
詳解大數(shù)據(jù)的4個(gè)基本特征
從某種程度上說,大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的前沿技術(shù)。簡言之,從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中,快速獲得有價(jià)值信息的能力,就是大數(shù)據(jù)技術(shù),明白這一點(diǎn)至關(guān)重要,也正是這一點(diǎn)促使該技術(shù)具備走向眾多企業(yè)的潛力。
2001年,高德納分析員道格·萊尼在一份與其2001年的研究相關(guān)的演講中指出,數(shù)據(jù)增長有三個(gè)方向的挑戰(zhàn)和機(jī)遇:量(Volume),即數(shù)據(jù)多少;速(Velocity),即資料輸入、輸出的速度;類(Variety),即多樣性。
在萊尼的理論基礎(chǔ)上,IBM提出大數(shù)據(jù)的4V特征?得到了業(yè)界的廣泛認(rèn)可。第一,數(shù)量(Volume),即數(shù)據(jù)巨大,從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別;第二,多樣性(Variety),即數(shù)據(jù)類型繁多,不僅包括傳統(tǒng)的格式化數(shù)據(jù),還包括來自互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等;第三,速度(Velocity),即處理速度快;第四,真實(shí)性(Veracity),即追求高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。
雖然不同學(xué)者、不同研究機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)的定義不盡相同,但都廣泛提及了這4個(gè)基本特征。
1、大容量
據(jù)馬海祥了解,天文學(xué)和基因?qū)W是最早產(chǎn)生大數(shù)據(jù)變革的領(lǐng)域,2000年,斯隆數(shù)字巡天項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí),位于新墨西哥州的望遠(yuǎn)鏡,在短短幾周內(nèi)搜集到的數(shù)據(jù)已經(jīng)比天文學(xué)歷史上總共搜集的數(shù)據(jù)還要多;在智利的大型視場全景巡天望遠(yuǎn)鏡一旦于2016年投入使用,其在5天之內(nèi)搜集到的信息量將相當(dāng)于前者10年的信息檔案。
2003年,人類第一次破譯人體基因密碼時(shí),用了10年才完成了30億對(duì)堿基對(duì)的排序;而在10年之后,世界范圍內(nèi)的基因儀15分鐘就可以完成同樣的工作量。
伴隨著各種隨身設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算、云存儲(chǔ)等技術(shù)的發(fā)展,人和物的所有軌跡都可以被記錄,數(shù)據(jù)因此被大量生產(chǎn)出來。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是人,不再是網(wǎng)頁,人人都成為數(shù)據(jù)制造者,短信、微博、照片、錄像都是其數(shù)據(jù)產(chǎn)品;數(shù)據(jù)來自無數(shù)自動(dòng)化傳感器、自動(dòng)記錄設(shè)施、生產(chǎn)監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測、交通監(jiān)測、安防監(jiān)測等;來自自動(dòng)流程記錄,刷卡機(jī)、收款機(jī)、電子不停車收費(fèi)系統(tǒng),互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊、電話撥號(hào)等設(shè)施以及各種辦事流程登記等。
大量自動(dòng)或人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)聚集到特定地點(diǎn),包括電信運(yùn)營商、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營商、政府、銀行、商場、企業(yè)、交通樞紐等機(jī)構(gòu),形成了大數(shù)據(jù)之海。
我們周圍到底有多少數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)量的增長速度有多快?許多人試圖測量出一個(gè)確切的數(shù)字。
2011年,馬丁·希爾伯特和普里西利亞·洛佩茲在《科學(xué)》上發(fā)表了一篇文章,對(duì)1986——2007年人類所創(chuàng)造、存儲(chǔ)和傳播的一切信息數(shù)量進(jìn)行了追蹤計(jì)算。其研究范圍大約涵蓋了60種模擬和數(shù)字技術(shù):書籍、圖畫、信件、電子郵件、照片、音樂、視頻(模擬和數(shù)字)、電子游戲、電話、汽車導(dǎo)航等。
據(jù)他們估算:2007年,人類大約存儲(chǔ)了超過300EB的數(shù)據(jù);1986——2007年,全球數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力每年提高23%,雙向通信能力每年提高28%,通用計(jì)算能力每年提高58%;預(yù)計(jì)到2013年,世界上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)能達(dá)到約1.2ZB。
這樣大的數(shù)據(jù)量意味著什么?
據(jù)估算,如果把這些數(shù)據(jù)全部記在書中,這些書可以覆蓋整個(gè)美國52次。如果存儲(chǔ)在只讀光盤上,這些光盤可以堆成5堆,每堆都可以伸到月球。
在公元前3世紀(jì),希臘時(shí)代最著名的圖書館亞歷山大圖書館竭力搜集了當(dāng)時(shí)其所能搜集到的書寫作品,可以代表當(dāng)時(shí)世界上其所能搜集到的知識(shí)量。但當(dāng)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)洪流席卷世界之后,每個(gè)人都可以獲得大量數(shù)據(jù)信息,相當(dāng)于當(dāng)時(shí)亞歷山大圖書館存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)總量的320倍之多。
2、多樣性
隨著傳感器、智能設(shè)備以及社交協(xié)作技術(shù)的飛速發(fā)展,組織中的數(shù)據(jù)也變得更加復(fù)雜,因?yàn)樗粌H包含傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù),還包含來自網(wǎng)頁、互聯(lián)網(wǎng)日志文件(包括點(diǎn)擊流數(shù)據(jù))、搜索索引、社交媒體論壇、電子郵件、文檔、主動(dòng)和被動(dòng)系統(tǒng)的傳感器數(shù)據(jù)等原始、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)格式變得越來越多樣,涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號(hào)等不同的類型;數(shù)據(jù)來源也越來越多樣,不僅產(chǎn)生于組織內(nèi)部運(yùn)作的各個(gè)環(huán)節(jié),也來自于組織外部。
例如,在交通領(lǐng)域,北京市交通智能化分析平臺(tái)數(shù)據(jù)來自路網(wǎng)攝像頭/傳感器、公交、軌道交通、出租車以及省際客運(yùn)、旅游、化危運(yùn)輸、停車、租車等運(yùn)輸行業(yè),還有問卷調(diào)查和地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)。4萬輛浮動(dòng)車每天產(chǎn)生2000萬條記錄,交通卡刷卡記錄每天1900萬條,手機(jī)定位數(shù)據(jù)每天1800萬條,出租車運(yùn)營數(shù)據(jù)每天100萬條,電子停車收費(fèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)每天50萬條,定期調(diào)查覆蓋8萬戶家庭等等,這些數(shù)據(jù)在體量和速度上都達(dá)到了大數(shù)據(jù)的規(guī)模。
發(fā)掘這些形態(tài)各異、快慢不一的數(shù)據(jù)流之間的相關(guān)性,是大數(shù)據(jù)做前人之未做、能前人所不能的機(jī)會(huì)。
大數(shù)據(jù)不僅是處理巨量數(shù)據(jù)的利器,更為處理不同來源、不同格式的多元化數(shù)據(jù)提供了可能。
例如,為了使計(jì)算機(jī)能夠理解人的意圖,人類就必須要將需解決的問題的思路、方法和手段通過計(jì)算機(jī)能夠理解的形式告訴計(jì)算機(jī),使得計(jì)算機(jī)能夠根據(jù)人的指令一步一步工作,完成某種特定的任務(wù)。
在以往,人們只能通過編程這種規(guī)范化計(jì)算機(jī)語言發(fā)出指令,隨著自然語言處理技術(shù)的發(fā)展,人們可以用計(jì)算機(jī)處理自然語言,實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間基于文本和語音的有效通信,為此,還出現(xiàn)了專門提供結(jié)構(gòu)化語言解決方案的組織—語言數(shù)據(jù)公司。
自然語言無疑是一個(gè)新的數(shù)據(jù)來源,而且也是一種更復(fù)雜、更多樣的數(shù)據(jù),它包含諸如省略、指代、更正、重復(fù)、強(qiáng)調(diào)、倒序等大量的語言現(xiàn)象,還包括噪聲、含混不清、口頭語和音變等語音現(xiàn)象。
蘋果公司在iPhone手機(jī)上應(yīng)用的一項(xiàng)語音控制功能Siri就是多樣化數(shù)據(jù)處理的代表。用戶可以通過語音、文字輸入等方式與Siri對(duì)話交流,并調(diào)用手機(jī)自帶的各項(xiàng)應(yīng)用,讀短信、詢問天氣、設(shè)置鬧鐘、安排日程,乃至搜尋餐廳、電影院等生活信息,收看相關(guān)評(píng)論,甚至直接訂位、訂票,Siri則會(huì)依據(jù)用戶默認(rèn)的家庭地址或是所在位置判斷、過濾搜尋的結(jié)果。
為了讓Siri足夠聰明,蘋果公司引入了谷歌、維基百科等外部數(shù)據(jù)源,在語音識(shí)別和語音合成方面,未來版本的Siri或許可以讓我們聽到中國各地的方言,比如四川話、湖南話和河南話。
多樣化的數(shù)據(jù)來源正是大數(shù)據(jù)的威力所在,例如交通狀況與其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)都存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。據(jù)馬海祥博客收集的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),可以從供水系統(tǒng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)早晨洗澡的高峰時(shí)段,加上一個(gè)偏移量(通常是40-45分鐘)就能估算出交通早高峰時(shí)段;同樣可以從電網(wǎng)數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)出傍晚辦公樓集中關(guān)燈的時(shí)間,加上偏移量估算出晚上的堵車時(shí)段。
3、快速度
在數(shù)據(jù)處理速度方面,有一個(gè)著名的“1秒定律”,即要在秒級(jí)時(shí)間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果,超出這個(gè)時(shí)間,數(shù)據(jù)就失去價(jià)值了。
例如,IBM有一則廣告,講的是“1秒,能做什么”?1秒,能檢測出臺(tái)灣的鐵道故障并發(fā)布預(yù)警;也能發(fā)現(xiàn)得克薩斯州的電力中斷,避免電網(wǎng)癱瘓;還能幫助一家全球性金融公司鎖定行業(yè)欺詐,保障客戶利益。
在商業(yè)領(lǐng)域,“快”也早已貫穿企業(yè)運(yùn)營、管理和決策智能化的每一個(gè)環(huán)節(jié),形形色色描述“快”的新興詞匯出現(xiàn)在商業(yè)數(shù)據(jù)語境里,例如實(shí)時(shí)、快如閃電、光速、念動(dòng)的瞬間、價(jià)值送達(dá)時(shí)間。
英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙認(rèn)為,快速度是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大的區(qū)別。大數(shù)據(jù)是一種以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)結(jié)果導(dǎo)向?yàn)?a href='/map/tezheng/' style='color:#000;font-size:inherit;'>特征的解決方案,它的“快”有兩個(gè)層面。
一是數(shù)據(jù)產(chǎn)生得快。有的數(shù)據(jù)是爆發(fā)式產(chǎn)生,例如,歐洲核子研究中心的大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)在工作狀態(tài)下每秒產(chǎn)生PB級(jí)的數(shù)據(jù);有的數(shù)據(jù)是涓涓細(xì)流式產(chǎn)生,但是由于用戶眾多,短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量依然非常龐大,例如,點(diǎn)擊流、日志、射頻識(shí)別數(shù)據(jù)、GPS(全球定位系統(tǒng))位置信息。
二是數(shù)據(jù)處理得快。正如水處理系統(tǒng)可以從水庫調(diào)出水進(jìn)行處理,也可以處理直接對(duì)涌進(jìn)來的新水流。大數(shù)據(jù)也有批處理(“靜止數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢褂脭?shù)據(jù)”)和流處理(“動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢褂脭?shù)據(jù)”)兩種范式,以實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)處理。
為什么要“快”?
第一,時(shí)間就是金錢。如果說價(jià)值是分子,那么時(shí)間就是分母,分母越小,單位價(jià)值就越大。面臨同樣大的數(shù)據(jù)“礦山”,“挖礦”效率是競爭優(yōu)勢(shì)。
第二,像其他商品一樣,數(shù)據(jù)的價(jià)值會(huì)折舊,等量數(shù)據(jù)在不同時(shí)間點(diǎn)?價(jià)值不等。NewSQL(新的可擴(kuò)展性/高性能數(shù)據(jù)庫)的先行者VoltDB(內(nèi)存數(shù)據(jù)庫)發(fā)明了一個(gè)概念叫作“數(shù)據(jù)連續(xù)統(tǒng)一體”:數(shù)據(jù)存在于一個(gè)連續(xù)的時(shí)間軸上,每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)都有它的年齡,不同年齡的數(shù)據(jù)有不同的價(jià)值取向,新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更具有個(gè)體價(jià)值,產(chǎn)生時(shí)間較為久遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)集合起來更能發(fā)揮價(jià)值。
第三,數(shù)據(jù)跟新聞一樣具有時(shí)效性。很多傳感器的數(shù)據(jù)產(chǎn)生幾秒之后就失去意義了。美國國家海洋和大氣管理局的超級(jí)計(jì)算機(jī)能夠在日本地震后9分鐘計(jì)算出海嘯的可能性,但9分鐘的延遲對(duì)于瞬間被海浪吞噬的生命來說還是太長了。
越來越多的數(shù)據(jù)挖掘趨于前端化,即提前感知預(yù)測并直接提供服務(wù)對(duì)象所需要的個(gè)性化服務(wù),例如,對(duì)絕大多數(shù)商品來說,找到顧客“觸點(diǎn)”的最佳時(shí)機(jī)并非在結(jié)賬以后,而是在顧客還提著籃子逛街時(shí)。
電子商務(wù)網(wǎng)站從點(diǎn)擊流、瀏覽歷史和行為(如放入購物車)中實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)顧客的即時(shí)購買意圖和興趣,并據(jù)此推送商品,這就是“快”的價(jià)值。
4、真實(shí)性
在以上3項(xiàng)特征的基礎(chǔ)上,我歸納總結(jié)了大數(shù)據(jù)的第四個(gè)特征——真實(shí)性。
數(shù)據(jù)的重要性就在于對(duì)決策的支持,數(shù)據(jù)的規(guī)模并不能決定其能否為決策提供幫助,數(shù)據(jù)的真實(shí)性和質(zhì)量才是獲得真知和思路最重要的因素,是制定成功決策最堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
追求高數(shù)據(jù)質(zhì)量是一項(xiàng)重要的大數(shù)據(jù)要求和挑戰(zhàn),即使最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)清理方法也無法消除某些數(shù)據(jù)固有的不可預(yù)測性,例如,人的感情和誠實(shí)性、天氣形勢(shì)、經(jīng)濟(jì)因素以及未來。
在處理這些類型的數(shù)據(jù)時(shí),數(shù)據(jù)清理無法修正這種不確定性,然而,盡管存在不確定性,數(shù)據(jù)仍然包含寶貴的信息。我們必須承認(rèn)、接受大數(shù)據(jù)的不確定性,并確定如何充分利用這一點(diǎn),例如,采取數(shù)據(jù)融合,即通過結(jié)合多個(gè)可靠性較低的來源創(chuàng)建更準(zhǔn)確、更有用的數(shù)據(jù)點(diǎn),或者通過魯棒優(yōu)化技術(shù)和模糊邏輯方法等先進(jìn)的數(shù)學(xué)方法。
業(yè)界還有人把大數(shù)據(jù)的基本特征從4V擴(kuò)展到了11V,包括價(jià)值密度低(Value)、可視化(Visualization)、有效性(Validity)等。例如,價(jià)值密度低是指隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用,信息感知無處不在,信息海量,但在連續(xù)不間斷的視頻監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅一兩秒。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”,是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題。
國際數(shù)據(jù)公司報(bào)告里有一句話,概括出了大數(shù)據(jù)基本特征之間的關(guān)系:大數(shù)據(jù)技術(shù)通過使用高速的采集、發(fā)現(xiàn)或分析,從超大容量的多樣數(shù)據(jù)中經(jīng)濟(jì)地提取價(jià)值。
除了上述主流的定義,還有人使用3S或者3I描述大數(shù)據(jù)的特征。
3S指的是:大?。⊿ize)、速度(Speed)和結(jié)構(gòu)(Structure)。
3I指的是:
(1)、定義不明確的(Ill-de.ned):多個(gè)主流的大數(shù)據(jù)定義都強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)規(guī)模需要超過傳統(tǒng)方法處理數(shù)據(jù)的規(guī)模,而隨著技術(shù)的進(jìn)步,數(shù)據(jù)分析的效率不斷提高,符合大數(shù)據(jù)定義的數(shù)據(jù)規(guī)模也會(huì)相應(yīng)不斷變大,因而并沒有一個(gè)明確的標(biāo)準(zhǔn)。
(2)、令人生畏的(Intimidating):從管理大數(shù)據(jù)到使用正確的工具獲取它的價(jià)值,利用大數(shù)據(jù)的過程中充滿了各種挑戰(zhàn)。
(3)、即時(shí)的(Immediate):數(shù)據(jù)的價(jià)值會(huì)隨著時(shí)間快速衰減,因此為了保證大數(shù)據(jù)的可控性,需要縮短數(shù)據(jù)搜集到獲得數(shù)據(jù)洞察之間的時(shí)間,使得大數(shù)據(jù)成為真正的即時(shí)大數(shù)據(jù),這意味著能盡快地分析數(shù)據(jù)對(duì)獲得競爭優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要。
大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已,沒有必要神話它或?qū)λ3志次分?,在?a href='/map/yunjisuan/' style='color:#000;font-size:inherit;'>云計(jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下,這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了,通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)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。 ...
2025-09-18CDA 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 ...
2025-09-18DSGE 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(dòng)態(tài)隨機(jī)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(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)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(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)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(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)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(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(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(jià)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(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)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(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)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(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)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(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)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(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10