为什么要使用数据概念

Ⅰ 数据的概念

数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录，是科学研究最重要的基础；研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析，统计检验等一系列活动的统称
数据属性
数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题，求一个苹果和一个梨的和？由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨，问是否满足3个人，每人一个苹果或梨，由于物理属性转移到“人”概念下的“个”，所以必须先进行加法运算，其结果是分析命题的依据。数据是复杂的，它可以是任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。

Ⅱ 企业数据有什么用

企业数据的用途及重要性：
数据基于任何企业都有及其重要的作用，不论是数字，文本，图表等。最后汇总、分析的数据结果是企业各个部门领导做出相应规划、决策的依据，错误的数据信息可能为企业带来巨大的损失。
因此这就对数据前期的收集和整理有一定的要求，具体体现在以下三个方面：
1、 完整性 数据的完整性这是最基本的要求，每一种数据的统计在它的领域必须达到完整，数据的完整性约束是确保数据的准确性和一致性；
2、 准确性 完整性约束可以确保数据的准确性，但数据的准确性也不仅仅表现在这一方面，还有很多其他的因素，例如人为的粗心造成数据的不准确等；
3、 及时性 及时报送企业各数据，为企业领导做出相应决策措施提供依据。

Ⅲ 为什么要做数据分析

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

Ⅳ 为什么编程语言需要引入数据类型概念,有什么用

每种数据在内存中存储的位置及大小空间不同，电脑需要对常用的各种数据类型进行了明确的划分。想让计算机进行数值运算，你就传数字给它，你想让他处理文字，就传字符串类型给他

Ⅳ 大数据时代，为什么要使用大数据

大数据是什么?是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据集合的统称?今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里?大数据的来源又有哪些?等等。当然，我不是专家学者，我无法给出一个权威的，让所有人信服的定义，以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳，只求表达出我个人的理解，并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧，过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”，如我们所说的客户量，业务量，营业收入额，利润额等等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，过去传统的数据解决方案(如数据库或商业智能技术)就能轻松应对;而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”，可能还包括“文本，图片，音频，视频……”等多种格式，其涵括的内容十分丰富，如我们的博客，微博，轻博客，我们的音频视频分享，我们的通话录音，我们位置信息，我们的点评信息，我们的交易信息，互动信息等等，包罗万象。用正规的语句来概括就是，“数据”是结构化的，而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解，在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来:由于数据是结构化的，数据分析可以遵循一定现有规律的，如通过简单的线性相关，数据分析可以大致预测下个月的营业收入额;而大数据是半结构化和非结构化的，其在分析过程中遵循的规律则是未知的，它通过综合方方面面的信息进行模拟，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此，或许我们可以给“大数据”这样一个定义，“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”，“大数据”有两个明显的特征:第一，上文已经提到，数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据;第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么，接下来还有一个问题，大数据的来源有哪些?或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些?”对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。(若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率;另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。)传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了:如，呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同，类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息(或说数据)从不同的方面表达了客户的消费过程的方方面面。因此，一般来说，企业用以分析的数据来源越广越全面，其分析的结果就越立体，越接近于真实。因此，大数据分析意味着企业能够从不同来源的数据中获取新的洞察力，并将其与企业业务体系的各个细节相融合，以助力企业在创新或者市场拓展上有所突破。针对“数据量”这个话题，亚马逊CTO Vogels曾经说过，“在运用大数据时，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”可以预料，在不远的未来，企业如何通过抓住用户获取源源不断的数据资产将会是一个新的兵家必争之地。在这个层面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括电信运营商等领先企业具有无可比拟的优势。在大数据的领域里是否数据量越大越好?很多时候我们写文章，并不是想要去重复某一个众所周知的事实，而更多的是想从另外一个角度试图去质疑那些已成事实的事实，并不是想要去推翻，而只是去看这个事实是否存在另外的可能性，虽然很多时候我的那些质疑会漏洞百出，并显得幼稚可笑，但我觉得一个事物的健康发展需要不同的声音，而这正是我们写文章的意义所在。所以，我现在问题是，在大数据的领域里是否数据量越大越好?对于这个问题，我觉得应该分两个层面来看，第一个层面是，对大数据这个整体而言，数据肯定是越大越好的，多元的数据能让不同行业，不同组织都可以从大数据中寻找到解决问题的方法，也是基于此，现在越来越多的企业组织通过不同的终端、应用或者其他手段去疯狂地收集多元的数据，大数据让人们能有足够的能力和视野将地球(包括地球上的一切)作为一个整体去看待，这是在从前无法想象的。第二个层面是，对于大数据的具体应用而言，数据量是否越大越好，我却有不同的看法。我的理解是，在大数据的实际应用中你用以分析的数据量越大，你能得到的东西就越多，而至于得到的那些东西是否是你所需要的，或者对你是否有价值的，没有人能保证。就如同树林里有100条路，每条路上都有一些你觉得有意思的东西，如果你有足够的时间，你可以走遍这100条路，收获很多有意思的小东西，但不是每一条路都会让你得到真正有价值的东西。经常做数据分析的朋友应该会有同感，在分析的过程中你会发现不同的数据通过不同的组合导入不同的分析模型会得到很多不同的结果，有时候会有一些很新鲜的结果被发现，这会让你很惊喜，但大部分这些新鲜的结果最后只会出现在你的微博里，而不会出现在正式的分析报告中，因为分析报告是为解决某一具体问题而存在的，旁枝末节太多会显得臃肿且容易混淆。所以，我认为，在大数据的具体应用面前，我们先要做的是把“大数据”这个概念忘掉，我们必须弄清楚到底想从大数据中得到什么，然后带着目的去收集有用的数据，输入至分析模型中，直接导向我们想要的结果。否则你将花费大量时间、资源成本去获取数据，分析数据。我们需要大数据应用是能够帮助解决问题的行为洞察，而不是试图研究每一条能够得到的信息。不得不说，大数据的世界太魔幻了，里面的诱惑很多，如果你不是带着明确的目标去应用，你很有可能被陷入在五光十色的诱惑中无法自拔。即使你走进了一座金山，最后你能带走的最多也只是你能提动的一小口袋。另外，这同时也揭示，为了避免应用者困在“大数据的金山”，大数据必须往下细化，针对不同行业不同领域的特定问题制定不同的解决工具，未来大数据将会遵循消费化模式，核心基础设施将作为服务或应用程序来提供。