第一篇：淺談大數(shù)據(jù)感想

第一次知道大數(shù)據(jù)時(shí)代這個(gè)概念是在大一，本來(lái)以為是很高端深遠(yuǎn)的東西，但是就現(xiàn)在膚淺的認(rèn)識(shí)看，其實(shí)就是我們所處的這個(gè)時(shí)代。所謂大數(shù)據(jù)，無(wú)非就是社會(huì)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)進(jìn)步所導(dǎo)致的一個(gè)必然結(jié)果，尤其是如今這種非結(jié)構(gòu)式的信息膨脹得很快。首先，對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代這本書，由于是譯本我覺(jué)得很多地方讀起來(lái)沒(méi)有邏輯有點(diǎn)難理解。但是這本書最好的一點(diǎn)就是較生活化、通俗化地講述了大數(shù)據(jù)已經(jīng)給我們生活帶來(lái)的變化以及我們還可以利用大數(shù)據(jù)去改變什么。在這本書中，作者強(qiáng)調(diào)了是三個(gè)原則：

一、不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；

二、不是精確性，而是混雜性；

三、不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。

對(duì)于第一點(diǎn)，作者是認(rèn)為小數(shù)據(jù)通過(guò)抽樣能夠獲得更多信息，但隨著各種類型數(shù)據(jù)的不斷增多，海量的數(shù)據(jù)通過(guò)抽樣去獲取信息就沒(méi)有意義了。我覺(jué)得作者不能太過(guò)度強(qiáng)調(diào)全面數(shù)據(jù)，因?yàn)樗吘褂泻芏嗟臈l件限制，比如是否有能達(dá)到的技術(shù)支持，是否經(jīng)濟(jì)，是否合理，所以并不能一味地追求全面數(shù)據(jù)所帶來(lái)的完整信息，至少我認(rèn)為就現(xiàn)在大部分的數(shù)據(jù)調(diào)查來(lái)看，有的時(shí)候還是合適才是最好的。還有一點(diǎn)就是我們?cè)谑占?、分析全面?shù)據(jù)的時(shí)候也在不斷產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，怎么證明這些新數(shù)據(jù)不是我們需要的全面數(shù)據(jù)中的一部分呢。

對(duì)于第二點(diǎn)，作者說(shuō)允許不精確的出現(xiàn)成為了一個(gè)亮點(diǎn)，說(shuō)得來(lái)就跟以前我們收集分析都非常精確一樣，其實(shí)在統(tǒng)計(jì)中提到的置信區(qū)間、顯著性水平這些限制就是一種容錯(cuò)率的概念，也就是說(shuō)我們一直都是允許不精確的。

第三點(diǎn)其實(shí)在講大數(shù)據(jù)帶來(lái)的一個(gè)巨大的顛覆在于，人們可以利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性直接做出決策而不用拘泥于背后的原因。例如沃爾瑪通過(guò)調(diào)查知道“颶風(fēng)的時(shí)候草莓味蛋撻賣得好”，但是我們根本不知道原因到底是為什么，其實(shí)我們也不需要知道，沃爾瑪要做的僅僅是在颶風(fēng)的時(shí)候增加草莓蛋撻的庫(kù)存并且把它擺到顯眼的位置就可以了。所以利用大數(shù)據(jù)我們可以做出很多這樣的精明決策，但是數(shù)據(jù)也逐漸在代替了人做決策，我覺(jué)得人類的思想被徹底挑戰(zhàn)了。我認(rèn)為機(jī)器對(duì)于數(shù)據(jù)的分析體現(xiàn)相關(guān)關(guān)系，而因果關(guān)系則大部分來(lái)自于人為的想法，作者在書中前面部分說(shuō)到“真正的革命并不在于分析數(shù)據(jù)的機(jī)器，而在于數(shù)據(jù)本身和我們?nèi)绾芜\(yùn)用數(shù)據(jù)”，所以重點(diǎn)是人類的思想和人類的運(yùn)用。我覺(jué)得這一點(diǎn)上作者講得有點(diǎn)前后矛盾。這么多年來(lái)，人類一直都在靠因果關(guān)系來(lái)理解和審視世界，而且事實(shí)也證明這沒(méi)錯(cuò)，其實(shí)一旦有人的思維在就是不可能避免因果關(guān)系的出現(xiàn)，我覺(jué)得如果太強(qiáng)調(diào)相關(guān)關(guān)系就少了點(diǎn)人文情懷了。

這本書中作者說(shuō)大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測(cè)，我覺(jué)得這才是最關(guān)鍵的，因此不用太在意作者所提過(guò)的那三個(gè)原則，我們知道能用大數(shù)據(jù)去做什么才更應(yīng)該被在意，畢竟數(shù)據(jù)的使用者是我們。作者說(shuō)量變引起質(zhì)變，正因?yàn)橛蓄A(yù)測(cè)，我們就能預(yù)知未知的，就能相對(duì)清晰地了解這種質(zhì)變到底是什么，這也是大數(shù)據(jù)賦予我們的權(quán)利。因此我們可以利用大數(shù)據(jù)提前知道人們所需要的而去進(jìn)行改變，這應(yīng)該也是生活與人本身契合度越來(lái)越高，人們覺(jué)得生活越來(lái)越方便的原因之一。大數(shù)據(jù)帶來(lái)的究竟是信號(hào)還是噪音，我覺(jué)得預(yù)測(cè)結(jié)果是最能夠用來(lái)反映的證據(jù)。盡管貝葉斯定理在預(yù)測(cè)方面已有非常高的成功率，但作者還是反復(fù)強(qiáng)調(diào)預(yù)測(cè)的困難性。如何保證收集信息的準(zhǔn)確性？如何構(gòu)建合適的數(shù)學(xué)模型和工具？又如何克服預(yù)測(cè)過(guò)程中的私人因素？即使是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些同樣會(huì)造成預(yù)測(cè)偏差。但不可否認(rèn)，預(yù)測(cè)已經(jīng)完全影響到我們的生活。比如人的消費(fèi)行為預(yù)測(cè)，電影的票房預(yù)測(cè)，離職風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等等。但大數(shù)據(jù)時(shí)代最無(wú)法避免的就是隱私泄露，預(yù)測(cè)同樣是泄密的源頭。比如婚外情預(yù)測(cè)，死亡預(yù)測(cè)等，它很有可能會(huì)對(duì)生活造成不好的影響。所以科技與知識(shí)都是有兩面性的，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，隱私權(quán)的基本問(wèn)題也應(yīng)該重新被審視，各種法律也應(yīng)該相應(yīng)被完善。我們需要發(fā)展但也不應(yīng)該完全由數(shù)據(jù)推著我們發(fā)展，社會(huì)的發(fā)展依然需要人類文明作為基礎(chǔ)。

第二篇：數(shù)據(jù)分析課程感想

數(shù)據(jù)分析課程感想

——XXXX級(jí)XX學(xué)院XX班XXXXXXXXXXX 接觸數(shù)據(jù)分析是從大學(xué)的計(jì)算機(jī)課上開始，但是了解得很少，于是在選修課上進(jìn)一步學(xué)習(xí)。通過(guò)學(xué)習(xí)我了解到數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。確實(shí)在課堂上我們也是主要通過(guò)看老師計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分析軟件操作來(lái)學(xué)習(xí)，所以可以知道計(jì)算機(jī)的應(yīng)用給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新鮮血液，使得數(shù)據(jù)分析更具有操作性和實(shí)用性，在很大程度上方便了對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析。

在課程上我們主要學(xué)習(xí)了運(yùn)用數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，比如插入表格，數(shù)據(jù)排列，數(shù)據(jù)分類等等。通過(guò)這些學(xué)習(xí)首先我們掌握的是對(duì)OFFICE軟件的一些基礎(chǔ)應(yīng)用，比如合并單元格，插入各類數(shù)據(jù)表格，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速排序等。這些技能不僅對(duì)于數(shù)據(jù)分析很有用，在以后的日常工作中，也可以幫助我們，因?yàn)樵诂F(xiàn)代社會(huì)，熟練掌握計(jì)算機(jī)已經(jīng)是每個(gè)合格辦公人員的基本技能，而這些可以使我們繁重的文件數(shù)據(jù)處理工作更加輕松和得心應(yīng)手。

雖然在上課時(shí)看老師操作有時(shí)會(huì)覺(jué)得很難，但是一旦掌握會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析十分有用。在以后工作中，特別是營(yíng)銷工作中，可以發(fā)揮重要作用，比如，在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，以提升有效性。一個(gè)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定市場(chǎng)動(dòng)向，從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計(jì)劃。而這些如果不使用數(shù)據(jù)分析，那么工作人員可能就要被掩埋在龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)中了。尤其在如今大數(shù)據(jù)時(shí)代，行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)都充分利用大數(shù)據(jù)分析，從而找到顧客偏好和新的營(yíng)銷熱點(diǎn)，因此數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。

數(shù)據(jù)分析過(guò)程的主要活動(dòng)由識(shí)別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)并改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的有效性組成。以公司進(jìn)行顧客喜好數(shù)據(jù)分析為例。首先要確定收集哪些有效數(shù)據(jù)，比如顧客對(duì)產(chǎn)品的滿意度，顧客的年齡，然后是確定收集數(shù)據(jù)的途徑和實(shí)施方案。比如發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，開展網(wǎng)上問(wèn)卷，電話訪問(wèn)，信件郵寄，等等。之后是對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這個(gè)環(huán)節(jié)就是我們課堂上主要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法，比如對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)等。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析可以得出顧客對(duì)于產(chǎn)品的滿意度，和產(chǎn)品改進(jìn)方向，當(dāng)然在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中也許因?yàn)槟Ｐ瓦x擇和操作問(wèn)題等出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析偏差，所以最后還要對(duì)數(shù)據(jù)分析過(guò)程和結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)完善。

數(shù)據(jù)分析對(duì)于工作和生活有很大的便利性和必要性，所以我會(huì)在以后的生活學(xué)習(xí)中多多留心，爭(zhēng)取掌握更多數(shù)據(jù)分析技能。

第三篇：對(duì)大數(shù)據(jù)的感想的論文

大數(shù)據(jù)對(duì)我生活的影響

打開百度搜索引擎，輸入“大數(shù)據(jù)”，在下拉選項(xiàng)中選擇，百度百科給出了這樣的解釋：“大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)”。很明顯，定義有些讓人捉摸不清，但很多東西就是這樣，已經(jīng)融入我們的生活的東西，需要一些高度概括，這也是大數(shù)據(jù)的一個(gè)方面，在經(jīng)過(guò)了長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展和變化后，“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念也被人們所認(rèn)識(shí)和傳遞。大數(shù)據(jù)就是這樣，無(wú)聲的正在融入我們的生活。

在形式與政策課中，老師為我們上了一堂生趣的課，打開了我們對(duì)于大數(shù)據(jù)認(rèn)知的大門。記得在課堂上，老師舉了一個(gè)例子：假定在大數(shù)據(jù)下，一個(gè)人在訂外賣，僅憑該人的會(huì)員卡號(hào)，電話那頭的員工（人工智能）就給出了一系列最好的建議，使資源得以高效利用。然后，在介紹物理存儲(chǔ)的單位中，從k到z，在一系列的數(shù)據(jù)中，我感受到了大數(shù)據(jù)使用的未來(lái)廣泛性。細(xì)思來(lái)，原來(lái)大數(shù)據(jù)已經(jīng)在我們生活的方方面面發(fā)展，打開手機(jī)，我們的手機(jī)就是一個(gè)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生點(diǎn)，千萬(wàn)個(gè)人的活動(dòng)，就成了一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生體。打開電腦，我們的瀏覽器，由于我們對(duì)同一個(gè)網(wǎng)站的反復(fù)點(diǎn)開，信息就錄入了電腦；手機(jī)中的各種APP，比如美團(tuán)，錄入信息，就會(huì)給我一些建議。而這些信息匯集起來(lái)，整理，就會(huì)形成一個(gè)巨大的高效工廠，從而給我們?nèi)缤懊婺莻€(gè)故事中的體驗(yàn)，這就是未來(lái)的一個(gè)發(fā)展方向。當(dāng)然，發(fā)展的過(guò)程中，也會(huì)有許多的弊端。信息會(huì)流入到可供使用的地方，同樣也會(huì)落入到用心不良的人的手中。信息的保護(hù)同樣也是一個(gè)問(wèn)題。在使用過(guò)程中，我們也要學(xué)會(huì)保護(hù)自己的信息，起碼在力所能及的范圍內(nèi)。每個(gè)時(shí)期發(fā)展雖有各自的特色，但經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的歷史發(fā)展，人類社會(huì)發(fā)展的一般規(guī)律和一些永久不變的規(guī)律不會(huì)改變。所以在面對(duì)大數(shù)據(jù)的浪潮中，我們只能接受并隨之進(jìn)步，這樣才能不會(huì)在浪潮中被淹沒(méi)。大數(shù)據(jù)其實(shí)也是科技的進(jìn)步，自從電腦和手機(jī)的不斷進(jìn)步，針對(duì)這些的東西在不斷深化發(fā)展，由此推動(dòng)了一次又一次的革命，這次的革命也是信息革命，雖然在普及過(guò)程中，有一些反對(duì)的聲音，比如人們開始對(duì)網(wǎng)絡(luò)過(guò)度依賴，但這是科技的發(fā)展，這些弊端是可以不斷被削弱的，我們?cè)谌粘Ｉ钪?，大多?shù)人已離不開它們了，我們?cè)谑褂弥杏卸?，同時(shí)，在有限的地方留下數(shù)據(jù)，這便是一種推動(dòng)，同時(shí)帶著一些樂(lè)觀與健康的態(tài)度對(duì)待這種發(fā)展，不必過(guò)于推崇，也不要刻意抵制，我想，這樣就是對(duì)新世紀(jì)的一種推動(dòng)。大數(shù)據(jù)將對(duì)我們的生活帶來(lái)更多的便利，變化，讓我們一起迎接一場(chǎng)的新革命吧。

第四篇：大數(shù)據(jù)之感想[小編推薦]

《大數(shù)據(jù)》讀后感想：

首先，本書大體上都是在講美國(guó)政府在各社會(huì)團(tuán)體不斷“爭(zhēng)取”權(quán)利、三權(quán)分立制度的制衡下，一步步將信息公開的歷程。以及數(shù)據(jù)對(duì)美國(guó)政治所產(chǎn)生的影響，美國(guó)政府如何保護(hù)公民隱私等等。其實(shí)真正涉及到企業(yè)如何變得更加“智能”，唯有第四章講得非常詳細(xì)。先來(lái)看一下完整的商務(wù)智能流程：

1、通過(guò)各種來(lái)源的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，使用ELT（提取、轉(zhuǎn)換、加載）工具，對(duì)來(lái)自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)以統(tǒng)一格式進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成進(jìn)入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

2、鎖定目標(biāo)數(shù)據(jù)后進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析。通過(guò)不同的分析角度進(jìn)行多維分析，這樣用戶可以隨時(shí)創(chuàng)建自己需要的報(bào)表，開發(fā)人員只要在后臺(tái)為用戶創(chuàng)建構(gòu)建多維的數(shù)據(jù)立方體模型，用戶就可以直接在前端的各個(gè)維度之間進(jìn)行切換，從不同的維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。從而獲得更加全面的、動(dòng)態(tài)的的分析結(jié)果。

3、進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。就是從海量數(shù)據(jù)中，挖掘出具有價(jià)值的數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘其

一、可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的歷史規(guī)律，對(duì)過(guò)去進(jìn)行總結(jié)。其

二、可以根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。企業(yè)可以根據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)未來(lái)行情趨勢(shì)做出預(yù)判，并作出相關(guān)決策。

4、數(shù)據(jù)可視化，我想任何人看到一推數(shù)據(jù)，就會(huì)感到很頭疼。當(dāng)然也很不直觀，到底企業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)相比往年是好是壞去做對(duì)比也會(huì)很麻煩。使用各種圖表、三維地圖、動(dòng)態(tài)模擬以及相關(guān)的動(dòng)畫技術(shù)是原本枯燥乏味的數(shù)據(jù)，變得生動(dòng)起來(lái)。數(shù)據(jù)可視化把數(shù)據(jù)以更加直觀的形態(tài)展現(xiàn)出來(lái)，使人們對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)做到一目了然。

5、通過(guò)上面幾步我們就把原先毫無(wú)價(jià)值的數(shù)據(jù)，變成了信息，最后演變?yōu)橹R(shí)。

其次，我們微動(dòng)天下應(yīng)該考慮的：

1、是否有必要建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？當(dāng)然我這個(gè)問(wèn)題我也在線上向IBM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的人員詢問(wèn)過(guò)。要考慮的有兩個(gè)因素:其

一、數(shù)據(jù)量的級(jí)別，其

二、對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的程度。

一、數(shù)據(jù)量。采集器實(shí)時(shí)都對(duì)新聞、論壇、博客、微博在進(jìn)行采集，當(dāng)然如果說(shuō)一年的數(shù)據(jù)量不算大的話，亦或者寧波本地的數(shù)據(jù)量也沒(méi)那么大的話。公司假設(shè)幾年后、幾十年后業(yè)務(wù)量增大了，做到了浙江省乃至全國(guó)的時(shí)候。那個(gè)時(shí)候的數(shù)據(jù)量我想應(yīng)該是非常的龐大了。

二、對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的程度，當(dāng)然有關(guān)公司涉及的更多。不過(guò)有時(shí)候那些公司做得僅僅是從采集的數(shù)據(jù)那里通過(guò)篩選，將相關(guān)信息發(fā)送給相關(guān)的客戶。個(gè)人覺(jué)得這個(gè)價(jià)值應(yīng)該被放大，通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘?qū)^(guò)去的規(guī)律進(jìn)行總結(jié)，對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)。如固特異輪胎，根據(jù)往年的數(shù)據(jù)總結(jié)出某款輪胎某地以及在哪個(gè)時(shí)間段銷量最大，然后第二年可以根據(jù)這個(gè)數(shù)據(jù)，制造商可以提前對(duì)該型號(hào)輪胎進(jìn)行大量備貨以備不時(shí)之需。通過(guò)挖掘在特定的時(shí)間段，哪幾種商品捆綁銷售會(huì)得到更好的銷量等等。當(dāng)然數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理中的決策制定。個(gè)人覺(jué)得對(duì)公司領(lǐng)導(dǎo)層做出正確決策有很大的指導(dǎo)作用。

2、公司應(yīng)該加大數(shù)據(jù)挖掘能力。公司在招聘往里面招聘的所謂數(shù)據(jù)分析師，只不過(guò)是用來(lái)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的。真正意義上面的數(shù)據(jù)分析師很是匱乏?，F(xiàn)在客戶大多希望的是能夠給本企業(yè)決策有指導(dǎo)性意義的報(bào)告、或者建議。這就需要我們通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)出未來(lái)趨勢(shì)，即預(yù)測(cè)性分析。這樣無(wú)論在產(chǎn)品推廣，以及在本品牌忠誠(chéng)度上都會(huì)有一定的保障。

3、是否能通過(guò)聯(lián)機(jī)分析處理將數(shù)據(jù)從各個(gè)角度、不同緯度展現(xiàn)出來(lái)。例如對(duì)銷售數(shù)據(jù)的分析，時(shí)間周期是一個(gè)維度，產(chǎn)品類別、分銷渠道、地理分布、客戶群類也分別是一個(gè)維度。一旦多維數(shù)據(jù)模型建立完成，用戶可以快速地從各個(gè)分析角度獲取數(shù)據(jù)，也能動(dòng)態(tài)的在各個(gè)角度之間切換或者進(jìn)行多角度綜合分析。

4、數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)上需要強(qiáng)化。相關(guān)系統(tǒng)是直接給客戶進(jìn)行操作使用的，但我們所生成報(bào)告里面的統(tǒng)計(jì)圖、走勢(shì)圖還不能很直觀的展現(xiàn)給客戶。這個(gè)對(duì)于客戶體驗(yàn)來(lái)說(shuō)是非常致命的，因?yàn)橐坏┎荒苤庇^的體現(xiàn)數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來(lái)的狀態(tài)，客戶就不能對(duì)其決策做出準(zhǔn)確的判斷。進(jìn)一步導(dǎo)致客戶對(duì)我們忠誠(chéng)度的降低。

第五篇：談學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的感想

大數(shù)據(jù)，你我共同擁有

大數(shù)據(jù)的意義是由人類日益普及的網(wǎng)絡(luò)行為所伴生的，受到相關(guān)部門、企業(yè)采集的，蘊(yùn)含數(shù)據(jù)生產(chǎn)者真實(shí)意圖、喜好的，非傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)和意義的數(shù)據(jù)。2013年5月10日，阿里巴巴集團(tuán)董事局主席馬云在淘寶十周年晚會(huì)上，將卸任阿里集團(tuán)CEO的職位，并在晚會(huì)上做卸任前的演講，馬云說(shuō)，大家還沒(méi)搞清PC時(shí)代的時(shí)候，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)了，還沒(méi)搞清移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候，大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)了。

從海量數(shù)據(jù)中“提純”出有用的信息，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力而言也是巨大的挑戰(zhàn)。在經(jīng)歷了幾年的批判、質(zhì)疑、討論、炒作之后，大數(shù)據(jù)終于迎來(lái)了屬于它的時(shí)代。2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動(dòng)大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”上升為國(guó)家戰(zhàn)略。奧巴馬政府甚至將大數(shù)據(jù)定義為“未來(lái)的新石油”。

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，有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云?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(lái)了，通過(guò)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。

大多數(shù)傳統(tǒng)BI工具都受到以下兩個(gè)方面的局限：

首先，它們都是“預(yù)設(shè)-抓取”工具，由分析師預(yù)先確定收集什么數(shù)據(jù)用于分析。

其次，它們都專注于報(bào)告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我們知道問(wèn)題是什么，然后去找答案。（而大數(shù)據(jù)會(huì)給而大數(shù)據(jù)會(huì)給出一些未知的未知，也就是你沒(méi)有想到的一些問(wèn)題的結(jié)果）。傳統(tǒng)BI工具主要用于企業(yè)運(yùn)營(yíng)，側(cè)重于成本控制和計(jì)劃執(zhí)行報(bào)告。而大數(shù)據(jù)技術(shù)最主要的功能/應(yīng)用是ETL（Extract、Transform、Load）。將近80%的Hadoop應(yīng)用都與ETL有關(guān)，例如在導(dǎo)入Vertica這樣的分析數(shù)據(jù)庫(kù)之前對(duì)日志文件或傳感器數(shù)據(jù)的處理。

今天計(jì)算和存儲(chǔ)硬件變得非常便宜，配合大量的開源大數(shù)據(jù)工具，人們可以非?！吧莩蕖钡叵茸ト〈罅繑?shù)據(jù)再考慮分析命題?？梢哉f(shuō)，低廉的計(jì)算資源正在改變我們使用數(shù)據(jù)的方式。

此外，處理性能的大幅提高（例如內(nèi)存計(jì)算）使得實(shí)時(shí)互動(dòng)分析更加容易實(shí)現(xiàn)，而“實(shí)時(shí)”和“預(yù)測(cè)”將BI帶到了一個(gè)新的境界――未知的未知。這也是大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)BI之間最大的區(qū)別。

今天的大數(shù)據(jù)技術(shù)還處于戰(zhàn)國(guó)時(shí)期，未來(lái)幾年，隨著企業(yè)間的兼并和新產(chǎn)品的不斷推出，BI廠商們將能推出完善的，讓CEO感到滿意的“大數(shù)據(jù)套件”，但這并不意味著企業(yè)IT經(jīng)理們的工作將受到威脅。因?yàn)檎缭朴?jì)算在理想和現(xiàn)實(shí)間達(dá)成妥協(xié)一樣，大數(shù)據(jù)也會(huì)經(jīng)歷類似的發(fā)展過(guò)程。傳統(tǒng)的BI工具將與大數(shù)據(jù)分析并存。公共服務(wù)大數(shù)據(jù)另外一個(gè)重大的應(yīng)用領(lǐng)域是社會(huì)和政府。如今，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)能夠預(yù)測(cè)疾病暴發(fā)、理解交通模型并改善教育。

今天，城市正面臨預(yù)算超支、基礎(chǔ)設(shè)施難題以及從農(nóng)村和郊區(qū)涌入的大量人口。這些都是非常緊迫的問(wèn)題，而城市，也正是大數(shù)據(jù)計(jì)劃的絕佳實(shí)驗(yàn)室。

以紐約這樣的大都市為例，政府公共數(shù)據(jù)公開化、以及市民生活的高度數(shù)字化（購(gòu)物、交通、醫(yī)療等）等都是大數(shù)據(jù)分析的理想對(duì)象。

客觀的市政數(shù)據(jù)，是消除爭(zhēng)端，維系公民社會(huì)的最佳紐帶。當(dāng)然，前提是讓公民能夠訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)。蘋果的Siri和谷歌的Google Now都具備成為個(gè)人化助理的潛力。當(dāng)然，我們還需要更多的產(chǎn)品和技術(shù)讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更容易被公眾理解和接受（數(shù)據(jù)可視化）。此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha這樣的人工智能技術(shù)還能實(shí)現(xiàn)與用戶的互動(dòng)。

今天，智能手機(jī)（以及Twitter等社交網(wǎng)絡(luò)）的普及讓人類社會(huì)首次實(shí)現(xiàn)了公民的聯(lián)網(wǎng)。應(yīng)用程序商店實(shí)時(shí)上已經(jīng)打通了政府和公民之間的應(yīng)用層面的通道。伴隨著各國(guó)政務(wù)的數(shù)字化進(jìn)程，以及政務(wù)數(shù)據(jù)的透明化，公民將能準(zhǔn)確了解政府的運(yùn)作效率。這是不可逆轉(zhuǎn)的歷史潮流，同時(shí)也是大數(shù)據(jù)最具潛力的應(yīng)用領(lǐng)域之一。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)與在線營(yíng)銷交織在一起，其應(yīng)用可以分為兩大類：

首先，從線上到線下。配備了NFC近場(chǎng)通訊技術(shù)的智能手機(jī)和基于位置的簽到正在成為營(yíng)銷人員的最新利器。他們將能跟蹤商場(chǎng)人流，把在線零售的分析優(yōu)化應(yīng)用于線下。

其次，數(shù)據(jù)分析工具將更加容易使用（面向中小企業(yè)應(yīng)用的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)非?；鸨?，中小企業(yè)也許沒(méi)有BI平臺(tái)，但他們都有平板電腦和智能手機(jī)，移動(dòng)版客戶智能分析將會(huì)改變企業(yè)使用營(yíng)銷工具的方式。

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，它將在眾多領(lǐng)域掀起變革的巨浪。但我們要冷靜的看到，大數(shù)據(jù)的核心在于為客戶挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)值，而不是軟硬件的堆砌。因此，針對(duì)不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式、商業(yè)模式研究將是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵。我們相信，在國(guó)家的統(tǒng)籌規(guī)劃與支持下，通過(guò)各地方政府因地制宜制定大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略，通過(guò)國(guó)內(nèi)外IT龍頭企業(yè)以及眾多創(chuàng)新企業(yè)的積極參與，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展前景十分廣闊。