先進的大數據

A. 國美易卡和度小滿的關系

大部分人都會出現資金短缺的問題，方便快捷的網貸已經變成了這部分人的首要選擇，國美易卡和度小滿都是比較受歡迎的網貸，因此有些人認為這兩者之間是有關系的，其實國美易卡和度小滿是沒有關系的，國美易卡是國美金融旗下的小額貸款平台，而度小滿是原來的網路金融。
一、國美易卡和度小滿的關系
國美易卡是國美金融旗下的小額貸款平台為用戶提供創新便捷的金融服務。國美E卡貸款app是一款小額貸款軟體，依託先進的大數據和風險控制系統實時生成信用等級，並以信用等級為基礎，為社會上的個體戶和工薪階層提供簡單快捷的服務。為給用戶提供高效的貸款服務，平台擁有高水平的信息安全體系，讓用戶放心借錢。度小滿金融，前身是網路金融。2018年4月，網路宣布其金融服務業務集團已正式完成分拆融資協議的簽署。分拆後，網路金融將推出全新品牌『度小滿金融』，實現獨立運營。兩者是沒有關系的。
二、國美易卡貸款app測評
國美控股集團有限公司——注冊於2001年，現已成為經營穩定、資本雄厚、整合能力強、多元化發展的大型現代化集團企業。面向互聯網金融、普惠金融，立志創新打造有影響力的綜合金融平台。國美E卡——作為國美金融旗下消費金融領域首個消費分期項目，於2016年8月1日正式上線。以前是從美易分、美借來的，2018年3月28日新升級為國美E卡。憑借強大的資金支持和先進的大數據風險管控體系，迅速崛起並積累了大量用戶。
綜上所述在選擇貸款時一定要了解所選擇的貸款，不要因為資金短缺就隨意選擇，造成以後的一些麻煩，且一定要按時還款。

B. 大數據在電子商務中的應用不包含以下哪一項

大數據技術在電子商務領域的應用主要體現在以下方面：

（一）應用於客戶體驗。電子商務平台網站的界面結構和功能是吸引大量客戶的關鍵，多數電商企業為提高客戶在交易過程的第一體驗，根據大數據技術分析客戶消費行為的歷史記錄建模，然後在此基礎上使用web挖掘技術改進關鍵字加權法，有效地將用戶輸入的關鍵字合理地拓展延伸，提高商品信息檢索功能的精準率，並且針對不同的消費習慣，動態地調整頁面布局，全方位地把握客戶的實際需求，實現對商品的合理聚類和分類，呈現商品信息的初步瀏覽效果，如淘寶網根據客戶關心某些產品的訪問比例和瀏覽人群的分類來決定廣告的排版布局，增加廣告的投資回報率。通過大數據技術的應用，能滿足消費者個性化的需求，改善了客戶的購物體驗，有利於提高客戶的購物滿意度。

（二）應用於市場營銷。電商企業引進了先進的大數據技術，在市場營銷各環節最大限度地降低人力、財力以及時間成本。技術部門可構建分布式存儲系統，運用web數據挖掘技術將客戶在不同網路平台上的個人信息以及動態的瀏覽習慣貼上「標簽」，根據不同格式的數據選取不同的存儲策略，再針對性、大范圍地對潛在的客戶進行商品與服務推銷。

（三）應用於庫存管理。在零售業中，庫存銷量比是一種重要的效率指標，數據倉庫可以使管理人員實時追蹤商品庫存的流入與流出，並通過在線的市場供求變化數據分析，准確把握預期的市場供求動態，制定合理的生產計劃，降低庫存積壓風險，提高企業的資金周轉能力。

（四）應用於客戶管理。客戶管理的實質是為消費者提供可持續的產品和服務。運用大數據分析的優勢，電商可以劃分普通用戶群和核心用戶群，並且建立會員信譽度級別。在各大電商平台的領軍企業，技術人員利用大數據技術根據買家的消費行為定量定性地評定買家信用，同時也能夠通過跟蹤商家的服務質量和產品銷量來評定商家的信用，這樣買賣雙方都能盡可能遵守交易的規范，以此促進電商交易平台的良性發展。

C. 「大數據」僅僅是一個數據應用先進方法

「大數據」僅僅是一個數據應用先進方法
看了眾多對「大數據」的說法，有人說大數據需要「全息」的數據，才能做到真正的大數據應用，才能做到理想中的BI；還有人說大數據重點是各種數據處理以及更海量數據和海量信息，從超級大的數據挖掘出的東西，往往價值很大。
不管哪種說法，我覺得他們更適合去做「科學研究」，在企業這樣干，哪是個頭，什麼時候才能有結果啊？近期一個段子說，大數據很牛的系統框架搭建完畢，然後問你也需要解決什麼業務問題？然後，就沒有然後了。。。
所以我想表達的一個觀點，是「大數據」僅僅是一個數據應用先進方法，什麼4V非結構化處理，非結構化處理、數據挖掘、人工智慧，這些N年前就有了好吧？有人說是概念炒作，我認為只說對了一小半，原因如下：
1、傳統BI過於注重決策支持，沒有形成數據應用閉環，這是傳統BI沒有解決的缺陷，而大數據提供了這個契機。從我對傳統BI在過去和現在應用的了解，傳統BI的應用重心99%仍然在直接和間接的決策支持，如果你和做過多年傳統BI，且不了解大數據的同學問，數據分析可以直接在系統中調用，智能判斷，這個你們做么？基本會回答不做，因為這不是項目范圍，還有人說，這個咋做？
2、對最細粒度維度的挖掘，可以實現自動化智能的效果，而傳統BI不行。大數據時代重新將技術從實施時候的「廠商」，拉回到實施人員，使得很多想像空間完全打開。如果你觀察傳統BI的同學，一般是IOS等幾大廠商的產品（包括數據挖掘產品）和SQL足夠熟悉，這種技術環境造就的團隊，已經沒有技術實力來實現通過多個系統介面，將數據歷史數據+實時收集=〉數據挖掘=〉系統調用數據挖掘結論=〉直接影響用戶體驗=〉自動評估效果這樣的閉環數據應用中。
例 如你發現某些特定用戶來寫錯送貨地址，傳統BI能做到的是，發現有部分用戶寫錯地址，原因是換地方了，但是按業務經理的說法，我也知道這個事情啊，寫錯了 就只能人工解決啊，分析出來有啥用？於是大數據可以根據寫錯地址的原因進行分析，可以發現有搬家、換租地方（換城市）等，那麼可以根據（時間+IP）等組 合用戶信息區別來自動提醒，直接解決了問題，而不是分析出一個結論，把困難交給了相關的業務經理。
3、一定得全息、全量問題發現才能算大數據，或者才能實施應用么？持這種觀點的同學永遠想像不到，互聯網時代是能解決多少問題就有多少價值的理念。
就如上面的案例，你可以說不能解決全部填錯地址的問題，但是當你發現你這樣做已經解決了很多消費者的問題，挽回多方損失的時候，你就會覺得，這事還真值得去做。等你搜集到全息數據，黃花菜都涼了，而問題還不一定能解決，因為你重點是糾結這個數據到底全還是不全啊
結論：
「大數據」僅僅是一個數據應用先進方法，它的核心不是全息數據，也不是海量非結構化、結構化數據混合處理，而是是否打開了你應用數據的心扉，你是否可以用這個先進武器，解決你之前解決不了，甚至想都不敢想的問題。

大數據包含但不限於原有BI和數據挖掘的應用范圍，既可以是預測，也可以是宏觀報告、問題分析，還可以將問題分析和解決問題集成在系統中，將你的系統變得越來越Smart，自然用戶體驗會逐步提升，營銷、售後問題也能有更多解決。
任何說大數據主要是在預測、關聯等定義的描述，都是在限制大數據的發揮，或者給自己貼金而已，大數據不應該被某些人或團隊給圈死在太局部的應用中。

D. 現在企業里用企業里用的比較多的大數據框架是什麼主要是哪些業務場景會用到

主流的大數據框架，Hadoop、Spark普遍，然後Flink也越來越流行。應用在大數據平台的etl輔助過程。

隨著汽車市場逐步飽和，競爭加劇，車企希望通過擁抱大數據實現精細化經營，領先一步。但是大數據化的過程並非一蹴而就，也不是簡單的大數據技術選擇，更應該看成一個企業級系統工程。本文結合大數據項目實踐和行業理解。

著重闡述了如何系統看待大數據建設和關鍵問題解決思路。背景隨著汽車普及的不斷深入，中國汽車市場逐漸飽和增速放緩，我國車企已邁入了競爭運營的階段。隨著近年大數據的興起，越來越多的車企也選擇投身大數據潮流。

希望通過擁抱大數據，實現更加精細化的業務運營，營銷模式變化，乃至企業轉型，提高自身運營競爭力。如國際頂級車企大眾、寶馬、賓士，還有國內車企長城、吉利等都紛紛開啟了自己的大數據之路。

圖1車企大數據典型案例然而，在大數據化進程中，車企卻發現演變過程並不是那麼一帆風順，在和車企交流中，往往能聽到業務部門的抱怨。

1.數據質量怎麼這么差，用戶姓名一看就是隨便輸入的，手機號碼居然只有9位。

2.銷量統計錯了，把提車數統計到實銷數里了。

3.你做的分析功能我們不需要，對了，我們庫存預測到底能不能做。信息化部門卻會感覺到困惑。

4.我們已經採用先進的大數據技術平台了，但是該做些什麼業務。

5.我們哪裡知道業務部門對應計算口徑是什麼，業務需求不清楚。

6.你這個業務需求，我們心裡沒數。由此可見，如何構建一個高效大數據平台，不僅僅是簡單的IT系統建設，更不是簡單購買了大數據平台就能實現大數據分析。企業大數據化更應該是一個系統，要貫穿管理-業務-系統-數據。

逐步規劃，逐步建設，而不是一蹴而就。因此，基於大數據思考、實踐模式，聯想總結出企業大數據建設框架，針對其中關鍵問題提出思考和分析。

E. 最先進的大數據，怎麼在欠發達的貴陽

1、是電力充足。

大數據運算的基礎是大量的計算機組，運行起來需要消耗大回量能量，答當然是外界溫度越低越好。事實上，很多大公司如臉譜都把大數據中心設在了溫度更低的北歐一帶。

貴州天氣涼爽平均氣溫在15°C左右，大自然就是中央空調。

2、成本低廉。

廣東電價1元/度，貴州3毛/度；還有土地人工成本等都比較便宜。

註明：截至2015年12月31日，貴州西電東送電量累計突破4000億千瓦時，達4012億千瓦時；

3、貴州建大數據更安全。

貴州多山多水喀斯特地貌，加上基本無地震、無風沙、無台風、無霧霾污染、發生戰爭把伺服器隨便挪到任何一個溶洞里自己發電就能安全運行。

4、交通方便：(1)貴州是全國第9個縣縣通高速的省份；

(2)到2020年，全省鐵路營業里程達到4000公里以上；

(3)「一干十三支」航空網覆蓋全省---「一干」是指貴陽機場。

5、世界旅遊組織所稱贊的貴州是「生態之州、文化之州、歌舞之州、美酒之州、國家公園省」；

F. 回顧南寧交警2019年車管工作十大亮點，交管業務升級是重點！

2019年，南寧交警全面深化落實公安交管「放管服」改革措施，推出多項便民利民措施，持續釋放改革紅利，更好契合企業和群眾需求，營造良好營商環境，讓群眾和企業真正感受到更快捷更方便更實在的服務。

下面我們來回顧南寧交警2019年車管工作十大亮點

1全國率先推出「警保農郵」舉措，助推振興鄉村戰略，延伸農村交管便民服務！

2019年，交警支隊全面深化落實公安交管「放管服」改革10項便民利民服務措施、服務經濟社會發展服務群眾企業公安交管6項新措施和全區公安交管「放管服」改革10項措施，較好地解決了群眾異地往返奔波、窗口長時間排隊等煩心事，助推高質量發展，努力提供普惠均等、便捷高效、智能精準的公安交管服務。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

G. 大數據怎麼應用，大數據是什麼

大數據:
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
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，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意義:
有人把數據比喻為蘊[4] 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。