
統(tǒng)計(jì)報(bào)告=大數(shù)據(jù)?論玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)的正確姿勢(shì)
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,各種設(shè)備數(shù)據(jù)量的增多,“大數(shù)據(jù)”和“數(shù)據(jù)分析師”的概念正逐漸走進(jìn)普通人的生活。然而近期,“大數(shù)據(jù)”或“數(shù)據(jù)分析師”正淪為一種炒作概念和傳播噱頭。在政府和企業(yè)的各種統(tǒng)計(jì)報(bào)告中,不提大數(shù)據(jù)似乎便是落伍。
日前,南京交管部門本周就發(fā)布了“2015年南京交通事故大數(shù)據(jù)分析報(bào)告”。讓我們來看看報(bào)告中的內(nèi)容。
數(shù)據(jù)分析報(bào)告顯示,2015年全年,南京新增機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)?6.2萬人,其中男性16.5萬,女性9.7萬。在發(fā)生的全部交通事故中,駕齡1年以下的司機(jī)引發(fā)的事故占13.6%,駕齡1至2年的司機(jī)占6.5%,駕齡2至3年的司機(jī)占的8.6%,駕齡6到10年的司機(jī)占5.5%,駕齡11至15年的司機(jī)占3.3%。
在此基礎(chǔ)上,數(shù)據(jù)分析師還在報(bào)告中做了更多分析:在駕齡3年以下司機(jī)引發(fā)的事故中,男司機(jī)占87%,女司機(jī)占13%。而從2013年至2015年,南京新增司機(jī)中男性和女性分別占60%和40%。這就是說,3年以下新手中,四成女司機(jī)引發(fā)的交通事故占一成多,而六成男司機(jī)引發(fā)的交通事故近九成。所以結(jié)論是,男性新手司機(jī)引發(fā)的事故高于女性新手司機(jī)。
看到這里,你可能會(huì)問,這個(gè)“大數(shù)據(jù)”報(bào)告僅此而已?這樣的數(shù)據(jù)又說明了什么?制作這樣的報(bào)告似乎只需利用簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫即可。如果數(shù)據(jù)量只有幾萬行,甚至Excel表格都能妥妥搞定。任何學(xué)過Excel制表的新手都能完成這樣的“大數(shù)據(jù)分析”。
那么,數(shù)據(jù)科學(xué)是否真的如此簡(jiǎn)單?這種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告是否就等同于大數(shù)據(jù)?很明顯,答案是否定的。
1.大數(shù)據(jù)究竟有多大?
本月,雅虎公布了用戶使用該公司服務(wù),例如雅虎新聞和雅虎財(cái)經(jīng)的大量數(shù)據(jù)。雅虎的計(jì)劃是將這些數(shù)據(jù)開放給學(xué)術(shù)界,給大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)研究者提供素材。那么,雅虎提供的“大數(shù)據(jù)原材料”究竟有多大?
準(zhǔn)確數(shù)字是13.5TB。如果使用當(dāng)前常見的1TB移動(dòng)硬盤去保存,那么這些數(shù)據(jù)需要14塊硬盤才能完全容納。
雅虎表示,這些數(shù)據(jù)來自2015年4個(gè)月時(shí)間里的2000萬用戶,其中包括用戶使用的設(shè)備類型、閱讀文章的時(shí)間、文章主題,以及用戶的位置、年齡和性別。雅虎認(rèn)為,只有通過對(duì)這種規(guī)模量級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,才能幫助學(xué)術(shù)界更好地理解普通人的在線閱讀習(xí)慣和偏好。
雅虎此前也曾開放過一些規(guī)模較小的數(shù)據(jù)集,但這些數(shù)據(jù)集的大小也要達(dá)到1TB。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是電子表格工具,或是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫有能力處理的。而這才是數(shù)據(jù)分析師真正的用武之地。
2.大數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)怎么做?
大數(shù)據(jù)的一條基本理論在于,單純的數(shù)據(jù)并不產(chǎn)生價(jià)值,只有通過數(shù)據(jù)分析師的計(jì)算分析,找出其中趨勢(shì),為未來的決策提供依據(jù),這樣的大數(shù)據(jù)技術(shù)才是有意義的。
在本周于上海舉行的阿里云棲大會(huì)上,阿里云大數(shù)據(jù)事業(yè)部資深總監(jiān)徐常亮指出,大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要一部分是數(shù)據(jù)加工工具,這樣的工具需要打通數(shù)據(jù)生產(chǎn)鏈條,包括從數(shù)據(jù)采集到計(jì)算引擎,到數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)分析,到機(jī)器學(xué)習(xí)再到數(shù)據(jù)應(yīng)用,最后形成閉環(huán)又回到數(shù)據(jù)采集。
道路交通狀況分析和預(yù)測(cè)就是這種大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)際應(yīng)用的一個(gè)簡(jiǎn)單案例。在這一分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)中,輸入的數(shù)據(jù)是每輛汽車的信息,包括當(dāng)前時(shí)間、汽車行駛速度,以及天氣狀況等。這樣的數(shù)據(jù)既可以來自交通監(jiān)控設(shè)備,也可以來自未來的互聯(lián)汽車傳感器。在繁忙的城市道路上,這樣的數(shù)據(jù)將是海量的。
數(shù)據(jù)分析師可根據(jù)歷史數(shù)據(jù),我們可以建模,了解不同季節(jié)、不同時(shí)間、不同天氣狀況下汽車行駛速度和交通擁堵狀況。隨后,利用這樣的模型,系統(tǒng)可以對(duì)道路上的合理車速做出預(yù)測(cè),判斷是否會(huì)出現(xiàn)交通擁堵,并提前預(yù)警,以便及時(shí)疏導(dǎo)交通。而更進(jìn)一步,這樣的信息對(duì)于城市未來的交通設(shè)計(jì)和規(guī)劃也有著參考意義。
在本周的阿里云棲大會(huì)上,中國(guó)天氣網(wǎng)宣布了與阿里云的戰(zhàn)略合作,將把氣象大數(shù)據(jù)開放給開發(fā)者。對(duì)這些大數(shù)據(jù)的分析處理將給農(nóng)業(yè)(氣象變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響)、醫(yī)療健康(天氣對(duì)人體罹患疾病的影響)和零售(不同天氣狀況下消費(fèi)者的消費(fèi)模式)等行業(yè)帶來重要指導(dǎo)。
3.研究大數(shù)據(jù)需要什么樣的技能?
數(shù)據(jù)科學(xué)很明顯是未來科技行業(yè)發(fā)展的一大方向,然而在全球范圍內(nèi),大數(shù)據(jù)人才的缺口很大。
麥肯錫的一項(xiàng)研究預(yù)計(jì),到2018年,美國(guó)在深度數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的人才缺口可能將高達(dá)50%至60%。埃森哲的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略調(diào)查則顯示,有90%客戶表示,計(jì)劃招聘更多具備數(shù)據(jù)分析技能的員工。然而在1000多家受訪的客戶中,有41%表示,市場(chǎng)上數(shù)據(jù)科學(xué)人才的匱乏造成了限制。
那么,數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要具備什么樣的技能?
首先,對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家(數(shù)據(jù)分析師)來說,數(shù)學(xué)是必不可少的知識(shí)基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)、概率論、數(shù)學(xué)建模,這些都是數(shù)據(jù)科學(xué)研究的基礎(chǔ)。其次,他們還需要使用計(jì)算機(jī)語言,例如R或Python去玩轉(zhuǎn)這些數(shù)據(jù)。
只有通過計(jì)算機(jī)編程,數(shù)學(xué)理論才能被用于實(shí)踐,而數(shù)據(jù)集也才能得到適當(dāng)?shù)姆治鎏幚?。最后,?shù)據(jù)科學(xué)家還必須對(duì)某些垂直領(lǐng)域,例如交通或氣象,有自己的興趣。對(duì)于這些領(lǐng)域的多方面影響因素,他們必須了若指掌。而這也是使用數(shù)學(xué)理論去展開實(shí)用型研究的前提。
在此基礎(chǔ)上,許多大數(shù)據(jù)公司還在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),利用機(jī)器去深挖數(shù)據(jù)的潛力。這就要求數(shù)據(jù)科學(xué)家還要去了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法,甚至相配套的硬件設(shè)計(jì)。
這樣看來,數(shù)據(jù)科學(xué)的研究有著相當(dāng)高的門檻,而理想的數(shù)據(jù)科學(xué)家(數(shù)據(jù)分析師)應(yīng)當(dāng)是了解數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī),以及其他某一專業(yè)的復(fù)合型人才。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是剛學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫操作的新手所能勝任的工作。
結(jié)論
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并不等同于大數(shù)據(jù)。這可能是數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展的最初形態(tài),但未來的大數(shù)據(jù)技術(shù)還需要從這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中得出更多具有指導(dǎo)意義的分析結(jié)論。
回到2015年南京交通事故大數(shù)據(jù)分析報(bào)告。如果希望這成為真正的大數(shù)據(jù)報(bào)告,并帶來參考意義,那么首先可能要做的就是增大數(shù)據(jù)集,采集更多類型的司機(jī)和車輛數(shù)據(jù),并將覆蓋范圍擴(kuò)大至整個(gè)省,甚至全國(guó)。
另一方面,數(shù)據(jù)科學(xué)家(數(shù)據(jù)分析師)需要做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘,將目光瞄準(zhǔn)更多有價(jià)值的點(diǎn)。這將給交通出行體系和汽車業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域帶來幫助:汽車廠商可以基于這些信息開發(fā)安全功能,而道路設(shè)計(jì)也可以據(jù)此優(yōu)化以減少事故的發(fā)生。
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
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)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(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)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(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。 ...
2025-09-18DSGE 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(chǎng)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(chǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)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(yíng)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(yíng)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(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11