京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据究竟是什么3_数据分析师
未来的大数据除了将更好的解决社会问题,商业营销问题,科学技术问题,还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰,大部分的数据都与人类有关,要通过大数据解决人的问题。
比如,建立个人的数据中心,将每个人的日常生活习惯,身体体征,社会网络,知识能力,爱好性情,疾病嗜好,情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒,将除了思维外的一切都储存下来,这些数据可以被充分的利用:
……
当然,上面的一切看起来都很美好,但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如,在手机未普及前,大家喜欢聚在一起聊天,自从手机普及后特别是有了互联网,大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天,只是“病菌”滋生了另外一种情形,大家慢慢习惯了和手机共渡时光,人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
你或许并不敏感,当你在不同的网站上注册了个人信息后,可能这些信息已经被扩散出去了,当你莫名其妙的接到各种邮件,电话,短信的滋扰时,你不会想到自己的电话号码,邮箱,生日,购买记录,收入水平,家庭住址,亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。
更可怕的是,这些信息你永远无法删除,它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息,但是这代价太大了。
用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题,如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前,中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私,处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强,合法合规地获取数据、分析数据和应用数据,是进行大数据分析时必须遵循的原则。
说到隐私被侵犯,爱德华•斯诺登应该占据一席之地,这位前美国中央情报局(CIA)雇员一手引爆了美国“棱镜计划”(PRISM)的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局(NSA)自2007年起开始实施的绝密电子监听计划,年耗资近2000亿美元,用于监听全美电话通话记录,据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器,包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。
再看看我们身边,当微博,微信,QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时,你就不要指望你还有隐私权了,就算你在某个地方删除了,但也许这些信息已经被其他人转载或保存了,更有可能已经被百度或Google存为快照,早就提供给任意用户搜索了。
因此在大数据的背景下,很多人都在积极的抵制无底线的数字化,这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……
专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议:1-减少信息的数字化;2-隐私权立法;3-数字隐私权基础设施(类似DRM数字版权管理);4-人类改变认知(接受忽略过去);5-创造良性的信息生态;6-语境化。
但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。
比如,现在有一种职业叫删帖人,专门负责帮人到各大网站删帖,删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站,破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私,而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家,他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情,也就是说,如果有人想找到你,只需要两个条件:1-你上过网,留下过痕迹;2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网,留下过你的痕迹。这两个条件满足其一,人肉专家就可以很轻松的找到你,可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。
当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时,为了继续得到用户的信任,他们采取了很多办法,比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月,浏览器厂商提供了无痕冲浪模式,社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入,并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。
在这种复杂的环境里面,很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识,让自己一直处于被滋扰,被精心设计,被利用,被监视的处境中。可是,我们能做的几乎微乎其微,因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了,就像一首诗里说到的:“如果你现在继续麻木,那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07