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大數據 價值何在（3）_數據分析師
2014-12-11
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大數據 價值何在（3）_數據分析師


如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放

　　陳建利：只有當我們能夠提出正確的問題，數據才是有用的。所以，更多的相關數據將會幫助我們，但也可以肯定的是，如果對數據沒有良好的分析、處理，那么大數據也沒有幫助。

　　吳輔世：如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放。如果不能及時有效處理，大數據的堆積和極速變化帶來的后果將是我們無法掌控的， 它可能會為人類的生存、生活埋下隱患。不過，我相信2013 年是大數據蓬勃發展的一年，2013 年也應該是大數據真正進入大分析的一年。

　　除了大分析的新技術，企業還需要新人才。大數據時代對分析人才例如數據科學家的需求將激增，盡早開始人才儲備也是企業穩步發展的優勢之一?！　?/span>

　　肯尼思·丘基爾：大數據建立在統計學基礎上。在大數據時代，統計分析更加重要，但它與統計方法又有許多不同。

　　在傳統統計學中，我們所做的是試圖通過最小量的樣本觀測來發現規律。由于數據的采集、儲存和分析的成本高，因此人們只能采用抽樣的方法。而在大數據時代，我們收集所有的數據，至少是與我們所研究的現象相關的所有可獲得的數據，這是傳統抽樣方法做不到的。

　　另一個不同是， 在統計學中我們進行分析時，考慮的是與研究對象具有內在關系的因素。例如，分析一個借款者的信用狀況，我們可能考慮若干個指標，據此判斷他是否會按時還款。

　　大數據時代， 我們需要把一些具有非內在關系的信息考慮進來，比如借款人的頭發顏色、其所使用的網絡瀏覽器、打字時是全部用大寫還是小寫字母或者按照正常的拼寫格式。美國一家金融分析機構就用到這方面的信息來預測顧客是否會按時還款。也就是說， 我們用到了外在的信息，但這些是具有相關性的信息。


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