執行大數據

㈠ 大數據分析工具有哪些

大數據分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的數據倉庫，可以輕松存儲大量數據。

2、MongoDB：它是領先的資料庫軟體，可以快速有效地分析數據。

3、Spark: 最可靠的實時數據處理軟體，可以有效地實時處理大量數據。

4、Cassandra：最強大的資料庫，可以完美地處理數據塊

5、Python：一流的編程語言，可輕松執行幾乎所有大數據分析操作。

不同類型的大數據分析是：

1、描述性分析：它將過去的數據匯總成人們易於閱讀和理解的形式。使用此分析創建與公司收入、銷售額、利潤等相關的報告非常容易。除此之外，它在社交媒體指標方面也非常有益。

2、診斷分析：它首先處理確定發生問題的原因。它使用了各種技術，例如數據挖掘、機器學習等。診斷分析提供對特定問題的深入洞察。

3、預測分析：這種分析用於對未來進行預測。它通過使用數據挖掘、機器學習、數據分析等各種大數據技術來使用歷史數據和當前數據。這些分析產生的數據用於不同行業的不同目的。

4、規范分析：當想要針對特定問題制定規定的解決方案時，會使用這些分析。它適用於描述性和預測性分析，以獲得最准確的結果。除此之外，它還使用人工智慧和機器學習來獲得最佳結果。

㈡ 法院執行大數據幾年能消掉

法律分析：依據我國相關法律的規定，被人民法院強制執行後，徵信不良行為終止的，自不良徵信行為終止之日起5年內刪除不良記錄。

法律依據：《徵集業管理條例》 第十六條 徵信機構對個人不良信息的保存期限，自不良行為或者事件終止之日起為5年;超過5年的，應當予以刪除。

在不良信息保存期限內，信息主體可以對不良信息作出說明，徵信機構應當予以記載。

㈢ navicat怎麼執行大數據的sql腳本快

你用cmd命令導出 cmd命令進行導入 這樣會比用工具快些
執行mysqlmp -uroot -p123456 資料庫名 >c:\aaa.sql導出數專據庫
然後還原
輸入屬mysql -uroot -p 輸入密碼後回車
3、選擇資料庫 use 資料庫名
4、進行還原資料庫 source c:\aaa.sql 等待完成

㈣ 大數據法院執行記錄怎麼消除

法律分析：申請法院予以消除記錄。

法律依據：《最高人民法院關於公布失信被執行人名單信息的若干規定》

第九條 不應納入失信被執行人名單的公民、法人或其他組織被納入失信被執行人名單的，人民法院應當在三個工作日內撤銷失信信息。記載和公布的失信信息不準確的，人民法院應當在三個工作日內更正失信信息。

第十條 具有下列情形之一的，人民法院應當在三個工作日內刪除失信信息：

(一)被執行人已履行生效法律文書確定的義務或人民法院已執行完畢的；

(二)當事人達成執行和解協議且已履行完畢的；

(三)申請執行人書面申請刪除失信信息，人民法院審查同意的；

(四)終結本次執行程序後，通過網路執行查控系統查詢被執行人財產兩次以上，未發現有可供執行財產，且申請執行人或者其他人未提供有效財產線索的；

(五)因審判監督或破產程序，人民法院依法裁定對失信被執行人中止執行的；

(六)人民法院依法裁定不予執行的；

(七)人民法院依法裁定終結執行的。

有納入期限的，不適用前款規定。納入期限屆滿後三個工作日內，人民法院應當刪除失信信息。依照本條第一款規定刪除失信信息後，被執行人具有本規定第一條規定情形之一的，人民法院可以重新將其納入失信被執行人名單。依照本條第一款第三項規定刪除失信信息後六個月內，申請執行人申請將該被執行人納入失信被執行人名單的，人民法院不予支持。

㈤ 法院執行影響大數據多長時間

法律分析：被法院執行的一般依當事人申請，受理申請後3-5個工作日可以刪除。

法律依據：《中華人民共和國民事訴訟法》 第二百四十二條 被執行人未按執行通知履行法律文書確定的義務，人民法院有權向有關單位查詢被執行人的存款、債券、股票、基金份額等財產情況。人民法院有權根據不同情形扣押、凍結、劃撥、變價被執行人的財產。人民法院查詢、扣押、凍結、劃撥、變價的財產不得超出被執行人應當履行義務的范圍。人民法院決定扣押、凍結、劃撥、變價財產，應當作出裁定，並發出協助執行通知書，有關單位必須辦理。

㈥ 大數據如何提升領導力與執行力

大數據如何提升領導力與執行力
許多人認為，高層重在領導力，尤其是決策力和決斷力。而基層重在執行力，特別要善於把高層的決策意圖轉化為現實成果。在很大程度上，在許多組織的確如此。但實際上，不管是處於哪個層級的領導者，他們都既需要領導力，又需要執行力。領導力與執行力二者是成正比的，彼此之間難以截然分開。領導力越強，執行力也就越強，反之亦然。在領導工作中能夠把領導力和執行力有效結合起來的領導者才是真正卓越的領導者，貫通領導力與執行力重在左腦點燃，右腦引爆。
左腦點燃 找准方向
左腦點燃強調領導者要善於使用左腦的理性思維找准工作的突破口，抓住工作的制勝點。制勝點的選擇主要依賴於領導者對所處社會大勢和發展方向的深刻洞察，依賴於領導者對面臨的主要問題輕重緩急的准確判斷。制勝點選准了，決策的方向就對了，執行起來就能事半功倍。否則，方向錯了，執行力越強，錯得越厲害，做起事情則事倍功半。
找准制勝點首先需要大量的數據和信息。重視數據在領導工作中的運用，尤其是在決策中強調對第一手數據的收集和使用是一切領導者都必須具備的素質，不分時代，無論古今。時至今日，互聯網的發展使得調查研究不僅僅可以面對面，還能夠鍵對鍵。大數據是互聯網時代的產物，由於計算機和互聯網的普及使得大量的數據能夠迅速匯集積累，可以便捷統計分析。決策所依賴的數據不僅有小范圍的調查，還可以有大規模的數據。
實地調研和大數據分析各有利弊，應該互補起來，當下的重點是把大數據用起來。調研可能有不實的情況，調研實施可能不實，調研對象可能不說實話。數據背後體現的是人的行為痕跡，一旦形成就相對穩定，很難修改。而且，調研的對象只能是小眾，關注的是典型；數據的來源則是大眾，只要留有數據，一個也不能少。
大數據應用於領導者的決策能夠進一步提升決策的精準度。2014年，某商場舉辦了一次營銷活動，旨在提高商場對有效會員的黏度。大數據團隊通過對會員購物偏好的歷史分析，把這些客戶感興趣的品牌作為積分兌換目標吸引他們。通過數據分析，商場對這部分顧客群體的主要特點就有了基本把握：一是女性，她們對購物更感興趣而且能夠帶來男性客戶；二是近一個月沒有來過，但歷史上都有過購物記錄。
領導者在獲得決策信息後還需要對信息進行理性分析和綜合判斷，才能找准致勝點。綜合判斷時既要了解事物的普遍性，更要把握事物的特殊性，因為特殊性是對自身內在規律的一種揭示。該商場通過數據分析，將此次活動內容發給12萬會員中符合其目標受眾的1824人，最後實際產生兌換的人數為128人，參與率達7%，而同行業同類促銷活動的參與率僅為1%。這就是一次針對部分會員的定向決策。通過大數據分析定向營銷，精準制導。不僅提高了營銷的效率，而且提升了營銷的效果，還可以降低營銷的成本。
對企業來說，大數據的出現和運用的大趨勢是盡可能實現每一個人在消費產品和接受服務上的「私人訂制」。對政府提供公共服務來說也是如此。政府可以根據服務對象的年齡、職業、收入、家庭成員和居住地等數據，利用微信、APP等現代通訊技術，通過手機終端超前向群眾主動推送其可能需要的公共服務信息，提高公共服務的精準性。比如：對25歲左右的，可以推送就業留學、護照辦理等方面的服務信息；對30歲左右的，可以推送生育服務證登記、初生兒戶籍辦理等方面的服務信息；對35歲左右的，可以推送幼兒教育、公園場地分布等服務信息，等等。
因此，在決策前，領導者應注重運用左腦的理性思維，系統分析形勢，抓住主要問題所在，並利用大數據全面分析，綜合判斷找准制勝點。制勝點是決定成敗得失的方向問題，必須理性判斷不能任性而為，這就是左腦點燃的奧秘。在大數據的基礎上，有了左腦的准確點燃，在很大程度上就能夠解決做決策、搞營銷、提供服務等方面費時費力又不討好的情況，就能解決做領導工作很多時候想當然的情況，做到「彈無虛發」，一擊即准。
右腦引爆 團隊執行
右腦引爆強調領導者應善用右腦的形象思維引爆團隊的激情和干勁，激發大家的智慧和勇氣，帶領大家去執行決策，實現決策目標。領導力的實質是大家一起干，強調團隊的執行力。如果只有領導者的積極性而沒有追隨者的積極性，那就只能是孤家寡人，難以有所成效。相反，如果能把下屬員工的積極性激發起來，就能形成高效的執行團隊，無堅不摧，無往不勝。
找到制勝點後，就可以有的放矢了。領導力的本質是一種影響力，能不能影響別人付諸行動，就要依靠領導者的右腦思維來引爆。動人心者莫大乎於情，使人動情最容易的不是邏輯的力量，不是理性的說服，而是訴諸形象思維，通過感性激發。比如，形象的各種符號和打動人心的宣傳語言就是調動團隊執行積極性的關鍵，也是右腦引爆團隊執行的核心。
領導者應能把握領導工作不同環節的變化，相應重點地使用左右腦。決策之前既要用左腦又要用右腦，用右腦重在跳出來看問題，用左腦重在植根現實做選擇；決斷時主要靠左腦，綜合分析，理性判斷。執行時候重點是用右腦，目的是引爆大家執行的激情，既要讓大家有意願干，又要讓大家有能力干。右腦形象思維引爆執行的最大優勢是執行到位的好處能夠讓大家看得見、聞得著、摸得到。如此一來，執行的時候，團隊成員都有動力，有方向，有方法。
一切卓越領導者都應當是左腦點燃，右腦引爆，盡量把左腦右腦結合起來，融合起來。領導思維千變萬化，在理性思維和形象思維中不斷地激盪和平衡無疑是領導思維的本質特點。
當然，很多時候，不是每一個領導者都能夠有效平衡左腦的理性思維和右腦的形象思維，適時實現左右腦思維的轉換。有的領導者以理性思維見長，或技術卓越，或管理過硬；有的領導者以形象思維為主，或長於營銷，或長於設計。
建立領導團隊的目的在於實現組織「大腦」的平衡思維，注重團隊成員的差異化和互補性。一個人再優秀去創業也很難成功，但一個團隊去創業成功的概率就大多了。領導力的真諦即在於此：自己要行，團隊也要行；領導者既要靠自己，也要靠團隊。

㈦ 法院執行大數據幾年能消掉

法院執行大數據幾年能消掉
一般檔案至少20年，有的是60年

㈧ 大數據上的法院執行記錄能消除嗎

法律分析：大數據上的法院執行記錄，一般可以消除。被執行記錄不能人為干預消除，5年後記錄有關部門自會消除。個人徵信系統是真實反映企業和個人信用狀況的歷史數據。信用信息是通過專線從各家銀行傳送到徵信中心，電腦自動操作，沒有人為干預。各個銀行的信用卡逾期數據由各自銀行上報並刪改。

法律依據：《最高人民法院關於公布失信被執行人名單信息的若干規定》第九條 不應納入失信被執行人名單的公民、法人或其他組織被納入失信被執行人名單的，人民法院應當在三個工作日內撤銷失信信息。記載和公布的失信信息不準確的，人民法院應當在三個工作日內更正失信信息。第十條 具有下列情形之一的，人民法院應當在三個工作日內刪除失信信息：
（一）被執行人已履行生效法律文書確定的義務或人民法院已執行完畢的；
（二）當事人達成執行和解協議且已履行完畢的；
（三）申請執行人書面申請刪除失信信息，人民法院審查同意的；
（四）終結本次執行程序後，通過網路執行查控系統查詢被執行人財產兩次以上，未發現有可供執行財產，且申請執行人或者其他人未提供有效財產線索的；
（五）因審判監督或破產程序，人民法院依法裁定對失信被執行人中止執行的；
（六）人民法院依法裁定不予執行的；
（七）人民法院依法裁定終結執行的。
有納入期限的，不適用前款規定。納入期限屆滿後三個工作日內，人民法院應當刪除失信信息。依照本條第一款規定刪除失信信息後，被執行人具有本規定第一條規定情形之一的，人民法院可以重新將其納入失信被執行人名單。依照本條第一款第三項規定刪除失信信息後六個月內，申請執行人申請將該被執行人納入失信被執行人名單的，人民法院不予支持。

㈨ 大數據精準營銷如何做

精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。大數據精準營銷做法如下：

1、以用戶為導向。

真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。

2、一對一個性化營銷。

很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。

3、深度洞察用戶。

深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求。

例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。

4、營銷的科學性。

實踐證明，數據指導下的精準營銷相對於傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

大數據精準營銷包含方面

1、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。具體包含以下幾個維度：

用戶固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座。

用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好。

用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次。

用戶動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

2、數據細分受眾

在執行大數據分析的3小時內，就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷，全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下。

3、預測

「預測」能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡面又可以通過上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。

4、精準推薦

大數據最大的價值不是事後分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。

數據整合改變了企業的營銷方式，現在經驗已經不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業的數據預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。