網(wǎng)友解答: 謝謝邀請(qǐng)！大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算發(fā)展的必然結(jié)果，所以大數(shù)據(jù)時(shí)代也必然是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和云計(jì)算時(shí)代，大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)也一定與物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算密不可分。大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)價(jià)值化，

謝謝邀請(qǐng)！

大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算發(fā)展的必然結(jié)果，所以大數(shù)據(jù)時(shí)代也必然是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和云計(jì)算時(shí)代，大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)也一定與物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算密不可分。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)價(jià)值化，所以如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值化提取是大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的重點(diǎn)，有效提取數(shù)據(jù)價(jià)值需要注意以下幾個(gè)方面：

第一：提升數(shù)據(jù)采集能力。數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量也關(guān)系到數(shù)據(jù)的自身價(jià)值，所以在提取數(shù)據(jù)價(jià)值之前，首先要做的是如何采集數(shù)據(jù)。采集數(shù)據(jù)要注意數(shù)據(jù)的全流程采集以及數(shù)據(jù)自身的維度，簡(jiǎn)單的說，數(shù)據(jù)維度越高價(jià)值就越大。

第二：建立數(shù)據(jù)分析模型。數(shù)據(jù)分析模型的建立需要圍繞具體的業(yè)務(wù)進(jìn)行展開，數(shù)據(jù)分析模型可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)進(jìn)行靜態(tài)模型分析和動(dòng)態(tài)模型分析，靜態(tài)數(shù)據(jù)模型分析往往以具體的工具來進(jìn)行實(shí)施，一般情況下做初步的數(shù)據(jù)價(jià)值提取。而動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)模型往往基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行建立，這種方式往往是進(jìn)行細(xì)粒度的數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘。

第三：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)分類是進(jìn)行有效數(shù)據(jù)價(jià)值提取的重要環(huán)節(jié)，不同分類的數(shù)據(jù)在價(jià)值提取方面有非常大的區(qū)別。比如個(gè)人消費(fèi)數(shù)據(jù)的分類提取和個(gè)人出行的數(shù)據(jù)分類提取就存在較大的區(qū)別，所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值提取之前應(yīng)該先做分類。

第四：行業(yè)大數(shù)據(jù)要與行業(yè)相結(jié)合。隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，未來大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?qū)l(fā)揮巨大的作用，傳統(tǒng)行業(yè)也需要大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能。對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析來說，一定要結(jié)合行業(yè)的特點(diǎn)進(jìn)行，這個(gè)過程也需要產(chǎn)業(yè)專家和大數(shù)據(jù)專家的密切合作，與具體行業(yè)的結(jié)合是大數(shù)據(jù)落地應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。

作者簡(jiǎn)介：中國科學(xué)院大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生導(dǎo)師，從事IT行業(yè)多年，研究方向包括動(dòng)態(tài)軟件體系結(jié)構(gòu)、大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)領(lǐng)域，有多年的一線研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

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沒有接觸過數(shù)據(jù)分析