9、云计算服务科学基础：数据、价值与人才

云计算服务科学基础：数据、价值与人才

1. 大数据分析的力量

大数据分析在当今的服务生态系统中扮演着至关重要的角色，它能够驱动决策并创造价值。其应用领域广泛，涵盖营销、业务运营、信息技术、金融、人力资源、供应链、生产、解决方案开发与交付以及服务优化等多个方面。在考虑大数据时，我们通常会想到五个关键特性：体量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、准确性（Veracity）和价值（Value）。传统数据源以及诸如基于云的服务和社交应用等新数据源所产生的内外部数据，共同构成了不断增长的数据浪潮。

大数据分析主要有三种基本类型：
- 描述性分析 ：这是最简单且最常用的商业分析类型。它通过对大数据进行浓缩，以报告过去和当前的绩效，旨在确定事情发生的原因。例如，社交媒体分析就是一种特殊的描述性分析，它通过分析博客、社交媒体网站和论坛的数据，挖掘社区情绪，常用于支持营销和客户服务活动，如获取产品反馈和客户满意度。
- 预测性分析 ：利用统计数据挖掘、建模和机器学习技术，预测未来可能发生的事件。常见的方法是通过识别历史数据中的模式和趋势，来预测未来的情况。例如，预测信用评分模型会使用过去的付款历史来预测客户贷款的风险状况。
- 规范性分析 ：通过为与关键绩效指标相关的一个或多个行动方案提供建议，帮助进行决策。其目标是实现最佳的绩效结果，以解决特定问题或抓住特定机会。规范性分析已应用于营销、金融、保险、移动通信、电子商务和供应链优化等多个领域。

下面是一个简单的表格，总结了三种分析类型的特点：
| 分析类型 | 特