死亡许多围绕数据的讨论都围绕着死亡展开。这些讨论通常很平凡。 为什么电话会死？ 图像死亡。许多围绕数据的讨论都围绕着死亡展开。这些讨论通常很平凡。 为什么电话会死？为什么银行会倒闭？ 是什么导致服务器和其他网络机器出现故障？令人难过的是，有时服务器死机，电话丢失，一些历史悠久的银行突然倒闭。 当发生这种情况时，我们使用数据来发现哪里出了问题。更准确地说，我们尝试使用数据来发现问题所在，仔细研究客户账户数据、手机信号塔网络日志、损益表。那是验尸，大数据尸检。 通常，这些是使用日志或选定的数据集完成的，分析师会在其中提取部分数据进行分析。如果该数据具有结构，则可以使用许多工具对其进行查询和分析。对于非结构化数据，一长串数字和字母是机器的语言，解决方案已经开始出现，可以为数据编制索引，使分析师能够搜索导致正确答案的信号。在每种情况下，分析师和数据专家都必须从数据中找出原因。
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准则委员会 CASB 帮助基于云的企业避免数据泄露 数据货币化正在改变信息技术就业市场的 7 种方式 对数据科学和数据分析师角色的需求不断增长 大数据如何改变海运业 利用数据发现您的商业模式中的缺点 实际的尸检并没有太大的不同，尸检本身就是在寻找原因。确定死因可能需要知识渊博的医生，但无论 Whatsapp 手机号码列表 研究人员的技能如何，对该主题的先验知识都可能至关重要。有些尸检很简单，但我们可以很容易地想象出一种情况，其中有许多促成因素，一些毒素和疾病的结合导致了过早的死亡。数十年的经验让经验丰富的专业人士能够将观察结果与历史数据进行比较，但如果没有完美匹配，诊断就会变得具有探索性。这是对当今数据分析状态的近乎完美的类比。 我们已经超越了提出具有简单答案的简单问题。分析的挑战在于 找到导致死亡的事件组合。 大数据专家通常以两种形式之一出现。第一个是执业数据专家，从初级分析师到经验丰富的数据科学家。
第二个是主题专家业务用
户或技术专家，具有深入的业务实践和适用知识。在极少数情况下，分析师同时具备技术技能和对数据的深入了解，他们的雇主会竭尽全力留住他们。 数据科学已成为一项“性感”的工作，部分原因在于找到具有正确技能和专业知识组合的人是多么罕见。这些人比纯粹的数据人员更能凭直觉判断可能导致 电话号码质量检查 特定事件的因素组合，并且比典型的业务人员更熟练地操纵数据。 这种对答案的探索，无论多么见多识广，总是以一种特别的方式进行。技能和先前的经验有助于更好地分析，但查询受限于人类知识的局限性和先前信念的弱点。在数据中寻找答案从假设开始，但如果没有进一步的洞察力，搜索就会变成探索性的。 这对于实际应用意味着我们只是触及了数据分析的表面。对于我们提出的每个查询，可能会有成百上千或更多的问题未被提出。随着我们的数据财富持续增长，我们提出问题的速度仍然停滞不前，而我们可能提出的问题总数呈指数级增长。 大数据的承诺 在所有吸烟者中，肺癌死亡率估计在 8-23% 之间。
