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
【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22