❶ 《大數據時代》的讀後感
當認真看完一本名著後，大家心中一定有很多感想，為此需要認真地寫一寫讀後感了。你想知道讀後感怎麼寫嗎？下面是我收集整理的《大數據時代》的讀後感範文（通用5篇），僅供參考，大家一起來看看吧。
對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。
二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。
三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的.預言家「的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。
在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。
一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎？
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。「謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考的.答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據？什麼叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
讀完《大數據時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是台風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好准備，迎接新時代的到來！
首先，想談一談何為大數據，何為大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個信息化世界。為何說是一種新的思維方式：在信息缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向於精確性的思維方式，就像是」釘是釘，鉚是鉚」，而在這種傳統的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。
而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即為什麼是這樣，而更關心」是什麼」這種相關關系。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背後的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話！
其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰鬥力。當然，大數據分析並不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利於我們理解現在和預測未來的可能性。
作為軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰鬥力，打贏這場信息化戰爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是信息化戰爭！
四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態從機械化轉向信息化，而且相應的在戰場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過程中。在此戰爭形態的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場信息化戰爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰鬥力的提升迫在眉睫！
當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。
畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的資料庫框住我們的思維。為適應時代的發展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鍾，一場悄無聲息的信息化戰爭已經打響！
去年的「雲計算」炒得熱火朝天的，今年的「大數據」又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起「大數據」來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注「大數據」來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀。
不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。
當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數據，而另一前：著眼於數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向於數據的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什麼是大數據？
查了查網路，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透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。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個好像是IBM的定義吧。
以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。
2、大數據適合什麼樣的企業？
誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。
同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？
3、大數據帶來的影響
當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好准備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？
1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。
2）變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司
3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。
❷ 海瀾之家：利用大數據和新技術進行產業鏈數字化升級
零售數字化是服飾未來零售的必由之路，其本質是以消費者體驗為驅動，利用大數據和新技術進行產業鏈數字化升級，通過線上線下一體化實現效率與體驗的提升。
服裝行業傳統供應鏈長期存在供貨周期長、產品與市場需求脫節、庫存層層積壓等痛點。隨著消費者對個性設計、上新頻次、豐富SKU的需求日益凸顯， 行業對供應鏈的響應速度和深度提出了新的要求，供應鏈數字化改造程度正在並將長期成為品牌綜合實力的關鍵衡量指標 。
同時，服裝供應鏈物流變革趨勢的核心內涵是渠道融合。而渠道特性在於移動、快速、碎片、柔性、敏捷。新零售下，重新構建人貨場的關系需要做到：
1、從渠道為王向商品精準運營；
2、提升重塑場，創造深度互動體驗；
3、創新商品供應模式——改變傳統的面向訂單的開發、采購、生產的交付方式。根據產品特性分類，採取推式+拉式結合。
如今渠道愈發多元化、碎片化，倒逼供應鏈變革。零售驅動物流轉型的關鍵詞在於高頻、碎片、可視、實時、協同。為了解決傳統線上線下管理分離和渠道庫存不通的痛點，雲倉、雲配、雲系統和雲庫存等新零售解決方案正在得到更大范圍應用。相比傳統物流而言，新零售物流能力更強調：零揀能力、彈性處理能力、自動化能力、雲倉外包的3PL能力、數據分析能力。
在今天數字化能力建設當中，需要重構傳統零售的消費場景、渠道，重構面對不同的消費者應該提供什麼樣的解決方案。在新商業驅動下的服裝企業模式創新中，海瀾之家讓眾人眼前一亮。
目前「海瀾之家」線下門店已拓展到5000多家。堅持深耕主業、做強主業，立足模式創新，發展品牌化、智能化、互聯網化、數字化，30周歲的海瀾就這樣踩著一個個轉型的鼓點，從名不見經傳的作坊式小廠脫胎換骨，發展壯大成為中國服裝行業龍頭企業，連續多年入選中國企業500強，實現了從30萬元起步到營業總收入1000億元的飛躍式邁進，實現了從「橄欖型」向「啞鈴型」的轉變。
海瀾之家不僅僅是一家製造企業，而是轉型中的新零售、大數據企業。其成功背後是輕資產重運營的模式（啞鈴狀）：
輕資產：將存貨和資金分解給供應鏈上下游
重運營：輸出體系化的品牌、供應鏈、營銷管理機制
海瀾之家的5000多家門店均為直營管理，擁有貨權，總部統籌經營。和一線城市中心地段的旗艦店不同，分布在三四線城市的優質街邊店以其多年的管理運營，占據城市核心商區、社區，積累大批忠實客戶。
未來幾年，三四線城市移動互聯網將成為流量的主要增量來源，比重跟人口結構趨於一致。恰好，海瀾之家三四線城市門店遍布31個省，覆蓋80%以上的縣、市。
2018年，海瀾之家與騰訊達成戰略合作，線上流量與線下數據聯手，帶來的是數據、場景的乘數效應。 騰訊布局新零售，最難的就是三四線城市，甚至鄉鎮的線下流量，恰好是海瀾之家擅長的。海瀾之家三四線城市的數據，極大地豐富了資料庫。對海瀾之家而言，跟騰訊聯手提升了海瀾之家的線上線下數據處理、分析、運營能力，可形成更精準的用戶畫像。海瀾之家通過線上、線下會員互動、商品更新數據化、支付自動化，導入線上線下流量，最終整合成一個上游產業鏈開放供貨平台。
海瀾之家基於自身全程式控制貨的運營模式優勢，近年來通過一系列手段提高供應鏈體系效率與敏捷度，為智慧零售時代轉型升級打下了夯實的基礎。
1、智慧運營體系
首先，海瀾之家擁有一套適用於智慧零售時代的基礎運營框架。海瀾之家在前端（門店）採取所有權與經營權分離模式、直接掌控門店運營，可有效獲取一手線下銷售與會員信息。後端為供應商提供宏觀產品設計與指導，由供應商完成細節設計與生產。中間環節採取集中物流管理，統一進行供應商貨品接收與存儲、門店貨品分揀與配送。目前已經在信息整合方面搭建了產供銷協同體系，實現了門店-總部-生產商的信息流、資金流、物流、工作流一體化。
同時，海瀾之家基於掌控門店運營的優勢，在終端渠道也在進行一系列智慧化升級與 探索 ：如基於一二線城市及購物中心的運營大數據，不斷進行整體布局的優化調整。 在門店運營方面採取數據化管理，可實時通過全國門店客流所反饋的大數據監控市場情況，並為後期產品采購、區域門店差異化銷售提供數據支撐。
2、RFID的應用：提升智能倉儲收貨、盤點的工作效率及數據的准確性
為服裝植入RFID晶元的舉措大大開啟了海瀾之家在供應鏈端的一次信息革命，通過軟體的投入，有效地提升了倉儲物流效率，降低固定資產和人力成本的投入。
具體來看，海瀾之家2014年開始投入RFID技術代替傳統條形碼，解決了傳統條形碼本身識別穿透力差、不可批量讀取、存儲信息過於單一無法對服飾進行更多描述的問題。為每件衣服佩戴上RFID標簽後，在中間物流環節實現了服裝商品信息的批量掃描、實時上傳、比對與分類處置，實現精準快速的分揀裝箱等工作，人工成本降低2/3，發貨效率提高5倍以上。
在門店，可通過在試衣間與進出口配置RFID掃描裝備，在不久的將來實現智能試衣間、無人收銀等功能，大幅度提高客戶線下購物體驗與效率。
在後端，通過雲計算大數據技術，建立了供應鏈的實施進度跟蹤系統，可及時掌控核心工廠進度與品質、供應鏈運營狀況等，便於迅速決策與反應。
海瀾之家向選定的RFID標簽供應商提供商品品號、色號、規格、數量等SKU(庫存量單位)信息，RFID標簽供應商負責將這些信息寫入晶元並發往服裝生產商，再由服裝生產商將這些帶有RFID標簽的吊牌綁到服裝上。
海瀾之家的供應商賒購+類直營模式是核心優勢。而在其2016年半年報中也提出：進一步擴大對RFID技術的運用，大幅提升智能倉儲收貨及盤點的工作效率與數據的准確性。海瀾之家「RFID流水化讀取系統」，為服裝貼上高品質RFID標簽，採用「通道機」模式，流水化讀取服裝RFID信息，實現成箱服裝商品信息的批量掃描、實時上傳、比對與分類處置。該系統投運後，大幅降低用工成本，提高收發貨效率，為服裝企業優化供應鏈管理做出有益 探索 。
當然RFID技術的應用不僅僅只有在倉庫里，並且，可將RFID技術應用於成衣工廠掛標，物流中心收發貨，門店快速收貨、盤點及智能化管理等服裝領域各個環節的管理。能夠想像嗎，海瀾之家能夠靠著這一枚小小的RFID晶元，知道哪件衣服被拿起來過，被拿到鏡子前面比劃過，被拿進試衣間試穿過，哪種衣服在北方賣得最好，哪個花色南方人很青睞等。
這些，在未來都能依靠RFID而實現。
3、智能物流園——海量存儲、高效運轉
海瀾之家十幾層樓高的物流中心，全部智能化。近年來，海瀾集團先後投入十多億元建設海瀾之家物流園，實現了服裝倉儲由傳統平地堆放向高位立體智能轉型，同時還採用業內最先進的SAP信息管理系統，根據每件貨品獨有的條形碼全流程進行跟蹤管理，准確掌握倉儲、配送、銷售等各個環節，真正實現了海量存儲和快速運轉，大大提高了物流儲運環節的工作效率。
1、 藉助數字化工具引流拉動銷售
近期，海瀾之家旗下的潮牌「黑鯨」與騰訊智慧零售合作，通過數字化工具拼團小程序，成功吸引騰訊生態的優質線上用戶到線下門店進行消費，一周內門店單量增長480%，帶動全品牌新客增長100%，到店券核銷率超過70%，且沉澱了優質數字化會員，提高轉化並拉動銷售，為業界提供了線上線下融合打通的新思路。
其解決方案是：
第一，拼團小程序與特別促銷結合，將微信優質用戶引流到門店消費。 在騰訊智慧零售的支持下，黑鯨開發小程序——黑鯨百元神券，一月內快速上線，鼓勵消費者通過小程序拼團領券，並給出極具吸引力的代金券，消費者拼團成功後，授權微信登錄小程序，領取200元卡券，小程序自動推薦3家附近門店，引導到門店購買核銷。
第二，從種子用戶到社交裂變，全渠道推廣實現消費者最大化觸達。 黑鯨拼團小程序首先通過基於LBS技術精準推薦的朋友圈廣告與公眾號圖文帶來了大批種子用戶，並在不同渠道獲得推廣擴散，最大范圍觸達消費者。
近年來，海瀾集團旗下的「海瀾之家」等品牌通過天貓等電商平台與消費者零距離互動，拓展銷售渠道、提升市場佔有率。在數年來的「雙十一」電商購物節中，海瀾之家表現非常搶眼。
2、 服裝外賣——「一小時達解決穿衣突發狀況」
打開美團外賣，下單一件T恤或一條褲子，然後坐等外賣小哥一小時送達？聽起來可能有些怪，但海瀾之家的確就是這樣做了。
2018年7月23日，海瀾之家通過微信公眾號以一條「海瀾之家被美團外賣小哥哥圍堵」的信息向外宣布，它開始在美團外賣上賣衣服了，目的是解決一些男士穿衣場景中的「突發狀況」，優點是能一小時送達。這項服務能幫消費者解決諸如馬上要見重要客戶、衣服突然沾上明顯污漬需要更換；穿著休閑服的周五，臨時被通知去重要商務場合，需要著正裝等突發問題。
在美團外賣平台上，一些海瀾之家的門店已經可以被顯示出來。界面新聞以北京新城市廣場做定位，點開美團外賣顯示的服飾頻道，會直接顯示附近的門店，進入門店頁面，即可選購所需的商品。選好尺碼、顏色，支付6元配送費，就可以下單了。
顯然，海瀾之家是試圖通過高效配送、基於門店地理位置吸引附近的消費者，甚至將他們引導至門店。
當然比起包裝食品、日化消費品等標准化程度較高的商品，服飾類商品更容易出現色差、尺碼不合適等需要退換貨的問題，這也是海瀾之家這一類服飾企業面臨的主要問題。海瀾之家在後期會進一步 探索 新的模式。
海瀾之家近期的一系列活動，成功的將線上用戶引流到線下門店，聯動線上線下，形成閉環，提升了顧客消費的新鮮感與真實性，成為服裝零售行業線上用戶轉化為品牌會員的一次成功 探索 。
海瀾之家通過大數據及智慧化工具的有效利用，深耕市場、全渠道布局、精準營銷，通過智慧零售新技術的引入， 讓企業、產品、品牌、消費者、渠道等形成一個有機的整體，優化了客戶體驗，成為新零售的創新踐行者。
有別於以往零售行業的任何一次變革，服裝行業的智慧零售需通過流量、數據及連接的有機結合，對行業實現整個價值鏈的全面轉型，而率先擁抱智慧零售並積極進行轉型的企業在價值鏈的最前端提升了研發的有效性，將服裝產品和服務緊隨市場趨勢，不斷迎合消費者偏好，並通過打造高效能、智能化的供應鏈取得了顯著的成果，在新零售革命上將會繼續刷新成果、創造佳績。
技術改變零售效率將成為未來中國零售發展的重要方向。以「IT點亮智慧零售,數據驅動未來」為主題的第十二屆中國商業信息化行業大會2019年3月21-23日落戶南京隆重召開，誠邀行業夥伴共襄盛典！
❸ 劉光溪入世十五華誕暨動動融入和服務國家戰略的雲南擔當圓桌座談會相關信息
入世15周年之際 瀾湄合作與雲南作為再成熱議焦點 來源：雲南網
雲南省貿促會會長劉光溪發言
雲南網訊 (記者 王世學) 今年是中國加入世界貿易組織15周年。為紀念入世這一對中國改革開放具有里程碑意義的事件，由中國國際商會雲南商會主辦的入世十五華誕暨動動融入和服務國家戰略的雲南擔當圓桌座談會12月28日上午在昆明舉行，來自商務部和雲南省商務廳等相關部門負責人、雲南高校的專家學者、入社親歷者以及老領導100多人參加會議。與會嘉賓就"入市回顧與展望以及市場經濟地位等現實問題"和"雲南如何服務國家一帶一路與瀾湄合作而主動作為、勇於擔當"等話題為雲南的發展建言獻策。
雲南省貿促會會長、中國國際商會雲南商會會長劉光溪在開場致辭中說，時值中國入世15周年和歲末年初，在一帶一路和瀾湄合作等國家背景下，雲南作為中國沿邊開放大省要敢於擔當、敢於作為，並且要有跨越發展的雲南速度，才能服務國家戰略和實現2020年全面小康的目標。要充分利用與寮國、緬甸等國的跨境開放區和貿易零關稅等政策，吸引東部沿海產業入滇參與雲南經濟建設。
商務部前副部長谷永江發言
「當前雲南等地著力扶貧攻堅的做法是對的，因為只要我們廣大農村地區富起來，有了足夠的支付和消費能力，我們就不會那麼依賴歐美市場了。」商務部原副部長谷永江以小故事的形式分享了中國15年復關入世談判的艱辛歷程。他說，入世給改革開放帶來極大動力，同時中國也是付出了代價的。到現在，我們不應該再受制於西方不承認我們市場經濟地位的壓力，而應該在WTO框架內據理力爭、解決貿易爭端，同時打造有中國特色的市場積極體制。
雲南省政協副主席喻頂成則認為，雲南在瀾湄合作中的作為離不開國家層面的支持，建議商務部和省政府整合省內各種合作機制，以便形成合力、統一發聲。同時，雲南還需要加快經濟建設步伐，其核心問題交通物流還不夠發達。在互聯互通中，雲南應該優先搞好電網互通，把過剩的滇電輸送到中南半島缺電區，同時雲南應該放多從東南亞國家進口農產品，讓他們從與雲南的貿易中得到實惠。
會議現場
「當前，雲南金融行業應該解放思想、打破部門利益，以跨境電子商務和跨境物流等為抓手，把雲南建成面向東盟南亞的金融中心和跨境物流大數據中心。」雲南省人大常委會原副主任王義明認為，雲南應該成為一帶一路的樞紐和國家的內陸經濟區。她同時提議，雲南怒江州和緬甸葡萄縣都是很貧困的地區，商務部和省政府可以出台特別政策，支持怒江州與緬甸開展扶貧開發與合作。
中國貿促會法律部副部長劉超認為，雲南在與東盟南亞諸國開展經貿合作的過程中，要有服務中外企業的法律顧問委員會，為外來企業和國內想走出的企業提供咨詢，對於國別提供隔壁對隔壁，具體的個性咨詢。為此，中國國際貿易促進委員會特邀雲南眾多高校法學院專家，在雲南成立了南亞東南亞法律服務中心。
❹ 《大數據時代》讀後感
導語：讀完《大數據》，我才意識到這並不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背後的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。以下是我為大家精心整理的《大數據時代》讀後感，歡迎大家參考！
對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的；話題，鍾情於務虛的觀點；新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據；二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
「除了上帝，任何人都必須用數據來說話。」——這是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對於有些人來說，數據無意義，而對於有些人來說，數據，即真相。
美國是《大數據》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例——奧巴ma建設「前所未有的開放政府」的雄心、公共財政透明的曲折、《數據質量法》背後的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體、Web3·0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。
透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前——美國人民執著於個人隱私的保護，卻又不遺餘力地推動著政府信息的透明與公開。
讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那麼，政治、制度、生活將更加清明，事故將降到最低點。
作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用於教學的鮮活案例。
每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據》就這樣在堅持中溶入我的思想……
讀完《大數據》，我才意識到這並不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背後的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數據概念對於教育來說會產生什麼樣的實用價值呢？一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。在教學過程中，學生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的，它的專業性太強，所以我才會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。長期以來，我們並不了解教育對一個人的影響具體會如何表現，我們有的只是一個輪廓，我們也並不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的？大數據概念至少提出了關注「是什麼」比「為什麼」要有實際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從「為什麼」轉移到「是什麼」上面來，只有如此，才能把教育從為什麼發展成「可能成為什麼」上來，這會是一次思想上的革命。而對於現在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這才是它的出路。
如何將數據融入教學，教育者首先通過標准化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標准化，保證每個教學過程和內容是可控的，然後結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課後還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的`到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環境怎麼變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。
3月11日下午兩節課後，我校全體教師和受邀而來的金南學區各友好學校的領導及教師匯聚於多媒體教室，共同分享、交流《大數據》讀後感。
老師們從：何謂大數據；立足國情對大數據進行探討；大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說：大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說：在你我感嘆《大數據》里深植於美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識？作為典型的八零後，我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但願，我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考「我」這個字的含義，足矣！
張紅傑老師說：很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中，應該有大數據意識，創新意識。學習一些專業的教學統計法、數據分析法，從中發現一些教育現象，並採取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目，多一份嚴謹與科學。
白媛媛老師通過文中的三個事例，結合教學實際，談了自己教學中對數據使用的價值；結合自己的工作，談了如何實現工作的最高境界。
交流活動尾聲，身為閱讀《大數據》的倡議者、發起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀後的感悟：我們心中要裝著學校，因為我們個人的命運依賴群體的命運；工作要追求精細化，不能做胡適書中的「差不多」先生；尊重數據，擁有數據意識，建立數據團隊！
此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書，到開學伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識，掌握大數據，運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的台階！
❺ 線下大數據服務商有哪些
在這里回答會唄認做廣告，違規的。自己去網上搜索一下吧。
❻ 想成為大數據開發工程師有哪些要求
大數據所需技能要求
Python語言：編寫一些腳本時會用到。
Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。
Ozie，azkaban：定時任務調度的工具。
Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。
必須掌握的技能：
Java高級(虛擬機、並發)、Linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapRece+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
高階技能6條：
機器學習演算法以及mahout庫加MLlib、 R語言、Lambda 架構、Kappa架構、Kylin、Alluxio
大數據開發工程師除具備專業的技能外，還要有學歷（至少大專學歷），學歷是敲門磚。
❼ 3月旅遊行業輿情大數據分析報告，什麼是輿情分析
近年來，隨著人們生活水平的不斷提高，國內旅遊熱不斷高漲，特別是每逢節假日版，各大景區人滿為患，於是各權種旅遊負面輿情頻頻爆出，引發一場場旅遊輿情危機。旅遊業因其行業性質一直以來都是網路輿論關注的焦點之一，由於涉及人員面大、人員數量多且過分集中，因此一旦發生負面突發事件就極易引發大面積快發傳播發酵，形成網路輿情熱點，甚至成為引人注目的公共事件，而旅遊部門稍不注意也極易被推倒輿情風口浪尖。因此，擁有一套行之有效的輿情監測方案，以幫助旅遊部門快速准確監測網上各類旅遊負面輿情，全面了解社會公眾關切的旅遊相關問題，從而及時採集准確的應對措施，以預防、減少和消除突發旅遊輿情造成的負面影響成為旅遊部門一項重要工作之一。我知道一家海鰻雲旅遊大數據公司，他們的旅遊輿情預測的比較准確，還比較滿意。