本文中，小編將對(duì)大數(shù)據(jù)予以介紹，如果你想對(duì)大數(shù)據(jù)的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)大數(shù)據(jù)的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。

一、什么是大數(shù)據(jù)分析

正如前面說(shuō)的，大數(shù)據(jù)分析其實(shí)就體現(xiàn)在“大”這個(gè)特點(diǎn)上，即對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。比較經(jīng)典也比較廣為接受的對(duì)大數(shù)據(jù)概念的定義為IBM提出的“5V”特征：1.數(shù)據(jù)量大(Volume，數(shù)據(jù)存量大，待處理分析的數(shù)據(jù)規(guī)模大);2.速度快(Velocity，不僅是存量大，數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度也快，這就對(duì)及時(shí)的大數(shù)據(jù)處理也提出了要求);3.類型多(Variety，數(shù)據(jù)類型可以歸為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化，但具體的形式卻千差萬(wàn)別，盡管最后都會(huì)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)流，但不同形式的數(shù)據(jù)處理的方法和難度并不相同);4.價(jià)值(Value，大數(shù)據(jù)的處理成本大，于是我們需要常常思考，我們分析大數(shù)據(jù)的價(jià)值是什么，而我個(gè)人的觀點(diǎn)是：數(shù)據(jù)是客觀現(xiàn)實(shí)的一個(gè)反饋，我們分析數(shù)據(jù)其實(shí)是在分析過(guò)去，它一定是有價(jià)值，只不過(guò)這個(gè)價(jià)值的挖掘難易程度不盡相同);5.真實(shí)性(Veracity，數(shù)據(jù)量大一定會(huì)伴隨這數(shù)據(jù)的失真，部分?jǐn)?shù)據(jù)不確定的情況，所以在分析過(guò)程中還要考慮數(shù)據(jù)的真實(shí)性問(wèn)題，這決定了從中挖掘出的數(shù)據(jù)價(jià)值的難易)。

這只是眾多定義中的一種，其他的定義也是一樣的，總的來(lái)說(shuō)就是，“大數(shù)據(jù)”首先的特點(diǎn)是量大，這就導(dǎo)致了處理難度的升高，那這件事這么費(fèi)勁會(huì)什么要做呢?就得了解到大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。當(dāng)然，我個(gè)人覺(jué)得，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)處理的價(jià)值在于可以通過(guò)中央平臺(tái)去同時(shí)處理海量的數(shù)據(jù)，節(jié)省空間和成本，大家應(yīng)該會(huì)有感觸，就是很多公司會(huì)建立自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)，輸出各種數(shù)據(jù)、圖表和報(bào)告，相當(dāng)于一個(gè)大的數(shù)據(jù)池，但是具體的分析為什么還是要落實(shí)到各個(gè)業(yè)務(wù)線呢，就是因?yàn)閷?shí)際中的東西千差萬(wàn)別，很難用一套既定的方法或模式走太遠(yuǎn)，所以需要結(jié)合各個(gè)業(yè)務(wù)部門對(duì)實(shí)際的客戶需求的理解、對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的理解進(jìn)行再加工。推薦大家可以去看本書(shū)：《痛點(diǎn)》，它是大數(shù)據(jù)分析下的一股清流，專注于小數(shù)據(jù)分析，從小數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)可帶來(lái)什么

人們對(duì)大數(shù)據(jù)的癡迷是可以理解的。畢竟，在現(xiàn)實(shí)生活中，有很多分歧和不同的意見(jiàn)。最有說(shuō)服力的往往是數(shù)據(jù)。冰冰的數(shù)據(jù)往往是非主觀的，它確實(shí)比主觀的觀點(diǎn)更值得信賴，這意味著社會(huì)進(jìn)步已經(jīng)取得了進(jìn)步!但一旦大數(shù)據(jù)(Big data)被夸大或不當(dāng)使用，人們的錯(cuò)誤觀點(diǎn)往往會(huì)加深并進(jìn)一步固化!

大數(shù)據(jù)起著很大的作用，可以給我們帶來(lái)很多好處，但是它并不是萬(wàn)能的，也有很多的局限性，一旦迷信的大數(shù)據(jù)沒(méi)有做認(rèn)真的分析和判斷，往往把這個(gè)偶然的現(xiàn)象當(dāng)作規(guī)律來(lái)處理，這時(shí)你就會(huì)投入大量的資源去分配，教訓(xùn)就會(huì)接踵而至!

大數(shù)據(jù)主要做三件事：了解用戶，了解信息，了解關(guān)系。如果這三件事之間還有一件事要提及的話，那就是所謂的趨勢(shì);還有政府所做的輿論監(jiān)督，它可以監(jiān)測(cè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)和分析人們的活動(dòng)行為。大數(shù)據(jù)最大的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大、種類多，記錄了大量的細(xì)節(jié)、過(guò)程，存儲(chǔ)了各種記錄和信息

但是大數(shù)據(jù)，利用效率較低、質(zhì)量差、內(nèi)容繁雜、占用存儲(chǔ)空間大。大數(shù)據(jù)記錄太多數(shù)據(jù)，不一定都是需要的，有時(shí)重要的信息只占很低比例，這就是質(zhì)量低、利用效率低。大數(shù)據(jù)是人工智能、智慧城市等的基礎(chǔ)，因?yàn)橛写罅繑?shù)據(jù)，得以使人工智能快速訓(xùn)練、從中提取經(jīng)驗(yàn);獲取重要信息、聯(lián)合組網(wǎng)，形成規(guī)模宏大的智慧集群。

大數(shù)據(jù)是中性的，有利有弊。要記錄數(shù)據(jù)、從大量數(shù)據(jù)中、獲取有用的數(shù)據(jù)、篩濾信息、對(duì)有用數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、排序等，需要消耗大量的資源去處理。大數(shù)據(jù)不僅僅指的數(shù)據(jù)體量大，數(shù)據(jù)記錄多。更重要的是數(shù)據(jù)的維度要豐富。如精準(zhǔn)獲客，就需要知道人的年齡，性別，位置變化，消費(fèi)行為，支付數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，維度越豐富，畫(huà)像越精準(zhǔn)，一個(gè)維度就好比一個(gè)像素，像素越高，照片越清晰。

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