这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。 通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。...大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。...大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂 现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了...大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。...所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?...很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。...恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。...企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，大数据魔镜在功能桥接上，也为企业和数据分析师留有足够的空间...在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。
这个故事反映出了数据分析的长处和局限。目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。...计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。...数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。...大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。 大数据无法解决大问题 如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。...数据分析的结果看似客观公正，但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。 这篇文章并不是要批评大数据不是一种伟大的工具。只是，和任何一种工具一样，大数据有拿手强项，也有不擅长的领域。
这个故事反映出了数据分析的长处和局限。目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。...但有，些事情是“大数据”不擅长的，下面我会一一道来： 数据不懂社交 大脑在数学方面很差劲（不信请迅速心算一下437的平方根是多少），但是大脑懂得社会认知。...计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。...大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。 大数据无法解决大问题 如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。...数据分析的结果看似客观公正，但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。 这篇文章并不是要批评大数据不是一种伟大的工具。只是，和任何一种工具一样，大数据有拿手强项，也有不擅长的领域。
作者简介 张梦溪先生（Simon Zhang）：GrowingIO CEO， 中国大数据分析俱乐部理事长，硅谷大数据分析和数据科学的专家，于2015年在硅谷和北京建立了大数据分析公司GrowingIO。...张梦溪先生曾经任职于世界知名社交网络LinkedIn公司，亲自建立了LinkedIn将近90人的数据分析和数据科学团队支撑LinkedIn公司所有与营收相关业务。...另外他也是中国大数据分析俱乐部的理长。曾在2014年北美国数据科学中心评选为世界上Top10数据科学家。华尔街日报等媒体也曾经报道他以及团队对LinkedIn的业务以及数据科学上的卓越贡献。
“大数据”时代的概念最早由世界著名的咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡说：“数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域，并已成为重要的生产要素。...大数据通俗解释 “大数据”在字面上被理解为大量的数据，指的是越来越多的数据，而数据是信息，技术和数据资料的集合，加在一起就是越来越多的信息，技术和数据资料。 如何理解大数据时代？...随着越来越多的社会资源被网络化和数字化，大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高，大数据的应用范围也将不断扩大。因此，在未来的网络时代，大数据本身不仅可以代表价值，而且大数据本身也可以创造价值。...大数据本身打开的价值空间需要进一步探索。它可以从三个方面加深。数据和行业应用的结合可以从场景大数据分析开始；二是大数据与物联网的深度融合。第三是大数据与人工智能技术的深度融合。...行业专家将在大数据可以扮演的角色中起决定性作用，因为大数据本身不是目的，大数据的应用才是最终目的，而大数据最终可以扮演的角色通常由用户去决定。
二、功能介绍 2.1 看板 这样的数据看板，应该是大数据时代领导们更愿意看到的内容吧！ ? ? 2.2 图表 丰富的图表类型，满足各种需求场景。 ?
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，大数据时代正在来临… 2、中国企业的大数据现状 目前，中国企业500强的日数据生成量近一半都多于1GB，更有4.9%的企业...二、大数据分析在石化企业的应用 1、大数据分析在石化企业应用的主要方面 石化行业具有多环节、多地域特色，各环节的优化是石化行业最关注的大数据应用领域。...石化企业应用大数据分析需要解决的问题，主要为缺少数据全方位分析方法、ERP软件处理能力差、实时数据分析能力差、海量数据处理效率低，其分布如下图： 三、大数据分析在石化企业的价值 来自IBM在全球的调研表明...四、石化企业大数据分析的成果展示（恒逸集团） 1、恒逸大数据分析的目标需求 ①大数据应用日益广泛，利用大数据分析为企业提供决策。...③公司发展提出了大数据时代下如何建设智慧工厂的问题 2、使用软件：帆软FineReport 3、成果展示：【本项目获得浙江省企业信息化创新项目奖】 ①资金管理类-决策分析、业务统计 ?
文章内容 拥抱大数据时代 文/田溯宁 这个世界的数据由两类组成：交易型的数据，是线性的，在牛顿力学的范畴之内，由理性思考的右脑产生并进行逻辑运算；大数据，则是离散的，属于量子力学的范畴，由感性思维的左脑生成情感类的信息...今天，硅谷的大数据科技公司大概可以分成以下三类： 首先，像亚马逊、谷歌和Facebook这类公司，通过对用户信息的大数据分析，解决公司的精准营销和个性化广告推介等问题。...因为“数据矿”就在那里，分析平台也已经成熟，现阶段是要用解决问题的视角，寻找数据分析师和懂得商业操作的人才，把数据分析产品化。 大数据带来的挑战，也是是跨行业、跨领域、全方位的。...中国要赶上这样一场大数据变革，政府应该首先开始公开数据，其次是企业，最后在个人。开放的、流通的数据是时代趋势的要求，闭关锁国最终拒绝的将是财富创造。 ...政府和个人也一样，都需要主动拥抱大数据时代的来临。 节选自《中国应推进“数据公开”运动》 《哈佛商业评论》2012年10月
大数据分析犹如“大海捞针”。 ?...大数据时代，线上与线下、虚拟与现实、软件与硬件重叠交错、跨界影响，尤其是核心的大数据不可避免地成为各种利益诉求的集散地、国与国之间进行渗透的重要渠道。...虽然将海量数据集中存储，方便了数据分析和处理，但由于安全管理不当所造成的大数据丢失和损坏，则将引发毁灭性的灾难。 ...5.生存维度 大数据是数字化生存时代的新型战略资源，正在改变人类的生产和生活方式，对国家和社会发展作用巨大。近年来，大数据引起各国科技界、产业界和政府部门的高度关注。 ...[详细] 把大数据的手段和方法引入管理领域，是实现管理现代化的有效路径，也是大数据时代的必然要求。
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...大数据处理 大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。...这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。...，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。...4.工业供应链的分析和优化 当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。...虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，如果问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。
我们传统的数据分析的思路是“宁缺勿烂”，因为传统小数据分析的数据量本身并不大，任何一个错误数据都有可能对结果产生相对较大的负面影响，对错误数据必须花大精力去清除，这是小数据时代必须坚持的原则。 ...大数据时代的原则就变了，变成了【要效率不要精确】，并不是说精确不好，而是因为在大数据时代是做不到的，如果继续把排除错误数据作为重要工作，那大数据分析就进行不下去了。...更重要的是，大数据分析的目标在于预测，而不在于追溯以前发生过的事件的真相。 ...这个学生的玩笑话道出了大数据时代我们都面临的一个重大问题，那就是隐私权问题。...更有意思的是，将来的犯罪逮捕会变成事前，有天你啥事没做睡在床上就被逮捕了，警察通告你：根据警方对你所有信息的大数据分析，显示你已经知道了老婆出轨之事，根据以往犯罪案例及你本人性格的大数据分析结果，你有76.3%
—-豆瓣链接—-第一部分：大数据的时代思维变革不是随机样本，而是全体数据 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大...行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分析家的出现而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。...如果说在互联网时代我们的隐私受到了威胁，那么大数据还会带来更多的威胁。毕竟，大数据的核心思想就是用规模剧增来改变现状。数据的价值不在单纯来源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。...大数据时代，很多数据收集的时候并无意用作其它用途，而最终却产生了许多创新性的用途。在大数据时代用技术方法来保护隐私是天方夜谭。有意识地避免某些信息可能会起反作用。...大数据可以帮助预测罪犯，但如果这样，人们不是因为所做而受到惩罚，而是因为将做，即使他们事实上并没有犯罪。在由“小数据”时代向大数据时代转变的过程中，我们对一些信息的局限性必须给予高度的重视。
我们传统的数据分析的思路是“宁缺勿烂”，因为传统小数据分析的数据量本身并不大，任何一个错误数据都有可能对结果产生相对较大的负面影响，对错误数据必须花大精力去清除，这是小数据时代必须坚持的原则。...大数据时代的原则就变了，变成了【要效率不要精确】，并不是说精确不好，而是因为在大数据时代是做不到的，如果继续把排除错误数据作为重要工作，那大数据分析就进行不下去了。...更重要的是，大数据分析的目标在于预测，而不在于追溯以前发生过的事件的真相。...这个学生的玩笑话道出了大数据时代我们都面临的一个重大问题，那就是隐私权问题。...更有意思的是，将来的犯罪逮捕会变成事前，有天你啥事没做睡在床上就被逮捕了，警察通告你：根据警方对你所有信息的大数据分析，显示你已经知道了老婆出轨之事，根据以往犯罪案例及你本人性格的大数据分析结果，你有76.3%
随着大数据在军事领域的高效开发和全面运用，战争将步入大数据时代。...正是在大数据技术的支撑下，海量的数据与农业时代的粮食土地、工业时代的石油钢铁一样，成为关键战略资源。 资料显示，大数据技术在美国反恐行动中已经发挥出独特的作用。...准备好大数据 信息化条件下，能不能打胜仗，关键看数据。随着大数据时代的到来，世界主要国家的军队已把大数据技术作为军事科技发展的重要方向。美军在这方面走在了前列。...2013年11月12日，奥巴马政府又发布了第二轮大数据研究项目，以刺激美国大数据产业的发展。 美军大数据项目是美国国家项目的重要组成部分，美国国防部每年投资2.5亿美元用于大数据建设。...美国国防先期研究计划局大数据项目的高级主管克里斯·怀特认为，利用商业和学界在巨量数据分析和处理方面的进步，是一件很有意义的事，美军正在呼吁该领域的所有技术机构，帮助军队提升大数据开发和利用能力。
NoSQL这个词语伴随着云计算和大数据的出现也有一些时日，对于NoSQL和SQL的区别到底是什么，NoSQL自己又是什么，往往很多人还有一些困惑。这篇文章主要阐述一下这些基本概念，做个简单的介绍。
大数据价值来自数据 中国台湾大数据科学家蒋居裕分析指出，经过3年的分析与观察，发现大数据的基本核心价值，最主要还是数据本身，这也是大数据中最有价值的地方，代表大数据时代就是一个“数据为王”的时代...所有的大数据分析工具与相关产品，没有数据是动不起来的，有人曾用21世纪的石油比喻当前许多数据，蒋居裕指出，这个论点中有一个错误，因为石油是用了就没有了，但是数据只要产生了，就能无限次的使用，且越用价值越高...整体来说，蒋居裕以大自然比喻整个资讯科技市场，在大数据的时代，数据就像阳光、空气、水一样，是ICT与所有科学的基础，因此数据本身并不是一个产业，但却是许多产业的价值基础。 ...人才能创造数据价值 除了分析数据的工法之外，蒋居裕强调，对于数据分析运用的心法也相当重要，这包括了对数据运用的信念与知识等等。...见中国大数据：大数据时代就是一个“数据为王”
这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。 通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。...大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。...大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂 现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本 = 全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了...大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。...所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。
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