為什麼要使用數據概念

Ⅰ 數據的概念

數據是關於自然、社會現象和科學試驗的定量或定性的記錄，是科學研究最重要的基礎；研究數據就是對數據進行採集、分類、錄入、儲存、統計分析，統計檢驗等一系列活動的統稱
數據屬性
數據具有數值屬性、物理屬性。在數據處理上數據又具有集合性、隸屬性、穩定性、方便性、重復性、共同性、指向性以及運算規則及運算約束。我們先看一個命題，求一個蘋果和一個梨的和？由於它們的物理屬性不同，我們不能求出它們的和。再看命題現在有一個蘋果和一個梨，問是否滿足3個人，每人一個蘋果或梨，由於物理屬性轉移到「人」概念下的「個」，所以必須先進行加法運算，其結果是分析命題的依據。數據是復雜的，它可以是任何介質上所記錄的信息，比如我們可以對文字信息進行拷貝、連接、檢索、刪除，都是數據概念下的操作。

Ⅱ 企業數據有什麼用

企業數據的用途及重要性：
數據基於任何企業都有及其重要的作用，不論是數字，文本，圖表等。最後匯總、分析的數據結果是企業各個部門領導做出相應規劃、決策的依據，錯誤的數據信息可能為企業帶來巨大的損失。
因此這就對數據前期的收集和整理有一定的要求，具體體現在以下三個方面：
1、 完整性 數據的完整性這是最基本的要求，每一種數據的統計在它的領域必須達到完整，數據的完整性約束是確保數據的准確性和一致性；
2、 准確性 完整性約束可以確保數據的准確性，但數據的准確性也不僅僅表現在這一方面，還有很多其他的因素，例如人為的粗心造成數據的不準確等；
3、 及時性 及時報送企業各數據，為企業領導做出相應決策措施提供依據。

Ⅲ 為什麼要做數據分析

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

Ⅳ 為什麼編程語言需要引入數據類型概念,有什麼用

每種數據在內存中存儲的位置及大小空間不同，電腦需要對常用的各種數據類型進行了明確的劃分。想讓計算機進行數值運算，你就傳數字給它，你想讓他處理文字，就傳字元串類型給他

Ⅳ 大數據時代，為什麼要使用大數據

大數據是什麼?是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據集合的統稱?今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡?大數據的來源又有哪些?等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從「大數據」與「數據」的區別說起吧，過去我們說的「數據」很大程度上是指「數字」，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案(如資料庫或商業智能技術)就能輕松應對;而今天我們所說的「大數據」則不單純指「數字」，可能還包括「文本，圖片，音頻，視頻……」等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，「數據」是結構化的，而「大數據」則包括了「結構化數據」「半結構化數據」和「非結構化數據」。關於「結構化」「半結構化」「非結構化」可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來:由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額;而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以准確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給「大數據」這樣一個定義，「大數據」指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據里找到過去不容易昭示的規律。相比「數據」，「大數據」有兩個明顯的特徵:第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據;第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些?或者這個問題這樣來表達會更清晰「大數據的數據來源有哪些?」對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標准化、結構化的。(若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是「基幹類系統」，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率;另一類是「信息類系統」，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。)傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。具體包括了:如，呼叫詳細記錄、設備和感測器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息(或說數據)從不同的方面表達了客戶的消費過程的方方面面。因此，一般來說，企業用以分析的數據來源越廣越全面，其分析的結果就越立體，越接近於真實。因此，大數據分析意味著企業能夠從不同來源的數據中獲取新的洞察力，並將其與企業業務體系的各個細節相融合，以助力企業在創新或者市場拓展上有所突破。針對「數據量」這個話題，亞馬遜CTO Vogels曾經說過，「在運用大數據時，你會發現數據越大，結果越好。為什麼有的企業在商業上不斷犯錯?那是因為他們沒有足夠的數據對運營和決策提供支持。一旦進入大數據的世界，企業的手中將握有無限可能。」可以預料，在不遠的未來，企業如何通過抓住用戶獲取源源不斷的數據資產將會是一個新的兵家必爭之地。在這個層面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括電信運營商等領先企業具有無可比擬的優勢。在大數據的領域里是否數據量越大越好?很多時候我們寫文章，並不是想要去重復某一個眾所周知的事實，而更多的是想從另外一個角度試圖去質疑那些已成事實的事實，並不是想要去推翻，而只是去看這個事實是否存在另外的可能性，雖然很多時候我的那些質疑會漏洞百出，並顯得幼稚可笑，但我覺得一個事物的健康發展需要不同的聲音，而這正是我們寫文章的意義所在。所以，我現在問題是，在大數據的領域里是否數據量越大越好?對於這個問題，我覺得應該分兩個層面來看，第一個層面是，對大數據這個整體而言，數據肯定是越大越好的，多元的數據能讓不同行業，不同組織都可以從大數據中尋找到解決問題的方法，也是基於此，現在越來越多的企業組織通過不同的終端、應用或者其他手段去瘋狂地收集多元的數據，大數據讓人們能有足夠的能力和視野將地球(包括地球上的一切)作為一個整體去看待，這是在從前無法想像的。第二個層面是，對於大數據的具體應用而言，數據量是否越大越好，我卻有不同的看法。我的理解是，在大數據的實際應用中你用以分析的數據量越大，你能得到的東西就越多，而至於得到的那些東西是否是你所需要的，或者對你是否有價值的，沒有人能保證。就如同樹林里有100條路，每條路上都有一些你覺得有意思的東西，如果你有足夠的時間，你可以走遍這100條路，收獲很多有意思的小東西，但不是每一條路都會讓你得到真正有價值的東西。經常做數據分析的朋友應該會有同感，在分析的過程中你會發現不同的數據通過不同的組合導入不同的分析模型會得到很多不同的結果，有時候會有一些很新鮮的結果被發現，這會讓你很驚喜，但大部分這些新鮮的結果最後只會出現在你的微博里，而不會出現在正式的分析報告中，因為分析報告是為解決某一具體問題而存在的，旁枝末節太多會顯得臃腫且容易混淆。所以，我認為，在大數據的具體應用面前，我們先要做的是把「大數據」這個概念忘掉，我們必須弄清楚到底想從大數據中得到什麼，然後帶著目的去收集有用的數據，輸入至分析模型中，直接導向我們想要的結果。否則你將花費大量時間、資源成本去獲取數據，分析數據。我們需要大數據應用是能夠幫助解決問題的行為洞察，而不是試圖研究每一條能夠得到的信息。不得不說，大數據的世界太魔幻了，裡面的誘惑很多，如果你不是帶著明確的目標去應用，你很有可能被陷入在五光十色的誘惑中無法自拔。即使你走進了一座金山，最後你能帶走的最多也只是你能提動的一小口袋。另外，這同時也揭示，為了避免應用者困在「大數據的金山」，大數據必須往下細化，針對不同行業不同領域的特定問題制定不同的解決工具，未來大數據將會遵循消費化模式，核心基礎設施將作為服務或應用程序來提供。