
中国工程院院士李德毅:聚类成大数据认知突破口
4月9日,由工业和信息化部、深圳市人民政府主办,中国电子信息产业发展研究院、中国电子报社协办的新一代信息技术产业发展高峰论坛在深圳会展中心举行。中国工程院院士李德毅在发言中指出,大数据作为网络时代的一种客观存在,是网络时代人类社会的重要资产,尽管目前对于大数据的认知存在挑战,但聚 类将会成为大数据认知的突破口。
大数据用传统工具
难以认知
李德毅表示,大数据标志着一个新时代的到来,这个时代的特征不只是追求丰富的物质资源,也不只是无所不在的互联网带来的方便的多样化信息服务,同时还包含区别于物质的数据资源的价值发现和价值转换,以及由大数据带来的精神和文化方面的崭新现象。
李德毅进一步指出,大数据来源于人类的测量、记录和分析世界的渴望和无尽的追求。随着信息技术,尤其是传感器、通信、计算机和互联网技术的迅猛发展和广泛应用,人类获取数据的手段越来越多,速度大大加快、成本急剧降低,层次和尺度更为精细,揭示自然现象和社会现象更加深刻,人联网和物联网又使得人人物物都成为数据源,这样一来,大数据将成为网络时代人类社会的重要资产。
在李德毅看来,大数据本身既不是科学,也不是技术。它反映的是网络时代的一种客观存在,各行各业的大数据,规模从TB到PB到EB到ZB,都是以3个数量级的阶梯迅速增长,是用传统工具难以认知的、具有更大挑战的数据。
在数据密集型的网络时代,任何传统的“学科”或“行业”的公理、原理和定理组合而成的语境,遇到“互联网+”的挑战,这样一来,“学科”和“行业”拓展成为交叉学科或者“四不像”行业,是“大数据,小模型、小定律、交叉学科”的时代,模型和程序要围绕数据转。
李德毅认为,大数据时代数据量巨大、价值密度低,实时在线,多源异构、混杂敏捷、呈现复杂多样的数据集合,需要跨媒体关联,难以在单机计算架构上聚类,必须依托云计算,进行并行/分布式处理。
聚类成为
发现大数据价值第一步
李德毅在演讲中指出,尽管大数据在认知上具有挑战性,但是聚类将会成为大数据认知的突破口。“物以类聚,人以群分”,是人类几千年来认识世界和社会的基本能力,是从大数据中发现价值必须面对的一个普遍性、基础性问题,是认知科学作为“学科的学科”要解决的首要问题。认知科学要有所突破,首先要在大数据聚类上突破。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12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 ...
2025-09-04