京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
二、大数据面面观
当前,大数据正处于快速发展期,每个人对于大数据都有不同的认识,那么什么是大数据?其基本特征又是什么呢?这就需要我们从多个维度来理解和认识大数据。
(一)何谓大数据
所谓大数据,是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。认真分析大数据,其本质体现在如下五个方面:第一,数据量大。相对于传统的抽样调查的数据,大数据无疑是巨大的,尤其是依靠传统的计算手段难以有效计算的。第二,服务于决策。大数据的主要目的是服务于各类决策,能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力。第三,需要新处理模式。由于大数据数量大且非结构化数据很多,现有的处理模式不能有效处理大数据,需要新处理模式。第四,信息资本。大数据是一种信息资本,而不仅仅是一堆数据和成本。所谓信息资本,是指其能够为政府和企业带来未来经济利益的信息资源,更是和土地、资本、人才等一样的新生产要素。第五,更为复杂。大数据比海量数据更为复杂,海量数据包括结构化和半结构化的交易数据,而大数据除此之外还包括非结构化数据和交互数据。
(二)大数据的特点
大数据在量度、频度、速度、维度和温度五个方面具有显著的特点,具体如下:
第一,在量度方面,具有海量性特点,即大数据规模巨大,当前通常指10TB规模以上的数据量,而且随着数据的迅猛增加,大数据的量级还会进一步增加。
第二,在频度方面,具有高频率的特点,即发生的频率很高,重点在于用户参与与互动而产生的数据。在这方面,传统媒体的发行用户数据的价值就很小,关键在于其发行用户非在线,基本上一年才更新一次。
第三,在速度方面,具有实时性的特点,即大数据能够实时反应。例如,在Google搜索框内输入一个关键词,就能够瞬间呈现与其相关的信息,一旦其反应速度稍有不及,就会有大量的用户流失。
第四,在维度方面,具有全样本、多维度、非结构化的特点,即大数据是全体样本的数据,而不是抽样的数据;大数据是多个维度的数据,而不是单个维度的数据;大数据既有惯常的结构化的数据,也有音频、视频等非结构化的数据,而不仅仅是结构化数据。
第五,在温度方面,具有在线性特点,即大数据是永远在线的,能够随时被调用的,这就要求必须基于用户数量巨大的互联网平台。这些平台记录了用户的行为、情感、思想、爱好与需求,能够科学地分析用户的需求。
此外,可以按照生产的主体不同,把大数据分为商务过程数据(由传统的信息系统产生)、环境状态数据(由传感器产生)、社会行为数据(由社交媒体产生)、物理实体数据(由数字化制造产生)四种类型。当然也可以按照归属主体分为政府数据和企业数据,其中政府数据又分为民意数据、业务数据和环境数据。
(三)大数据蕴含着新思想和新思维
在大数据出现之前的小数据时代,我们只能通过抽样调查的方式来回答“为什么”,即找出“因果关系”,找出事情的前因后果。即使有相关关系的研究,重点也是研究“因果关系”。
在大数据时代,大数据大大拓宽了研究范围,大数据能通过全样本的方式来回答“是什么”,即发现相关关系,这能够帮助我们更好地认识和了解世界。因此,大数据既能处理“因果关系”,又能处理“相关关系”,即不仅能够回答“为什么”,又能够回答“是什么”。
典型的相关关系而非因果关系的案例主要有:沃尔玛啤酒与尿布的混搭;鲨鱼对人类的攻击次数和冰淇淋的销量是正相关的;儿童的蛀牙数量与他们的词汇量是正相关的;在美国,自2004年以来,“体重增加”与“房屋出租”的相关性达到90%。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21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”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20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%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16