大数据时代真正到来的标志_数据分析师考试
互联网企业与电子商务公司是大数据时代的佼佼者,但它们手中的数据很多也是“条”数据。阿里巴巴是全球贸易领域最大、最活跃的网上交易市场和商人社区,2014 年其零售业务总交易额就超过2.3 万亿元,承载了中国全社会消费品零售总额的8%以上。通过电子商务交易,阿里巴巴积累了大量产品、客户和交易行为数据。凭借这些数据资源,阿里巴巴豪迈地提出了向数据技术转型的战略,推出了淘宝指数、数据罗盘等数据产品。但阿里巴巴把这些数据当作自身的财富和核心竞争力,怎肯轻易开放给别人?说到底,这些数据仍然是阿里巴巴的“条”数据。
百度是全球最大的中文搜索引擎公司,每日处理的来自中国大陆的搜索量多达50亿次以上,这些搜索量来自包括PC(个人计算机)、手机等终端设备,内容涵盖了政治、经济、军事、文化等方方面面,以至于形成了“有问题找度娘”的网络现象。在这个过程中,百度积累了大量的网页数据、搜索内容和搜索行为数据,每天百度后台服务器要处理的数据量相当于几千万部高清电影的数据量。为了挖掘和利用这些数据,百度专门成立了百度大数据部门,也推出了百度舆情、百度司南、百度精算等数据产品。但是,这些数据只有部分对外开放,还必须经过百度授权、通过专门的接口才能获得。综上所述,条数据可以定义为在某个行业或领域呈链条状串起来的数据。但这些数据被困在一个个孤立的条上,相互之间却不能连接起来。
这个定义可能比较抽象,通过对条数据特征的描述,能够让“他”更加具象化。概括来讲,条数据有4 个基本特征:
(1)领域单一。由于产生于某一个特定行业领域,条数据信息量比较单一,更多的是就医疗谈医疗、就教育谈教育,局限在某一小圈子里,视野相对不开阔,对事物的预测、对规律的把握准确性还有进一步提高的空间。
(2)数据封闭。条数据更多地被少数企业、行业或者部门独自占有,不共享、不开放。例如,淘宝网内部掌握了淘宝网的客户购物数据、京东商城掌握了京东商城的客户购物数据、一号店掌握了一号店的客户购物数据,但这些数据之间彼此是封闭的,想获得这些客户购物数据的完整内容,就变得比较困难。
(3)数据垄断。在条数据时代,数据被视为私有的资源或者资产,数据本身构成了企业或者某个部门的核心竞争力。所以,大家都在不停地获取、争抢、垄断数据。在互联网公司向大数据公司转型的过程中,一个个数据托拉斯也随之诞生了。
(4)源自事务流。由于条数据被视为私有的,“他”是与企业的营销、生产等商业活动紧密关联的,企业或者组织更加重视采集生产经营活动中的事务流数据,比如产品、客户、销售额等数据,往往忽视了与人关联的行为数据、人文数据和社会活动的数据。
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