大數據分析論壇2015

㈠ 數據發展的歷程

大數據的發展歷程

隨著計算機和網路的發展，信息不斷「爆炸」：

• 1970s: 超大規模資料庫 (VLDB)【GB=10^9位元組】

• 21世紀初：海量數據（massive data）【TB=10^12位元組】

• 2008年：Big data 【PB=10^15位元組】

• 現在實際的數據量已經達到：ZB=10^3EB=10^6PB=10^21位元組

2008年9月4日，《自然》（Nature）刊登了一個名為「Big Data」的專輯。2011年5月，美國著名咨詢公司麥肯錫(McKinsey)發布《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》的報告，首次提出了「大數據」概念，認為數據已經成為經濟社會發展的重要推動力。大數據指的是大小超出常規的資料庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。

2013年3月29日，美國奧巴馬政府宣布推出「大數據研究和發展計劃」(Big Data Research and Development Initiative)，有人將其比之為柯林頓政府當年提出的「信息高速公路」計劃 。該計劃涉及美國國家科學基金會、衛生研究院、能源部、國防部等6個聯邦政府部門，投資超兩億美元，研發收集、組織和分析大數據的工具及技術。2012年7月日本推出「新ICT戰略研究計劃」，在新一輪IT振興計劃中日本政府把大數據發展作為國家層面戰略提出。這是日本新啟動的2011年大地震族塵一度擱置的政府ICT戰略研究。英國政府也宣稱投資6億英鎊科學資金，並計劃在未輪卜來兩年內在大數據和節能計算研究投資1.89億英鎊。政府把大量的資金投入到計算基礎設施，用以捕捉並分析通過開放式數據革命獲得的數據流，帶動企業投入更多的資金。

2012年3月，我國科技部發布的「十二五國家科技計劃信息技術領域2013年度備選項目徵集指南」把大數據研究列在首位。中國分別舉辦了第一屆（2011年）兆桐禪和第二屆（2012年）「大數據世界論壇」。IT時代周刊等舉辦了「大數據2012論壇」，中國計算機學會舉辦了「CNCC2012大數據論壇」。國家科技部，863計劃信息技術領域2015年備選項目包括超級計算機、大數據、雲計算、信息安全、第五代移動通信系統（5G）等。2015年8月31日，國務院正式印發《促進大數據發展行動綱要》。

㈡ 如何用大數據分析創造商業價值

大數據分析是研究大量且多樣的數據集(即大數據)的過程，從而揭示隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用信息，這些信息可幫助公司做出更明智的商業決策。通過專業的分析系統和軟體，大數據分析可以指明商業收益的方向，比如新的機遇，有效的營銷，更好的客戶服務，提高運營效率以及競爭優勢等等。
以下是通過大數據分析將大大受益的十大行業：
1. 銀行和證券
通過網路活動監控和自然語言處理程序，監控金融市場，從而減少欺詐性交易。交易委員會正在使用大數據分析監控股票市場，避免非法交易的發生。
2. 通訊和媒體
同時在多個平台(移動，網路和電視)上實時報道世界各地的事件。媒體的一部分，音樂行業使用大數據關注最新的趨勢，並通過自動調諧軟體創作出流行的曲調。
3. 體育
了解特定地區針對不同活動的收視率模式，並通過分析來監測個人球員和球隊的表現。像板球世界盃，FIFA世界盃和溫布爾頓國際網球錦標賽的體育賽事均有使用大數據分析。
4. 醫療保健
收集公共衛生數據，從而更快地應對個人健康問題，並掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球傳播的狀態。不同國家衛生部門合並使用大數據分析工具，以便在人口普查後進行數據收集。
5. 教育
針對目前快速發展的各種領域，更新和升級相關文獻。世界各地的大學均使用大數據來檢測和追蹤學生和教師的情況，並通過不同科目的出席率分析學生的興趣喜好。
6. 製造業
通過大數據提高供應鏈管理，提高生產率。製造企業使用這些分析工具，確保以最佳方式分配生產資源，從而獲得最大效益。
7. 保險
通過預測分析處理各種業務，從開發新產品到應對索賠。保險公司使用大數據了解需求最大的政策計劃，並產生更多收益。
8. 消費者貿易
預測和管理人員編制以及庫存需求。消費者貿易公司通過會員制度，記錄會員情況從而發展貿易。
9. 交通運輸
制定更好的路線規劃，交通監控和物流管理。主要是政府為了避免交通堵塞而設立的。
10. 能源
通過智能電表減少電氣泄漏，並幫助用戶管理能源使用情況。負荷調度中心使用大數據分析來監測負荷模式，並根據不同的參數分析能源消耗趨勢之間的差異，並節約能源。

㈢ IBM Power全面推動大數據分析發展

IBM日前在2015中國大數據技術大會上分享了其在大數據分析領域的最新成果，闡述了面向大數據分析領域的IT基礎架構的最新戰略。針對企業在認知時代面臨的大數據分析工作負載，IBM堅信要以全新的IT基礎架構作為支持。憑借產品和解決方案的持續革新，IBM致力於助力大數據應用創新，通過打造基於Power的本地生態系統，全面推動本地大數據分析技術的發展。

隨著互聯網和移動互聯網技術的進一步發展，在數據量激增的同時，數據類型也變得更為復雜多樣。如何快速處理這些數據使其產生價值，如何結合結構化與非結構化數據分析進行預測、推理、感知的判斷並採取相應行動，成為企業亟須思考的難題。面對當前挑戰，企業需要能夠處理和分析大量結構化與非結構化數據，具備高可靠性和經濟效益的認知系統。未來，隨著數據量的進一步增長，企業將需要一個具備更強事務處理能力、更靈活調配系統架構的領先IT 基礎架構。

IBM Power一直致力於憑借領先的IT基礎架構，滿足企業的大數據分析需求，幫助企業實現數字化轉型。針對大數據分析與認知工作負載，IBM今年推出了多款Power產品。Power Systems LC伺服器基於OpenPOWER基金會創新成果，針對企業大數據分析工作負載，能夠提供比同等x86伺服器更快的速度及更低的成本，幫助客戶實現便捷、快速的部署。此外，IBM不僅憑借基於POWER8的Linux專屬伺服器幫助用戶發展新興應用，還通過企業級高性能Linux分區伺服器為用戶的關鍵應用提供支持，幫助企業發展新興工作負載、實現業務轉型。

著眼未來趨勢，IBM堅信認知技術與思維是滿足企業發展需要不可或缺的一部分。作為IBM在認知計算領域的卓越代表，沃森（Watson）在大數據處理與分析方面已取得突破性成就，擁有分析海量數據、處理並行復雜數據以及快速判斷和應答響應等卓越能力。基於由IBM Power平台構建的高性能運算基礎架構的支持，IBM正聯合多家合作夥伴，推動沃森的應用。

除了不斷革新Power硬體平台，IBM還通過對本地人才的培養推動大數據應用的創新。今年，IBM已聯手CSDN成功舉辦了8期POWER8極限挑戰賽，吸引了逾萬人次參賽。IBM也成功舉辦了十餘次培訓沙龍，為開發者帶來更多學習和交流的機會。此外，IBM還以不同形式聯合合作夥伴為本地開發者提供基於Power的開源技術創新環境，幫助開發者加速其創新進程。

為提升本地合作夥伴的能力，IBM還與合作夥伴聯手，積極推動本地開源技術生態系統的構建。在IBM「中國合夥人」戰略的引領下，IBM與CSDN等夥伴聯手啟動Linux開源生態系統聯盟，基於IBM多年來為開源領域提供的先進支持，攜手國內ISV、開源技術社區、企業用戶、創投公司等多方力量，共同打造一個基於Power技術的開源技術生態圈。IBM還聯手OpenPOWER基金會成員推出了全新硬體加速ISV支持計劃，為本地ISV免費提供基於RedPOWER伺服器以及賽靈思FPGA的雲端開發及測試環境，幫助ISV提升大數據、雲計算等新興技術研發能力，促進第二代分布式計算的發展。

IBM副總裁、大中華區硬體系統部總經理郭仁聲表示：「認知時代的到來標志著信息技術的發展步入了全新階段，也對企業的IT基礎架構提出了更為嚴苛的要求。為了幫助企業更好地處理、分析數量龐大的結構化和非結構化數據，IBM Power將憑借扎實的硬體基礎和深入的行業洞察，幫助企業構建全新的IT基礎架構，更好地應對當前和未來包括大數據在內的種種挑戰。」

㈣ 大數據報告要怎麼做，哪兒有教程

大數據不僅僅意味著數據大，最重要的是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。下面介紹大數據分析的五個基本方面——
預測性分析能力：數據挖掘可以讓分析員更好地理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
數據質量和數據管理：通過標准化的流程和工具對數據進行處理，可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
可視化分析：不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求，可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
語義引擎：由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析、提取、分析數據，語義引擎需要被設計成能夠從逗文檔地中智能提取信息。
數據挖掘演算法：可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的，集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值，這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
據我所知多瑞科輿情數據分析站大數據分析還可以。針對單個網站上的海量數據，無遺漏搜集整理歸檔，並且支持各種圖文分析報告；針對微博或網站或微信，活動用戶投票和活動用戶評論互動信息整理歸檔，統計分析精準預測製造新數據；針對某個論壇版塊數據精準採集，數據歸類，出分析報告，准確定位最新市場動態；針對某個網站監測用戶的操作愛好，評定最受歡迎功能；針對部分網站，做實時數據抽取，預警支持關注信息的最新擴散情況；針對全網數據支持定向採集，設置關鍵詞搜集數據，也可以劃分區域或指定網站搜集數據針對電商網站實時監測評論，歸類成文檔，支持出報告。
大數據會影響整個社會的發展，主要看是想要利用數據做什麼了

㈤ 大數據分析方法，學習資料，問題求助

經濟學有一套以數量分析為特徵的分析方法。主要有：實證分析法、邊際分析法版、均衡分析法、靜態分析法、比較權靜態分析法、動態分析法、長期與短期分析法、個量與總量分析法等。
一、實證分析法：
經濟學中的實證分析法來自於哲學上的實證主義方法。實證分析是一種根據事實加以驗證的陳述，而這種實證性的陳述則可以簡化為某種能 根據經驗數據加以證明的形式。在運用實證分析法來研究經濟問題時，就是要提出用於解釋事實的理論，並以此為根據作出預測。這也就是形成經濟理論的過程。
二、邊際分析法：
是利用邊際概念對經濟行為和經濟變數進行數量分析的方法。所謂邊際，就是額外或增加的意思，即所增加的下一個單位或最後一個單位。在經濟學分析中，簡單地說，邊際是指對原有經濟總量的每一次增加或減少。嚴格地說，邊際是指自變數發生微小變動時，因變數的變動率。

㈥ 如何通過大數據分析技術優化網路

近期網路又進行了一次針對網路排名顯示結果的大更新，網路自然排名前面出現了圖片展示。這一更新針對的還是今年網站優化的重點話題——用戶體驗。 不得不說，這一區別於360和sogou搜索引擎的自然排名展示，在用戶體驗上又前進一步。經過測試，在針對一些其他行業有需求的關鍵詞進行搜索點擊的時候，潛意識里考慮了兩個東西：排名靠前+圖片等醒目品牌展示，無意識的就會去點擊左側有圖片的信息。 這樣我們不免推測：排名第三無圖和排名第五有圖的點擊量對比以前的純文字展示或許會有很大的差別。 這些更新之後用戶瀏覽數據的不同歸根結底還是對用戶體驗的挖掘，那麼我們在網站優化的過程中也需要更多的從用戶體驗角度去做。 如何從用戶體驗角度進行網站優化工作，我們不妨從網站訪客各項數據分析開始。網站訪客數據包括新老客戶數據對比、網站訪問深度、頁面訪問時長、訪客搜索詞、訪客來源分類等數據。今天常州seo就和大家從這些網站訪客數據中尋找一些用戶體驗的網站優化方法。 【1】新老訪客數據對比 從新老訪客數據對比中，我們發現老訪客在人均瀏覽頁面、訪問深度、訪問時長等都比新訪客的要多要好，因而在產品轉化挖掘中，老客戶是重要的一部分。因此，針對效果轉化這一點來說，我們在網站優化工作需要考慮如何留住老訪客、如何提高新訪客的忠誠度的問題，需要非常認真的考慮。 (1)更新內容:不是每天保持更新內容就算完成工作了。需要考慮更新什麼樣的內容才能吸引別人看，需要更新哪方面的內容才能吸引老訪客瀏覽。文章需要有吸引力、話題相關性強、熱門話題討論、互動性設置等。 (2)更新位置：更新完內容還需要注意文章的推薦位置。熱門推薦、最新推薦、相關話題、相關鏈接等。 網站活動策劃：用戶粘度功能(如：用戶等級，論壇、貼吧類常用)、新注冊用戶禮包、老客戶用戶優惠活動、網站專題活動等。 【2】訪客活躍度——訪問深度與訪問時長 要看是否從用戶體驗角度進行優化，還需要看訪客的活躍度如何。訪客平均訪問深度越深、平均訪問時長越長，說明網站訪客活躍度越高，那麼網站在用戶體驗這一塊越好。 我們不妨看看下面的兩張關於網站訪問深度與訪問時長的統計圖： 從“訪問深度統計圖”裡面，我們看到一個月以來，訪客訪問僅一頁的次數佔了整月網站訪問次數的73.1%，對於這個訪問深度比著實是比較不理想的，用戶體驗優化這一塊需要很大的提升才行。 我們再看下一張“訪問時長統計圖”，其中訪問無時長記錄次數和上面訪客訪問近一頁的次數是正好吻合，預計這144次訪問裡面有很大一部分是無效訪問，也就是打開就關閉的居多。其中訪問時長超過1分鍾以上的只佔了16.75%，用戶活躍度很差，直接說明網站的用戶體驗度確實不夠。 發現了問題所在，我們就需要根據實際的問題和情況進行有針性的適時的網站優化細節調整，提升整個網站的用戶體驗。 網站訪客活躍度不高，我們需要從站內的內容、內鏈包括結構上配合網站熱點圖情況進行細節的分析然後做出調整。 訪客訪問深度不夠，需要針對網站的內鏈和側邊欄目結構進行分析、調整。如頁面，特別是瀏覽量大的頁面(譬如首頁、專題頁以及有排名的重點文章頁)中是否有相關的、最新的、熱點的內鏈、推薦鏈接來引導訪客閱讀更多關於網站內容，更全面的了解網站內容有否有價值或是他需要的內容。 如一個頁面是關於“快照後退原因的”通過搜索“快照後退”這個關鍵詞排名到首頁，訪客通過搜索點擊進來，但訪客更多的卻是想關注一下關於快照後退後怎麼辦的內容，那麼這個時候我們可以在有排名的“快照後退原因”這篇文章中加上有關快照後退怎麼辦甚至是關於快照後退所有相關的文章、頁面鏈接進去，讓訪客點擊進來可以找到自己需要的內容。 同理，首頁的結構布局也需要考慮訪客瀏覽的數據分析得出是否符合用戶體驗優化。 我們在優化“常州seo”的時候，從導航到欄目。從左側到右側都需要從用戶的角度去考慮結構布局： 搜索“常州seo”這個關鍵詞的訪客，他可能會關注哪些方面，除了seo相關知識，訪客會不會關注網站數據分析，是否對網路營銷這一塊有點擊的慾望，同事互聯網相關新聞他是否感興趣。經過對數據統計後台幾個月或一年的數據分析，如果我們發現訪客在搜索seo相關關鍵詞進入網站對網路營銷的關注度幾乎為o，那麼網路營銷這一塊欄目存在的價值就沒了，那麼我們有必要考慮這個欄目是否需要調整或進行局部改版。 在網站優化中我們不能主觀的認為訪客的關注點，也不能建站跟風和判斷網站相關性。一切以用戶體驗為基礎，來完善網站優化點。不僅是我們，網路同樣也是這樣，通過用戶大數據的整理分析，進行用戶體驗角度的演算法更新。 【3】訪客搜索來源——搜索詞、搜索引擎以及訪問地域、年齡段 從訪客的搜索詞、訪客地域等數據分析可以看出網站訪客的一些屬性，網站優化目標人群對應訪問地域和訪客年齡段;目標關鍵詞、推廣產品對應搜索詞。 從訪客地域圖中我們可以看出，“常州seo”這個網站66.67%的訪客來至於江蘇。而實際常州訪客只佔整體訪客的15.49%，無錫訪客占總訪客的24.73%，上海訪客佔27.17%。如果你網站推廣的產品是以城市地域為主，那麼能夠轉化的地域占的比重著實不多;但如果你的產品是推廣的目標地域是省份甚至全國，這個比重也不能算不正常。 假使我們推廣的目標地域主要是常州市，那麼，我們需要分析網站的關鍵詞選擇、產品、服務信息的描述以及該城市門戶、地域網站的合作推廣，這樣更有利於有效轉化的提升。 而通過搜索引擎來源和搜索詞的分析，我們還可以分析出個搜索引擎的優化現有情況和目標關鍵詞的優化情況，為下一階段優化方案作數據參考。 根據下面搜索引擎來源分析，網路是我們主要的搜索引擎來源，需要花大精力研究網路的排名提升;同時，360和sogou搜索引擎也有部分訪客，這樣我們在網站優化時候也需要關注其他兩個搜索引擎的流量和轉化情況，如有轉化價值，同樣需要花時間去做。 在數據分析中，看到搜索關鍵詞中有一部分詞本來不是我們的目標關鍵詞，但是同樣有可觀的流量和轉化價值，那麼這些關鍵詞我們需要重視起來，加入到目標關鍵詞當中去，從而使其獲得更好的排名和轉化。 常州seo 今天通過部分網站訪客數據的分析，我們可以從中找到網站優化的一些有效技巧和SEO方向，特別是在提高用戶體驗這一點上有很好的參考價值。網路等搜索引的擎演算法更新越來越注重用戶體驗這一塊，我們的網站優化工作同樣需要跟上節奏，從用戶體驗角度進行網站優化，我們可以從網站訪客的數據分析開始。

㈦ 什麼時候學習效率高大數據分析告訴你

什麼時候學習效率高大數據分析告訴你

11月7日，「大數據之父」維克托·舍恩伯格應「2015亞洲教育論壇」邀請來到成都，和數百名教育工作者分享了大數據思維在教育領域的運用。

「從種種紛繁復雜的數據中找出其關聯性」，是舍恩伯格在其著作《大數據時代》闡述的觀點。成都市教科院院長羅清紅是這一觀點的實踐者，早在2013年他所管理的成都七中網路「直播班」就運用大數據思維分析學生學習軌跡，通過使用平板監控學生的作業完成軌跡。8日，舍恩伯格將走進成都七中，和同學們分享他的大數據研究成果。

用大數據分析學習軌跡

在舍恩伯格看來，教育不同於製造業的批量生產，他需要對小的數據進行分析，來滿足不同個體的要求，通過大數據分析，可以給學生提供獨一無二的教育方案。

舍恩伯格說，在美國一所名為「the school of one」的學校，他們的學生通過計算機來進行自主學習，實驗者用計算機來監控學生的學習行為，通過大數據分析，為每個學生提供適合他們的課程。「每一個學生，不需要統一的安排，大數據分析會讓他們有自己獨特的課程。」

在一個亞馬遜的學習網站，研究者可以通過大數據分析學習者在學哪一頁的章節，「你可以了解到他是否在回過頭再看之前的章節，或者他在哪一個章節看的時間更多等等，教學者可以通過對學習者行為的分析，改善教材、改善學生學習的方法，使得學生在整個教育環境中有更好的發展。」

大數據思維成都已先行「2002年，成都七中開始通過網路直播教學，我們開始接觸ppt和現代信息技術。」羅清紅說，但大規模的網路授課產生了一個問題，老師只上課，學生反饋不及時。因此，2013年成都七中開設「未來課堂」，把教材教輔引入平板電腦，這樣學生的學習軌跡、過程就可以通過計算機進行全數據採集，「哪道選擇題錯誤率高，可以通過計算機分析」。2014年，更進一步實現了「翻轉課堂」，老師先把課件放到網上，學生先行預習，通過監測可以發現學生對哪些要點已經掌握，哪些有難度，老師根據數據反饋進行再備課。「目前，七中網課已經有6萬多學員。」

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