㈠ 移動互聯網如何讓大數據「落地」，有哪些產品實例
問題補充：「大數據」這件事大家提了很久，可是真正能用好的產品少之又少。移動互聯網使得更多、更廣的數據不斷產生，它是否能真正促使大數據「落地」，變成每個人真正能享受到的服務？下面是來自知乎小夥伴maggie的回答：雲計算出現之前，傳統的計算機無法處理大量的非結構化數據，雲計算使得海量數據的存儲和快速分析成為可能，而每個人都擁有的智能終端（手機、電腦、智能設備）以及帶寬不斷增加的移動通信網路，使得海量數據的收集成為可能。大數據的核心在於「預測」，而雲計算使數據從「小樣本」轉變成有機會對所有可能的數據進行分析，預測將基於 「數據之間的關聯性」 而非 「為什麼是這樣的因果性」，我們只需要按照預測出來的趨勢去響應，使用這些結果。比如預測機票價格的走勢，並給出可信度，幫助用戶來決定什麼時間購買機票最省錢。它不用關心為什麼機票會有差異，是因為季節性還是因為其他什麼原因，它僅僅是預測當前的機票未來一段時間會上漲還是下降。如果機票價格有上漲的趨勢，系統就系統用戶立即購買機票。而原始的數據可以從機票預訂資料庫或者行業網站上扒下來。這項預測技術可以用在類似的相關領域。比如賓館預訂，商品購買等。比如通過汽車引擎的散熱和振動來預測引擎是否會出現故障。亞馬遜的推薦系統是很好的例子：亞馬遜從每一個客戶身上捕獲了大量的數據，歷史購買了什麼，哪些商品只是瀏覽卻沒有購買，瀏覽停留的時間，哪些商品是合並購買的，它要做的是找到產品之間的關聯性，感興趣的可以去搜索亞馬遜推薦引擎的專利。在中國，淘寶、支付寶擁有大量的用戶數據，還記得 「淘寶時光機嗎「 ？通過數據分析，把畢業- 戀愛- 遷移城市-結婚- 買房- 生子- 買車的人生軌跡串起來，我不敢說有多准，但是的確感動了我們。從數據中挖掘出背後的故事，這是一個非常有意思的關聯性數據挖掘嘗試。想想也挺可怕的，淘寶是個擁有海量用戶數據的平台，每天還有源源不斷地從移動終端、電腦上不斷增加的數據，如果把這些數據利用起來，不止可以做商品購物推薦，同時還可以對可能的關聯性做預測。在零售行業，銷售數據的統計分析，可以讓供應商監控銷售速率、數量、以及存貨情況，可以知道什麼貨物和什麼貨物擺在一起，放在什麼位置銷量最好，特定的季節，什麼產品銷量最高。公共設施領域，不再是隨機的巡檢，而是針對設施上報的數據以及故障發生的歷史數據、環境數據進行分析和預測，集中人力和物力優先檢查最有可能出現問題的那些設施，減少整體平均的故障發生率。大數據革命首先要把這些可以獲得的數據收集上來，包括未來可能被利用的信息。比如很多應用不管是不是需要位置信息，通常都會問你要位置信息，為未來能做出更多的智能反應做數據儲備。保險公司通過車險投保人的歷史數據（時間、地點、實際行駛路程）來為車險定價。廣告公司可以根據人們的居住地點、要去的地方，提供定製廣告，信息匯集起來可能會揭示某種發展趨勢。交通服務公司可以通過手機的位置來預測交通情況，和某個地方目前聚集了多少人。最近的 」棱鏡計劃「 ，從音視頻、圖片、郵件、文檔以及連接信息中分析個人可能對國家安全造成威脅的行動。大數據可用的領域實在是很多，具體有什麼好點子，哪些產品有機會，我覺著還得多去想和研究。總結起來，首先是數據收集，除了利用現有的數據渠道之外，還可能需要改造一些產品形態，使得數據更好地被量化和可被學習。然後是通過雲計算來做數據相關性的分析，這裡面有大量的演算法工作要去做，所以未來演算法人才是最具有技術挑戰的工種。
㈡ 中國移動的大數據定位準確嗎
一般是比較准確的。中國移動大數據中心可以即時捕獲准確的數據信息，還可以創建詳細的客戶畫像來標記准確的客戶數據信息。
只要你手機未關機，你到過什麼地方，就會保持與當地的移動通信的基站信號雙向連接，當你變地點後，與你手機的雙向連接的基站就更換了，根據一定時間內手機信號連接的基站更變，就可以知道你的行程軌跡。所以，在你手機在開機狀態下反映出你的行程軌跡絕對准確。
㈢ 運營商如何運用大數據轉型升級
據研究顯示，大數據在全球的收入快速增長，預期在2012-2017年的復合增長率將達到60%。根據最近一段時間發布的各類大數據投資研究報告進行了初步估算，預期未來超過40%的GDP增量。大數據已經成為與自然資源同等重要的寶貴財富，發展潛力空間巨大。
而電信運營商作為數據的生產者，多年來積累的數據蘊藏著豐富的業務信息和商業信息，價值挖掘的潛力巨大，擁有如此優質的數據基礎，使得運營商在企業、行業、社會等多個層面，都會大有作為。
在8月19日召開的中國國際大數據大會上，中國移動副總裁李正茂表示，中國移動已經意識到，大數據將與運營商的通信網路和客戶資源具有同等重要的地位。
從企業層面來看，大數據將助力運營商全面提升運營商的精細化運營水平。一是改善用戶體驗，通過對用戶感知的分析，並運用智能交互技術，進一步提升用戶體驗；二是實現科學決策，通過大數據刻畫當前企業發展的狀況，預測未來趨勢，對企業成本、收入風險等進行精細化管控。
從行業層面來看，目前各行業紛紛加快大數據應用，重構未來的核心競爭力，運營商可利用數據與網路資源優勢，聚焦行政管理、醫療、交通、教育等多個行業，在行政管理領域可以輔助提升政策制定、信息發布、事務辦理、管理監控等多個領域的效率和設備，在醫療領域患者可通過可穿戴設備向醫生發布數據，從而得到更為便捷的醫療服務。醫葯研發機構可以利用收集到的醫學大數據提高研發能力和醫療水平。在交通、物流領域，可實現智能化的運輸網路與運力規劃，實施交通管理、車隊管理等等。
從社會層面來看，運營商依靠多年的數據和平台經驗積累，一定會成為提供社會化大數據生態平台服務的有力參與者。在未來，社會化大數據生態平台，將以數據銀行的形式存在，平台使用者不但可以享用運營商的各類數據分析服務，使用者數據也可以在這里得到充分共享和流通，不同的商業模式將在這個平台上衍生和繁榮。
李正茂認為，大數據對於運營商轉型升級具有重大的戰略意義。而中國移動在大數據的具體研發、產業合作與對外應用方面，也進行了一些積極探索和實踐。在自主研發方面，中國移動在2007年啟動了大雲的研發計劃，構建了海量存儲處理和數據分析和挖掘等核心能力。到目前為止，大雲的大數據相關產品已經在17個省市進行了超過100項應用試點和商用，部署規模超過了3000台伺服器，在快速響應市場需求的同時也降低了企業運營成本。
李正茂還透露，中國移動在今年成立了蘇州研發中心，計劃構建3000-4000人的研發團隊和運營團隊，宗旨就是要進一步完善雲計算和大數據產品體系，盡快形成國際一流的雲計算和大數據服務能力。
在產業合作方面，中國移動一直秉承開放共贏理念，推動雲計算和大數據技術的成熟和產業健康發展。我們構建了大雲產業聯盟，與技術提供商、集成商、高等院校、政府機構等超過50家單位，在核心模塊合作、授權技術服務、應用開發技術攻關等產業不同層面開展了合作。我們還積極參與了國內、國際標准化和開源組織工作，在TMF完成了大數據報告並完成發布，牽頭完成了彈性應用計算介面等國家標準的制定。
另外，在大數據對內的研究探索方面，中國移動率先提出了大數據超細分微營銷精服務的理念，在客戶服務、市場營銷等方面，也有不少成功案例。現階段的工作，更多集中在應對數據規模增長和促進企業不同專業領域數據融合上面，以及不同程度的發揮數據價值。
㈣ excel大數據處理技巧
方法/步驟
1、數據整理。工欲善其事，必先利其器。數據質量是數據分析的生命，此步驟不可忽視、不可走過場。
①數字型的數字才可以參與畫圖和做分析模型，所以數據不能帶單位(如：元、萬元)，也不能用區間數據(如：23-25，不要將電腦當作神腦)。
②數據的單位要一致，統一按列排序或者按行排序，此案例用列排序。
③注意：對於用文本格式存儲的數字，單元格左上角有個綠色三角表示，要注意修改為數字格式。
2、對於本例，需要用到隨機函數rand()。一個色子有6個面，取數為1-6。模擬色子數據=int(rand()*6)+1。
其他用到的函數有：求和sum();最大值max();最小值min()。
3、繪制圖形。
①目前我們只做2維的數據分析，只有1個自變數和1個因變數。選擇2列數據，合計列和最大值列。技巧：當需要選擇不相鄰兩列，可以先選1列，按ctrl鍵，再選另1列，放開ctrl鍵。
②菜單插入→圖形→散點圖，確認。當然，折線圖等也可以數據分析，但為了圖面干凈，推薦還是用散點圖。
4、相關性分析。
首先，在散點圖上某個散點上右鍵→添加趨勢線。
5、然後，緊接著自動彈出設置趨勢線模式(若沒彈出這個對話框，也可在圖上某個散點上右鍵，選擇設置趨勢線模式)→顯示公式、顯示R平方值。至於回歸分析類型，採用線性類型比較通用些。
6、關閉後，觀察圖上的r2值(實際是指R平方值，下同)，r2值0.8到1，說明正相關，自變數和因變數有(線性)關系。r2值0.6到0.8，弱相關。-0.6到0.6，不相關，自變數對因變數沒有影響。-0.8到-0.6，弱負相關。-1到-0.8，負相關，自變數和因變數有(線性)關系，但方向相反。
7、最後，點擊圖上任意散點，表格會出現紅色框和藍色框，紅色是因變數，不能移動，藍色框可以移動。通過滑鼠拖動藍色框，可以看到最大值、最小值、中間值與合計數的線性相關性r2值。
8、本案例數據統計：合計數與最大值、最小值的相關性大多在0-0.7以內，合計數與中間值的相關性大多在0.7以上。自變數x為中間值，因變數y為合計數，他們的關系模型為：y = 0.4196x - 0.8817。(當然，公式中的參數只是針對這25次試驗)
本案例結論：三數合計與中間值呈弱線性相關。
推論：評分比賽中，將最高分和最低分同時去掉，不影響最終得分。
以上就是Excel數據處理並繪製成分析圖形方法介紹，操作很簡單的，你學會了嗎?希望這篇文章能對大家有所幫助!
㈤ 移動雲圖資料庫有哪些功能
移動雲圖資料庫主要有四大功能，分別是演算法分析功能、數據可視化功能、備份恢復功能和實例監控功能，能夠幫助企業打通數據孤島，構築全局視角。