足彩AI大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)（足彩ai大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于足彩AI大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)哪個(gè)好

• 2、中科創(chuàng)達(dá)前景分析？中科創(chuàng)達(dá) 主力資金？中科創(chuàng)達(dá)大數(shù)據(jù)診斷？

• 3、關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)

• 4、大數(shù)據(jù)的內(nèi)容是什么

一、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)哪個(gè)好

大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)比較好的有：Cloudera、星環(huán)Transwarp、阿里數(shù)加、華為FusionInsight、Smartbi。

1、Cloudera

Cloudera提供一個(gè)可擴(kuò)展、靈活、集成的平臺(tái)，可用來(lái)方便的管理您的企業(yè)中快速增長(zhǎng)的多種多樣的數(shù)據(jù)，從而部署和管理Hadoop和相關(guān)項(xiàng)目、操作和分析您的數(shù)據(jù)以及保護(hù)數(shù)據(jù)的安全。

2、星環(huán)Transwarp

基于hadoop生態(tài)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)公司，國(guó)內(nèi)唯一入選過(guò)Gartner魔力象限的大數(shù)據(jù)平臺(tái)公司，對(duì)hadoop不穩(wěn)定的部分進(jìn)行了優(yōu)化，功能上進(jìn)行了細(xì)化，為企業(yè)提供hadoop大數(shù)據(jù)引擎及數(shù)據(jù)庫(kù)工具。

3、阿里數(shù)加

阿里云發(fā)布的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)，覆蓋了企業(yè)數(shù)倉(cāng)、商業(yè)智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等領(lǐng)域，可以提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)深度融合、計(jì)算和挖掘服務(wù)，將計(jì)算的幾個(gè)通過(guò)可視化工具進(jìn)行個(gè)性化的數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)，圖形展示和客戶(hù)感知良好，但是需要捆綁阿里云才能使用，部分體驗(yàn)功能一般，需要有一定的知識(shí)基礎(chǔ)。

4、華為FusionInsight

基于Apache進(jìn)行功能增強(qiáng)的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析的統(tǒng)一平臺(tái)。完全開(kāi)放的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可運(yùn)行在開(kāi)放的x86架構(gòu)服務(wù)器上，它以海量數(shù)據(jù)處理引擎和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理引擎為核心，針對(duì)金融、運(yùn)營(yíng)商等數(shù)據(jù)密集型行業(yè)的運(yùn)行維護(hù)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平臺(tái)軟件。

5、Smartbi

Smartbi是企業(yè)級(jí)商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，經(jīng)過(guò)多年的持續(xù)發(fā)展，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。Smartbi滿(mǎn)足最終用戶(hù)在企業(yè)級(jí)報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

二、中科創(chuàng)達(dá)前景分析？中科創(chuàng)達(dá) 主力資金？中科創(chuàng)達(dá)大數(shù)據(jù)診斷？

隨著5G、AI、大數(shù)據(jù)等的發(fā)展，智能化、萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代即將來(lái)臨，相應(yīng)的智能終端、智能汽車(chē)、智能物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)得到加速發(fā)展，而相關(guān)的行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)也都紛紛進(jìn)入了爆發(fā)階段。下面，我們就為大伙重點(diǎn)介紹一下全球領(lǐng)先的智能技術(shù)平臺(tái)提供商--中科創(chuàng)達(dá)。

在開(kāi)始分析中科創(chuàng)達(dá)前，我整理好的智能操作系統(tǒng)龍頭股名單分享給大家，點(diǎn)擊就可以領(lǐng)?。?strong>寶藏資料！智能操作系統(tǒng)行業(yè)龍頭股一覽表

一、公司角度

公司介紹：中科創(chuàng)達(dá)主營(yíng)業(yè)務(wù)是智能操作系統(tǒng)產(chǎn)品和技術(shù)提供商，主營(yíng)業(yè)務(wù)主要面向智能終端、智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、智能物聯(lián)網(wǎng)三大領(lǐng)域，其中智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)及智能物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)帶動(dòng)中科創(chuàng)達(dá)業(yè)績(jī)高速增長(zhǎng)，目前已成長(zhǎng)為全球領(lǐng)先的智能技術(shù)平臺(tái)提供商。

簡(jiǎn)單了解公司基礎(chǔ)概況后，下面具體分析公司獨(dú)特的投資價(jià)值。

亮點(diǎn)一：掌握全棧智能操作系統(tǒng)領(lǐng)先技術(shù)

中科創(chuàng)達(dá)致力于AI、5G、云計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，幫助智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、智能手機(jī)、智能物聯(lián)網(wǎng)等三大核心領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品化與技術(shù)創(chuàng)新，在智能操作系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域里核心技術(shù)已滲透到各個(gè)角落，是全世界各個(gè)大洲少有的能夠?yàn)榭蛻?hù)供給從芯片層、系統(tǒng)層、應(yīng)用層這三個(gè)層面以及云端的全面技術(shù)覆蓋的操作系統(tǒng)公司。

并且中科創(chuàng)達(dá)還憑借全球領(lǐng)先的全棧式操作系統(tǒng)技術(shù)及人工智能技術(shù)，建立了平臺(tái)技術(shù)的“必需性”及“稀缺性”的優(yōu)勢(shì)，在人工智能算法、通信協(xié)議棧以及系統(tǒng)安全等諸多領(lǐng)域內(nèi)都已經(jīng)形成了自身所獨(dú)有的IP和要害技術(shù)，建造并且還在持續(xù)地優(yōu)化平臺(tái)技術(shù)壁壘和核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

亮點(diǎn)二：居于產(chǎn)業(yè)鏈核心位置，業(yè)務(wù)跨向全球

如今，中科創(chuàng)達(dá)創(chuàng)設(shè)網(wǎng)狀生態(tài)系統(tǒng)，將自己位于產(chǎn)業(yè)核心位置，就像是在智能產(chǎn)業(yè)鏈里，中科創(chuàng)達(dá)連接的客戶(hù)有兩端，一端連接起所有產(chǎn)業(yè)鏈合作的伙伴們，分別是芯片廠商、互聯(lián)網(wǎng)廠商等；另一端把這些廠商相互連接起來(lái)，包括手機(jī)、車(chē)和物聯(lián)網(wǎng)廠商等，這樣公司業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)可以由任何一方的增長(zhǎng)帶來(lái)。

同時(shí)，中科創(chuàng)達(dá)立足國(guó)內(nèi)、放眼全球，分公司、子公司及研發(fā)中心扎根于全球30多個(gè)城市，布局業(yè)務(wù)的地區(qū)涵蓋了歐洲、北美、日本、韓國(guó)、印度及東南亞，不光為全球客戶(hù)設(shè)定便捷、高效的技術(shù)服務(wù)和本地支持的同時(shí)，還能及時(shí)掌握每個(gè)市場(chǎng)的前沿技術(shù)趨勢(shì)。

由于篇幅受限，更多關(guān)于中科創(chuàng)達(dá)的深度報(bào)告和風(fēng)險(xiǎn)提示，我整理在這篇研報(bào)當(dāng)中，點(diǎn)擊即可查看：【深度研報(bào)】中科創(chuàng)達(dá)點(diǎn)評(píng)，建議收藏！

二、行業(yè)角度

目前，新能源汽車(chē)正對(duì)傳統(tǒng)燃油車(chē)進(jìn)行加緊換新，汽車(chē)智能化及網(wǎng)聯(lián)化進(jìn)程也獲得迅速發(fā)展，這讓智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)領(lǐng)域有著良好的發(fā)展前景。同時(shí)，隨著5G基礎(chǔ)設(shè)施逐步建立齊全，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也將進(jìn)入高速發(fā)展階段，從銳觀咨詢(xún)數(shù)據(jù)分析，預(yù)估2025年，在世界范圍內(nèi)將有754.4億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)終端連接，然后在2030年完成1000億臺(tái)，就在這10年里面年復(fù)合增長(zhǎng)占比為14.00%，行業(yè)步入發(fā)展快車(chē)道。

總而言之，中科創(chuàng)達(dá)身為智能領(lǐng)域提供商，包括了智能終端、智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、智能物聯(lián)網(wǎng)三大領(lǐng)域，且屬于行業(yè)中的龍頭，未來(lái)將充分享受行業(yè)帶來(lái)的較大發(fā)展空間，中科創(chuàng)達(dá)發(fā)展前景十分不錯(cuò)。然而文章需要一定的編輯時(shí)間，倘若想更準(zhǔn)確地知道中科創(chuàng)達(dá)未來(lái)有沒(méi)有好的行情，直接點(diǎn)擊鏈接，有專(zhuān)業(yè)的投顧幫你診股，看下中科創(chuàng)達(dá)估值是多了還是少了：【免費(fèi)】測(cè)一測(cè)中科創(chuàng)達(dá)現(xiàn)在是高估還是低估？

應(yīng)答時(shí)間：2021-11-10，最新業(yè)務(wù)變化以文中鏈接內(nèi)展示的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，請(qǐng)點(diǎn)擊查看

三、關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)

關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，AI 概念的火熱，人們的認(rèn)知有所提高。為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)有價(jià)值 這是不是只是一個(gè)虛的概念 大家怎么考慮數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)問(wèn)題 為什么掌握更多的數(shù)據(jù)就會(huì)更有效 這些問(wèn)題很難回答，但是，大數(shù)據(jù)絕不是大而空洞的。

信息論之父香農(nóng)曾表示，信息是用來(lái)消除不信任的東西，比如預(yù)測(cè)明天會(huì)不會(huì)下雨，如果知道了今天的天氣、風(fēng)速、云層、氣壓等信息，有助于得出更準(zhǔn)確的結(jié)論。所以大數(shù)據(jù)是用來(lái)消除不確定性的，掌握更多的有效數(shù)據(jù)，可以驅(qū)動(dòng)企業(yè)進(jìn)行科學(xué)客觀的決策。桑文鋒對(duì)大數(shù)據(jù)有著自己的理解，數(shù)據(jù)采集遵循“大”、“全”、“細(xì)”、“時(shí)”四字法則?！按蟆睆?qiáng)調(diào)宏觀的“大”，而非物理的“大”。大數(shù)據(jù)不是一味追求數(shù)據(jù)量的“大”。比如每天各地級(jí)市的蘋(píng)果價(jià)格數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)只有 2MB，但基于此研發(fā)出一款蘋(píng)果智能調(diào)度系統(tǒng)，就是一個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，而有些數(shù)據(jù)雖然很大，卻價(jià)值有限;“全”強(qiáng)調(diào)多種數(shù)據(jù)源。大數(shù)據(jù)采集講求全量，而不是抽樣。除了采集客戶(hù)端數(shù)據(jù)，還需采集服務(wù)端日志、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，以及第三方服務(wù)等數(shù)據(jù)，全面覆蓋，比如美國(guó)大選前的民意調(diào)查，希拉里有70%以上勝算，但是川普成為了美國(guó)總統(tǒng)，因?yàn)椴蓸訑?shù)據(jù)有偏差，支持川普的底層人民不會(huì)上網(wǎng)回復(fù)?！凹?xì)”強(qiáng)調(diào)多維度數(shù)據(jù)采集，即把事件的維度、屬性、字段等都進(jìn)行采集。如電商行業(yè)“加入購(gòu)物車(chē)”的事件，除了采集用戶(hù)的 click 數(shù)據(jù)，還應(yīng)采集用戶(hù)點(diǎn)擊的是哪個(gè)商品、對(duì)應(yīng)的商戶(hù)等數(shù)據(jù)，方便后續(xù)交叉分析。“時(shí)”強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的時(shí)效性。顯然，具有時(shí)效性的數(shù)據(jù)才有參考價(jià)值。如國(guó)家指數(shù)，CPI 指數(shù)，月初收集到信息和月中拿到信息，價(jià)值顯然不同，數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)拿到，實(shí)時(shí)分析。從另一個(gè)視角看待數(shù)據(jù)的價(jià)值，可以分為兩點(diǎn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品智能。數(shù)據(jù)的最大價(jià)值是產(chǎn)品智能，有了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，再搭建好策略算法，去回灌產(chǎn)品，提升產(chǎn)品本身的學(xué)習(xí)能力，可以不斷迭代。如今日頭條的新聞推薦，百度搜索的搜索引擎優(yōu)化，都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品智能的體現(xiàn)。

數(shù)據(jù)分析四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié) 桑文鋒把數(shù)據(jù)分析分為四個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、指標(biāo)。他提出了一個(gè)觀點(diǎn)，要想做好數(shù)據(jù)分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的數(shù)據(jù)分析自頂向下推動(dòng)，用業(yè)務(wù)分析指標(biāo)來(lái)決定收集什么數(shù)據(jù)，這是需求驅(qū)動(dòng)工程師的模式，不利于公司長(zhǎng)久的數(shù)據(jù)采集。而一個(gè)健康的自底向上模式，可以幫助公司真正建立符合自己業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)分析體系。 一、數(shù)據(jù)采集 想要真正做好大數(shù)據(jù)分析，首先要把數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建好，核心就是“全”和“細(xì)”。 搜集數(shù)據(jù)時(shí)不能只通過(guò) APP 或客戶(hù)端收集數(shù)據(jù)，服務(wù)器的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)都要同時(shí)收集打通，收集全量數(shù)據(jù)，而非抽樣數(shù)據(jù)，同時(shí)還要記錄相關(guān)維度，否則分析業(yè)務(wù)時(shí)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)不夠，所以不要在意數(shù)據(jù)量過(guò)大，磁盤(pán)存儲(chǔ)的成本相比數(shù)據(jù)積累的價(jià)值，非常廉價(jià)。 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方式歸結(jié)為三類(lèi)，可視化/全埋點(diǎn)、代碼埋點(diǎn)、數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具。

第一種是可視化/全埋點(diǎn)，這種方式不需要工程師做太多配合，產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)經(jīng)理想做分析直接在界面點(diǎn)選，系統(tǒng)把數(shù)據(jù)收集起來(lái)，比較靈活。但是也有不好的地方，有許多維度信息會(huì)丟失，數(shù)據(jù)不夠精準(zhǔn)。第二種是代碼埋點(diǎn)，代碼埋點(diǎn)不特指前端埋點(diǎn)，后端服務(wù)器數(shù)據(jù)模塊、日志，這些深層次的都可以代碼埋點(diǎn)，比如電商行業(yè)中交易相關(guān)的數(shù)據(jù)可以在后端采集。代碼埋點(diǎn)的優(yōu)勢(shì)是，數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確，通過(guò)前端去采集數(shù)據(jù)，常會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)不上，跟自己的實(shí)際后臺(tái)數(shù)據(jù)差異非常大?？赡苡腥齻€(gè)原因：第一個(gè)原因是本身統(tǒng)計(jì)口徑不一樣，一定出現(xiàn)丟失;第二點(diǎn)是流量過(guò)大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失異常;第三點(diǎn)是SDK兼容，某些客戶(hù)的某些設(shè)備數(shù)據(jù)發(fā)不出去，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不對(duì)稱(chēng)。而代碼埋點(diǎn)的后臺(tái)是公司自己的服務(wù)器，自己核心的模擬可以做校準(zhǔn)，基本進(jìn)行更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)采集。第三種是通過(guò)導(dǎo)入輔助工具，將后臺(tái)生成的日志、數(shù)據(jù)表、線下數(shù)據(jù)用實(shí)時(shí)批量方式灌到里面，這是一個(gè)很強(qiáng)的耦合。數(shù)據(jù)采集需要采集數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的人共同參與進(jìn)來(lái)，分析數(shù)據(jù)的人明確業(yè)務(wù)指標(biāo)，并且對(duì)于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性有敏感的判斷力，采集數(shù)據(jù)的人再結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行系統(tǒng)性的采集。二、數(shù)據(jù)建模很多公司都有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，里面存放著用戶(hù)注冊(cè)信息、交易信息等，然后產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員向技術(shù)人員尋求幫助，用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)支持業(yè)務(wù)上的數(shù)據(jù)分析。但是這樣維護(hù)成本很高，且?guī)浊f(wàn)、幾億條數(shù)據(jù)不能很好地操作。所以，數(shù)據(jù)分析和正常業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)有兩項(xiàng)分析，數(shù)據(jù)分析單獨(dú)建模、單獨(dú)解決問(wèn)題。數(shù)據(jù)建模有兩大標(biāo)準(zhǔn)：易理解和性能好。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)不是數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)庫(kù)管理員的專(zhuān)利，讓公司每一個(gè)業(yè)務(wù)人員都能在工作中運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并能在獲得秒級(jí)響應(yīng)，驗(yàn)證自己的新點(diǎn)子新思維，嘗試新方法，才是全員數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的健康狀態(tài)。多維數(shù)據(jù)分析模型(OLAP)是用戶(hù)數(shù)據(jù)分析中最有效的模型，它把用戶(hù)的訪問(wèn)數(shù)據(jù)都?xì)w類(lèi)為維度和指標(biāo)，城市是維度，操作系統(tǒng)也是維度，銷(xiāo)售額、用戶(hù)量是指標(biāo)。建立好多維數(shù)據(jù)分析模型，解決的不是某個(gè)業(yè)務(wù)指標(biāo)分析的問(wèn)題，使用者可以靈活組合，滿(mǎn)足各種需求。三、數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析支持產(chǎn)品改進(jìn)產(chǎn)品經(jīng)理在改進(jìn)產(chǎn)品功能時(shí)，往往是拍腦袋靈光一現(xiàn)，再對(duì)初級(jí)的點(diǎn)子進(jìn)行再加工，這是不科學(xué)的?！毒鎰?chuàng)業(yè)》中講過(guò)一個(gè)理念，把數(shù)據(jù)分析引入產(chǎn)品迭代，對(duì)已有的功能進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析，得出有用的結(jié)論引入下一輪迭代，從而改進(jìn)產(chǎn)品。在這個(gè)過(guò)程中大數(shù)據(jù)分析很關(guān)鍵。Facebook 的創(chuàng)始人曾經(jīng)介紹過(guò)他的公司如何確定產(chǎn)品改進(jìn)方向。Facebook 采用了一種機(jī)制：每一個(gè)員工如果有一個(gè)點(diǎn)子，可以抽樣幾十萬(wàn)用戶(hù)進(jìn)行嘗試，如果結(jié)果不行，就放棄這個(gè)點(diǎn)子，如果這個(gè)效果非常好，就推廣到更大范圍。這是把數(shù)據(jù)分析引入產(chǎn)品迭代的科學(xué)方法。桑文鋒在 2007 年加入百度時(shí)，也發(fā)現(xiàn)了一個(gè)現(xiàn)象，他打開(kāi)郵箱會(huì)收到幾十封報(bào)表，將百度知道的訪問(wèn)量、提問(wèn)量、回答量等一一介紹。當(dāng)百度的產(chǎn)品經(jīng)理提出一個(gè)需求時(shí)，工程師會(huì)從數(shù)據(jù)的角度提出疑問(wèn)，這個(gè)功能為什么好 有什么數(shù)據(jù)支撐 這個(gè)功能上線時(shí)如何評(píng)估 有什么預(yù)期數(shù)據(jù) 這也是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的體現(xiàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控運(yùn)營(yíng)監(jiān)控通常使用海盜模型，所謂的運(yùn)營(yíng)就是五件事：觸達(dá)是怎么吸引用戶(hù)過(guò)來(lái);然后激活用戶(hù)，讓用戶(hù)真正變成有效的用戶(hù);然后留存，提高用戶(hù)粘性，讓用戶(hù)能停留在你的產(chǎn)品中不斷使用;接下來(lái)是引薦，獲取用戶(hù)這么困難，能不能發(fā)動(dòng)已有的用戶(hù)，讓已有用戶(hù)帶來(lái)新用戶(hù)，實(shí)現(xiàn)自傳播;最后是營(yíng)收，做產(chǎn)品最終要賺錢(qián)。要用數(shù)據(jù)分析，讓運(yùn)營(yíng)做的更好。數(shù)據(jù)分析方法互聯(lián)網(wǎng)常見(jiàn)分析方法有幾種，多維分析、漏斗分析、留存分析、用戶(hù)路徑、用戶(hù)分群、點(diǎn)擊分析等等，不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，需要自主選擇。舉個(gè)多維分析的例子，神策數(shù)據(jù)有一個(gè)視頻行業(yè)的客戶(hù)叫做開(kāi)眼，他們的軟件有一個(gè)下載頁(yè)面，運(yùn)營(yíng)人員曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)他們的安卓 APP 下載量遠(yuǎn)低于 iOS，這是不合理的。他們考慮過(guò)是不是 iOS 用戶(hù)更愿意看視頻，隨后從多個(gè)維度進(jìn)行了分析，否定了這個(gè)結(jié)論，當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)某些安卓版本的下載量為零，分析到屏幕寬高時(shí)，看出這個(gè)版本下載按鈕顯示不出來(lái)，所以下載比例非常低。就這樣通過(guò)多維分析，找出了產(chǎn)品改進(jìn)點(diǎn)。舉個(gè)漏斗分析的例子，神策數(shù)據(jù)的官網(wǎng)訪問(wèn)量很高，但是注冊(cè)-登錄用戶(hù)的轉(zhuǎn)化率很低，需要進(jìn)行改進(jìn)。所以大家就思考如何把轉(zhuǎn)化漏斗激活地更好，后來(lái)神策做了小的改變，在提交申請(qǐng)?jiān)囉煤蠹恿艘粋€(gè)查看登錄頁(yè)面，這樣用戶(hù)收到賬戶(hù)名密碼后可以隨手登錄，優(yōu)化了用戶(hù)體驗(yàn)，轉(zhuǎn)化率也有了可觀的提升。四、指標(biāo)如何定義指標(biāo) 對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，有兩種方法非常有效：第一關(guān)鍵指標(biāo)法和海盜指標(biāo)法。第一關(guān)鍵指標(biāo)法是《精益數(shù)據(jù)分析》中提出的理論，任何一個(gè)產(chǎn)品在某個(gè)階段，都有一個(gè)最需要關(guān)注的指標(biāo)，其他指標(biāo)都是這個(gè)指標(biāo)的衍生，這個(gè)指標(biāo)決定了公司當(dāng)前的工作重點(diǎn)，對(duì)一個(gè)初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，可能開(kāi)始關(guān)注日活，圍繞日活又?jǐn)U展了一些指標(biāo)，當(dāng)公司的產(chǎn)品成熟后，變現(xiàn)就會(huì)成為關(guān)鍵，凈收入(GMV)會(huì)變成第一關(guān)鍵指標(biāo)。

四、大數(shù)據(jù)的內(nèi)容是什么

問(wèn)題一：大數(shù)據(jù)都包括什么內(nèi)容？ 你好，

第一，你可以直接百度搜索。

第二，根據(jù)我的理解，所有你在互聯(lián)網(wǎng)上留下的痕跡就是大數(shù)據(jù)。

比如很多購(gòu)物網(wǎng)站，會(huì)根據(jù)你以前的購(gòu)買(mǎi)記錄，在你再次到該網(wǎng)站的時(shí)候，在頁(yè)面底部出現(xiàn)“猜你喜歡”，推薦幾個(gè)你可能喜歡的東西。比如淘寶、天貓、京東這些購(gòu)物網(wǎng)站。

有時(shí)候，還會(huì)定期發(fā)郵件給你，推薦你一些商品，比如做的比較好的，像亞馬遜。

希望能對(duì)你有所幫助，有什么問(wèn)題我們可以繼續(xù)交流

問(wèn)題二：什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)是什么意思？ “大數(shù)據(jù)”是近年來(lái)IT行業(yè)的熱詞，大數(shù)據(jù)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用逐漸變得廣泛起來(lái)，如2014年的兩會(huì)，我們聽(tīng)得最多的也是大數(shù)據(jù)分析，那么，什么是大數(shù)據(jù)呢，大數(shù)據(jù)時(shí)代怎么理解呢，一起來(lái)看看吧。

大數(shù)據(jù)的定義。大數(shù)據(jù)，又稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類(lèi)多、 要求實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價(jià)值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢(xún)是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。

大 數(shù)據(jù)的采集。科學(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計(jì)量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來(lái)衡量。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問(wèn)題，只是面對(duì)如此眾多的數(shù)據(jù)，我們?cè)鯓硬拍苷业?其內(nèi)在規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用人腦來(lái)推算、估測(cè)，或者用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)，依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。

互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)也是一種模式，你如果真想了解大數(shù)據(jù)，可以來(lái)這里，這個(gè)手機(jī)的開(kāi)始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來(lái)就可以找到，我想說(shuō)的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來(lái)了。

大 數(shù)據(jù)的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)本專(zhuān)業(yè)的例子，比如在奶牛基因?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān) 的主效基因，我們可以首先對(duì)奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對(duì)， 挖掘主效基因。例子還有很多。

大數(shù)據(jù)的意義和前景?？偟膩?lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)是對(duì)大量、動(dòng)態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過(guò)運(yùn) 用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價(jià)值的東西。以前，面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會(huì)一葉障目、可見(jiàn)一斑，因此不能了解到事物的真正本 質(zhì)，從而在科學(xué)工作中得到錯(cuò)誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，一切真相將會(huì)展現(xiàn)在我么面前。

商業(yè)智能的技術(shù)體系主要有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse，DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商業(yè)智能的基礎(chǔ),許多基本報(bào)表可以由此生成,但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。所謂數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù) *** ，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽(tīng)到的例子,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。

在線分析處理（OLAP）技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)、能夠真正為用戶(hù)所理解的、并真實(shí)反映數(shù)據(jù)維特性的信息，進(jìn)行快速、一致、交互地訪問(wèn)，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類(lèi)軟件技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘（DM）是一種決策支持過(guò)程，它主要基于AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測(cè)客戶(hù)的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。

商業(yè)智能的應(yīng)用范圍

1.采購(gòu)管理

2.財(cái)務(wù)管理

3.人力資源管理

4.客戶(hù)服務(wù)

5.配銷(xiāo)管......>>

問(wèn)題三：什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)是一個(gè)體量特別大，數(shù)據(jù)類(lèi)別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。 大數(shù)據(jù)首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶(hù)把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類(lèi)別(variety)大，數(shù)據(jù)來(lái)自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類(lèi)和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。最后一個(gè)特點(diǎn)是指數(shù)據(jù)真實(shí)性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。

數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱(chēng)為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(putational Linguistics。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、因子分析、快速聚類(lèi)法與聚類(lèi)法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：分類(lèi) （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類(lèi)（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從大入手，大是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過(guò)去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個(gè)V來(lái)總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價(jià)值密度低、速度快。

第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別。

第二，數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價(jià)值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的......>>

問(wèn)題四：什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)是什么意思 “大數(shù)據(jù)”不是“數(shù)據(jù)分析”的另一種說(shuō)法！大數(shù)據(jù)具有規(guī)模性、高速性、多樣性、而且無(wú)處不在等全新特點(diǎn)，具體地說(shuō)，是指需要通過(guò)快速獲取、處理、分析和提取有價(jià)值的、海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，針對(duì)企業(yè)的運(yùn)作模式提出有針對(duì)性的方案。由于物聯(lián)網(wǎng)和智能可穿戴的普及帶來(lái)的，生產(chǎn)線上普通的藍(lán)領(lǐng)員工，前臺(tái)電話員，等企業(yè)內(nèi)的低階員工也成為產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)內(nèi)容的一部分，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生除了來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)站，電子商務(wù)網(wǎng)站，郵箱外，智能手機(jī)，各種傳感器，和物聯(lián)網(wǎng)，智能可穿戴設(shè)備。

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)與傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)最顯著的區(qū)別是大數(shù)據(jù)可以深入到營(yíng)銷(xiāo)的各個(gè)環(huán)節(jié)，使?fàn)I銷(xiāo)無(wú)處不在。如用戶(hù)的偏好？上網(wǎng)的時(shí)間段？上網(wǎng)主要瀏覽頁(yè)？對(duì)頁(yè)面和產(chǎn)品的點(diǎn)擊次數(shù)？網(wǎng)站上的用戶(hù)評(píng)價(jià)對(duì)他的影響？他會(huì)在哪些地方分享對(duì)產(chǎn)品和購(gòu)物過(guò)程的體驗(yàn)？這些都是對(duì)用戶(hù)網(wǎng)上消費(fèi)和品牌關(guān)注度的深入分析，可以直接影響用戶(hù)消費(fèi)的傾向等商業(yè)效果。

大數(shù)據(jù)徹底改變企業(yè)內(nèi)部運(yùn)作模式，以往的管理是“領(lǐng)導(dǎo)怎么說(shuō)？”現(xiàn)在變成“大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果”，這是對(duì)傳統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)力的挑戰(zhàn)，也推動(dòng)企業(yè)管理崗位人才的定義。不僅懂企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，還要成為數(shù)據(jù)專(zhuān)家，跨專(zhuān)業(yè)的要求改變過(guò)去領(lǐng)導(dǎo)力主要體現(xiàn)在經(jīng)驗(yàn)和過(guò)往業(yè)績(jī)上，如今熟練掌握大數(shù)據(jù)分析工具，善于運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果結(jié)合企業(yè)的銷(xiāo)售和運(yùn)營(yíng)管理實(shí)踐是新的要求。

當(dāng)然大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的作用一個(gè)不可回避的關(guān)鍵因素是數(shù)據(jù)的質(zhì)量，有句話叫“垃圾進(jìn)，垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致出來(lái)的分析結(jié)果也是毫無(wú)意義的垃圾。此外，企業(yè)內(nèi)部是否會(huì)形成一個(gè)個(gè)孤立的數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)是否會(huì)成就企業(yè)內(nèi)某些人或團(tuán)隊(duì)新的權(quán)力，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不能得到實(shí)時(shí)有效地分享，這些都會(huì)是阻礙大數(shù)據(jù)在企業(yè)中有效應(yīng)用的因素。

而隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，對(duì)大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值的挖掘和利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。業(yè)內(nèi)人士稱(chēng)，電商企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以探索個(gè)人化、個(gè)性 化、精確化和智能化地進(jìn)行廣告推送和推廣服務(wù)，創(chuàng)立比現(xiàn)有廣告和產(chǎn)品推廣形式性?xún)r(jià)比更高的全新商業(yè)模式。同時(shí)，電商企業(yè)也可以通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的把握，尋找更 多更好地增加用戶(hù)粘性，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品和新服務(wù)，降低運(yùn)營(yíng)成本的方法和途徑。

問(wèn)題五：大數(shù)據(jù)到底是什么東西？ 基于大數(shù)據(jù)→企業(yè)網(wǎng)上支付與結(jié)算

基于大數(shù)據(jù)→銀行的融資參考依據(jù)

基于大數(shù)據(jù)→優(yōu)化庫(kù)存周轉(zhuǎn)

基于大數(shù)據(jù)→按需按量按地定產(chǎn)，高效自營(yíng)

問(wèn)題六：大數(shù)據(jù)時(shí)代：大數(shù)據(jù)是什么？ 大數(shù)據(jù)是什么？是一種運(yùn)營(yíng)模式，是一種能力，還是一種技術(shù)，或是一種數(shù)據(jù) *** 的統(tǒng)稱(chēng)？今天我們所說(shuō)的“大數(shù)據(jù)”和過(guò)去傳統(tǒng)意義上的“數(shù)據(jù)”的區(qū)別又在哪里？大數(shù)據(jù)的來(lái)源又有哪些？等等。當(dāng)然，我不是專(zhuān)家學(xué)者，我無(wú)法給出一個(gè)權(quán)威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據(jù)自己的理解進(jìn)行小結(jié)歸納，只求表達(dá)出我個(gè)人的理解，并不求全面權(quán)威。先從“大數(shù)據(jù)”與“數(shù)據(jù)”的區(qū)別說(shuō)起吧，過(guò)去我們說(shuō)的“數(shù)據(jù)”很大程度上是指“數(shù)字”，如我們所說(shuō)的客戶(hù)量，業(yè)務(wù)量，營(yíng)業(yè)收入額，利潤(rùn)額等等，都是一個(gè)個(gè)數(shù)字或者是可以進(jìn)行編碼的簡(jiǎn)單文本，這些數(shù)據(jù)分析起來(lái)相對(duì)簡(jiǎn)單，過(guò)去傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)解決方案（如數(shù)據(jù)庫(kù)或商業(yè)智能技術(shù)）就能輕松應(yīng)對(duì)；而今天我們所說(shuō)的“大數(shù)據(jù)”則不單純指“數(shù)字”，可能還包括“文本，圖片，音頻，視頻……”等多種格式，其涵括的內(nèi)容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點(diǎn)評(píng)信息，我們的交易信息，互動(dòng)信息等等，包羅萬(wàn)象。用正規(guī)的語(yǔ)句來(lái)概括就是，“數(shù)據(jù)”是結(jié)構(gòu)化的，而“大數(shù)據(jù)”則包括了“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”“半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”和“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”。關(guān)于“結(jié)構(gòu)化”“半結(jié)構(gòu)化”“非結(jié)構(gòu)化”可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語(yǔ)言看能否形象點(diǎn)地表達(dá)出來(lái)：由于數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的，數(shù)據(jù)分析可以遵循一定現(xiàn)有規(guī)律的，如通過(guò)簡(jiǎn)單的線性相關(guān)，數(shù)據(jù)分析可以大致預(yù)測(cè)下個(gè)月的營(yíng)業(yè)收入額；而大數(shù)據(jù)是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的，其在分析過(guò)程中遵循的規(guī)律則是未知的，它通過(guò)綜合方方面面的信息進(jìn)行模擬，它以分析形式評(píng)估證據(jù)，假設(shè)應(yīng)答結(jié)果，并計(jì)算每種可能性的可信度，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析我們可以準(zhǔn)確找到下一個(gè)市場(chǎng)熱點(diǎn)。 基于此，或許我們可以給“大數(shù)據(jù)”這樣一個(gè)定義，“大數(shù)據(jù)”指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類(lèi)生活的方方面面，目的在于從復(fù)雜的數(shù)據(jù)里找到過(guò)去不容易昭示的規(guī)律。相比“數(shù)據(jù)”，“大數(shù)據(jù)”有兩個(gè)明顯的特征：第一，上文已經(jīng)提到，數(shù)據(jù)的屬性是包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；第二，數(shù)據(jù)之間頻繁產(chǎn)生交互，大規(guī)模進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并實(shí)時(shí)與業(yè)務(wù)結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。解決了大數(shù)據(jù)是什么，接下來(lái)還有一個(gè)問(wèn)題，大數(shù)據(jù)的來(lái)源有哪些？或者這個(gè)問(wèn)題這樣來(lái)表達(dá)會(huì)更清晰“大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來(lái)源有哪些？”對(duì)于企業(yè)而言，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來(lái)源主要有兩部分，一部分來(lái)自于企業(yè)內(nèi)部自身的信息系統(tǒng)中產(chǎn)生的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大多是標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的。（若繼續(xù)細(xì)化，企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)又可分兩類(lèi)，一類(lèi)是“基干類(lèi)系統(tǒng)”，用來(lái)提高人事、財(cái)會(huì)處理、接發(fā)訂單等日常業(yè)務(wù)的效率；另一類(lèi)是“信息類(lèi)系統(tǒng)”，用于支持經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略、開(kāi)展市場(chǎng)分析、開(kāi)拓客戶(hù)等。）傳統(tǒng)的商業(yè)智能系統(tǒng)中所用到的數(shù)據(jù)基本上數(shù)據(jù)該部分。而另外一部分則來(lái)自于外部，包括廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等之中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來(lái)源的社交媒體數(shù)據(jù)構(gòu)成，其產(chǎn)生往往伴隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)計(jì)算和傳感器等新的渠道和技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和應(yīng)用。具體包括了：如，呼叫詳細(xì)記錄、設(shè)備和傳感器信息、GPS 和地理定位映射數(shù)據(jù)、通過(guò)管理文件傳輸協(xié)議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、科學(xué)信息、電子郵件等等。由于來(lái)源不同，類(lèi)型不同的數(shù)據(jù)透視的是同一個(gè)事物的不同的方面，以消費(fèi)客戶(hù)為例，消費(fèi)記錄信息能透視客戶(hù)的消費(fèi)能力，消費(fèi)頻率，消費(fèi)興趣點(diǎn)等，渠道信息能透視客戶(hù)的渠道偏好，消費(fèi)支付信息能透視客戶(hù)的支付渠道情況，還有很多，如，客戶(hù)會(huì)否在社交網(wǎng)站上分享消費(fèi)情況，消費(fèi)前后有否在搜索引擎上搜索過(guò)相關(guān)的關(guān)鍵詞等等，這些信息（或說(shuō)數(shù)據(jù)）......>>

問(wèn)題七：大數(shù)據(jù)是什么，干什么用的？包含哪些內(nèi)容？哪些技術(shù)？解決什么問(wèn)題？ 大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù) *** ，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以預(yù)測(cè)交通路況實(shí)況，比如百度地圖的實(shí)時(shí)公交，了解客戶(hù)信用，比如支付寶實(shí)名認(rèn)證大數(shù)據(jù)背后的花唄借唄信用積累大數(shù)據(jù)研究顯示，我國(guó)的數(shù)據(jù)總量正在以年均50%以上的速度持續(xù)增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2020年在全球的占比將達(dá)到21%。產(chǎn)業(yè)新形態(tài)不斷出現(xiàn)，催生了個(gè)性化定制、智慧醫(yī)療、智能交通等一大批新技術(shù)新應(yīng)用新業(yè)態(tài)。大數(shù)據(jù)主要的三大就業(yè)方向：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)類(lèi)人才、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)類(lèi)人才和大數(shù)據(jù)分析類(lèi)人才。

問(wèn)題八：大數(shù)據(jù)可以做什么 用處太多了

首先，精準(zhǔn)化定制。

主要是針對(duì)供需兩方的，獲取需方的個(gè)性化需求，幫助供方定準(zhǔn)定位目標(biāo)，然后依據(jù)需求提 *** 品，最終實(shí)現(xiàn)供需雙方的最佳匹配。

具體應(yīng)用舉例，也可以歸納為三類(lèi)。

一是個(gè)性化產(chǎn)品，比如智能化的搜索引擎，搜索同樣的內(nèi)容，每個(gè)人的結(jié)果都不同?；蛘呤且恍┒ㄖ苹男侣劮?wù)，或者是網(wǎng)游等。

第二種是精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，現(xiàn)在已經(jīng)比較常見(jiàn)的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)，百度的推廣，淘寶的網(wǎng)頁(yè)推廣等，或者是基于地理位置的信息推送，當(dāng)我到達(dá)某個(gè)地方，會(huì)自動(dòng)推送周邊的消費(fèi)設(shè)施等。

第三種是選址定位，包括零售店面的選址，或者是公共基礎(chǔ)設(shè)施的選址。

這些全都是通過(guò)對(duì)用戶(hù)需求的大數(shù)據(jù)分析，然后供方提供相對(duì)定制化的服務(wù)。

應(yīng)用的第二個(gè)方向，預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)主要是圍繞目標(biāo)對(duì)象，基于它過(guò)去、未來(lái)的一些相關(guān)因素和數(shù)據(jù)分析，從而提前做出預(yù)警，或者是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的優(yōu)化。

從具體的應(yīng)用上，也大概可以分為三類(lèi)。

一是決策支持類(lèi)的，小到企業(yè)的運(yùn)營(yíng)決策，證券投資決策，醫(yī)療行業(yè)的臨床診療支持，以及電子政務(wù)等。

二是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警類(lèi)的，比如疫情預(yù)測(cè)，日常健康管理的疾病預(yù)測(cè)，設(shè)備設(shè)施的運(yùn)營(yíng)維護(hù)，公共安全，以及金融業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理等。

第三種是實(shí)時(shí)優(yōu)化類(lèi)的，比如智能線路規(guī)劃，實(shí)時(shí)定價(jià)等。

問(wèn)題九：大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和基本含義？ “大數(shù)據(jù)”是近年來(lái)IT行業(yè)的熱詞，大數(shù)據(jù)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用逐漸變得廣泛起來(lái)，如2014年的兩會(huì)，我們聽(tīng)得最多的也是大數(shù)據(jù)分析，那么，什么是大數(shù)據(jù)呢，什么是大數(shù)據(jù)概念呢，大數(shù)據(jù)概念怎么理解呢，一起來(lái)看看吧。

1、大數(shù)據(jù)的定義。大數(shù)據(jù)，又稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

2、大數(shù)據(jù)的采集?？茖W(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計(jì)量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來(lái)衡量。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問(wèn)題，只是面對(duì)如此眾多的數(shù)據(jù)，我們?cè)鯓硬拍苷业狡鋬?nèi)在規(guī)律。

3、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類(lèi)多、 要求實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價(jià)值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢(xún)是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。

4、大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用人腦來(lái)推算、估測(cè)，或者用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)，依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。

5、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)本專(zhuān)業(yè)的例子，比如在奶?；?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對(duì)奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對(duì)，挖掘主效基因。例子還有很多。

6、大數(shù)據(jù)的意義和前景?？偟膩?lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)是對(duì)大量、動(dòng)態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過(guò)運(yùn)用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價(jià)值的東西。以前，面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會(huì)一葉障目、可見(jiàn)一斑，因此不能了解到事物的真正本質(zhì)，從而在科學(xué)工作中得到錯(cuò)誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，一切真相將會(huì)展現(xiàn)在我么面前。

問(wèn)題十：大數(shù)據(jù)具體學(xué)習(xí)內(nèi)容是啥？ HADOOPP 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是HADOOPP 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。HADOOPP 是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。HPCC高性能計(jì)算與 通信”的報(bào)告。開(kāi)發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開(kāi)發(fā)千兆比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。Storm是自由的開(kāi)源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄?shù)據(jù)流，用于處理HADOOPP的批量數(shù)據(jù)。為了幫助企業(yè)用戶(hù)尋找更為有效、加快HADOOPP數(shù)據(jù)查詢(xún)的方法，Apache軟件基金會(huì)近日發(fā)起了一項(xiàng)名為“Drill”的開(kāi)源項(xiàng)目。RapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。Pentaho BI 平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的BI 產(chǎn)品，它是一個(gè)以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級(jí)BI產(chǎn)品、開(kāi)源軟件、API等等組件集成起來(lái)，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。IT JOB

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