
大數(shù)據(jù):必將像人腦一樣智能_數(shù)據(jù)分析師
人類的大腦還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有進(jìn)化到能夠迅速接收數(shù)據(jù),并對(duì)其加以分析和處理,并將結(jié)果用在現(xiàn)實(shí)世界中。雖然互聯(lián)網(wǎng)能夠幫我們解決這樣的問題,但是它也會(huì)帶來一些弊端,例如讓我們變得懶惰,完全將工作交付計(jì)算機(jī)來處理。
雖然計(jì)算機(jī)在數(shù)據(jù)儲(chǔ)存方面為我們提供了方便。但是人類的大腦才是分析數(shù)據(jù)最好的工具。
科學(xué)上最大的進(jìn)步,應(yīng)該是讓計(jì)算機(jī)模擬人類的大腦。日本的超級(jí)計(jì)算機(jī)K Computer是唯一一個(gè)能夠模擬人類大腦的計(jì)算機(jī)。它擁有8.2萬個(gè)處理器。
模擬人類大腦,以人類的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,正是大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向。今天的大數(shù)據(jù),還是讓計(jì)算機(jī)定期的對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,顯然這是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。每一秒鐘世界上都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)應(yīng)該能夠?qū)@些動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析,就像人類實(shí)時(shí)處理身邊的情況一樣。
我們對(duì)科技的希望越來越高,而如今對(duì)科技的期望,就是希望它能夠像人類的大腦一樣工作。最重要的是,大數(shù)據(jù)不僅應(yīng)該能夠處理實(shí)時(shí)信息,還應(yīng)該能夠根據(jù)信息的分析結(jié)果給出最優(yōu)化的解決辦法。而不僅僅是把處理結(jié)果展示給我們看。
大數(shù)據(jù)應(yīng)該擁有像人類的五官一樣的裝置,從各種渠道獲得信息,而大數(shù)據(jù)本身則扮演大腦的功能。對(duì)收集來的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,并最終做出反應(yīng)。
大數(shù)據(jù)的發(fā)展,離不開互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的努力,例如Twitter、Facebook和Yahoo等。他們花費(fèi)的大量的時(shí)間和資源來發(fā)展實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與通信系統(tǒng)。例如Facebook的Wormhole、雅虎的Storm-YARN以及Twitter和LinkedIn的開源數(shù)據(jù)等。
這些公司的努力推動(dòng)了大數(shù)據(jù)的發(fā)展,用戶使用這些企業(yè)的服務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),成為了大數(shù)據(jù)的基石。我們能夠很清楚的看到,大數(shù)據(jù)在未來將會(huì)迎來更加廣闊的市場(chǎng)。
現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)依然需要借助分析工具來進(jìn)行利用。從傳統(tǒng)BI、Excel、報(bào)表工具,到最新可視化數(shù)據(jù)分析工具大數(shù)據(jù)魔鏡,各行業(yè)可選擇的新產(chǎn)品越來越多。大數(shù)據(jù)魔鏡有500多種可視化效果,可以讓數(shù)據(jù)迅速變成結(jié)果。
明天的大數(shù)據(jù),應(yīng)該能夠?qū)崟r(shí)的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控、收集和分析,處理更加復(fù)雜的任務(wù),并且被應(yīng)用在更多的產(chǎn)業(yè)中。大數(shù)據(jù)將會(huì)變的和這個(gè)數(shù)據(jù)上最有力的工具一樣高效,這個(gè)工具就是人類的大腦。
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(kù)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(kù)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(kù)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(kù))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(kù)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