大数据背景下数据解读与挖掘的变革
大数据浪潮的来袭,如同互联网的发明一样,必将引起一场革命。
而对于以全数据、混杂性和相关性等著称的大数据而言,首先要变革的就是对数据的解读与挖掘。
在新形势下,如何围绕经济社会发展目标和中心工作,克服传统数据收集成本高、综合开发利用率不高、难以满足政府宏观决策以及企业、社会团体、研究机构和个人的个性化需要等不足,不断提高数据解读和挖掘能力,成为各级部门亟待解决的重大课题。
统计理念、方法及服务的转变
美国政府于2012年3月宣布“大数据的研究和发展计划”,以提高对大数据的收集与分析能力,增强国家竞争力。英国、德国等国家也把大数据提升到国家战略层面,认为未来国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模及运用数据的能力。有学者把大数据形象地比喻为推动人类社会发展的“新石油”。在大数据时代,拥有大数据是一种幸福和特权,也是一种战略、世界观和习惯。大数据建立在统计学的基础上。在大数据时代,统计分析更加重要,但它与传统的统计方法又有许多不同。在传统统计学中,我们所做的统计工作,主要是试图通过最小量的样本来观察、评估和预测经济社会内在的发展和运行规律。由于数据的采集、储存和分析的成本高,往往采用抽样的方法。而在大数据时代,我们收集与所研究现象相关的是所有可获得的数据,而且是自动生成的,这是传统抽样方法做不到的。另一个不同是,在统计学中,进行分析时考虑的是往往与研究对象具有内在关系的因素。此外,统计工作过去主要服务于各级政府经济社会运行管理和宏观决策工作,服务对象相对比较单一;但在大数据时代,人人都需要通过数据分析结果来进行决策,大到政府宏观决策、项目可行性研究报告,小到个人投资兴业、寻常购物,个性化需求的数量急骤上升,统计服务的广度、宽度和深度都比过去有了本质的变化。
借助于高性能的数据分析工具
数据的最大价值在于开发利用,在于指导和预测未来。没有数据的开发,再大再全再真实的数据也没有实际价值。随着科技的进步,移动互联网、物联网、购物网等迅速发展,使新数据源不断出现,GPS、传感器等数据持续、不间断地大量产生,数据获取成本、存储成本和处理成本的持续下降,推动着数据量的进一步膨胀,全球数据总量正呈几何级数增长,过去3年间产生的数据量超过以往人类历史累积的总和。
传统的数据分析技术已远远满足不了需求,难以及时分析和处理这些数量庞大又变化迅速的数据,难以及时分析挖掘出个性化、有利用价值的数据信息。如果不能借助于高性能的分析工具,对海量的数据进行及时有效处理,大数据的内在价值就难以得到有效释放。新数据分析技术和旧技术的不同之处在于:一方面,数据量呈几何级数的迅速膨胀,要求数据挖掘和统计分析技术性能的飞跃。另一方面,不同规模的企业如今都面临大数据时代带来的挑战,分析技术必须朝着平民化、扁平化、易操作化发展:简单易懂、便于操作,并能为不同行业、不同类型的企业所用。大数据时代带来不是单纯数据资源的增加,还有更加先进、快捷的科研技术设施,更方便的数学分析工具,同时也意味着更加信息化、电子化。当然,各级政府统计部门、特大型企业也会在大数据分析的基础上改进决策,努力增强宏观经济政策的前瞻性和有效性,切实提高各级经济组织在市场经济大环境下统筹和运用资源的效率。
处理好数据应用广泛性与数据安全性的关系
大数据对人类经济社会的发展影响巨大,归纳起来主要有三个方面:一是能够推动实现巨大经济效益。据麦肯锡全球研究院的测算,大数据将给美国医疗服务业带来3000亿美元的价值,使美国零售业净利润增长达到60%,使制造业产品开发、组装成本下降了50%。而大数据所带来的新的信息技术应用需求,将推动整个信息技术产业的创新发展,预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达到1200亿美元。二是能够推进增强社会管理水平。大数据在政府和公共服务领域的应用,可有效推动政务工作的开展,提高政府部门的决策水平、服务效率和社会管理水平,产生巨大社会价值。三是能够推动提高安全保障能力。
大数据在国防、反恐、安全等领域的应用,将对各部门搜集到的各类信息进行自动分类、整理、分析,有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题,提高国家安全保障能力。总而言之,大数据将为人们认识世界和改造世界提供新的强有力工具,帮助人们更客观地了解赖以生存和发展的社会环境,更容易地把握事物发展的内在规律,更准确地预测未来发展趋势,更有效地进行决策,做出更加明智的选择。
此外,任何事物都有其两面性。在充分认识大数据带来的机遇和利益的同时,也应该认识到大数据带来的可能性风险。大数据时代令隐私保护问题更加突出,必然会导致人们更多的个人信息被搜集和捕捉,这势必会使很多人感到不舒服甚至不安。数据量巨大、非结构性强、来源庞杂,当它超出我们的控制范围时,不可预测的问题就将发生。对大数据进行集中管理会使其变得更容易查找,而且便于混合提取不同类别的数据。但是集中管理可能会造成更严重的问题:一是可能沦为恐怖分子的袭击目标,二是会赋予管理机构过于集中的信息掌控权。
对大数据分析资料的应用必须保持清醒的认识,既不能盲目迷信其分析结果,也不能因为其难以做到比较精准而否定其重要作用。一方面,由于各种主观和客观原因的存在,我们所分析处理的大批大量数据对象中不可避免地包含有各种各样的错误数据、无用数据,加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术手段尚未完全成熟,对计算机完成的大数据分析处理的结果,无法要求其做到完全准确。另一方面,大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维,辅助决策。简单而言,若是处理一个问题,通常人能够想到一种方法,而大数据能够提供若干种参考方法,哪怕其中只有三种可行,也将解决问题的思路拓展了三倍。所以,客观认识和发挥大数据的作用,不夸大、大缩小,是准确认知和应用大数据的前提。
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