
为什么普通人看大数据就如雾里看花_数据分析师培训
1. 大多数基本的术语都缺乏严格定义。究竟什么是大数据?数据科学又是什么意思?大数据和数据科学之间有什么关系?数据科学就是关于大数据的科学吗?只有像谷歌和Facebook这样的高科技企业才用得到数据科学吗?为什么有人认为大数据是一个交叉学科(比如天文学、金融学、科技等),但数据科学却只是科技界的事儿?大数据,多大才是大?这些术语及概念如此含混不清,简直毫无意义。
2. 对于数据科学领域的研究者,不管是在学术界还是工业界,公众都缺乏敬意。事实上,他们在这一领域内辛勤工作了很多年,而这些工作是继承了各个领域的前辈们数十年甚至数百年的工作成果,这些领域包括统计学、计算机科学、数学、工程学以及其他学科。而媒体传播给公众的信息却是这样的:机器学习算法是上个礼拜才发明出来的,谷歌出现之前都不存在所谓的大数据。这简直荒谬,很多正在使用的方法和技术,还有我们面临的挑战,都不过是在过去已有的方法、技术和挑战上演变而来的。我们并不否认新事物和新技术的出现,只是觉得应该对历史和前人的研究成果保持必要的敬意。
3. 媒体疯了。人们将各种各样的桂冠加诸数据科学家的头上,人们形容他们是掌握了宇宙奥秘的魔法师,其疯狂程度堪比金融危机之前。天花乱坠的宣传很容易掩盖真相、歪曲事实。这些宣传的噪声越多,真正有效的信息就越少。因此,若“大数据”被媒体吹得越久,公众越容易被误导,越难获知这一概念背后真正有益于社会的一面(如果有的话)。
4. 统计学家觉得他们正在干的事就是数据科学。换句话说,这本来就是他们的饭碗。亲爱的读者们,请设身处地替统计学家们想想,有人抢自己的饭碗是什么感受。媒体也常常将数据科学轻描淡写为统计学和机器学习在科技界的简单应用。我们会在书中阐明,不是说将统计学和机器学习这些“旧酒”装进新瓶里,就叫作数据科学。它绝对有资格作为一个独立的学科存在。
5. 所有自称为科学的都不是真正的科学。这句话或许有些道理,但不代表数据科学这一术语毫无意义,它代表的可能不是科学,而是某种技术。
“大数据这个词现在时常被人们随意使用,然而其语义十分模糊。简单地说,这个包罗万象的词条一般有三层含义:首先,它指代一揽子的技术;其次,它有可能引发一场度量数据规模的革命;最后,它为人们未来将会、甚或是应该如何制定决策提供了一个新视角,一种新理念。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01