大数据思维方式出现了3个变化

A. 什么是大数据时代的思维

面对数据处理，数据分析，有人觉得很难、很乱，其实我们首先要做的是对数据处理的正确认识，也就是数据分析思路。
1、分析需求
分析需求，首先要收集需求，需求可以从访谈、走访、市场调研的方式获得。对于手机来的需求也许很杂很乱，目标不同意，可以使用思维导图分析数据，5W2H分析法还有人货场分析法。确定好的需求一定要经过合适明确。
2、收集数据
在收集过程中不断要问：数据来源是否可靠？我收集的数据方法是否有瑕疵？我收集的数据是否有缺失？
3、整理数据
有人会问，为什么会有整理数据这一步？整理数据是对收集到的数据进行预处理，使之变成可供进一步分析的标准格式的过程。数据整理的好与坏直接决定分析的结果!对于数据的处理如果用EXCEL处理，有分类，排序，做表，预分析等等，利用删除重复项，透视表， 图表，函数等功能进行辅助整理；
然而，很多企业的数据量很大，需要用专门的ETL工具清洗，或者用集成了ETL、数据处理、可视化的工具FineBI。
4、分析数据
分析数据的思路可以按照点-线-面的三维分析法，点是某个节点的一个指标值。线是包含这个点的纵向发展趋势或者包含这个点的横向对比趋势。面是包含这个点的上一级或者对象的指标值。
5、数据可视化
将分析结果用简单而且视觉效果好的方式展示出来，一般运用文字、表格、图表和信息图等方式进行展示。数据可视化是数据分析的“表达”，好的数据可视化可以锦上添花，相反会前功尽弃。
数据图表主要作用是传递信息，不要用他们来炫技，不要舍本逐末过分追求图表的漂亮程度。
也不要试图在一张图表中表达所有的信息，可以选择dashboard这样的图表分析方式。
6、应用模板开发
对于那些标准化程度比较高的数据以及使用频率比较高的分析文件，可以开发成一种固定的模板格式，好处标准化，程序化，大大节约时间。
对于数据量大的模板，或者需要共享/共同开发的模板，可以使用FineReport这种专门的报表工具来处理。
7、分析报告
分析报告是数据分析的最终制成品，可以用word，excel，ppt作为报告的载体，承载的是图片还是网页，以及如何美化在这就不算重点，也不详解了。写分析报告之前，切记要弄清楚你是给谁汇报和分析报告，对象不同，关注点自然不一样。

B. 大数据对人们思维模式的影响有哪些

大数据对人们思维模式的影响内容包括：

• 数据驱动：大数据时代，人们越来越倾向于使用数据来驱动决策和行动，而不是凭直觉和经验。

• 可视化思维：大数据时代，人们通过可视化工具来理解和分析数据，更容易理解和记忆。

• 统计思维：大数据时代，人们需要具备统计思维，能够分析和理解大量数据。

• 模型思维：大数据时代，人们需要具备模型思维，能够建立数学模型来描述和预测数据。

• 从数据中寻找规律：大数据时代，人们需要具备数据挖掘和机器学习的能力，从大量数据中寻找规律和洞察关系。

• 协同思维：大数据时代，人们需要具备协同思维，能够与不同领域专家合作共同分析和解决问题。

总之，大数据对人们思维模式的影响包括但不限于上述几点，它需要人们具备更强的数学和统计学知识、编程能力、数据库知识、可视化能力、统计思维、模型思维、数据挖掘能力和协同思维等。

C. 《大数据时代》01 什么是大数据

今天我们第一本解读的是《大数据时代》这本书。

大数据是这几年特别火的一个词，那究竟什么是大数据呢？

字面意思可以理解为大数据就是数量巨大的数据，而这些巨大的数据再结合云计算、人工智能、物联网等技术会对于我们的生活、工作都会带来翻天覆地的影响。

芝加哥大学商学院教授、麦肯锡公司创始人，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

而我们今天所讲的这本《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”。舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。对于身处于大数据时代额我们可谓是会产生异常极大的思维方式的变革。

舍恩伯格最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

下面我们就进入到《大数据时代》这本书中去吧。

首先来看第一个话题大数据的思维变革

大数据与三个重大的思维变革有关，而这三个转变是相互作用的。

一.不是随机样本，而是全体数据

解释一下就是分析事物相关的所有数据，而不是仅仅依靠分析少量的数据样本。

二是不是精确性，而是混杂性

就是要接受数据的纷繁复杂，而不再追求准确性。

三是不是因果关系，而是相关关系

即不再追求难以摸索的因果关系，转而关注事物的相关关系。

这三个在大数据时代思维变革的转变我们会在接下来节目中一一讲解。

今天我们这一节先讲解：不是随机样本，而是全体样本，这一思维的变革。

小数据时代的随机抽样

为什么这么说呢？在我们过去技术并不发达的时候，只能用少量数据来进行随机采样是最高效的方式，即利用最少的数据来获取更多的信息。

在19世纪时美国的人口普查中，因为数据的变化超过了当时的人口普查统计分析能力，有人提出到数据无比庞大时可以进行有目的的选择，具有选出代表性的样本是最恰当的方式，这就是随机抽样。并且还非常有见解的提出：采样分析的精确性是随着采样随机性的增加而大幅的提高与样本的数量增加关系并不大，也就是说，随机采样样本的随机性比数量的多少更为重要。

而在当时，政府确实也采用了随机调查的方式来对于经济和人口进行了200多次小规模的调查，除此之外，在商业领域也会采用随机调查的方式来抽取部分商品来检查商品的质量安全。

随机抽样取得了巨大的成功，成为了现代社会，现代测量领域的主心骨，但这只是一条捷径，是不可能收集和分析全部数据情况下的选择，他本身就有很多的缺陷。

随机抽样的缺陷

第一，它的成功依赖于采样的绝对随机性，但在实现中绝对的随机性是非常困难，一旦分析过程中存在任何“偏见”，分析结果就会相去甚远。

第二，随机采样不适宜用于考察此类别的情况，也就是说随机抽样，一旦继续细分错误率会大大增加，比如说你想调查大学生玩手机的情况，您采取的调查结果可能会有3%的误差，但如果又把这个调查结果根据性别地域、收入来进行细分，那结果就会变得更为不准确。

因此当人们想要了解更深层次的细分领域的情况，采用随机采样的方法显然是不可取的，在宏观领域起作用的方法，在微观领域上失去了作用，随机采样就像是模拟照片，打印再远看会是非常不错，但是一旦聚焦在某个点，就会变得模糊不清。

全部数据的采样方式

现在我们正在步入了大数据时代，我们需要一中新的数据采集模式----全数据模式，即样本等于总体。

我们这个时代收集数据，并不像过去那样困难，手机导航、社交网站、微博、微信这些随时随地或主动或被动的收集你所产生的信息，并且通过计算机就可以轻而易举地完成数据处理。

采取全部数据的采样方式，可以不用考虑随机抽样所考虑的随机性，并且在细分领域也会发挥极大的作用，一个很好的例子，就是日本国民体育运动相扑之中所产生的非法操控比赛结果。

相扑比赛和其他比赛有所不同的就是选手需要在15场比赛之中的大部分场次获得胜利，才能保持排名和收入。这样一来就会出现收益不对称的情况，比如说一个7胜7负的选手，遇到一个8胜6负的选手，比赛结果对于第一个选手会比对第二个选手更为重要。列维特和达根发现在这种情况下，需要赢的那个选手，最可能会赢，这是为什么呢？有没有可能是选手的求胜心呢？当然有可能，但并不是完全！有数据显示需要赢的选手，求胜心，也只能把胜率增加25%。并且对于数据进一步分析发现，选手如果帮助上一次失利的一方的话，当他们再次相遇时，对方会回报回来。

这种情况在相扑界是显而易见的，但若是随机抽样就无法发现这个情况。而大数据通过分析所有比赛，用极大的数据来捕捉到这个情况。

还有关于大数据应用的例子是：2009年，谷歌公司将5000万条美国最频繁的检索词条和美国疾控中心在2003年至2008年季节性流感传播实际数据进行比较，成功预测了甲型H1N1流感的出现。

现在2021年，利用大数据来预测新冠肺炎的发展情况，已经成为我们日常新闻报道的一部分了。

在大数据时代的到来，让我们可以利用技术，从不同角度更细致的观察和研究数据的方方面面，使我们的调查更为精准。

回顾一下我们这一节所讲的过去的调查是采用小部分的数据来进行抽样调查，这一方法有显著的缺点

首先是抽样分析依赖于采样的随机性，而一旦数据出现”偏见“，结果便会大相径庭

第二抽样分析也只适用于宏观分析，对于更加微观的调查结果并不理想。

如今的技术环境已经有了很大的改善,在大数据时代进行抽样分析就是在汽车时代骑马一样，我们要分析与事物相关的而所有数据，而不仅仅是少量的数据。

以上就是我们本期全部内容，下一期我会讲到大数据时代下思维变革的后两个思维变革。

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D. 卢俊卿对大数据思维的理解

卢俊卿认为大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：
1、一切都将变成数据。
2、大数据将成最大资产。
3、谁远离大数据谁将失去未来。

E. 大数据所带来的四种思维方式的转变

随着近年来大数据技术的快速发展，大数据所创造的价值深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：

事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。

以下将介绍大数据技术所带来的四种思维方式的转变。

社会科学研究社会现象的总体特征，以往的采样方法一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。

在大数据时代，随着数据收集、处理、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从之前的样本思维转向总体性思维，从而能够更加直观、全面、立体、系统地认识总体状况。

在大数据时代之前，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”的现象，导致数据的准确性大大降低，从而造成分析的结论与实际情况背道而驰，因此，就必须十分注重数据样本的精确思维。

然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的结构化、非结构化、异构化的数据能够得到储存、处理、计算和分析，这一方面提升了我们从海量数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。

在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错性思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。

在大数据世界未出现时，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在关联关系。数据量小的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的关联关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据挖掘技术挖掘与分析出事物之间隐蔽的关联关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在关联关系分析基础上的预测分析正是大数据的核心议题之一。通过关注线性的关联关系及复杂的非线性关联关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的数据之间存在的某些联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，关联性关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。

在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。

不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“智能机器人”技术研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能化水平仍不尽如人意。但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，通过机器学习可以从数据中获取有价值的学习数据，大数据将有效的推进机器思维方式由自然思维转向智能化思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。

众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。

大数据开启了一个重大的时代转型。大数据技术正在改变我们传统的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。

F. 大数据时代最大的转变就是思维方式的三种转变，不包括哪种

大数据的基本思维主要体现在三个方面：

1、大数据思维的整体性

随着科技的不断创新，进入大数据时代的同时必然带动着大数据思维由一元思维升级至二元思维，目前根据人类思维的转变模式进行分析，其依然进行至多元思维状态，即追求和谐稳定社会的模式，但是研究大数据思维的发展进程发现，大数据的二元思维模式是一种高效率并适合现今社会发展的思维模式，其追求效率性、相关性、概率性，为创新发展提高了效率。

根据当下社会的需求及其社会的快节奏发展，大数据思维已然在各领域发展处于主导地位，由其基本特征层面分析，大数据思维主要特征为整体性，整体性的理论基础在于人类认识世界的能力在自然观中的不断变革而体现。

现今社会通过人类对于整体数据的整合及分析能力进行体现，大数据时代，整体性大数据思维模式成为解决问题的首选为必然趋势及结果，其原因在于整体性思维模式能够更加高效的完成复杂的数据统计及分析。

以我国人口普查为例，我国近三次人口普查时间间隔为十年，而面对我国庞大的人口数量，大数据思维在数据统计中占领了绝对优势，据悉我国人口普查总投入超过六亿元人民币，以2010年进行的人口普查数据分析，我国耗费了巨大的人力财力以及时间，倘若运用大数据进行人口普查，以其优势进行仅使用百分之一的抽样调查进行数据分析，将大大减少人口普查为政府带来的难题。

2 、大数据思维的互联性

“一切皆可量化。”道格拉斯。相对微观层面分析大数据思维特征，较为典型的为切合现今社会及科技发展的量化互联思维，量化为具体或明确目标的一种表述，而互联代表着两种事物间的连接，其作为大数据思维微观层面的一种表达方式，更加说明大数据思维的重要性，知名投资人孙正义对于大数据时代的发展提出：“要么数字化，要么死亡。”

直接地表达出大数据思维目前所处的地位，研究发现，数字信息成为时代发展的代表已成为必然趋势，而量化思维为数字化特征带来的必然思维结果，换言之，量化可以解释为共性语言描述和解释世界的一种方式，其体现在于充分运用最新技术手段，对于各个领域进行信息全面定量采集以及信息互通，打通信息间隔阂，并进行全新的信息整合，实现分析实用性及数据科学性，创造更据价值的数据应用和信息资产。

目前，大数据的运用不仅体现在网络平台当中，同时在人们的细微生活中、就业环境以及生态保护范围内都做到了广泛适用，gartner公司于2015年运用大数据分析出当下及未来人们就业环境。

其调查结果表明，2015年全球范围内数据岗位的需求量高达440万，而2018年全球范围内仅大数据就业背景管理人员的缺乏将高达150万人，案例表明，全球范围的人才紧缺将成为必然趋势并不断增加，该案列清晰的体现出大数据环境下大数据思维的量化互联性，并且为未来就业环境做出了精准的预测。

3 、大数据思维的价值性

由大数据思维的本质进行分析，大数据思维具有价值化特征，大数据时代信息的不断整合及分析已然使得信息及数据量化及互联转变为多维度的发展状态，换言之，大数据思维渗透至各个领域及行业的不同维度是大数据发展的初始动机和直接目的，现今社会看待其价值化特征将其价值性总结为大数据思维的本质，同时，万物的量化互联性及其整体性使得其价值性影响了多维度的发展，由此凸显了数据及大数据思维的创造性及重要性。

通过对于事实的研究证明，大数据时代背景下，其价值化特征及其价值性的意义正在不断演进并处于不断被挖掘的状态，各个领域大数据思维模式相继被接受和适用也是大数据发展带来的益处之一，随着大数据思维的不断开发和研究，其运用不仅在处理数据分析上实行了高效率，也对于事件及数据的预测上实现了精准并具有概率性的分析结果。

google公司于2008年运用大数据思维对于流感爆发地点及人数进行准确预测的经典案列分析，大数据思维对于社会发展体现出其必要的价值性，并且改变了社会对于大数据的看法。

可谓大数据的运用成功到达了一个全新的高度，Google公司通过对于数十亿网络搜索请求的数据整合，对世界各地区的流感做出预测，该项目的成功引起了各国对于大数据的使用，同时带动了人们的大数据思维及思考模式，将大数据思维上升至被社会认可的高度。

根据现今社会发展现状分析，客观角度说明我国以基本进入大数据时代，大数据思维的特征已然体现在社会各领域当中，并且伴随着多维度的运用，因此大数据思维全面运用指日可待，高级思维带动我国科技及经济的发展势在必行。随着人工智能的不断推出以及数据分析的不断升级，并且基于大数据思维为社会带来的发展前景研究，大数据思维引领我国科技发展已成为未来的必然趋势。

G. 大数据时代，对我们的生活和思维发生了哪些改变

一场生活、工作与思维的大变革。大数据开启了一次重大的时代转型。大数据时代的思维变革：1、更多。2、更杂。3、更好。大数据时代下的变革三部曲：商业变革（二）大数据时代下的变革三部曲：管理变革（三）

H. 大数据时代，给我们带来了哪些改变

大数据这个词语的概念已经有好几年的时间，人们会经常的提起。但是只有很少的一部分人能理解了它的概念。虽然大多数人不知道大数据是什么。但是，也多多少少能听人们说起，大数据时代的到来，带给了人们很多的变化。毕竟，人都是向前看的，都想赶上一股崭新的浪潮，使自己与这个时代与时俱进，不断的提升自己的综合能力，抛弃封建传统的思想，接受大数据时代带来的新的机遇和挑战。

一、思维方式改变:

所谓思维方式，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式，并由此对我们的行为方式产生直接的影响。然而，如今大数据正影响着我们的思维方式。随着网络、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富，数据致富成了新的致富神话。先前那些房地产、电器大亨费了九牛二虎之力才取得的亿万财富，而这些网络数据商则在短短的几年时间就迅速超越了这些实体公司的财富，并且所费人力、物力和财力甚少。这些致富的神话使人们意识到了数据在我们这个时代成了最重要的资源之一，改变了我们传统的认知观念与往常的思维方式。

二、教育的改变：

传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式：铃声、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。虽然这种教育也培养出了很多人才，然而大数据教育将呈现另外的特征，例如弹性学习、个性化辅导等。学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用，利用松散耦合的数据收集工具和分析技术，研究并分析学生学习参与、学习表现和学习过程的相关数据，进而对课程、教学进行实时修正并预测学习者未来的学习趋势。因此，大数据教育将更好的诠释“因材施教”这一词语，实现个性化学习与教学，培养出更多杰出的、优秀的人才。

三、经济的改变：虽然我们在政治课上学到的是，生产决定消费，消费对生产有重要的反作用力。然而我认为，在如今这个极为宣扬个性与创造力的社会中，消费很大程度地决定着生产。消费者不认同的，就卖不出去，只有消费者认同的，才卖得出去。然而，大数据可以在较短的时间内，通过对数据的全面感知、筛选、收集、分析、共享等为生产者提供可靠的、及时的信息，让生产者生产出更为畅销、更具个性化的物品。

其实，大数据时代，大数据改变我们的还有很多很多，如：医疗、交通等等方面，大数据时代来临，我们应该跟紧时代的改变，顺应时代的发展，在改变找准自己的定位，不断提高自己！

I. 如何理解“大数据” 数据质变的3个方面

如何理解“大数据”：数据质变的3个方面

大数据(Big Data)，字面意思是“海量数据”，简单讲就是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前的主流技术和工具来处理，这里的“处理”涵盖了很多层含义：提取、存储、管理、分析、传输、预测等。

可是，这仅仅是对“大数据”的粗浅理解。

最早提出“大数据”概念的学科是“天文学”和“基因学”，这两个学科从诞生之日起就依赖于“基于海量数据的分析”方法。

大数据可以说是“计算机”和“互联网”结合的产物，计算机实现了数据的“数字化”;互联网实现了数据的“网络化”;两者结合才赋予了“大数据”生命力!

随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的“数据”正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的“数据”是互联网出现以后迅速产生的。

不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种“质变”表现在以下3个方面：

1)数据思维

大数据时代带给我们的是一种全新的“思维方式”，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!

- 分析全面的数据而非随机抽样;

- 重视数据的复杂性，弱化精确性

- 关注数据的相关性，而非因果关系。

历来的商业变革都是由“思维方式的转变”开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。

这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!

当然，这些企业的没落并不是因为没有“数据思维”，但他们都是被“新互联网思维”淘汰的昔日巨人。“数据思维”是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!

2)数据资产

大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种“个人信息数据”之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能。

这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。

在互联网领域，我们喜欢说“入口”这个词，“入口”对应的直接意义是“流量”，而流量在互联网领域就意味着“金钱”，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。

在大数据时代，“入口”这个词还有更深刻的意义，那就是“数据生产的源头”，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的“数据”，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!

所以，在“大数据”时代，意识到“数据也是资产”的公司都已经开始在各个“数据生产的源头”进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!

3)数据变现

有了“数据资产”，就要通过“分析”来挖掘“资产”的价值，然后“变现”为用户价值、股东价值甚至社会价值。

大数据分析的核心目的就是“预测”，在海量数据的基础上，通过“机器学习”相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。

“预测事情发生的可能性”继续往下延伸，就可以通过适当的“干预”，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐“商品”，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为“精准营销”，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

以上是小编为大家分享的关于如何理解“大数据” 数据质变的3个方面的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

J. 大数据思维的三个维度分别是什么

第一、描述思维

也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。

第二、相关性思维

就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维。

第三、攻略思维

在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

关于大数据思维的三个维度分别是什么，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。