京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的魅力与博弈_数据分析师
如果说大数据这一概念在以前还是主宰数字世界的帝王,那么在2014年巴西世界杯上,它的光亮现身,已经被切实地打造成了一个超级现实主义的名词:德国人就率先将大数据运用到足球训练和比赛当中,通过设备传感对球员跑动、传球等数据的捕捉和分析,并以“数字和事实”来优化备战方案,提升球队的成绩。德国队的一系列战绩可以证明,大数据不再是“章鱼保罗”的预言附会,而是用大数据来佐证结果的一系列成功铁案。世界杯落幕了但大数据预测还会继续——从夜观天象到气象预报,从童话里的水晶球到今日的科技预言家,从地震云的传说再到科学家高度关注的地震预测,人类一直希望能够更早突破局限看穿未来。随着信息革命的深入,大数据时代的预测更加容易,云计算、云储存不再是虚拟世界的专利,人类的生活正在被大数据预测深刻改变。
大数据的应用日渐广泛,通过累积的海量用户行为数据,在进行筛选与分析的基础上,可实现精准化的数据分析、定向服务等功能。预测性分析,就是大数据最核心的价值与功能。大数据预测的逻辑是,每一种非常规的变化事前一定有征兆,每一件事情都有迹可循,如果找到了征兆与变化之间的规律,就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生,它更多是给出一个理性概率。这让人们发现,一个大数据时代以及伴随而来的大数据文化已经急不可耐地空降于现实生活。
其实,拍摄于1991年的好莱坞大片《终结者2 ·审判日》,就让人们感受到了拥有海量数据的超级电脑的可怕:“天网”控制的机器人向人类发动战争。这种对“异化”的警惕与反思,让我们目睹了一场“数字毁灭实体”的血腥战争。当然,任何科学家或者领导人都不希望出现《终结者》中的可怕景象,他们要始终牢牢掌握武器系统的控制权,决不能让它们像终结者的“老板”天网那样,成为屠杀人类的疯狂机器。大数据在布鲁斯·威利斯主演的美国大片《虎胆龙威4》中再次显示不可思议的威力:犯罪分子利用超级计算机控制了美国的交通、银行、供电、煤气系统,国家的命运似乎悬于手指与键盘之间,乃至于我们身边的“人肉搜索”,这也暗示了大数据是一把双刃剑,它已经把传统意义上的财富、武力构筑的话语权,悄然演变成了一种强力的数字话语。
2014年3月29日,美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议”计划,以推进从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。该倡议涉及联邦政府的6个部门(美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美国地质勘探局6个部门)。这些部门承诺将投资总共超过2亿美元,来大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术。这份倡议中还透露了多项正在进行中的联邦政府各部门的大数据计划。
过去发达国家运用类似方式在信息领域进行研发,在超级计算和互联网建设方面获得了空前进步,今天美国政府的倡议又承诺了在科学发现、环境保护和生物医药研究、教育,以及国家安全等领域利用大数据能力的突破。 但是大数据拥有的数据可视化和大数据挖掘的功能,可以对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情,只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率,让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”,这显示出大数据与传统数据分析的最大不同。
学者们敏锐发现,在天气预报之外,还有多个领域是大数据预测大展拳脚的空间。比如体育赛事、股票市场、市场物价、用户行为预测、身体健康预测、疾病疫情预测、交通行为预测等等领域,大数据预测还可被应用在房地产预测、就业情况预测、高考分数线预测、选举结果预测、诺贝尔奖预测等等,理性主义的具备可量化可验证的洞察未来的能力,正在通过大数据打开一个时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05