
大數(shù)據時代,創(chuàng)業(yè)只需一個好點子_數(shù)據分析師考試
“100年前創(chuàng)立福特公司,需要投入很多很多錢;20年前創(chuàng)造阿里巴巴,為用戶提供各種服務,同樣需要許多人和辦公室;大數(shù)據時代,年輕人創(chuàng)業(yè)只需要一個好點子?!苯裉?,正在東郊賓館舉行的2014浦江創(chuàng)新論壇上,風靡中國的《大數(shù)據時代》一書作者,牛津大學教授維克托·邁爾·舍恩伯格建議年輕人創(chuàng)業(yè)可以戴上“大數(shù)據眼鏡”,透過枯燥海量數(shù)據看懂背后不一樣的價值,其中蘊含的創(chuàng)新機遇,讓人難以想象。
舍恩伯格十余年潛心研究數(shù)據科學,是最早洞見大數(shù)據時代發(fā)展趨勢的科學家之一,所著《大數(shù)據時代》一書開創(chuàng)該領域系統(tǒng)研究之先河。他研究發(fā)現(xiàn),從1986年到2010年,全球數(shù)據量增長了100倍左右,數(shù)據質量也不斷提高。讀懂數(shù)據之間的關聯(lián),讓數(shù)據說話,可以幫助人們更好地理解世界。只要擁有與眾不同、又服務大眾的創(chuàng)新想法,到大數(shù)據中去挖掘與分析,尋找尋常數(shù)據中的潛在意義,就會發(fā)現(xiàn)大數(shù)據創(chuàng)業(yè)與過去的創(chuàng)業(yè)者相比,成本只要幾千美元。
“在美國,大數(shù)據經常被很小的公司使用,包括只有幾個人的創(chuàng)投企業(yè)。比如一位電腦科學家建立的多林格公司,就是一個智能手機應用,幫助人們學習外語。多林格收集了幾乎所有英語學習者的數(shù)據,發(fā)現(xiàn)不同國家人的英語學習方法都不同,而且常常用到壞方法。通過數(shù)據分析,可以幫人們尋找更有效的學習方法。創(chuàng)業(yè)者用到了云計算服務,不需要很高成本,不需要建設生產制造商基地,不需要建立工廠,也不需要建立谷歌數(shù)據庫那樣大規(guī)模的數(shù)據庫?!?/span>
舍恩伯格以此為例說明,大數(shù)據時代里人們尋找創(chuàng)新機遇,最重要的是數(shù)據收集能力和分析能力,從數(shù)據中找到好點子。對于大公司也同樣,數(shù)據重要的價值在冰山下面,在海水下看不見的地方。所以對數(shù)據一定要一遍一遍重復使用,換個角度看,以往的垃圾數(shù)據可以變廢為寶?!袄纾绹患掖笮惋w機引擎制造商,以往飛機引擎中眾多傳感器記錄的振動,熱力等數(shù)據,用好之后就丟掉。后來,他們重復使用這些數(shù)據,用數(shù)據預測飛機引擎中哪個零部件即將產生故障,哪個部位即將出現(xiàn)問題,提早維修或替換。如今,這方面的服務創(chuàng)收,已經占到其營收額的17%?!?/span>
大數(shù)據掌握在大公司手中,如果不肯共享怎么辦?在舍恩伯格看來,這其中正蘊含著絕好的創(chuàng)新機遇—可以由第三方平臺公司,或者創(chuàng)業(yè)公司,分別與大公司溝通數(shù)據,他舉了美國一家做機票打折信息服務的小企業(yè)案例。“顯然,美國各大航空公司不會合作建一個網站,發(fā)布他們的機票價格信息。一家小企業(yè)發(fā)現(xiàn)其中的商機,分別與這些巨頭洽談,每月只需要支付1000美元的數(shù)據使用費,然后制定合理的收益分成,說服大公司把自家機票價格信息提供出來。”
數(shù)據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據分析師:表結構數(shù)據 “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(如數(shù)據庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據分析師:解鎖表結構數(shù)據特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據,如數(shù)據庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據分析師:掌控表格結構數(shù)據全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據,如 Excel 表、數(shù)據 ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據分析師:激活表格結構數(shù)據價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(如 Excel 表格、數(shù)據庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據分析師:業(yè)務數(shù)據分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11