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什么是大数据思维?它主要包括哪些内容?

企业BI 共 1 个回答
  • Unicorn
    Unicorn

    2022-03-10

    大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。
    第一,定量思维,即提供更多描述性的信息,其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据,甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得,大数据包含了与消费行为有关的方方面面;
    第二,相关思维,一切皆可连,消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;
    第三,实验思维,一切皆可试,大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
    这就是三个大数据运用递进的层次:首先是描述,然后是预测,最后产生攻略。

    大数据思维包括全样思维、容错思维和相关思维。一是大数据的全样思维。“大数据”与“小数据”的根本区别在于大数据采用全样思维方式,小数据强调抽样。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现技术达不到实际要求,或成本远超过预期的情况下的权宜之计。随着技术的发展,在过去不可能获取全样数据,不可能存储和分析全样数据的情况都将一去不复返。大数据年代是全样的年代,抽样的场景将有利于小,最终消失在历史长河中。二是大数据的容错思维。在小数据年代,我们习惯了抽样。由于抽样从理论上讲结论就是不稳定的。一般来说,全样的样本数量比抽样样本数量的很多倍,因此抽样的一丁点错误,就容易导致结论的“失之毫厘谬以千里”。为保证抽样得出的结论相对靠谱,人们对抽样的数据精益求精,容不得半点差错。大数据年代,因为我们采集了全样数据,而不是一部分数据,数据中的异常、纰漏、疏忽、错误都是数据的实际情况,我们没有必要进行任何清晰,其结果是最接近客观事实的。第三,大数据的相关思维。在大数据年代,我们不追求抽样,而追求全样。当全部数据都加入分析的时候,由于只要有一个反例,因果关系就不成立,因此在大数据时代,因果关系变得几乎不可能。因此,大数据时代更加强调相关关系和相关思维。

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