大數據圈人

⑴ 現在這個社會人們真的沒有隱私了嗎，大數據技術是好是壞

比如說，當你在家裡拍了張炫富的鑽戒照片，然後上傳到自己的Facebook或者朋友圈，那麼事情可能就不會只是你想炫耀一下那麼簡單了。首先，你分享的照片，它可不只是一張單純的照片，還隱藏著諸多信息，包括拍照的時間、相機或手機的型號，以及拍照的地點等。所以，當這張照片被你擺上了互聯網，對於熟悉科技的竊賊來說，就是一個明確且不需要采點的目標。再則，如果你還發布了一條，「今天去看場電影，或者明天去哪裡旅個游」之類的分享，那麼就是在進一步指引竊賊，你可以什麼時候來偷了。

⑵ 未來零售商如何通過大數據圈住消費者

未來零售商如何通過大數據圈住消費者

現在的零售商都知道大數據對於他們商業運作的意義，例如可以分析消費者的大數據為他們量身定製服務，滿足他們個性化需求。想像一下，當一位顧客踏進百貨店大門的一刻起，你就知道他/她的名字、身高、在店內及網上的支付記錄，甚至是他對生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，那對於他接下來會對門店內什麼商品感興趣，會心甘情願的為什麼而掏腰包還會感到茫然嗎？

數據分析對於消費者而言可能是「侵犯隱私」，但從商家角度來看，每個消費者都會享受到「名人」般的個性化定製服務待遇。消費者對於數據隱私問題的看法會直接影響零售業的未來，因為科技發展太快，而實時的大數據驅動著整個購物方式、零售業未來發展方向的變革。

關聯性促銷

自隸屬於Tesco的Dunnhumby於1994年起幫助該超市設立會員忠誠卡項目以來，美國的消費者已經對零售商收集他們的消費數據習以為常。

超市除了利用消費者行為產生的大數據之外，現在還在其資料庫中加入了歷史季節性銷售額、氣候等數據，為其要在門店准備多少的「烤肉」、「啤酒」、或者「雨傘」作為參考值。

除了來自於用戶實際在門店中產生的交易數據之外，超市還捕捉來自於社交媒體上的有用信息，包括用戶定位顯示的所在位置、發布的內容等等。

而有能力實時分析這些數據給了零售商一個前所未有的發展機會，無論何時何地，線上線下都可以為他們的消費者度身定製服務。

數據的分析及掌控對於門店的銷售有舉足輕重的影響力，除了顧客消費實力之外，天氣因素也不可小視，舉個例子，郊遊季的周末氣象預測會下雨，零售商可以在店鋪首要位置將啤酒和雨具臨近擺放做關聯性促銷。

「假如你知道你的顧客想要購買什麼，而你的門店倉庫有什麼相關的庫存，這樣就能專門為他們做最適合的推薦，當然這要求商家『及時』」來自於SAP大數據分析的Klaus Boeckle說道，「目前已經這么做的公司包括百安居和亞馬遜。」

更深入的為顧客定製

門店的店員可以在攜帶型設備上查詢這樣的消費者大數據，他們可以輕松的檢索消費者個人檔案，並從其最近的社交媒體信息中了解該顧客的近況，例如，他是准備好好過個假期還是為尋找一件適合她的晚禮服而煩惱著。

然後，店員就能相應的推薦該顧客購買他們需要的產品，因為作為零售商的我們已經了解了他的需求，以及他購買商品的記錄。

蘋果對應的iBeacon技術——店內藍牙位置跟蹤被設計成可以與智能手機互動的應用，當消費者踏入百貨店的那一刻起，零售商和應用程序開發方就能立馬確認其身份。 然後那些相關的特別推薦的產品將被推送到該顧客的智能手機里，至於推送哪些商品還取決於該顧客所處百貨店內的具體樓層及位置。

基於實時銷售情況，Lush店的店員可以隨時改變其賣場的布局

作出以上各種「個性化」定製的前提，首先要徵得消費者的許可，同意商家、應用開發者獲取他們的隱私數據。其實商家也只想將這些數據轉化為更好的服務。

化妝品零售商Lush擁有大數據分析設備，供店員在門店內及倉庫里使用，這樣他們就能實時掌控銷售情況。

這種做法可以刺激門店員工在銷售業績層面的互相競爭，從而達到最佳的工作狀態，還能為消費者帶來不一樣的購物體驗。

比如，當店員發現門店內的沐浴球和另外一款洗發露被消費者聯同購買的次數比較多時，他們就可以自主改變這兩樣產品的陳列位置，將其就近擺放。

數據越多越好，越細越好

這種根據數據向消費者有正對性的推薦產品方式在網路零售商那裡應用的相當普遍，且發展勢頭還在不斷增長。

亞馬遜全球的用戶已經達到約2.4憶，年收入近750億美元，他們已經實現了跟蹤捕捉用戶的信息，根據不同的數據分析結果調整其服務。事實上早在2004年時期的亞馬遜數據收集、分析能力就超過了當前大多數零售商了。

當前，多數網路零售商都可以根據用戶的搜索、瀏覽記錄推送相應的產品至其預留的email中。

亞馬遜的首席技術官Werner Vogels,告訴BBC稱：「數據永遠不嫌多，而且越細越好，只有獲得一定量的數據才能對分析結果進行細致的劃分。」

隨著雲計算和實時數據處理的崛起，讓零售商們能更精準的鎖定目標顧客，給他們推薦更適合他們需求的商品。

亞馬遜網站內的「推薦購買」就是根據顧客之前的購買行為、評級作為依據，因為機器運算，總不能做到完美，但其運算的結果隨著技術的升級也不斷革新。

例如，消費者可能想購買一個水壺，亞馬遜會根據其之前在網站購買過的廚具信息，推薦其一款最符合其心意的水壺。

傳統零售商的反擊戰

傳統零售商們高舉大數據「武器」准備對亞馬遜開展猛烈的反擊。

瑪莎百貨，Boots, John Lewis, Argos, Dixons 及 Ann Summers都是RichRelevance的客戶，RichRelevance利用從零售商那裡收集來的大量數據為實體零售店提供個性化購物體驗。

當零售商知道自己的顧客更青睞哪些品牌時，他就會向自己的顧客推送不同的商品和促銷內容。Apache Hadoop根據顧客以往和當前的購物習慣，運用125種不同的運算，預測顧客在什麼時間會購買哪些產品，且運算的時間僅僅只需20毫秒。

通過幫助消費者找到與他們最相關的產品的方法，零售商的銷售額平均提高3％—10％。

最終的結果是，不管消費者喜不喜歡，個性化零售已經成為不可阻擋的發展趨勢了。

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⑶ 大數據如何入門

聽說你想要學大數據？你確定你搞清楚概念了嗎？我們來做個小測驗吧：
數據分析師在公司是干什麼的？
大數據和普通數據最大的區別是什麼？
你的日常工作中根本接觸不到大數據，你真正想學的是大數據嗎？
有點蒙圈了吧。魚君正是要幫你在最短的時間內理清這些概念，找准自己前進的方向。
大數據之「大」數據，大家會陌生嗎？不會。我們每天的日常生活都會接觸到數據。淘寶購物時貨比三家的價格，年終考核之後發給我們的獎金，發表在知乎上的文章的評論數量，這些都是數據。
從人們會計數開始，數據就有了，數據分析也是。那麼大數據呢？
說到大數據，你就繞不開互聯網。在互聯網出現之前，雖然政府部門和一些公共事業單位通過日積月累獲得了較大量的數據，但並沒有形成足夠的影響力。直到互聯網產品的出現，由於它收集用戶數據的便利性，通常在一天之內就能夠累計其他行業可能一年才能獲取的數據量。
數據量的升級造成演算法和硬體都必須要升級，操作起來的技術難度也就會提高很多。這個時候，就需要專業的技術和平台來完成存儲，處理和分析大數據的工作。比如說，大家都聽過的Hadoop平台，MapRece演算法。都是大數據時代的產物。
因此，我認為，大數據的核心，就在於大。
有一定規模的互聯網公司都會成立專門的大數據部門來管理自己產品所收集到的大數據。數據量越大，處理難度就越高，相應的，可能挖掘到的內涵也會更多。於是，大數據就成了一個產業，一個火熱的產業。
大數據圈子裡的人在大數據行業這個圈子裡，公司提供的職位大致分為三類：數據分析師，數據產品經理，數據工程師。他們緊密合作，共同驅動公司的數據決策文化。
那麼，著三種職位都是做什麼的？又該怎麼入行呢？
數據分析師
數據分析師，是使用大數據的人。核心是掌握各種數據分析工具和數據分析技能，目標是為公司管理層和產品團隊提供分析報告，幫助他們做決策。
實際工作中，數據會被處理成各種不同的類型提供給數據分析師使用，有比較原始的，有比較簡單好用的。因此，數據分析師需要掌握R, SQL，Excel, Python基礎編程等多種技能，以及熟練掌握常用的數據分析方法。
如果你立志於成為一個數據分析師甚至數據科學家，那麼我強烈建議你進行系統的學習。
數據產品經理
數據產品經理是設計數據產品的人。核心技能是數據需求分析和數據產品的設計，和其他的互聯網產品經理並沒有本質的不同。實際工作中，數據產品經理需要收集不同用戶的數據需求並且設計出好用的數據產品提供給大家，幫助他們「用數據做決定」。
怎麼入門呢？關於具體的進階流程，我希望你聽一下我在一塊聽聽上做的講座《4步讓你成為大數據產品經理》，會為你提供非常全面的介紹。
常見的推薦入門書籍有《人人都是產品經理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
數據工程師
數據工程師，簡單分兩種，一類是數據挖掘工程師，另外一類是大數據平台工程師。工程師的基本技能當然是寫代碼，寫高質量的代碼。
數據挖掘工程師主要工作是開發大數據流水線以及和數據分析師一起完成數據挖掘項目，而數據平台工程師主要工作是維護大數據平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等編程/腳本語言，熟悉各種基礎演算法即可以勝任。
如何用數據做決策
對於那些並不想轉行進入大數據圈子的人，我們要學的究竟是什麼？
我相信，在我們的日常工作中，特別是業績不佳，找不到突破口的時候，都曾想過能否用數據來幫助自己。因為我們都曾或多或少聽過一些牛逼的數據案例，比如紙尿布與啤酒之類。
舉一個簡單的例子，你經營的餐館現在狀況不佳。你可以自己拍腦袋想一堆的新點子來嘗試改善現狀。你也可以，收集整理數據，通過分析找出根本原因，並提出對應解決方案，從而扭轉局面。後者聽起來似乎更加靠譜一些。
那麼，你該收集什麼數據，做什麼分析，這就是你需要學習的：「如何用數據做決策」。從這個角度講，我認為：
人人都應該是數據分析師
學習系統的數據決策和數據分析思維，我們可以從這篇文章開始：從0到1搭建數據分析知識體系。我自己工作中常用的數據分析方法都被囊括在裡面，如果趨勢分析，多維分解，用戶分群，漏斗分析等等。請不要小看一篇文章，知識在精不在多。
你還可以從一本簡單好讀的《誰說菜鳥不會數據分析》開始搭建你的數據分析思維。
關於數據分析的書籍太多了，眾口難調，隨便一搜就有一大堆推薦。而其中所講的知識和理論其實都是類似的。最終要讓他們發揮作用，還是要和實踐結合起來。
因此，我認為，在自己的生意和工作中多實踐數據分析，多思考，遇到問題多在社群中提問和大家探討，是最好的學習辦法。我自己也一直是這樣踐行的。
帶著問題去學習，是最好的方式。
在這個過程中，隨著你對數據的深入了解，掌握更多的數據分析語言和工具。從Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的數據量也會越來越大。但你大可不必一開始就扎入這些工具的學習中，那樣會收效甚微。

⑷ 想通過大數據培訓進入大數據圈子，需要主要哪些

應該注意以下幾點：
1、課程設置是否合理，是否存在掛羊頭賣狗肉的情況。有的培訓機構表面上說是大數據課程，其實大部分是java，並沒有大數據的課程。如果你分不清的話，你至少要知道這些是關於大數據的：hadoop、HDFS、hive、Hbase、spark、scala等。
2、課程是否包含了項目實戰。不管是關乎面試，還是關乎你的薪資，有項目經驗都會給你加分，企業招聘面試是非常重視這塊的。
3、課程老師是否專業。考察下師資情況，授課老師是否是全職，經驗是否豐富。因為大數據方面的授課老師難招，有的機構是兼職老師，兼職老師存在的問題就是不穩定，不能全身心的投入教學。
4、上門所述是選擇的重中之重，其他可以參考的就是：教學環境、教學體系是否完善、是否推薦就業等。

⑸ 大數據預測人群流動靠不靠譜嗎

現在“大數據”成了熱門詞彙，似乎什麼都和大數據攀上關系，連街頭廣告都不忘加上大數據應用，以此擴大廣告效應。那麼，用大數據預測人群流動靠不靠譜呢？當然不靠譜。但是很多人承認靠譜。為什麼呢？因為大數據預測人群流動是在理想狀態下進行的，是要全民進行個人信息登記，匯總入資料庫，再進行分析，然後對人們進行定位追蹤，才能實現精準預測。其中每一步都不可缺少，也不能馬虎。

⑹ 大數據時代使人更不自由的的理由

就是因為隨時可以收到消息，除非你自己有事，不然很容易很難拒絕別人，很多喲，消息您發過去，別人會看到的，但是不回的話就說明懶得回你了

⑺ 大數據還能火多久

大數據更像是一種「系統化工程」，在企業的接受速度方面要落後於整個業界的炒作。2017年，「大數據」這個詞正在逐漸淡出我們的視野，但這種技術本身還在飛速擴張。

各行各業的各種大數據應用的相關產品越來越成熟，在越來越多的財富1000強企業內開始投入實用，很多初創公司藉助這些技術快速實現了收入增長。

與此同時，炒作開始轉向了這個生態系統中機器學習和人工智慧等領域。過去幾個月來，人工智慧領域涌現出一種「大爆炸」式的集體意識，這一情況與幾年前大數據技術的「遭遇」相差無幾，不過發展速度更快。

從上層趨勢來說：

大數據 + 人工智慧 = 全新技術棧

企業的預算：逐利。企業數據正在陸續上雲

大數據與人工智慧強強聯合，我們即將進入「收獲」的季節。忽略各種炒作，我們迎來了數量眾多的可能性。

隨著核心基礎架構以及應用程序端日漸成熟，人工智慧技術驅動的應用將迎來井噴期，2017年後，大數據（以及人工智慧）生態幾將火力全開。

大數據不僅會越來越火，還會一直火下去！