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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。

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