
大数据:必将像人脑一样智能_数据分析师
人类的大脑还远远没有进化到能够迅速接收数据,并对其加以分析和处理,并将结果用在现实世界中。虽然互联网能够帮我们解决这样的问题,但是它也会带来一些弊端,例如让我们变得懒惰,完全将工作交付计算机来处理。
虽然计算机在数据储存方面为我们提供了方便。但是人类的大脑才是分析数据最好的工具。
科学上最大的进步,应该是让计算机模拟人类的大脑。日本的超级计算机K Computer是唯一一个能够模拟人类大脑的计算机。它拥有8.2万个处理器。
模拟人类大脑,以人类的方式对数据进行分析,正是大数据的发展方向。今天的大数据,还是让计算机定期的对静态数据进行分析,显然这是远远不够的。每一秒钟世界上都产生了大量的数据,大数据应该能够对这些动态数据进行收集和分析,就像人类实时处理身边的情况一样。
我们对科技的希望越来越高,而如今对科技的期望,就是希望它能够像人类的大脑一样工作。最重要的是,大数据不仅应该能够处理实时信息,还应该能够根据信息的分析结果给出最优化的解决办法。而不仅仅是把处理结果展示给我们看。
大数据应该拥有像人类的五官一样的装置,从各种渠道获得信息,而大数据本身则扮演大脑的功能。对收集来的信息进行实时分析,并最终做出反应。
大数据的发展,离不开互联网巨头们的努力,例如Twitter、Facebook和Yahoo等。他们花费的大量的时间和资源来发展实时数据处理与通信系统。例如Facebook的Wormhole、雅虎的Storm-YARN以及Twitter和LinkedIn的开源数据等。
这些公司的努力推动了大数据的发展,用户使用这些企业的服务所产生的数据,成为了大数据的基石。我们能够很清楚的看到,大数据在未来将会迎来更加广阔的市场。
现在的大数据依然需要借助分析工具来进行利用。从传统BI、Excel、报表工具,到最新可视化数据分析工具大数据魔镜,各行业可选择的新产品越来越多。大数据魔镜有500多种可视化效果,可以让数据迅速变成结果。
明天的大数据,应该能够实时的对数据进行监控、收集和分析,处理更加复杂的任务,并且被应用在更多的产业中。大数据将会变的和这个数据上最有力的工具一样高效,这个工具就是人类的大脑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10