大数据竟比你更加了解自己?
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原理很简单——如果你认识楼下奶茶店的店员,而你每次都点半糖奶茶,他会在看到你的时候会问:还是老样子?
购物网站的原理是一样的,不过他们用到了更精密的算法,能够更加精准的为你推送你可能感兴趣的内容。更精密的算法,能够更加精准的为你推送你可能感兴趣的内容。
当你不知道自己想要听什么歌曲时候,不如交给音乐播放软件吧,它可以给您答案,大数据不会撒谎,有时候它可能比你更加了解自己。
那有人会问:大数据的应用是否仅限于互联网行业呢?
答案很明显:不是的。
大数据的应用比你想象中要广泛,大数据未来会渗透在各个领域当中,而数据挖掘的深度也会逐步加深,数据分析的精准程度会越来越高。
那么今天我们从专业角度分析一下,到底什么是大数据?
先说什么样的数据才是大数据,IBM公司对于大数据有一套著名的5V理论:
Volume(大量)Velocity(高速)Variety(多样性)Value(价值)Veracity(真实性)
简单的说,就是数据规模达到海量级、极快的速度流转、数据类型和来源多种多样、价值密度低而且能够反映事物真实性的数据就是大数据。
这么说可能还是不太清楚,我们来类比感受一下:
计算机存储单位从小到大依次是:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB
它们相邻之间按照进率1024(210)来计算,在现阶段的TB时代,1TB的硬盘标准重量是670g。
1NB=260TB=1,152,921,504,606,846,976TB
也就是这么多个1TB硬盘,总重量约为77245740809万吨,目前运载量为56万吨的诺克·耐维斯号(KnockNevis)巨型海轮如果运输储存1NB数据的硬盘,最少也要来回拉1,379,388,229次(约14亿次)才能将这些数据运到目的地,估计1000个诺克·耐维斯号都要报销。
诺克·耐维斯号(KnockNevis)巨型海轮
再列举一个离我们生活很贴近的,大家每天都会听歌曲吧?假设手机播放MP3的编码速度为1MB/min,而1首歌的平均时长为4min,那么1PB歌曲可以连续播放2000年!
智库百科对大数据分析的定义仅有一句话:大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。其实数据量大必然避不开数据“鱼龙混杂”这一困扰,多而杂乱,各式各样的数据格式糅杂在一起(数据可能是文字、视频、图片)类型多元。如果我们什么都不做,只任由这么多数据堆砌在那里,就什么价值也没有,数据多但价值少,需要怎么办呢?——分析
我们通过不同领域的大数据分析应用来更好地理解:
大数据分析在金融行业的应用
金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业,证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析,通过对数据的监控和分析,有效规避风险。
金融行业面临的行业挑战有很多,证券欺诈预警,超高金融分析,信用卡欺诈和企业信用风险等一系列数据风险挑战,行业内面临的种种问题,都需要大数据发挥其预测的核心功能,有效规避风险。
诺克·耐维斯号(KnockNevis)巨型海轮
大数据分析在娱乐媒体的运用
大数据行业在各个行业都有涉足,举一个简单的例子,通过社交媒体明星粉丝数量分析和行业内新闻动态,可以预测影视视频的播放量和受喜爱程度;通过智能产品的点击数量和浏览量,可以推测用户的个性偏好,并且推荐其喜爱的产品。
大火的美剧《纸牌屋》,通过大数据分析,选取适合网友的视频偏好和明星选择,造成轰动的播放量。大数据在社交媒体和娱乐行业的大数据分析,一部分也在引导观众和粉丝,让其为娱乐产业消费。
美剧《纸牌屋》第六季剧照
大数据分析在医疗行业的运用
iPhone用户手机上都有这个功能,通过健康APP里的健康步数统计和锻炼情况,为你记录你的健康状况,并且预测可能发生的疾病,这就是在运用大数据技术,通过一系列的记录分析,预测可能要发生的事情并且及时解决。医疗行业可以通过用户的身体情况和大量病例数据,分析提高医疗行业的监控力度,并且进行有效检测,降低用户的患病率。
数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读,人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以,无论是“传统数据分析”,还是“大数据分析”,均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理,得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的,区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。
第二、在对统计学知识的使用重心上,两者存在较大的不同。
“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据(不是抽样数据),设计统计方案,得到兼具细致和置信的统计结论。
第三、机器学习模型的关系上,两者有着本质差别。
“传统数据分析”在大部分时候,只是将机器学习模型当黑盒工具来辅助分析数据。而“大数据分析”,更多时候是两者的紧密结合,大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评,后续基于此来升级产品。在大数据分析的场景中,数据分析往往是数据建模的前奏,数据建模是数据分析的成果。
大数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色,也给我们的生活带来巨大的便利,希望通过此次分享,你能对大数据有更加深入的了解。
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