京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对社会创新的作用_数据分析师培训
“大数据”一语用来描述数据的日益增长和我们不断加强的有效利用数据的的能力,并且大数据已经在科学和商业领域获得了极大的应用。但是在社会领域“大数据”的应用却是滞后的。
大数据所提供的信息和帮助解决社会问题之间存在巨大的鸿沟。有一些社会问题可以通过大数据来解决,例如利用交通流量数据来缓解高速公路交通拥堵问题;但另一些社会问题的解决却没那么容易,例如如何利用数据来解决无家可归者的问题,或者贩卖人口的问题?
社会问题之所以复杂,是因为涉及的利益相关者众多,所以目标也是多重的。不像技术问题一样,目标往往是单一的,比如说优化。但在社会问题上,到底什么叫“优化”呢?尤其是社会问题往往涉及政府的公共政策和行政机构的介入,使得社会问题又不单纯是社会问题,而成为政治问题。
大数据使用的问题
另一个问题与大数据本身的使用有关系。事实上,但切入一个社会问题时,你可能会遇上不上数字,但这些数字往往不是结构化的,很难被调用。结构化的大数据相对缺乏有四个主要的原因:数据淹没在行政系统、数据管理标准缺乏、数据往往不可靠以及数据可能导致意想不到的后果。
比如说,全球每年被贩卖的人口估计高达3000万人次,这是个约320亿美元的“产业”。要打击人口贩子,大数据当然可以帮忙。但问题是人口贩子用的手机、社交媒体、在线广告和其他网络平台产生的数据,并没有被系统的收集,更遑论共享给相关的组织。当然原始数据本身的收集就很难,并且各个组织之间的数据共享做得也不到位。
更糟的是,打击人口贩卖的各家机构经常互相争夺的稀缺资源:无论资金、捐赠还是来自媒体和社会的认同。因为这种竞争,各机构之间的数据共享几乎不可能。例如,北极星项目(the Polaris Project)一直致力于打击人口贩卖。2003年至2006年,Polaris为被贩卖的幸存者提供热线电话。2007年,美国卫生和公众服务部选定Polaris作为全国首个国家贩卖人口资源热线。多年来,Polaris记录了75000多个呼叫;然而,获得这些数据受到限制,其可靠性和来源鲜为人知。
如果Polaris信息向公众开放,并结合其他数据源,如经济指标、运输路线、教育统计和受害者服务等,能更加有效帮助打击人口贩卖。2012年Google Giving(谷歌捐赠)授予Polaris和另外两家国际反人口贩卖组织300万美元以资助将他们三条电话热线收集到的数据予以整合,并发展为国际热线。目前,三个组织都已在全球人口贩运热线网络(Global Human Trafficking Hotline Network)下联合起来。这是一个积极的迹象,但是这次的合作成果仍有待观察。
增加大数据使用的步骤
大数据于决策时充分了解信息以帮助解决世界上最棘手的社会问题有着巨大潜力。但是要做到这一点,有关数据的收集、组织和分析的问题必须首先得到解决。下列四项建议有助于创建数据集,并以此为据进行决策。
首先,在关键问题上建立全球数据银行。全球需要对复杂的问题,如贩卖人口、全球饥饿和贫穷创建大型数据银行。数据银行有处理不同数据格式和描述数据集的元数据的能力。为了做到这一点,促进专题问题的数据共享需要创建多部门的联盟。
其次,让公民参与和公民科学。大数据不是专业人士的地盘。公民也可以参与帮助创建和分析这些数据集。随着通过开放的数据平台数据激增,越来越多的公民通过“公民科学”来开创新理念和产品。
再次,建立数据管理人和分析人的框架。今天,我们不仅缺乏可以解决社会问题的数据管理人和分析师,对于接受必要培训和能力的现有人员,我们的途径也是有限。在大多数情况下,我们将数据科学留给了科学界和商界。社会科学往往给学生提供简单的统计基础知识。如果我们要利用大数据,这种做法是不可接受的。我们需要让学生和分析人员掌握必要技能,以管理数据同时也创建大型数据集。我们要开发课程,让学生了解数据的组织、保存、可视化、搜索和检索以及使用。除了这些技能,要让学生能更多地思考能利用数据做什么是至关重要。考虑数据集之间的网络关系,以及如何发现数据集中的潜在模式,是需要开发的能力。
最后,促进虚拟实验平台。为了提高我们对如何使用大数据解决社会问题的理解,我们需要推动更多的实验。虚拟实验平台,允许个人交流思想、与别人的想法交流、携手合作以找到解决问题的方法或利用机会,它能够将各个感兴趣的相关方聚集在一起共同打造大型数据集、开发创新算法来分析和可视化的数据,并开发新知识。如果我们要使用大数据解决社会挑战,虚拟实验平台是必不可少的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18