京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与互联网之间存在着什么关系_数据分析师考试
因互联网的迅猛发展与普遍接入,使“大”量数据的获取、聚集、存储、传输、处理、分析等变得越来越便捷,大数据逐渐发展成为一门新学科、一套新学说以及一种分析与解决问题,尤其是决策与预测问题的新方法、新手段。大数据与互联网的发展相辅相成。一方面,互联网的发展为大数据的发展提供了更多数据、信息与资源;另一方面,大数据的发展为互联网的发展提供了更多支撑、服务与应用。近年来,移动通信与移动互联网、传感器、物联网等互联网新技术、新应用、新发展模式的推陈出新,更使互联网变得越来越“无所不在”,由此而产生的数据越来越多、越来越“大”。继数字时代、信息时代、互联网时代后,人类又进入了大数据时代。
据2014 年1 月中国互联网络信息中心(CNNIC)最新发布的《第33 次中国互联网络发展状况统计报告》称,截至2013 年12 月,中国网民规模达到了6.18 亿(全球网民数量在28 亿左右)、全年新增网民5358 万、互联网普及率45.8%、手机网民规模达到了5 亿(全球手机用户数量在48 亿左右)、全年新增手机网民8009 万,数量巨大、增长迅猛;此外,2013 年,中国网民人均每周上网时长达到了25 小时,相比2012 年增长4.5小时。就大数据而言,仅中国,在拥有这么多数据“接收者”与“读者”的同时,就潜在地拥有了这么多数据的“发送者”与“作者”,并潜在地一周二十几小时在“生产”与“输出”各种各样的数据,这些数据可以是文本、音频、视频、位置、图片等结构化的、半结构化的或非结构化的数据,信息消费、信息交互、信息活动等已成为人们日常工作与生活的重要内容,人们越来越感觉“一日不可无网”。近年来,随着互联网技术与应用向“物”的世界的急剧延伸和扩展,物联网应运而生,未来全球可挂网上的“物”的数量将比上网的“人”的数量要大得多,必将产生更“大”的数据,这些将极大推动经济社会、生产生活、思维观念、政府政务、社会管理、社会安全等的变化与发展。
当然,大数据与互联网的发展在带来巨大机遇的同时,也带来了巨大挑战,如何建设好、应用好、管理好、发展好大数据与互联网,保证其安全,对广大的技术人员与管理人员、应用领域与各级政府提出了新课题、新要求、新挑战。
大数据的基本特性与体系框架
1. 基本特性
大数据是指数量/ 容量规模在PB 级(即1015 字节)以上的数据,其基本特性主要体现在所谓的“4V”上:
* 体量巨大(Volume)
* 种类繁多(Variety)
* 蕴含的商业价值高(Value)
* 要求的处理速度快(Velocity)
如图1 所示。
面对巨大、复杂、高速、变化不定的大数据,需要有别于传统数据处理技术的、全新的技术体系、分析方法和处理模式。
利用新技术、新方法、新模式,从数量巨大和种类繁多的数据中、在有限的时间内快速获得有价值的信息,就是大数据,化“数”为“据”、定“不确定性”、发现规律、辅助决策、预测未来,正是大数据的价值所在,也是互联网时代,大数据走向企业、走向社会、走向应用并实现自身不断发展的潜力所在。在大数据与互联网时代,数据将成为经济社会运行中不可或缺的核心资源。中国正朝着这个时代方向在努力奔跑,但还有一段距离,还有不少的路要走。基于对大数据的研究与利用,将形成新的、巨大的产业链,涉及大数据技术、大数据工程、大数据科学、大数据应用等众多领域。
2. 体系框架
从体系框架来看,大数据主要由三部分组成:
* 数据采集与准备体系
* 数据建模与分析体系
* 分析结果解释与数据质量评价体系
当中最核心、最关键的部分是数据建模与分析体系,由过去更多依托“炒菜”式的试验方法来发现规律,转为从“大”的历史数据、已有数据中找寻事物之间的内在联系与潜在规律、消除“不确定性”及为决策与预测提供强有力支撑,是大数据区别于过去分析与研究方法的最大特点。
从应用层次来看,大数据分析可分为三个基本层次:
* 仅将数据分析当作单独工具使用,不专门建系统;
* 将数据分析嵌入系统,成为部门级应用;
* 数据分析的企业级应用,将之作为整个企业决策与运营的“CPU”。
目前,国内应用数据分析技术和工具(当然这离大数据的要求还有很大距离)的企业基本还处于第一层次,某些企业能够做到第二层次,第三层次的则可以说基本还没有,只有达到了第三层次,使数据分析真正成为企业的核心,才能认为跨入了大数据的门槛。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 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 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 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 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 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 ...
2026-07-31