9、人类参与的大数据分析基因组解析

人类参与的大数据分析基因组解析

1. 大数据时代与分析挑战

在当今数字化的时代，随着数字设备、传感器、移动电话等的广泛使用，我们正迈向一个完全数字化足迹的时代。在社交网络上分享观点、在网络上搜索信息、发布推文、在线购买产品、参与在线投票等日常活动，都会留下巨大的数字足迹。同时，汽车、手机和其他设备中嵌入的数十亿个传感器也在不断地感知、生成和传输数万亿字节的信息。这些庞大的数据，即所谓的大数据，蕴含着关于人类和事物行为及相互作用的丰富信息。

大数据分析就是从这些海量数据中提取信息的过程，它运用不同的技术和方法，在不同的场景中发挥着重要作用。然而，基于机器学习和人工智能技术的数据分析过程中，人类仍然在多个关键环节发挥着不可替代的作用，例如数据准备和清理、算法选择、参数调整、性能分析和结果解释等。此外，还有一些问题是目前机器难以胜任的，如数据清洗、信息提取、优化和社会行为分析等，在这些情况下，人类的参与可以与机器协同工作，以更好地从普通或大数据源中提取信息。

但人类参与大数据分析过程也带来了一系列挑战，如安全、信任、隐私和结果质量等问题。因此，深入理解大数据分析的各个方面，以及人类参与对分析结果的影响至关重要。

2. 大数据分析的 5 维框架

2.1 核心问题与基因概念

为了更好地理解大数据分析系统，我们可以从五个关键问题入手，这些问题的答案构成了大数据分析系统的“基因”，类似于生物学中的基因，它们是系统的关键特征。这五个关键问题分别是：
- 为什么要进行数据分析？
- 数据来自哪里？
- 预期的结果是什么？
- 谁是数据分析师？
- 分析是如何完成的？

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