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大數據下數據分析方式的改變?_數據分析師
2014-12-04
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大數據下數據分析方式的改變

隨著大數據的發展，世界各地每時每刻都在產生海量的數據，這些數據不再是我們以往可以通過人工或者通過抽樣來確定其意義的。大數據時代的到來，一方面帶來了海量的數據，另一方面帶來了對這些數據進行分析處理的方式。其中CDA數據分析師官網培訓的數據分析師在這方面做的非常好。

面對大數據，傳統的“樣本數據“可能不再使用，由于大數據分析處理技術的出現，使得人們對“全量數據”的處理變得簡易可行。大數據時代，帶來了從“樣本數據”到“全量數據”的轉變。企業通過使用數據公司的數據分析工具，采樣分析的精確性隨著采樣隨機性的增加而大幅提高，但與樣本數量的增加關系不大。隨機樣本的基礎是采樣的絕對隨機性，隨機樣本帶給我們的只能是事先預設問題的答案。這種缺乏延展性的結果，無疑會使我們錯失更多的問題。

全球大數據的發展還處于起始階段，理論展望尚多于實踐探索。與借成熟技術積累推動應用模式創新的云計算、物聯網、移動互聯網等領域不同，大數據領域的技術尚未完全成熟，在多源異構信息融合、大規模數據智能清洗、大規模異構數據并行挖掘、大規模異構數據在線分析處理、大規模數據可視化等技術領域還需要做大量研究創新工作，尤其是決定大數據應用能力高低的人工智能技術尚未取得革命性突破，將在一定時間內限制大數據的深度應用。這種背景下，對大數據的發展必須從基礎做起，注重核心關鍵技術創新與應用模式創新的協同并進。


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