大数据是可携带设备的灵魂_数据分析师
今天来说说一直火的挥散不去的大数据吧。
大数据很热,而且将持续热火下去。大数据是一个比较泛的概念,凡是为了研究某种相关性而尽可能获取更多的数据并全部投入分析的研究过程都属于大数据技术。大数据的技术一般要涉及巨量的计算资源和存储资源,看上去不是属于科研范畴,就是概念炒作。什么全数据,什么容错度,看上去简直是越大越不靠谱。但是事实上,大数据离我们很近,特别是已经具备了云计算这个基础之后。比如Google的全文翻译,比如淘宝店里各种闪的广告,都有大数据隐约的身影。如果说这些都还离我们太远,那么等可携带式装备越来越多之后,大数据将和我们形影不离。
利用大数据,首先就是要把所有相关的数据都倒在一起,不需要特别预设立场去做抽样。比如需要训练自己的口头表达能力,就开始把自己每天所说的话都录音,后台分析之后,每天都可以提出改进建议,日积月累下来,就基本可以把学员的说话毛病给改没了。那么,把所有的活动进行记录,就可以扭转死宅的的属性;把所有的生理参数记录,就可以及时挖出健康隐患……这种全数据投入分析的好处,就是可以在很多的偶然中把事物的强、弱相关性都一一展现出来,不留遗漏。相关性太多也许会打扰到分析结论,比如,对健康隐患的提醒也许只能到“贵胃部可能出问题了”这种模糊的地步,但这已经价值很大了。毕竟,可携带设备不是让医生失业,而是帮他们赚更多的钱,只要提醒到用户能及时前往医院检查,就已经功德无量。
如果没有大数据参与其中,可携带设备除了酷,还有什么好处?记录下来每天走了多少路,然后,就没有了然后,存那么多数据只是为了让用户自己跟自己练级么?整天拍照片拍视频扔云里也是一种行为艺术,不信大家翻翻自己的硬盘,那些照片都整理得过来吗?那些视频有多少被重播过第二次?没有大数据技术来参与分析、进行相关性挖掘,可携带设备这些产生海量数据的玩具,就只能昙花一现。
现在,研发一种可携带设备,最好在量产之前首先要明确,这个装备能够帮助到用户哪个方面,然后再来决定记录什么数据。比如那些记录运动频度的,能不能够在某一个时间段之后,开始提出改进性建议?类似建议用户每天多散步三十分钟,每次跑步时间持续不要少于五分钟等;那些记录用户睡眠情况的,能否及时告诫用户不能睡眠太少,甚至主动通知所设定的联系人进行人性化的提醒;如果是拍照片、视频的,除了主动记录环境、时间这些周边参数之外,也需要提醒用户设定更多的标签,甚至可以提醒用户说,前天有某个异性也拍摄了同样的照片共享出来了,要不要跟TA聊聊……
有不少人对大数据,对可携带设备深怀介心,觉得这些怪物不但可能侵犯隐私,也可能被“老大哥”控制而变成独裁者的监控网络。其实,现在有的社会可以公开买卖枪支,有的社会连小猎刀都禁止,但他们的犯罪率对比起来,制度严酷的后者往往更要严重得多。也许,石刀被砸出来的时候,部落里的智者也是担忧过的;也许,钢刀被锻造出来的时候,朝堂上多少人在嚷嚷着侠以武乱禁。
工具永远只是工具,关键是对这些工具的管理和相关法律的跟进。至于老大哥的监控,经过了异口同声的旧媒体年代,经过了重重长城的新媒体时代,还需要担心资讯随身的自媒体时代么?技术进步多带来的思想自由,只有更好,没有更坏。现在发达国家把很多原本独占的数据都共享出来,那么发达中国家的人民也许可以逐步摆脱无数据的数据蛮荒时期,从民用大数据中打开自己的第三只眼。
数据分析咨询请扫描二维码
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数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21