数据分析的意义-柏拉图数据分析的意义

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的意义的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析的意义的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据的意义是什么？
2. 大数据分析需要学习什么？

大数据的意义是什么？

大数据的本质是“削减不确定性”。

在还没有大数据之前，人们做判断基于两种方式：

一种是增强确定性的逻辑推理，如：因为张三获得某歌唱比赛冠军，我们就认为张三唱歌很好，这个冠军就是为我们的判断消除了不确定性。这种推理方法大部分时候是有效的。但也总有意外情况，比如逻辑推理过程本身有问题；再比如有些骗子伪造材料，做为逻辑推理的基础。

另一种是不改变确定性情况的经验主义，如：一些民间谚语“早霞不出门、晚霞行千里”之类。在过去由于年长的人经验更多，会在经验主义方面的优势，而现在信息获取渠道变多，这种优势在急速衰减。缺点是，经验主义总是时灵，时不灵，为了经常给不灵的例子找借口，便找一个黑盒子与经验主义组合起来使用，这个黑盒子就是封建迷信。

整个科学的发展就是不断用逻辑推理，来推翻经验主义的过程,本质上就是消除不确定性的过程。

但是总有些情况，纯粹的逻辑推理是无法适用的。比如说科学还未触达的领域，如：鲁迅《药》里的肺痨，因为没有科学支撑，所以要去买血馒头。再比如影响因素很多的情况：比如决定一个客户的购买行为，可能既与他的经济情况，心情，也与年纪、商家的促销手段有关，没办法一一量化。

而大数据技术可以有效的上述问题，就是尽消除事情的不确定性。整个过程就是把可确定的因素，尽可能的多确定一些，降低由不确定性带来的决策风险，这就是大数据的意义。

以一定购买行为为例：如购买行为只与四个因素（实际场景会复杂很多）有关系，分别是客户的年龄、收入、心情、商家促销。当我们对这几个因素一无所知的情况下，只能经验判断会不会发生购买，与抛硬币区别不大。而当我们收集到该用户收入不错、刚看过喜剧电影、商家又正在促销，那我们再判断这个客户会发生购买，准确率就会大很多。

而大数据技术再好，也只是给人们做决策提供支持，最终做判断的还是人们本身。

1.变革价值的力量

未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个”思想者”），就是国民幸福。一体现到民生上，通过大数据让事情变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。

2.变革经济的力量

生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。

3.变革组织的力量

随着具有语义***征的数据基础设施和数据***发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。 大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。

用途

大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。

大数据与云计算的关系

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆***档案;和大规模的电子商务。

弊端

虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力，但也有隐私倡导者担心，因为越来越多的人开始收集相关数据，无论是他们是否会故意透露这些数据或通过社交媒体张贴，甚至他们在不知不觉中通过分享自己的生活而公布了一些具体的数字细节。

分析这些巨大的数据***使我们的预测能力产生虚***的信息，将导致作出许多重大和有害的错误决定。此外，数据被强大的人或机构滥用，自私的操纵议程达到他们想要的结果。

大数据是影响未来生活的方方面面，这已经是不争的事实，其发展的基础是互联网，因为互联网已经改变了生活的方方面面。再此基础上，会产生无数可以收集并利用的有效信息，这些信息作为行业发展，个人发展的有效依托，从大数据中提取并分析有用的价值数据，以此来规划自己的人生或者发展自己的事业是非常重要的。

1.大数据产生的意义是非常重大的，他可以科学有效的为人或者事物指名方向，让我们在成长的道路上避免发生重大的错误，以至于影响我们的生活。

2.大数据有利于商家对个人进行全方位的高效服务。确保精准的去引导服务目标人群，让我们体验到完全不一样的，甚至不可思议的服务体验。

3.大数据能有帮我们提高基础服务水平，比如说让城市更智能，让道路更畅通。现阶段各互联网公司推出的城市大脑离不开大数据的支持。

借用马云的一句话，大数据类似土壤一样重要，是孕育万物的关键。

　　一、大数据是网络推广的基础：传统的营销时期，企业进行营销主要是依靠品牌形象的建立，而在互联网网络推广时代，企业进行营销需要实现满足用户的个性化需求，为用户制定个性化的方案内容，而用户的个性化需求的参考依据就是来源于大数据，要想实现“根据需求进行营销”，就需要通过大数据分析，因此大数据分析是进行网络推广的基础。　　二、通过大数据可以了解用户需求：企业根据数据分析有针对性的制定满足了客户需求营销方案，有有效提升网络销售的询盘量，成交量将有质的飞跃。而没有通过数据分析的营销方案往往是在自娱自乐，在转化方面往往效果较差。不知道用户需求的企业，都只是在做一些无用功而已。　　三、通过大数据可以挖掘更多的用户：行业大数据经过跟踪用户行为轨迹，根据用户搜索数据统计，得出用户感兴趣的内容，能够挖掘出哪些客户是企业的潜在客户，进行广告投放，为企业带来海量的流量。如果没有数据统计客户资料则会失去大量的客户***。因此企业需要进行数据统计分析，来挖掘潜在客户。　　四、大数据能够节约大量成本：传统的郑州网络营销通过销售寻找潜在客户，浪费人力、财力、物力，而互联网网络推广时代在网上进行销售，无论是时间上还是空间上都节约了很多成本。如果善于利用数据分析，快速精准的找到潜在客户，企业就不用在进行大海捞针，能够通过数据得出谁才是企业的精准客户，因此大数据能够帮助企业节约大量的成本。

1)对大量消费者提***品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

大数据分析需要学习什么？

1、基础科学的能力

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

大数据需要的语言

J***a、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。

到此，以上就是小编对于数据分析的意义的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的意义的2点解答对大家有用。