在线客服
电话咨询
关注我们
立即体验

通过数据分析发现隐藏的信息

2021-07-30 11:24:17

伴随着大数据时代的到来,企业应用的数字源越来越多。社会媒体、移动设备和不断增长的物联网所产生的信息,对于企业来说,如何从这些信息中获取商业价值变得越来越重要,而数据并非孤立,它是一个信号,一个除其本身之外还隐藏着大量信息的线索。找到隐藏在已知数据之后的信息是重要的能力,是数据分析的一部分。单一的一个数据其实也包含了很多信息,我们需要通过数据分析把隐含的信息挖掘出来。



有三个方法


1、数据分析中的数学推断。用数学知识做假设,然后推论。


数学是数据分析的基础,基础数学有很多处理智能问题的思想和方法,也是解决数据分析中复杂算法的必要元素。调动已知数学知识解决问题,人之间的区别在于数学知识的掌握和使用。但当这些任务看上去与数学无关时,我们往往会忘记调用数学知识。数据分析中运用数学中的基础统计理论有助于解释数据挖掘的结果,只有合理解释,才能体现数据的价值。对得到的数据,通过数据分析合理估计和判断研究,得出结果并依此推断原始分布。


2、数据分析中的逻辑推理。根据各领域的规则和限制条件,进行合理的推测。


逻辑学是一个广义的概念,数据分析中经常用到。比如我们熟悉的文字识别、语音识别、图象识别,都可以被视为逻辑推理,是使用传统的深度神经网络所解决的。其推理的过程与各方面的规则和限制有关。


3、数据分析需要切换视角。从不同的角度和关系观察数据,数据会发出不同的隐藏信息。


来看一个现实的例子:这场新冠疫情导致全球400万人死亡,有人说,不对,这是“一场疫情导致一个人死亡”这件事,发生了 400 万次。这就是典型的切换视角。

通过数据分析和数据挖掘,我们能够把看似杂乱无章的数据加以整理和分析,把这些庞杂的数据背后隐藏的信息找出来,为我们创造价值。