① 一個企業，特別是電商類的，如何進行大數據分析
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「文檔」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
② 企業如何應用大數據分析
企業應用大數據分析就要藉助一些數據分析工具，比如商業智能軟體FineBI，有了工具就等於完成了一半。一般數據分析工作可分為以下三個步驟：
1、明確業務需求
按業務驅動的角度，了解業務部門需要解決什麼樣的問題，業務范圍是什麼，所要達成的效果又是怎樣，依據這些需求來實施部署商業智能工具。
2、數據結合與關聯
由於企業數據海量的特點和多元化的結構形式，需要商業分析工具具有海量的數據探索和分析能力，能夠實時有效的與已有數據結合，產生精確的行動方向。
此外，企業數據的價值最終體現在客戶的消費上，因此，對於能直接產生價值的數據要和客戶關系和交易數據進行結合和關聯，從而做出直接導向效益的決策。
3、培養數據分析人才
企業的數據分析，商業智能系統的部署是關鍵，但業務人員數據分析水平也同樣重要。這就要求人員在信息過程管理當中要逐漸培養科學化管理數據的意識，企業上下也要統一共識，從而形成對企業數據的綜合管理。
③ 企業的大數據分析怎麼做
企業大數據分析要怎抄么做具體還是看企業的互聯網布局，一般來說，企業要先搭建互聯網平台，然後利用這些平台獲取數據，用戶的訪問數據、反饋數據，還有互聯網上的相關數據也要收集起來，然後通過專業的數據分析方法進行分析。鴨梨科技搭建的互聯網生態圈有大數據分析，利用互聯網生態圈獲取的數據為企業提供決策依據。
④ 企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
企業想要成功布局大數據的七大關鍵步驟
在這個大數據已經成為市場一個美味的「大蛋糕」的今日，大多數企業都很想要分得一塊。大多數企業正做好了布局大數據的准備，那麼，該怎麼做才能成功去布局?
最近，電子科技大學教授，雲基地大數據實驗室合夥人周濤在接受采訪時提出，對於普通企業要通過修煉成為大數據企業，關鍵要做好7個步驟：
1.要實現數據化。企業要為此做好計劃，到底需要保存什麼樣的數據，以人為中心的數據還是以產品為中心，還是更關注企業運營，需要做好這樣的計劃，然後再將企業生產經營中的數據保存下來，即便是現在看來沒什麼用的數據，未來也可能產生巨大的價值。比如說像售樓處、體驗店客戶的來訪數據，就有必要完整的記錄下來。包括怎麼過來的，一個人來還是幾個人，有老人和小孩嗎，穿什麼樣的衣服等等，還有客戶的情緒，看了什麼，問了什麼問題，最後買了什麼東西，都是非常重要的數據。
另外，企業內部人力資源的各個方面也都可以記錄下來，這些可以進行挖掘和分析的數據。他舉例說，長虹公司在自己的生產線設置了很多感測器，監測溫度、濕度、震動、噪音、顆粒等等因素，希望了解到生產過程中哪些因素會對員工產生明顯影響。他們此前都認為溫度和顆粒可能對於員工操作和產品質量影響最大，但是事實上最終數據分析的結果，溫度是沒有什麼影響的，恆溫的控制對於生產效率和合格率的貢獻並不像想像中那麼大，反而是噪音對於員工情緒以及生產的影響非常重要。要成為大數據企業，第一步企必須要實現數據化。
2.企業要自己培養一些大數據理念，或者是小數據挖掘的團隊。做大數據，企業的規模不一樣，要求也不一樣。如果企業規模足夠大，比如說是電信運營商或者電力、銀行這樣的行業，可能會形成一個大數據的團隊。如果不是，比如說就是簡單的服務企業，那麼形成理念就可以了。現在我們認為比較好的數據科學家，也不是說就是特別擅長或適應網路，這樣的人不重要了，重要的是要有武器，什麼樣的問題來了知道怎麼解決。
關鍵我們認識是要培養四種理念：
(1)除了結構化數據以外還有文本、音頻、圖像、遙感、網路、行為軌跡、時間數據，這些數據怎麼處理，它存在的大挑戰是什麼。
(2)一定要懂預測，因為絕大部分的大數據應用回到預測中，預測裡面很多方法都是基準學習的，而基準學習目前最火的方向是集群學習。
(3)要走分布式存儲計算，這絕對不是說我知道給Hadoop 、Maprece、Hbase就夠了，關鍵問題是首先要知道怎麼樣去搭一個混合式的，你的數據來了，我到底是應該犧牲我的一致性還是犧牲操作性，大概的成本多少，哪些數據挖掘的重要演算法我要把他Hadoop、Maprece實現，哪些演算法要通過SPTA，可變邏輯治理是在硬體裡面，從而替代CPU、GPU。
(4)需要整個數據向外的發展，知道哪些數據可能在外部產生什麼樣的重要價值，或者外部的數據能夠在你的企業產生什麼樣的重要價值。企業應該培養出這四個能力，建立起企業數據挖掘的人才團隊。
3.企業一定要做好自己的外部數據儲備。我們都說「書到用時方恨少」，很多的企業，比如說像服裝銷售這樣的傳統行業，我要進的貨在淘寶、天貓上賣的怎麼樣?在淘寶、天貓哪一個店鋪怎麼樣?它的競爭品牌是什麼樣售價，怎麼樣銷售的?對於這樣一些數據，如果到需要的時候才去找，往往都來不及了。同樣的道理。比如銀行給中小企業發放貸款的時候，希望了解到它的用水、用電、生產、交通數據，例如通過攝像頭就能知道這個企業到底有多少車運行，這些數據可能對於中小企業發放貸款決策都很重要。但是當你要發貸款的時候，再去問已經沒有機會了，或者說成本太高了。我們建議，企業應該學會通過公共渠道或者數據交換的方法，根據自己的業務需求來量身定做自己的外部數據和戰略數據。
4.企業要建設自己的大數據管理與應用平台。對於很多企業，做大數據並不是意味著要自己去建設數據中心。隨著雲計算和雲數據中心出現，使用外部數據中心的成本已經非常低了，數據存儲的費用也是在成倍的下降。但是，企業要做大數據，必須要在IT基礎設施方面具有比較好的數據處架構，要用大一些工具比如數據分布式存儲、Hadoop等等。很關鍵的企業不僅要具備一個數據中心的硬體，還要考慮和企業業務方向結合，不僅就是包括了數據的採集、資料庫架構，向上的分析模塊，再往上的API數據出口，以及橫向的一些業務模塊和出口這些東西。要做成企業的大數據管理應用平台，我們強調一定要從企業的業務出發，量體裁衣，企業首先必須要搞清楚自己的業務形態是什麼。
5.大企業一定要有數據偵測的能力，需要有創新思維的人隨時思考這些問題，比如企業佔有的數據到底在外部能夠產生什麼樣大的作用。就像我們經常拿雅昌藝術中心的例子，它存了很多藝術品的數據，所以最後它可以發布藝術指數。同樣國家電網也發布兩個指數，一個叫重工業用電指數，一個叫輕工業用電指數。淘寶網有它的CPI指數，還有很多企業的一些數據，實際上都可以發揮想像不到的價值。
6.一個大數據企業包括未來現代化企業，一定要有開放共享的態度。一方面需要企業把自己的很多問題社會化，另一方面企業要盡量去通過一些平等辦法，通過數據交換的方式互相共享形成數據化。
7.企業還要做好數據方面的戰略投資。我認為有三種比較先進的模式。
一種模式叫做產業鏈布局，比如說海爾、長虹可以投物聯網，對物聯網企業創新進行投入。比如說中信集團可以關注醫療，在這個方面尋找相關的數據應用。
第二個方面就是技術，你要知道哪些是硬技術創新，特別是在基礎術設施層面的，比如加速存儲，雲計算的一些技術，比如數據挖掘，垂直應用分析，這個方面集中了很多創新也可以形成很大的規模。
第三種模式是數據集方面的投資，我們知道阿里巴巴投資高德是為了數據，它投資新浪微博不僅是要投錢還要花錢買數據，所有這一切本質還是想把數據流動起來做更大的事情。這種投資就是集成數據，強調數據流動性。這些投資裡面有幾點是需要注意的，一是要去關注企業的數據價值，其次要關注早期的投資，去長期指引而不是短期追逐回報率，最後還要多關注傳統行業。
周濤教授提出，大數據的本質不在於數據量有多少，也不在於是否是異構的數據，而是在於數據是關聯的，整體的數據可以流動起來。他認為，跨領域關聯，通過一加一產生遠大於二的價值才是大數據的精髓。
當然，數據本身並不產生價值，只有通過大數據的分析去解決難題才是價值，而大數據對於企業營銷的作用是可大可小的，不過在這個把大數據作為概念的時代，企業還是要做好布局大數據的准備，向大數據企業修煉。
⑤ 怎樣搭建企業大數據平台
步驟一：開展大數據咨詢
規劃合理的統籌規劃與科學的頂層設計是大數據建設和應用的基礎。通過大數據咨詢規劃服務，可以幫助企業明晰大數據建設的發展目標、重點任務和藍圖架構，並將藍圖架構的實現分解為可操作、可落地的實施路徑和行動計劃，有效指導企業大數據戰略的落地實施。
步驟二：強化組織制度保障
企業信息化領導小組是企業大數據建設的強有力保障。企業需要從項目啟動前就開始籌備組建以高層領導為核心的企業信息化領導小組。除了高層領導，還充分調動業務部門積極性，組織的執行層面由業務部門和IT部門共同組建，並確立決策層、管理層和執行層三級的項目組織機構，每個小組各司其職，完成項目的具體執行工作。
步驟三：建設企業大數據平台
基於大數據平台咨詢規劃的成果，進行大數據的建設和實施。由於大數據技術的復雜性，因此企業級大數據平台的建設不是一蹴而就，需循序漸進，分步實施，是一個持續迭代的工程，需本著開放、平等、協作、分享的互聯網精神，構建大數據平台生態圈，形成相互協同、相互促進的良好的態勢。
步驟四：進行大數據挖掘與分析
在企業級大數據平台的基礎上，進行大數據的挖掘與分析。隨著時代的發展，大數據挖掘與分析也會逐漸成為大數據技術的核心。大數據的價值體現在對大規模數據集合的智能處理方面，進而在大規模的數據中獲取有用的信息，要想逐步實現這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘，通過進行數據分析得到的結果，應用於企業經營管理的各個領域。
步驟五：利用大數據進行輔助決策
通過大數據的分析，為企業領導提供輔助決策。利用大數據決策將成為企業決策的必然，系統通過提供一個開放的、動態的、以全方位數據深度融合為基礎的輔助決策環境，在適當的時機、以適當的方式提供指標、演算法、模型、數據、知識等各種決策資源，供決策者選擇，最大程度幫助企業決策者實現數據驅動的科學決策。
關於怎樣搭建企業大數據平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑥ 大數據怎麼實現的
搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：（1）采購第三方相關數據產品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。（2）利用開源產品搭建大數據分析平台對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。（3）完全自建大數據分析平台對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。
⑦ 企業如何實現對大數據的處理與分析
企業如何實現對大數據的處理與分析
隨著兩化深度融合的持續推進，全面實現業務管理和生產過程的數字化、自動化和智能化是企業持續保持市場競爭力的關鍵。在這一過程中數據必將成為企業的核心資產，對數據的處理、分析和運用將極大的增強企業的核心競爭力。但長期以來，由於數據分析手段和工具的缺乏，大量的業務數據在系統中層層積壓而得不到利用，不但增加了系統運行和維護的壓力，而且不斷的侵蝕有限的企業資金投入。如今，隨著大數據技術及應用逐漸發展成熟，如何實現對大量數據的處理和分析已經成為企業關注的焦點。
對企業而言，由於長期以來已經積累的海量的數據，哪些數據有分析價值？哪些數據可以暫時不用處理？這些都是部署和實施大數據分析平台之前必須梳理的問題點。以下就企業實施和部署大數據平台，以及如何實現對大量數據的有效運用提供建議。
第一步：採集數據
對企業而言，不論是新實施的系統還是老舊系統，要實施大數據分析平台，就需要先弄明白自己到底需要採集哪些數據。因為考慮到數據的採集難度和成本，大數據分析平台並不是對企業所有的數據都進行採集，而是相關的、有直接或者間接聯系的數據，企業要知道哪些數據是對於戰略性的決策或者一些細節決策有幫助的，分析出來的數據結果是有價值的，這也是考驗一個數據分析員的時刻。比如企業只是想了解產線設備的運行狀態，這時候就只需要對影響產線設備性能的關鍵參數進行採集。再比如，在產品售後服務環節，企業需要了解產品使用狀態、購買群體等信息，這些數據對支撐新產品的研發和市場的預測都有著非常重要的價值。因此，建議企業在進行大數據分析規劃的時候針對一個項目的目標進行精確的分析，比較容易滿足業務的目標。
大數據的採集過程的難點主是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片也是需要深入的思考問題。
第二步：導入及預處理
數據採集過程只是大數據平台搭建的第一個環節。當確定了哪些數據需要採集之後，下一步就需要對不同來源的數據進行統一處理。比如在智能工廠裡面可能會有視頻監控數據、設備運行數據、物料消耗數據等，這些數據可能是結構化或者非結構化的。這個時候企業需要利用ETL工具將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫或者分布式存儲集群，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。對於數據源的導入與預處理過程，最大的挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
第三步：統計與分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。數據的統計分析方法也很多，如假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。在統計與分析這部分，主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
第四步：價值挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
總結
為了得到更加精確的結果，在大數據分析的過程要求企業相關的業務規則都是已經確定好的，這些業務規則可以幫助數據分析員評估他們的工作復雜性，對了應對這些數據的復雜性，將數據進行分析得出有價值的結果，才能更好的實施。制定好了相關的業務規則之後，數據分析員需要對這些數據進行分析輸出，因為很多時候，這些數據結果都是為了更好的進行查詢以及用在下一步的決策當中使用，如果項目管理團隊的人員和數據分析員以及相關的業務部門沒有進行很好的溝通，就會導致許多項目需要不斷地重復和重建。最後，由於分析平台會長期使用，但決策層的需求是變化的，隨著企業的發展，會有很多的新的問題出現，數據分析員的數據分析也要及時的進行更新，現在的很多數據分析軟體創新的主要方面也是關於對數據的需求變化部分，可以保持數據分析結果的持續價值。
⑧ 企業的大數據營銷方案該怎麼去做
企業要做大數據營銷就需要通過大數據平台，將企業碼賣各個部門之間的數據打通，串聯並相互融合，從而指導企業制定科學的營銷方案。
首先把各個部門的數據匯總到一起，通過對這些數據分析，掌握用戶的精準信息，建立用戶畫像，定義用戶屬性。同時企業要知道自己產品的定位是什麼，產品賣點是什麼等，對不同的對象採取不同的營銷策略，直擊痛點，實現轉化。
然後搜集客戶的個性化信息和需求，推送購買建議和相關促銷信息，到提供跨渠道的客戶購買體驗，以及激發相關的品牌聯系。利用小蜜蜂大數據平台進行數據挖掘和分析，發現客戶思維模式和消費行為模式，指導產品的研發與新技術方向。
最後進行全渠道營銷：整合並分析用戶在終端的行為數據，幫助企業打通外部廣告營銷、自有終端平台、會員營銷、商品分析等多種營銷渠道。其具體具體流程可歸納如下：
1.數據採集
數據採集其中分為線下與線上。線下是在指在門店或某個商圈族搭內放置一個數據採集裝置，採集周圍用戶的手機資源。線上是指利用LBS技術對指定區域、地點來精選數據採集調取。
2.數據清洗
原始數據採集上來時往往都是不規則、非結構化的數據，而且數據大量存在重復、缺失、錯誤等問題。所以需要進行數據清洗，也就是數據畫像分析，並將清洗的結果傳輸到分析及運用系統中以供使用。
原始數據中可能攜帶一些用戶隱私相關的數據，在數據清洗時，需要通過標簽化、分類化等等方式對這些數據進行處理。
對於非結構化的數據我們也需要採用數據建模及數據治理等方法將數據轉化為結構化數據，這樣才能加快統計分析的速度。
3.數據運用
前面二個運用只是基礎的環節，最重要的是如何利用數據來達到營銷效果。
數據可視化是數據分析及運用環節十分重要的展示窗口，通過這個窗口可以讓更多的、各級工種得到數據傳遞的規律和價值，並使數據在工作決策中起到十分重要的作用。
除了數據可視化還是用戶畫像分析也是重要的營銷手段，通過線下數據和線上數據分析，進行精準客戶一系列分析會更遲穗逗加了解客戶他們的喜好、瀏覽習慣、是否擁有消費能力等等，根據這些還可以制定出符合精準客戶痛點的營銷方案，力求營銷最大化。