
大数据时代,在你我身“边”_数据分析师
在信息爆炸的大数据时代,要在纷繁杂乱的数据中理出有用信息的难度就像要重新拼起一张撕碎了的世界地图一样困难,而本书就如同地图背面的人像,告诉你如何认识大数据,并快速地拼回另一面的世界地图。
《大数据时代》由维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼斯·库克耶合著,前者被誉为“大数据时代的预言家”,是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,他不仅是众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问,也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊;后者是《经济学人》数据编辑,也是CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。
早前火热的“云计算”、“物流网”只是露出来的冰山,而在冰面下就是以TB(240)、PB(250)、EB(260)乃至ZB(270)为计算量级的大数据。本书认为大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,是在信息技术高度发达后,基于新工具下新的解决问题思路,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据时代对我们的生活,以及与世界交流的方式都提出了挑战——推翻了向来我们做决定和理解现实的因果关系,转移到相关关系,即只需要知道是什么,而不需要知道为什么。
说到大数据,必须先了解之前的“小数据”时代。鉴于工具及方法的局限,之前只有教会或者政府才能做到大规模的数据采集并进行分析,但成本颇高并且时效性差。为解决问题,统计学家们发挥出作用,提出以随机采样的方式来替代全数据采集,不过其成功取决于样本选择的随机性,但实际上非常难以实现,一旦采样过程存在任何偏见,分析结果就会相去甚远。来到大数据时代,由于有了足够的数据处理和存储能力,加上最先进的分析技术,就能做到放弃样本分析这条捷径,选择收集全面而完整的数据,即采取全数据模式“样本=总体”。更多的数据带来了更杂的声音,但大数据允许不精确,并认为“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物,只有接受不精确,才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。
大数据将引起思维的变革,并在思维变革的带动下,将产生新的商业变革,“量化一切”成为数据化的核心:不仅可以将文字变成数据,地理方位乃至情绪都可以数据化了,这便成了全新的视角——将世界看作信息,看作可以理解的数据的海洋,如何利用海量数据就成为新的商业竞争领域。数据创新的“六脉神剑”——数据的再利用、重组、扩展、折旧、废气和开放带来全新的商业模式,如何给数据估值将可能改变目前现有的会计准则。在大数据时代,价值链上的3大构成公司将把握住未来的进入门槛,传统公司如何在其中分杯羹将面临巨大挑战。
大数据带来不仅是各种便利及机会,同样也会让我们时刻都暴露在“第三只眼”之下:亚马逊监视我们的购物习惯,谷歌监视着我们的网页浏览习惯,而微博窃取着我们的社交关系网。为此,作者提出从4个方面对大数据时代进行管理变革:一是个人隐私的保护,从个人许可到让数据使用者承担责任;二是个人可以并应该为他们的行为而非倾向负责;三是培养专业的数据算法师群体以监察相关公司来维护公众信任;四是就像反对其他商业垄断一样反对数据垄断大亨。
书中丰富翔实的案例则是另一个看点。引言说到谷歌公司在2009年比美国国家疾控中心更早知道甲型H1N1流感的爆发时间、地域就抓住了读者的好奇心;苹果之父乔布斯是全球第一个拥有自身整个基因密码的人;美国Target百货公司在完全不和顾客沟通的情况下比女儿的父亲更早知道女儿怀孕的信息;印象最让我深刻的是,ReCaptcha项目在利用人们上网常遇到输入验证码的机会,将需要扫描文件中有待人工辨识和解释的模糊单词发给输入者输入确认,后来谷歌收购了该项目公司后用于其图书扫描项目,每年节省的人工费用就超过10亿美元。
尽管我在电脑打字时早已经悄悄地被“入侵”,却只有此时我才知道,我现在打出的每一个字后面,都藏着一双无形的数据抓取之手,它猜测并给出选择我还未打完拼音的下一个字——这就是大数据时代,就在你我身边。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 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 ...
2025-09-04CDA 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 ...
2025-09-02