进入大数据行业的公司必须了解这六个问题_数据分析师考试
相对于过去的数据,我们来讨论大数据的含义:
1)过于一些记录是以模拟形式出现的,或者以数据形式出现但是存贮在本地,不是公开数据资源,没有开放给互联网用户,例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大,并且放到了互联网上,开放给整个互联网用户,其数量之大是前所未有了。举个例子Facebook每天有18亿张照片上传或被传播,形成了海量的开放数据。
2)移动互联网出现后,移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知iphone有3个传感器,三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据,这些数据被某些公司所有拥有,形成用户大量行为数据。
3)移动地图出现后,例如高德、百度、google地图,其产生了大量的数据流数据,这些数据不同于传统数据,传统数据代表一个属性或一个度量值,但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯,这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型,在过去是不存在的。
4)进入了社交网络的年代后,互联网行为主要由用户参与创造,因此有大量的互联网用户创造出大量的社交行为数据。这些数据是过去不曾想像的,是海量的。某些数据代表特定人群的特点和个性。
5)电子商户崛起带来了大量网上交易行为,其产生了大量的交易数据,包含支付行为,查询行为,物流运输、购买行为等等,产生了海量的信息流和资金流数据。
6)传统的互联网入口转向搜索引擎之后,用户的搜索行为和提问行为产生了海量数据。单位存贮价格的下降也为存储这些数据提供了技术上的可能。
现在我们所指的大数据不同与过去传统的数据,其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统的数据不同。简单的讲大数据范围更接近于某个群体行为特点数据,全面的数据。移动互联网和社交网络创造出来了大量的行为数据。
大数据产业是朝阳产业,任何一个想进入此产业的公司和个人向先要思考好以下几个问题。
1数据在哪里?
2哪些是有用的数据?
3如何分析这些数据?(如何将非结构化数据变成结构化数据)
4需要用数据解决的问题是什么?或者是分析后数据后提出的观点是什么?
5如何展现你的数据和推理?(图形、图表、曲线、分值、评价、归类、等级、概率、模型等等,大数据要么解决目前的问题,要么支持你的假设,要们引导出另一个未知观点)
6重新审核数据分析的逻辑和数据来源,是否可以展现一份可以经过推敲的数据分析报告?
如果以上的问题都可以解决,这时你可以进入正产业。中国的大数据产业近几年来逐渐升温,政府有投入了大量的资金。目前正在困扰很多大数据公司的问题是数据在哪里?目前我们了解的大数据来源主要有以下几个方面;
1)电信运行商(由于其提供互联网接入服务,互联网行为记录数据)
2)第三方支付(支付行为产生的资金流和信息流数据)
3)电商平台(阿里为代表,几亿的淘宝用户和2万亿的网络购买行为的数据)
4)社交平台(微信和微博为代表的社区网络产生的互联网行为数据)
5)电子游戏平台(大量用户产生的数据)
6)移动入口产生大量数据(包含移动APP,导航,地图等)
7)搜索引擎上产生的数据
除了这些新兴的大数据来源,其实在传统行业,由于很多数据是不能公开和共享的,还有很多大数据来源没有被重点关注。例如:
1)政府掌握的经济社会的统计数据
2)金融行业内部交易和支付数据
3)医疗行业的病历数据
4)教育行业的考试数据
5)交通运输行业物流数据
6)科学研究方面大量重复的论文、专利、科研实验的数据
7)生物工程、农林牧渔等方面的数据
目前在中国大数据产业投入最多的是政府,这是一个好事情,因为在中国政府是最大数据的拥有者,最财大气粗的投资者,最具有资源的市场参与者。如果政府可以有效利用手中的数据,经过科学严谨的分析后,利用其进行资源的配置、重大经济决策、市场未来趋势预见、经济风险提示、产业管理、投资管理、财政费用管理、等,将有利于政府进行宏观调控、技术干预、行政管理、资源配置、财富分配。同时也有助于政府提高对公共事务包含社会福利的管理水平。
但是我发现目前很多政府参与的大数据产业集中在两个领域,第一个搭建云计算和云存储平台,利用政府具有的资源,委托研究机构搭建政府主导的大数据生态圈,让企业将数据提供出来,政府提过产业机构来帮助企业分析数据,提供大数据解决方案。简单的讲营造大数据平台和生态圈,从事大数据收集和开发的工作。
第二个是委托具有大数据技术的公司,利用互联网公开的数据和政府拥有的数据进行舆情监控,了解自己重视和关心的焦点问题,关注社会群体的舆论行为、社交行为,以及区域电商交易行为、服务投诉行为等等。简单的讲是利用互联网采集技术来了解舆情,作为一种情报输入来帮助政府来制定工作决策。
这两种参与方式我都不十分赞同,第一种明显是过度参与市场,政府应该制定规则来帮助大数据产业健康发展,而不是作为运动员参与产业发展。政府应该制定相关制度,对不能采集和公开的数据进行管理,保护个体利益,同时应对大数据技术公司提供研发资金支持,鼓励大数据企业利用技术研发实力来推动产业发展,帮企业解决问题。千万不要搭建一个生态圈,产业平台,政府委托的机构会由于机制问题,效率较低,对人才和资源造成浪费,最终会阻碍这个产业发展。第二种虽然有部分积极意义,但是个人觉得舆情监控产生不了巨大的社会经济价值,投入的资金不会有效帮助整个社会的发展,反而在某些方面束缚了部分合理的商业行为,由于我们国家老百姓自身文化和科学常识的不全面,群体舆论的导向不一定代表正确的方向。前瞻性的政治经济决策往往来源于具有远见卓识的领导者,想一想我们的朱隆基总理在98年的几大经济决策,国企改革、金融改革、住房改革、大学生分配改革等等,如果采用舆情监控所得出的结论,肯定不能够推行,因为其影响大多数人的利益。但是正是这几个重大经济决策,将中国经济的活力释放出来,使中国经济保持15年左右的高速发展。
最后对本文进行个总结,大数据产业是中国未来的希望,是未来的朝阳行业,但各个企业不要过于冒进,进入这个产业的企业必须了解这六个问题,找到解决这六个问题的方法,以技术和数据为基础,才能够创造价值,通过大数据这个工具帮助和推动传统产业发展。政府在大数据产业的定位应该清晰,千万不要成为产业的主要参与者,应该从保护产业和个人、商业信息角度出发,成为产业规则制定者,产业技术投资者,大数据技术公司的投资者。政府应该公布自己拥有的、不涉及国家利益和个人隐私,可以公开的大数据,为大数据产业提供土壤和阳光。政府应该打破主要大数据公司对数据的垄断、要求大数据拥有的公司将可以公开的数据公开,在保护客人和企业隐私前提下,为大数据产业提供数据来源。政府可以作为技术伯乐,推动产业进行技术升级换代,成为大数产业发展的助推火箭。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22