张 轶

广东机场白云信息科技有限公司 广州 白云510470

上世纪末期,各行各业的数据越来越多,进入21世纪后,各个国家均加强了对数学发展和运用的关注,近些年,我国人文科学界和自然科学界也开始密切重视对大数据系统的使用。随着计算机技术发展速度的加快,人们处理复杂性数据的能力不断增强,在数据中对有关信息予以收集的能力得到了提高,毋庸置疑,大数据粗了能够立足于技术方面支持人文与自然科学之外,同时还可以改变人们现实中的生活生产方式。

一、大数据内涵

大数据是基于科学技术的不断发展逐步形成的,其是一种先进的信息数据处理技术。在信息技术的影响下,当前人们在生产、生活中会接触大量信息数据,进而使得传统数据处理方式难以满足人们在数据信息方面的需求[1]。立足于此所研发各类数据信息处理技术,便是大数据技术。在信息化时代中,大数据广泛应用于各行各业,同时重要性十分显著。就大数据而言,海量数据信息并非关键点,而是怎样借助合理的方式,对数据信息进行运用,最终将某种目的达成。借助深入分析和处理大数据,促进相关产业迅猛发展意义极为重大。

二、大数据时代下数据分析理念

(一)数据价值发掘理念。就数据分析而言,需要将数据类型作为基础进行相应的研究,提炼出重点部分,进而制定出有利于企业、人们发展的相关方式。以匹配广告作为研究事例,该数据在重点方面包含两种类型,一方面将广告款内容作为重点,将广告库和客户信息进行联系,保证人们能够根据此类数据进行分析。另一方面,将客户观看完广告之后的相关行为涵盖其中,将此类行为内容融入到广告设计中,通过不同算法彰显出广告的价值,如此便可以让传统广告形式转变成新颖、独特的广告,使人们更加认可广告内容,同时对其充满强烈的好奇心,夯实企业稳定、持续发展的基础。具体发展方面,需要通过数据处理方式和数据分析、信息进行联系。重点在于对群体行为、思想等进行收集,通过信息反馈机制与技术方式,向用户提供良好的内容与数据,发挥出信息数据库的作用,支持客户顺利搜索和查询信息。

(二)深层处理去伪存真。在分析大数据时,应高度重视数据的流程,要立足于提出充足数据上深层次处理重点内容,同时把有意义的数据选出并保留,将毫无价值的数据摒弃,确保数据最优化。现阶段,诸多生产生活形式中均可见大数据分析方式的“影子”,其已成功取代了传统的数据分析处理方式,不论是企业,还是个人均对先进的数据分析方式更为青睐,都是先收集相关信息,再对其进行分类与筛选,利用专业软件对所筛选的数据做进一步识别与整合规划,最终构建起数据库。这种深层次的处理与去伪存真的理念无疑是大数据时代所迫切需要的,其可以抛出不实用的数据,保留下有价值的信息,如此,即使数据体量增大,也不会对数据的有效性、结果产生影响,甚至可以给予使用者帮助,使其从中将更多有价值的数据提取到,紧密联系起相关领域,增强信息交流。

(三)数据分析理念。所谓数据分析,简单来说就是针对大数据时代中的海量数据进行分类与统计,同时借助相关信息技术统计分析数据库,之后将其分类,并做归总处理,把有价值的数据提取出来,针对有价值的数据以及现实的数据展开比较,通过对统计学方法的有效利用来丰富数据分析的体系,将大数据的价值充分发挥出来[2]。统计学是大数据开展的基础,相较于抽样分析,其在发掘数据知识方面有所不同,大数据往往对统计学的思维运用得更多,挑出较少的数据样本,运用更广泛的分析对比方式,更好地对数据信息进行收集和处理。就诸多的数据来说,其价值的体现一般都是在对大量数据进行分析处理后,所以我们应对数据的积累引起重视,进一步细化数据处理过程,同时还要重视开发数据,充分结合起大数据流动性较强的特点,在时间的推移下数据的量会不断增强,我们要竭尽全力将其再生性和精简化实现,把有用数据的价值提高,并对相互关联的数据进行有机整合,敢于将新的问题发现,用创新的手段把新问题有效解决。

(四)统计学的引入。大数据背景下,数据分析理念能够较好的满足人们对海量数据的需求,通过把统计学相关知识引入到大数据分析汇总中可对大数据做科学化处理,改变以往的样本计算方式。一般来说,过去数据样本的采集以传统抽样分析方法为主,而其将会对数据处理的复杂性造成影响。但在大数据时代下,通过运用数据分析理念中的统计学理念,利用统计学工具把所有数据信息输入,统计分析数据,从而高效处理数据体现出的有用信息。大数据分析理念要求人们在对数据进行处理时,对于数据与网络之间的因果关系一定要科学对待[3]。以数据分析理念为基础,灵活运用统计学处理工具,充分了解数据的走向和改变,为决策的制定提供准确依据。

结语

当前,大数据的应用将会越来越广泛,面对海量的数据,有用的信息水平将可对今后社会各行各业的发展情况做出有效预测。但现阶段我们必须密切关注大数据处理中,数据管理会在数据量的不断增多下,难度随之加大,且随着数据量的不断增多也会在很大程度上影响对数据的处理效率。信息化时代背景下,数据处理技术的不断更新,相关统计工具的不断改进,使得人们可以更加充分地处理大数据,并将其中有用的信息有效挖掘出来,保证相关决策有据可循。