
大數(shù)據(jù)大規(guī)律
大數(shù)據(jù)正在改變我們的生活,影響我們思考和解決問題的方式,為了適應(yīng)時代的潮流,組織必須學(xué)會用數(shù)據(jù)說話,如果坐擁大量的數(shù)據(jù)卻束手無策或無動于衷,那和沒有數(shù)據(jù)是一樣的。但是,在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,完全的自我創(chuàng)造是不可取的,因為有大量可以遵循和借鑒的經(jīng)驗?zāi)芄?jié)約大量的時間和成本。最近, OrionX.net 的聯(lián)合創(chuàng)始人Shahin Khan 就發(fā)表了一篇文章,介紹了他的 團(tuán)隊從大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計算市場上總結(jié)的經(jīng)驗和規(guī)律 。
保留數(shù)據(jù)的成本要比刪除數(shù)據(jù)的成本低。另外,還要有多個備份。正因為保留了足夠多的數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)才成為可能,因此無論如何都不要刪除數(shù)據(jù),因為你不知道什么時候會用到它,刪除這些數(shù)據(jù)會有哪些法律風(fēng)險。保留數(shù)據(jù)的成本很低,另外,如果將來發(fā)生了什么事情,你也能從這些數(shù)據(jù)中找到證據(jù)。
無論開始收集數(shù)據(jù)的動機是什么,它們都會導(dǎo)致你收集更多的數(shù)據(jù)。大部分?jǐn)?shù)據(jù)收集工作關(guān)注于正在進(jìn)行的活動,但一旦知道了如何使用這些數(shù)據(jù),獲取更多數(shù)據(jù)的意愿就會增加。
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開始較小,但慢慢會變大,沒有中間大小。很少有中等規(guī)模的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),一旦某個項目的理念被證明是有前景的,那么它很快就會變大,并在迅速發(fā)展的同時孵化新項目。
數(shù)據(jù)必須流向有價值的地方,要考慮功能的上下文有什么價值。未使用的數(shù)據(jù)是一種閑置的資產(chǎn),很有可能會造成價值的貶值。如果將大數(shù)據(jù)看做是工作流,那么必須將數(shù)據(jù)流向最有價值的地方。
永遠(yuǎn)都不要假設(shè)你知道原因是什么,有什么影響。大數(shù)據(jù)的大部分應(yīng)用場景都是有價值的,值得付出努力,但是它的因果關(guān)系非常復(fù)雜,數(shù)據(jù)的不完整、用戶的偏見不可避免。
有關(guān)數(shù)據(jù)與無關(guān)數(shù)據(jù)之間的比率將逐漸趨向于零。數(shù)據(jù)有很多,但通常情況下大部分都是無用的,只有一少部分有價值。收集的數(shù)據(jù)越多,這種現(xiàn)象越明顯,也就是說無關(guān)數(shù)據(jù)的增長速度要遠(yuǎn)高于相關(guān)數(shù)據(jù)的增長速度。
分析的最終目的是合成。分析完成之后便需要合成,當(dāng)然這需要引入機器學(xué)習(xí)和認(rèn)知算法。
時間=金錢=數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是一種資產(chǎn),雖然它可以升值,但大多數(shù)時候隨著新數(shù)據(jù)替代老數(shù)據(jù),歷史數(shù)據(jù)的價值會越來越低,因為它的相關(guān)性會越來越差。所以必須知道數(shù)據(jù)的“利率”,知道它貶值的速度有多快。
容量大—速度快—種類多—價值密度低 vs. 不可再現(xiàn)—不相關(guān)—不完整—不正確。數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。
給你足夠的數(shù)據(jù),你就能證明事物的“正反兩面”。數(shù)據(jù)量越大,從中找到有價值信息的難度就越大,數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、不合理的動機和無知都可能會造成無效的結(jié)論;但另一方面,數(shù)據(jù)越多,支持假設(shè)的證據(jù)就會越充分,通過完全科學(xué)的方法,有時這種支持率甚至?xí)饾u接近100%。
大數(shù)據(jù)的結(jié)論開始通常是有趣但無用的,但最終會變成有效且有用的。在新媒體時代,有趣但膚淺的內(nèi)容要比深刻有見地的內(nèi)容多得多,價值挖掘需要對數(shù)據(jù)有深刻的理解,但這需要時間。
隨著數(shù)據(jù)量的增長,大數(shù)據(jù)和 高性能計算(HPC) 需要結(jié)合在一起。
如果有200行數(shù)據(jù),可以使用電子表格;但如果有20億行數(shù)據(jù),就必須使用HPC。此外,隨著數(shù)據(jù)量的增長,還需要數(shù)學(xué)和科學(xué)的知識將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成模型。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)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(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)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(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)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(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)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(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)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(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)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(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)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(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11