京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析的价值和意义:直抵事实的真相
关于大数据分析,现实的情况是,说得人很多,鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高,却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因无外乎有二:一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察;其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。
比如,提到大数据的大,一般人认为指的是它数据规模的海量――随着人类在数据记录、获取及传输方面的技术革命,造成了数据获得的便捷与低成本,这便使原有的以高成本方式获得的描述人类态度或行为的、数据有限的小数据已然变成了一个巨大的、海量规模的数据包。这其实是一种不得要领、似是而非的认识。其实,前大数据时代也有海量的数据集,但由于其维度的单一,以及和人或社会有机活动状态的剥离,而使其分析和认识真相的价值极为有限。大数据的真正价值不在于它的大,而在于它的全――空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现;时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。
《大数据时代》一书中所引述的,一个孕妇的口味及消费模式等是有一定规律的,单一一条信息并不足以判定你的状态,但关于你的不同来源的数据集合一旦与孕妇特型(如果我们掌握了这个分析模型的话)高度相关,人们便很容易对你的真实状态进行一种准确的判断而不管你自己承认或者不承认。
再举个例子,面对今天社会舆情态势,常常有人感慨:“造谣的成本很低,辟谣的成本却很高”,抱怨现在的网络给造谣者造谣传谣带来的极大便利以及人民群众过于轻信谣言。如果我们用某个事件的数据、单一的和静态截面上的数据去观察和分析这个问题的时候,真的可能得出上述这样一种结论。但是,如果我们从社会传播的总体信息构造上去分析的时候,我们会发现,流言或谣言的猖獗不正在于一些掌握了社会信息传播主渠道的部门的不作为、甚至蒙蔽真相所造成的吗?因此,大数据分析的价值和意义就在于,透过多维度多层次的数据,以及历时态的关联数据,找到问题的症结,直抵事实的真相。
因此,大数据分析在方法论上需要解决的课题首先就在于:如何透过多层次、多维度的数据集实现对于某一个人、某一件事或某一种社会状态的现实态势的聚焦,即真相再现;其中的难点就在于,我们需要洞察哪些维度是描述一个人、一件事以及一种社会状态存在状态的最为关键性的维度,并且这些维度之间的关联方式是怎样的,等等。其次,如何在时间序列上离散的、貌似各不相关的数据集合中,找到一种或多种与人的活动、事件的发展以及社会的运作有机联系的连续性数据的分析逻辑。其中的难点就在于,我们对于离散的、貌似各不相关数据如何进行属性标签化的分类。概言之,不同类属的数据集的功能聚合模型(用于特定的分析对象)以及数据的标签化技术,是大数据分析的技术关键。
除此之外,就现实而言,有质量的大数据源常常掌握在少数权威机构、信息服务商手中,如何开放这种大数据源的使用,事关社会的发展和人民生活的福祉,笔者认为,应该从制度和机制上给予保障。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24