零基礎入門大數據分析的方法論（2）

2016年是智能革命爆發的一年，大數據已經深入到我們生活的各個領域，大到公司的銷售額、投訴率，小到我們個體每天的自拍甚至是下班走哪一條路的選擇，都屬於大數據的範疇。這也就是所謂的大數據的第一個特徵——「大」。吳軍的《智能時代》里舉了個例子，Google拍街景的汽車，一天生產的數據就是1TB，也就是1024G，一部電影如果按照500M算，也就是一天一輛這樣的汽車就能生產出2000部電影大小的數據量。

再舉個例子，如果你要下載一個關於美食的應用，下載後就可以收到應用給你推送的符合你的口味的美食，你就納悶兒了為什麼會這麼湊巧呢？其實不是巧合，這就是大數據的另外一個特徵——多維度。下載的應用可以讀取你的搜索習慣、通信信息、性別、年齡、位置以及你的文化背景，然後通過相關的分析方法，把這些多維度的信息整合，就能還原出你的飲食習慣。這就是大數據的多維度性，也就是相關性。所以，在智能革命時代，我們生活的一言一行甚至一顰一笑，都有關乎於大數據，在經過整合，也就是大數據的核心—數據分析，能還原我們的生活，不止飲食習慣，甚至特殊癖好。在大數據這個世界之中，我們是打算「被透明化」呢還是去「透明化」，這就需要做一個強有力的選擇了。

數據來源於現實生活，那麼我們又將如何將這些數據應用到我們的生活中呢，這就要求與之對應的分析能力，而這就是所謂市場的需求，也就是大數據的市場價值，目前的機遇所在。

這一講中提到，從商業的角度來看，傳統行業的業績持續下滑，包括IBM此類的全球500 強企業也都面臨著轉型的壓力，大數據分析技術導致了很多行業的轉型，甚至企業的倒閉。所以，在長時間裡，我們每個生活在數據環境中的個體，都不能因為落後而被淘汰，沒有選擇，必須要與時俱進。生活在這樣的數據環境之中，也就要求我們必須要有「大數據思維」。

也就是說，在我們的工作生活中，任何事物我們需要考慮他們的相關性，我們需要盡一切可能獲取和積累用戶的數據，然後分析數據，挖掘有價值的信息，將這些信息進行整合，做出報告，再根據分析的結果來優化產品和服務。如此的循環，就是所謂的大數據方法論，也是我們在當下必須掌握的技能之一。

要在新時代漂亮的存活，請用大數據思維！

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