① 大數據入門必須知道三大實戰項目
1、定義大數據業務目標
IT行業有一個壞習慣，就是像Hadoop集群這樣的新鮮事物容易分散人們的注意力。在企業開始利用大數據分析過程之前，了解業務需求和目標應該是企業採取的第一步，也是最重要的一步。企業用戶必須明確他們想要的結果。
這是企業管理層必須率先實現，並且在技術方面必須遵循的地方。如果企業的管理層沒有明確的業務目標，那麼將不能收集並正確創建數據。很多組織收集了一切能夠收集的數據，然後再去清除他們不需要的東西。這會造成很多不必要的工作，因此企業應該清理出所需要的信息，而不是收集全部信息。
2、評估並與合作夥伴制定戰略
大數據項目不應該由IT部門孤立完成。它必須涉及數據所有者，這將是一個業務部門，或者是一個提供大數據技術的供應商或咨詢機構，這些供應商可以為組織帶來外部的視角和眼光，並評估組織當前的情況。
在制定戰略的過程中，應該持續進行檢查，以確保企業收集所需的數據，並且會為企業提供所需的見解，就像廚師在整個烹飪過程中時刻檢查自己的工作一樣。而不只是收集所有內容之後再進行檢查，因為如果在此期間數據出錯，這意味著檢查數據要一直回溯到起點，並在不必要的時候啟動。
企業通過與那些從項目中獲益的人一起工作，可以確保一起參與進來，從而取得成功。
3、企業確定自己擁有什麼以及在大數據中需要什麼
大量的數據並不等同於良好可用的數據。企業可能會在某個地方將正確的數據混合在一起，但它會由企業自己決定。收集的隨機數據越多，越是經常雜亂無章，形式各異。
同樣重要的是確定企業所擁有的是其所沒有的東西。一旦收集了項目所需的數據，就確定可能缺少什麼，在這些工作開始之前一定要把一切都准備好。
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② 大數據能知道我停留多久嗎
大數據能知道你停留多久。只要你攜帶了手機，手機上面基本上都會有定位的這個功能。所以說大數據既知道你停留多久，也可以知道你經過什麼地方。
大數據又稱為巨量資料，指的是傳統數據處理應用軟體不足以處理它們的大或復雜的數據集的術語。大數據也可以定義為來自各種來源的大量非結構化和結構化數據。從學術角度而言，大數據的出現促成了廣泛主題的新穎研究。這也導致了各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有抽樣;它只是觀察和追蹤發生的事情。
③ 你需要知道的7個大數據定義
你需要知道的7個大數據定義
大數據究竟是什麼？很多人可能仍然有些混淆，本文讓我們來看看大數據的一些主要的定義。首先要注意的是，行業內的所有人都普遍認同，大數據不只是更多的數據。
(1)最初的大數據
大數據的特徵可以用很多詞來描述。2001年Doug Laney最先提出「3V」模型， 包括數量 （Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。在那以後，業界很多人把3V擴展到了11V，還包括有效性、真實性、價值和可見性等。
(2)大數據：技術
為什麼12年前的老術語突然被放在聚光燈下？這不僅是因為我們現在擁有比十年前更多的數量、速度和種類。而是因為大數據受到新技術的推動，特別是快速發展的開源技術，例如Hadoop和其他存儲和處理數據的NoSQL方式。
這些新技術的用戶需要一個術語來將它們區別於以前的技術，於是大數據成了他們的最佳選擇。如果你去參加大數據會議，你肯定會發現，涉及關系型資料庫的會議會很少，無論他們鼓吹多少個V。
(3)大數據與數據的區別
大數據技術的問題是，大數據有些含糊不清，以至於行業中的每個供應商都可以跳進來聲稱自己的技術是大數據技術。以下是兩種很好的方法來幫助企業理解現在的大數據與過去單純的大數據的區別。
交易、交互和觀察：這是由Hortonworks公司負責企業戰略的副總裁Shaun Connolly提出的。交易是我們過去收集、存儲和分析的主要數據。交互是人們點擊網頁等操作得到的數據。觀察是自動收集的數據。
過程介導數據、人類產生的信息以及機器生成的數據。
(4)大數據：信號
SAP公司的Steve Lucas認為，應該根據意圖和時機來劃分這個世界，而不是根據數據的類型。「舊世界」主要是關於交易，當這些交易被記錄時，我們已經無法對它們採取任何行動：企業都在不斷管理「失效的數據」。而在「新世界」，企業可以使用新的「信號」數據來預測將會發生什麼，並進行干預來改善情況。
相關的案例有，追蹤社交媒體上人們對品牌的態度，以及預測性維護（用復雜的演算法幫助你決定何時需要更換零部件）。
(5)大數據：機會
這是來自451 Research的Matt Aslett，他將大數據定位為「之前因為技術限制而被忽略的數據」。（雖然在技術上，Matt使用了「暗數據」，而不是大數據，但已經非常接近）。這是筆者最喜歡的定義，因為它符合大部分文章和討論中的說法。
(6)大數據：隱喻
Rick Smolan在其書中寫道，大數據是「幫助這個星球生成神經系統的過程，其中我們人類只是另一種類型的感測器」。很深奧吧？
(7)大數據：新瓶裝舊酒
很多項目基本上是使用以前的技術，這些過去被稱為BI或者分析的技術突然跳入大數據的行列中。
底線：盡管大家對大數據的定義有很多爭議，但所有人都同意這個事實：大數據是一個大事件，在未來幾年將帶來巨大的機遇。
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④ 大數據怎麼知道在北京那個區呢
根據手機實時定位形成的通行大數據知道的。
有三種方法可以實現大數據篩查，首先是基於手機移動數據確定位置信息，也叫基源定位方法，這是最常用的方法，也是此次新發地大數據篩查當中，效率最高的手段。其次是通過社會交往信息分析，這並不是指通過社交軟體信息判斷，而是結合已有數據，通過電話調查、摸排走訪等方式，最終形成相對可靠的數據信息。第三種方法是可以通過物品信息確認，此次新發地篩查過程中，除了對經過者、密切接觸者的篩查，也排查了不少物品和貨品，在這個過程當中，通過對特定攜帶病毒物品的路徑和接觸者追蹤，同樣可以作為排查查找到新發地密切接觸者的依據之一。
⑤ 有誰知道大數據指的是什麼
大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。
商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。
商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。
商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。
目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。
為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。
把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表
2.掌握指標管理
3.隨時線上分析處理
4.視覺化之企業儀表版
5.協助預測規劃
導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。
2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。
3.協同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。
商業智能領域的技術應用
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。
數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。
數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
商業智能的應用范圍
1.采購管理
2.財務管理
3.人力資源管理
4.客戶服務
5.配銷管理
6.生產管理
7.銷售管理
8.行銷管理
商業智能實施步驟
商業智能系統處理流程[1]
商業智能（BI）作為一個概念，描述與業務緊密結合，並且根據需要進行相關特性展示和數據處理的過程。
為了讓數據「活」起來，往往需要利用數據倉庫、數據挖掘、報表設計與展示、聯機在線分析（OLAP）等技術。數據或者數據源包含的種類繁多，例如存儲在關系型資料庫中的，在外圍數據文件中的，在業務流中實時產生存儲在內存中的等等。而商業智能最終能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。
這些分析有財務管理、點擊流分析（Clickstream）、供應鏈管理、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、客戶分析等。商業智能關注的是，從各種渠道（軟體，系統，人，等等）發掘可執行的戰略信息。商業智能用的工具有抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和載入（Load）軟體（搜集數據，建立標準的數據結構，然後把這些數據存在另外的資料庫中）、數據挖掘和在線分析（Online Analytical Processing，允許用戶容易地從多個角度選取和察看數據）等 。
商業智能系統的功能
商業智能系統應具有的主要功能：
數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。
數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。
數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。
分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。
典型的商業智能系統
典型的商業智能系統有：
客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。
[編輯]商業智能解決方案廠商
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等
最後，希望你關注一下FineBI，帆軟軟體的大數據解決方案，我看了，還是很不錯的
⑥ 你百度的內容大數據會知道你在幹嘛嗎
會大概率推算出你想做什麼。現在的大數據就是通過你所查詢過的項目數據，通過AI模糊數學演算法，通過關鍵詞的抓取，推算出你所需要的數據。這也是現在機器智能學習的魅力所在。