底说了什么,看动作就知道两人的态度。这些都是大数据分析之后的结果。
很遗憾,目前没有任何一个可穿戴设备可以实现这些功能。他们还在执着的几乎你跑了几步,运动了多少。
所以Alex Pentland虽然是可穿戴之父,自己却从不带任何可穿戴产品。“现在没有一款产品让我认为是真正的可穿戴产品”他说。
在目前大数据舆论下,Alex Pentland的态度让我们在狂热之下感受到了一丝寒意:也许泡沫暂时蒙蔽了我们的双眼,也许短暂的热情被我们误认为是用户的需求,可穿戴的春天还没有来临。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 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 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 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 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18