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大数据告诉你什么叫做高调

大数据告诉你什么叫做高调

作者: IT书友会 | 来源:发表于2017-03-06 16:49 被阅读0次

    伴随着互联网的急速扩张,大数据和云计算、O2O、物联网、互联网+等一系列概念充斥着我们的眼球,无论是凃子沛老师的《大数据》还是舍恩·伯格的《大数据时代》都向我们展示了一种新的可能,关于大数据时代的种种预想和猜测众说纷纭,用数据说话一时间成为当下的潮流。无论是否读过上面说的两本书,你真的了解大数据是什么吗?

                                                                    这里引入业内一个经典的嘲讽:

                                                                    Big data is like teenage sex:

                                                                    Everyone talks about it,

                                                                    Nobody really knows how to do it,

                                                                    Everyone thinks everyone else is doing it,

                                                                    So everyone claims they are doing it...

    大数据这个概念以这样的形象被大家所熟知,有好的一面也有坏的一面。好的方面是大家开始逐渐有这样一个概念,并且开始重视起来,只有大家都重视了大数据才可能在未来成为一种趋势,甚至是开创一个大数据时代。而坏的方面则是大数据被人们过度解读,甚至是胡乱解读。

    我们不妨换一个角度思考,就好像电商刚刚出现的那段时间,网上商品良莠不齐、交易安全众说纷纭。电商作为一个全新的概念冲进人们的生活,有人抵触也有人吹捧,看好者觉得他会取代一切,看空者徘徊不前,不敢前进。然而仅仅经过几年时间的发展,电商已俨然成为一种消费方式融入我们的生活。没有摧枯拉朽的导致实体店的倒闭,也没有因为安全或是造假问题而停滞不前。大数据就是出于这样一个关口,有人过度吹捧也有人不屑一顾,但是时代的发展终归会让一切趋于平静,你信或是不信,大数据都会来的。

    其实,当我们环顾周围正在发生的变化,我们看到了数据公司正像雨后春笋一样兴起,各类数据供应商无论是通过线上API接口还是线下数据修复都能对外提供包含身份数据、电商数据、新闻数据、社交数据、征信数据等。在这样的一个过程中,大数据崛起最明显的一个行业就是在征信领域。而这时,随着互联网金融的蓬勃发展,大家发现由于中国征信体制不健全的原因。人们需要越来越多的数据来对一个用户进行风险把控和信用评估,这时大家就开始了对信用领域数据的探索。

    最先被人们认可的数据是身份证信息验证,因为这个数据从公安部对外提供开始就一直被人们用来验证一个人与身份信息的匹配度真实性。接下来是学籍认证伴随着大学生市场的开放逐步进入人们的视野。但是,由于网民群体的反欺诈意识较为薄弱,越来越多的身份资料被人伪造和冒用。于是,人们引用了手机运营商数据:要求用户提供运营商服务密码,这样就能抓取用户过去六个月的通话详单。

    渐渐地,人们开始不仅局限于用户的个体属性类数据,而开始研究一个人的新闻阅读习惯是否会影响用户的信用情况,接下来步入人们视野的是电商消费数据、GPS信息、水电煤使用数据、APP使用数据……

                                             现在,我们有什么数据呢?

                                        以后我们还会有什么数据呢?

                                                        不知道!

    在科技如此发达的今天,大概你仰望一下天空,卫星就会记录你的“仰天数据”吧!这个数据有什么用呢?就好像大数据有什么用呢?我们不知道,但是我们确信:一定会有用的!


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    内容简介

    本书是结合国内公司实际状况和作者多年数据分析经验,系统而又详尽地介绍数据分析工作的作品。相较于使用Excel进行数据统计工作更加专业化、系统化,相较于数据挖掘与编程算法更加易于理解和贴合业务。从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块:报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模,为大家全方位、体系化地呈现数据分析到底是什么。

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