大數據在互聯網時代是敵是友_數據分析師培訓

在互聯網時代，數據是企業分析市場與選擇企業戰略的基礎。由于互聯網技術的發展，信息容量以幾何級的速度增長，而各種相關收集數據的工具和各大網站自身在提供網絡服務時順帶收集數據的技術也更加完善。使得各大企業收集數據更有時效性和快速性，然而網絡是把雙刃劍，在互聯網時代，大數據是敵是友？
          數據是研究的“生命之血”，現在對商業和工業來說，也同等重要。傳感器網絡等技術能夠讓我們以驚人的速度收集海量數據，這種數據的收集通常以非常復雜的方式進行。
         從大數據集中提取信息的過程通常被稱之為“數據挖掘”，整個過程就像從廢料中搜尋寶貴的礦石。這種數據挖掘和分析能夠讓公司獲得巨大優勢，幫助他們更好地滿足消費者的需求。
         例如，百度在提供搜索服務的同時也在收集用戶的信息，針對單個用戶每天搜索的信息量即時推送相關搜索信息，實現精準化營銷。但另一方面我們可以想象，我們每天獲取的是相類似的信息，用戶體驗的提升方面一般比較差，面對海量信息陷入了一種搜索疲勞的狀態。
         然而信息的追求是滯后的且是相對真實的，它會受到客觀技術條件和用戶主觀想象的偏差，所以，所有測量都存在不確定性或者實驗誤差。數據收集是一項昂貴的業務，所研發的相關工具允許實驗人員以一種能夠有效收集數據并在考慮不確定性情況下對數據進行分析的方式設計他們的實驗。大數據世界發生的變化帶來了研究和工業應用方面一系列新的可能性。直到最近，質量檢驗員在監視一條非紡織織物的生產線時還不得不停止生產，剪下一點檢驗抗張強度和孔隙率等性能?，F在，質量檢驗員可以借助攝像頭拍攝連續視頻，而后利用相關算法對視頻數據進行分析，檢驗這些參數。與少量數據相比，采用大數據技術對織物品質進行評估無疑擁有更大優勢，在更大程度上確保產品質量。
         大數據分析就是要鉆進消費者的腦袋，了解他們的想法，以更好地滿足他們的需要。
       亞馬遜和谷歌等信息服務提供商依靠先進的算法對大數據進行分析，例如根據消費者過去的購買行為準確預測圖書、DVD等產品的銷售前景。有效利用大數據的公司能夠從中受益，做出正確的重要商業決策。也就是說，不擁抱大數據革命的公司可能品嘗苦果。
        大數據革命的受益者不僅僅是大公司。借助于獲取和分析海量數據的能力，醫療衛生、環境保護、交通管理和很多科學研究領域都能成為受益者。醫療領域出現一門名為“生物信息學”的新學科。生物信息學技術允許研究人員在越發清晰的人類基因組圖譜中搜尋，確定與特定基因構成和疾病有關的形態。在所謂的生物標記中鎖定有害形態有助于醫生更早預測疾病的產生，進而更早地采取對策，防止疾病形成。從這個意義上說，大數據技術能夠扮演生命拯救者的角色。
       不過，分析和利用大數據也存在自身問題。大數據分析需要采用嚴格的統計學方式，但分析技術的進步速度并沒有跟上“數據海嘯”的增長速度。對大數據的分析可能產生徒有其表的結果，例如亞馬遜通過大數據分析認為你可能對一本書感興趣，而實際情況卻是，你對這本書沒有絲毫興趣。
如果僅限于此，問題也不是特別嚴重，但是，當類似這樣具有欺騙性的聯系導致不恰當的醫療診斷或信貸限制，或者一種算法錯誤地將你的電話或者網上活動與恐怖主義聯系在一起，那就真的是個問題了。
     對于大數據的使用，發起者應負起責任，解釋收集數據的目的、過程以及用途。對于大數據的收集、存儲、檢索和分析，仍有很多東西有待我們去了解和學習。盡管用于數據挖掘的“機器學習”算法不斷取得進步，但我們尚不十分清楚如何應對大數據的不確定性。也就是說，我們需要一種新的統計學方法，用于大數據的分析。沒有新的統計學方法，我們便永遠無法十分肯定我們可以相信并控制結果。
     在這個信息爆炸的時代，數據已經不再是稀缺資源，我們在保證技術提升的同時也應該分析并甄別其中有用的信息作為企業決策的依據。正確的利用各種統計方法和互聯網工具，最終達到提升用戶體驗的滿意度的目的。