大数据

什么是大数据?

大数据是大量的信息。作为一个练习,大数据分析指收集、分析和使用极端数量的数据，以获得科学见解或商业优势。

为什么大数据很重要?

大数据将所有公司自然积累的信息转化为资产。学习如何利用大数据可以帮助您的业务发展，使您能够作出更明智和准确的决定，有效地分析以前的错误，并比您的竞争对手更快地适应新的需求。

利用这种方法可以获得的主要好处包括:

• 科学决策;
• 通过精确的个性化，提高客户满意度;
• 彻底分析你的策略的有效性;
• 发现新的潜在收入来源;
• 作业效率显著提高，降低了作业成本;和
• 高质量的最终产品。

主要大数据术语

你应该熟悉的主要大数据术语包括:

• 分析:从原始数据中得出典型的可操作的见解和模式的实践;
• 预测分析:用来分析以前的事件并根据它们产生预测的实践;
• 描述性分析:与预测分析不同，这种做法只是简单地描述以前发生的事情。例如，这类应用程序可以将你的每月支出分类，而不提供任何建议;
• 云计算:使用多个服务器，而不是在本地计算一切;
• 黑暗的数据:公司收集但从不使用或计划使用的信息池;
• 算法:给计算机执行某一目标的指令序列;
• 集群:确定几个元素的相似性质，并将这些元素组合在一起;
• 数据科学:研究如何从数据中获得实用价值的科学领域;
• 机器学习:一种方法，力求使计算机在没有明确编程的情况下执行某些计算;
• 结构化和非结构化数据:结构化数据(温度、速度、增长率等)可以排列成表格，非结构化数据(视频、邮件、推文、图片等)需要经过处理才能适应;
• 数据集:数据条目的集合;
• 数据挖掘:一种在任何数据集中使用统计学、机器学习和人工智能来寻找模式(不一定是可行的)的实践;
• NoSQL:一种用于保存和操作大量数据的数据库格式;
• Python和R:用于数据科学的两种最流行的编程语言;
• 可视化:为分析和方便而创建可视化数据表示(图形、图表等)的实践。

如何使用大数据?

大数据的应用程序广泛应用于各个领域，从医疗保健和软件开发到零售和娱乐。

企业使用大数据最普遍的方式包括:

• 个性化的广告;
• 更好的目标;
• 在医疗保健领域，使用来自可穿戴设备的数据来监控用户的状况;
• 更快、更有帮助的技术支持响应;
• 通过聊天机器人和电子邮件模板实现通信自动化;
• 加强质量和符合性控制;
• 根据员工的表现分配项目，激励表现不佳的员工，并挑战表现最好的员工以保持他们的兴趣;
• 自动生成报告，并在发现不一致时发送警报;
• 优化企业技术绩效;和
• 加强安全。

大数据的例子

大数据的几个例子:

• Facebook帖子、Instagram图片和其他社交媒体内容;
• 客户的姓名、联系方式和以前的购买记录;
• 来自证券交易所的交易数据;
• 飞机发动机的温度、磨损和其他性能数据;
• 包含病人医疗记录和处方的数据库;
• 用于开发自动驾驶汽车机器学习模型的道路图像;
• 有关特定地点每天登记的特定疾病病例数的统计数字。