用心大數據

A. 學習計算機大數據

高中生可以學習大數據的，大數據的基礎就是java語言，高中生已經具備了學習java語言的基本條件，學習是不成問題的，前提是得肯下功夫，用心學，java後期的課程就是大數據。

B. 大數據時代如何理解「大數據」

主要從以下幾個方面理解大數據時代。

第一，大數據產生的背景。

1.由於電子終端產品和互聯網路的普及為大數據提供了良好的硬體支撐。電腦和手機的普及為數據空早扮積累提供了數據源頭，互聯網為數據積累提供了路徑，伺服器為大數據積累提供了載體，超速運算為大數據分析提供了便捷，所以大數據的產生有了良好基礎。

2.互聯網經濟發展推進了大數據時代的發展。由於互聯網經濟和各平台的競爭發展，各平台要完成精準的推送，提升服務或是產品銷售針對性，對數據進行了大量分析，一直演進成為大數據分析的必然。

第二，大數據的意義

1.推動經濟發展。由於大數據的分析可以更精準的對消費者進行推送，並且完成最後的交易，這樣無形中對於經濟的發展起到了非常大的推動作用。

2.推動生活便利化。有了大數據的分析，加上智能化的發展，無論是出行導航，還是搜索引擎，都為生活的便利提供了很多便捷之處。

第三，大數據的利弊。

凡事都有兩面性，尤其是對於不同的人而言。大數據的發展必然是好的，有利的，也是時代發展的必然，為生活的各方面都提供了非常好睜逗的幫助。但是也有人利用大數據的分析做一些不利於他人的事情，比如一些數據買賣，泄露個人數據都暴露了大數據時代斗灶的一些隱患，所以如何防範大數據時代數據被一些別有用心的人利用也是要我們防範的。

總之，大數據的到來是科技時代進步的表現，它的發展會越來越強大，起到的作用也會越來越多，讓我們一起關注它的發展吧！

C. 大數據技術好學嗎

好學，只要用心。
世界上沒有難學的知識，只有難以教授的學生，心態決定狀態，世上無難事以要肯攀登。
大數據是近幾年比較熱門的專業。目前，國家層面對大數據人才培養正在加速。教育部2016年2月公布新增數據科學與大數據技術專業。

計算機科學與技術（數據科學與大數據技術方向），本科四年制。主要培養大數據科學與工程領域的復合型高級技術人才。畢業生具有信息科學、管理科學和數據科學基礎知識與基本技能，掌握大數據科學與技術所需要的計算機、網路、數據編碼、數據處理等相關學科的基本理論和基本知識，熟練掌握大數據採集、存儲、處理與分析、傳輸與應用等技術，具備大數據工程項目的系統集成能力、應用軟體設計和開發能力，具有一定的大數據科學研究能力及數據科學家崗位的基本能力與素質。
畢業後可以從事各行業大數據分析、處理、服務、開發和利用工作，大數據系統集成與管理維護等各方面工作，亦可從事大數據研究、咨詢、教育培訓工作。同時，隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。

D. 想要學習大數據，應該怎麼入門

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

E. 大數據時代，企業如何做精準營銷

提高用戶轉化率
一、合適的人
二、合適的產品
三、合適的渠道
這三個為你的的優勢及壁壘，你能為你的用戶解決他們所需要的產品。
在這三個為你的殺手鐧，在加上合適的時間和合適的場景，定能讓你轉化率節節攀升！
舉個例子，你通過大數據找到了一批需要筆記本電腦的人，剛好你有蘋果電腦渠道資源，且你拿到的是代購的貨，那麼你就擁有了三把殺手鐧。
合適是場景就是心動的營銷了，你的產品在正好在他們剛發薪資的時候被看到了，那麼增加了他們對你產品的購買率。
通過這個列子，我們能夠簡單地理解什麼叫做精準營銷了，那麼怎麼才能更加深入的了解呢？
一、收集客戶大數據
我們需要收集客戶的那些方面的數據呢？身份信息、行為信息和交易信息。
我們獲得信息渠道有哪些呢？
根部不同來源的性質，我們劃分為第一數據、第二數據和第三數據。
第一數據企業自身獲得的數據，第二數據是通過合作企業獲得的數據，第三數據是通過購買獲得的數據，根據不通來源，最靠譜的是第一數據，但是第一數據需用心沉澱積累。
如何獲得第一數據呢？
企業在運營過程中，會與不同的消費人群擁有更多的觸及點，當然，獲得這些多維度的觸及點的數據，是我們需要深耕的數據渠道。
如，我們大家都喜歡喝可口可樂，竟讓會有用掃一掃出現AR場景，這個時候，我們需要用我們的微信等進行授權，企業通過此觸及點，可以獲得客戶的信息。
若想做到精準化營銷，必要建立企業數據戰略！
二、處理大數據、精準推薦產品
獲得數據的第一步，當然是處理這些數據！
建立不通的維度框架，收集客戶不通維度信息，然後對數據統一整理
建立用戶畫像
我們的客戶基本信息可以了解到，什麼樣的人在購買自己的產品，自己的哪一款產品比較受客戶青睞等一些信息
鎖定我們的人群
當我們多維度考慮到購買我們產品的用戶，可以篩選並縮小我們用戶的圈子。更能精準推薦自己的產品。
精準引流
選擇不同的媒體，讓用戶產生購買慾望
三、建立長期關系
採用會員制或者圈子制度，除了能夠提高用戶的復購率，且能夠起到口碑宣傳的作用，因此我們要用心呵護我們的用戶，去和我們的用戶做朋友，提供我們的價值！

F. 如何學習「大數據」方面的知識

總體思維

社會科學研究社會現象的總體特徵，以往采樣一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。

正如舍恩伯格總結道：「我們總是習慣把統計抽樣看作文明得以建立的牢固基石，就如同幾何學定理和萬有引力定律一樣。但是，統計抽樣其實只是為了在技術受限的特定時期，解決當時存在的一些特定問題而產生的，其歷史不足一百年。如今，技術環境已經有了很大的改善。在大數據時代進行抽樣分析就像是在汽車時代騎馬一樣。在某些特定的情況下，我們依然可以使用樣本分析法，但這不再是我們分析數據的主要方式。

」也就是說，在大數據時代，隨著數據收集、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從樣本思維轉向總體思維，從而能夠更加全面、立體、系統地認識總體狀況。

容錯思維

在小數據時代，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」，因此，就必須十分注重精確思維。然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的非結構化、異構化的數據能夠得到儲存和分析，這一方面提升了我們從數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。

舍恩伯格指出，「執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用於傳統資料庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶」。

也就是說，在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。

相關思維

在小數據世界中，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在機理。小數據的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的相關關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據技術挖掘出事物之間隱蔽的相關關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在相關關系分析基礎上的預測正是大數據的核心議題。

通過關注線性的相關關系，以及復雜的非線性相關關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，相關關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。舍恩伯格指出，大數據的出現讓人們放棄了對因果關系的渴求，轉而關注相關關系，人們只需知道「是什麼」，而不用知道「為什麼」。

我們不必非得知道事物或現象背後的復雜深層原因，而只需要通過大數據分析獲知「是什麼」就意義非凡，這會給我們提供非常新穎且有價值的觀點、信息和知識。也就是說，在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。

智能思維

不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「機器人」研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能水平仍不盡如人意。

但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，因為大數據將有效推進機器思維方式由自然思維轉向智能思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。

眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。

「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。