一、为什么大数据具备洞察力决策力？

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

二、什么叫数据金融？

数据金融是指利用大数据强大的洞察力，挖掘出金融业的内部规律，并推动互联网金融的转型与创新。

目前金融业作为传统行业之一，也会同样感受到了“数据地震”，金融机构若不能紧随经济、技术和社会的发展而发展，也就会面临被淘汰的危险。

三、数据敏感分为哪三类？

数据敏感度分为三个等级：基础等级、高阶等级和大神级别。

基础等级是指对数据敏感，也就说对数据是不是出现异常了、是不是有错漏了等有感觉，能立马发现这些异常现象。比如：某一天APP的卸载量突然超出平常数值的20%以上，此时如能发现卸载量数据的异常算是达到了数据敏感度的基本要求；

高阶等级不仅要求对数据本身是否出现异常有判断力，还要求分析到这种异常数据背后的原因是什么、异常数据会带来业务哪些影响、接下来应该做些什么等。此时的数据敏感度一方面要求具备对数据本身的觉察力，另一方面还要求具备高度的业务反应力，能将数据与业务的关系理清；

第三个等级就是大神级别，这个级别的数据敏感度要求当事人具备丰富的业务实战经验和超强的数据洞察力，不仅要厘清数据背后的原因，还要能分析出数据异常所牵连的各种关联关系，并预见到可能带来的各种影响，还能在此基础上把握好时机、做出关键的决策。比如：我们经常听说到股市上有些大神的传说，他们总是能从各种事件中嗅出政策走向和股票趋势来，然后基于对某些股票股价变化的敏感度，总能判断出最合适的抄底机会，入手后再选择合适的清仓时机出手。这些股市的大神能做到如此出神入化，一方面固然是与他们有多年的炒股经验、操盘经历有关，另一方面与他们对股票数据的敏感度也是密不可分的。

四、大数据概念是在某年由谁首次提出？

大数据概念最早是由美国计算机科学家Douglas C. Engelbart在20世纪60年代提出的。当时，他关注的是如何使用计算机处理大量数据和信息。随着互联网和信息技术的迅速发展，大数据开始成为一个重要的话题，并在不同的学科和行业中得到了广泛应用。目前内的大数据领域已经形成了完整的理论体系和研究方法，为社会和经济发展带来了深远的影响。

五、数据分析可以让我们学到什么？

数据分析可以让我们学到数据的业务内含，训练提升对事物的洞察力。

六、企业为什么重视数据与信息？

企业之所以重视数据与信息，是因为数据和信息是企业长期成长、发展、决策和创新的重要基础。以下是几个方面的解释：

1. 帮助企业进行决策：数据和信息可以帮助企业进行正确的决策，提高决策质量和效率，以及减少错误决策对企业的损害。

2. 改善企业流程：通过收集、分析和理解数据和信息，企业可以更好地了解其内部流程，并为其流程进行优化，从而降低成本并提高生产力。

3. 客户洞察力：数据和信息可以向企业提供有关客户需求、趋势和偏好的信息，使它们能够对客户进行更深入的了解并更好地满足他们的需求。

4. 竞争优势：透彻理解数据和信息可以帮助企业预测市场趋势和竞争对手行为，从而提高企业的竞争优势。

5. 创新：数据和信息可以为企业提供有关新兴技术和市场机会的信息，鼓励企业进行创新和研究开发，以确保其未来发展。

总的来说，数据和信息是企业管理的重要组成部分，有助于提高企业效率、降低成本、增加收益，并且在市场上获得竞争优势。

七、什么是对数据进行洞察的过程？

步骤1：多个数据流 –信息来自多种来源和格式。用于分析的数据可能来自数据仓库，数据集市，数据湖，甚至物联网（IoT）传感器，在某些情况下，数据可以是来自生产系统（例如电子商务应用程序）的摘录，如今机器学习项目的数据越来越多地来自各种来源，包括非结构化来源，例如社交媒体。

步骤2：预处理 –通常被认为是早期数据整理阶段的一部分，此步骤涉及将原始数据重新格式化为更适合机器学习的形式。

步骤3：转换 –在项目的早期非常重要，以清理和转换数据并将其转换为对要解决的机器学习问题有意义的形式，给定某些企业数据的状态（脏，不一致，缺少值等），此步骤可能会花费大量时间和精力。

步骤4：分析 -有时称为“探索性数据分析”这是当您使用统计方法和数据可视化来发现数据中有趣的特征和模式时，有时简单的原始数据图可以揭示非常重要的见解，这将有助于指示项目的方向或者至少提供关键的见解，这些见解在解释机器学习项目的结果时很有用。

步骤5：建模 -您应该选择适合要解决的问题的机器学习模型，在此阶段您需要对将要使用的机器学习类型做出承诺，您是要进行定量预测，定性分类还是只是使用聚类技术进行探索？“从原始数据到洞察力的7个步骤-详细的'机器学习'过程” ”信息图提供了详细的工作流程，它足以涵盖几乎所有数据科学项目。”

步骤6：验证 –重要的是评估对于任何给定的数据集哪种方法产生最佳结果，在实践中选择最佳方法可能是机器学习最具挑战性的部分之一，因此模型的性能评估对于项目的成功至关重要。您需要测量其预测与实际数据的匹配程度。

步骤7：以数据为依据的决策 –这最后一步是您进行“数据故事讲述”以传达项目的最终结果时，通常可以通过精心制作的可视化效果最好地理解机器学习项目的最终结果，这些可视化效果可以捕捉模型告诉您有关数据的本质。

八、什么被称为数字时代的洞察力？

数字时代的洞察力指的是通过大数据分析和挖掘，从海量数据中发现并提取出有价值的信息和趋势，以帮助企业做出更明智的决策。

这种洞察力可以帮助企业了解消费者的需求和行为，预测市场趋势，优化产品和服务，提高效率和竞争力。

数字时代的洞察力的重要性在于，随着数字化和互联网技术的发展，数据已经成为企业竞争的重要资源。

通过数字化的手段，企业可以收集和分析大量的数据，从而更好地了解市场和消费者，优化产品和服务，提高效率和竞争力。

要实现数字时代的洞察力，企业需要进行以下步骤：

1. 收集数据：

企业需要收集各种数据，包括消费者的行为和偏好、市场趋势、竞争对手的情况等。

2. 分析数据：

企业需要使用数据分析工具和技术，对收集到的数据进行分析和挖掘，以发现有价值的信息和趋势。

3. 应用洞察力：

企业需要将洞察力应用到产品和服务的优化、市场营销、客户服务等方面，以提高效率和竞争力。

总之，数字时代的洞察力是企业在数字化时代中获取竞争优势的重要手段，通过收集和分析数据，企业可以更好地了解市场和消费者，优化产品和服务，提高效率和竞争力。