大數據的實現的

A. 大數據都體現在哪些方面

科學技術快速發展，當前科技革命孕育的互聯網經濟已成GDP重頭，而伴隨萬物互聯蓬勃而生的便是源源不斷的數據。只要你是使用手機或電腦，收發郵件、網上購物、網銀支付、瀏覽各種網頁等都會產生源源不斷的數據，據IDC發布《數據時代2025》的報告顯示，全球每年產生的數據將從2018年的33ZB增長到175ZB，相當於每天產生491EB的數據。

在將來大數據還會不斷地滲入我們的生活，包括數據分析、數據挖掘等領域也將成為行業熱門，有興趣的朋友也可多多關注我們！

B. 可視化大數據是怎麼實現的

第一步：分析原始數據
數據是可視化背後的主角，逆向可視化與從零構建可版視化的第權一步一樣：從原始數據入手。不同的是在逆向時我們看到的是數據經過圖形映射、加工、修飾後的最終結果，而原始數據隱藏在紛繁復雜的視覺效果中。拋開華麗的可視化效果，從中找到數據、分析數據是我們的首要工作。
第二步：分析圖形
圖形是可視化中的關鍵元素，也是我們最關注的部分。分析可視化中的圖形可以從很多角度來進行，我們可以先從整體入手
第三步：深入挖掘背後技術
通過上面的分析我們其實已經可以通過一些工具製作出類似可視化效果。但是作為可視化硬核玩家的你不能止步於此，應該深入地了解更底層的實現方法。我們可以查看開源工具的源代碼，
第四步：實施
進行到這里，難道你不想親自實現一下可視化效果嗎？有了數據、分析了結構、深入理解了背後的原理，具體實施將會變得十分簡單，可以根據需求選擇適合自己的工具。
第五步：可讀性優化
在上面的分析中我們可能漏掉了一些細節：針對可讀性進行優化。可讀性會直接影響可視化內容的質量，混亂的顏色、重疊的標簽都會大大降低可讀性。在逆向可視化案例時，我們應該注意發現和積累對可讀性優化的方法，以更好地應用到自己的案例中去。

C. 大數據的商業價值實現關鍵在於連結

大數據的商業價值實現關鍵在於連結

我的英文主題的大數據的商業價值實現關系在於連結，但是在這個之前，我想跟大家分享一下前面阿里幾位演講嘉賓的評論我很受啟發。

第一個大數據是相通的，數據本身並不本身任何的意義，只有在當他和一個他所表示的一個事情連結上以後，才能知道這個意義在哪裡，或者價值在哪裡。比如說有一種大數據對你來說就是一個大市場的表現，有一種大數據就是一個很大的人群，他們在你的平台上的行為，只有這么想了以後這個大數據才他對您真正的價值和意義有鏈接。

第二個我很受啟發的，大數據在很多年前已經提出，那麼他對你的意義如何？其實每個工業的形成，都有這樣一條發展的路程，第一是由少數的人他們比較有遠見，看到了一個很小的一個數據的能夠被儲存，能夠被用來表達一個很復雜的現象，或者一個事物，從這個裡面發揮了以後就逐漸進入一個新的商業應用的領域，這是當年的資料庫計算機的發明和應用都是走了這樣的路子，所以第一個是少數人的遠見促進了這樣一個形成。第二個進入科學階段，有了科學之後這個事情就能不斷的重復，而且可以有方法來證明，如果你是照著某一種進程來開展活動的話，你的結果是可以被預測。第三個部分就是進入工程的應用。我也很欣賞品覺一句話，真正的價值在於更多的人使用，只有一兩個人能懂能使用這個價值不會很大。第四個部分跟我今天的主題有關，大數據的來源，為什麼在今天不在一百年之前，或者在於電腦剛剛發展的時候，或者在於資料庫，在幾十年形成的時候，為什麼這些數據不大呢，為什麼今天的大就變得這么重要呢？主要的原因是一個網路。這個網路的形成，不是有了電腦就形成網路了，而且網路廣泛的使用也是有很多的階段。第一初級的網路是在企業內部的，電腦的使用的這個網路。第二部是英特網，把很多的公司很多子網路聯在一起。

第三個是在網路上軟體的開發，使得很多本來根本沒有在網路硬體的基礎上獲取信息、交流信息以及傳播信息今天都成為可能。所以，這一些網路的這個建設和網路的普遍應用成熟，使得大數據的產生有了今天的這樣一個可能。

回到演講。我今天要講的主題是什麼呢？再回到這個網路，大數據形成的本身，並不能保證他的大量的價值的實現，那麼要實現這個價值，又得回到這個網路。舉個比喻，中國現在汽車的發展這么迅速，很大的一個原因是在道路的開拓，有了很多的道路，這個汽車有地方可以車。但是如果道路的形成，道路的管理跟不上汽車的銷售以及使用的話，就出現了大量的道路擁擠，汽車的價值無法實現。那麼數據同樣的道理，在網路當中形成的數據，如果被很多種原因變成一個一個單獨的平台，單獨的一個應用的這樣一個環境的話，他的價值也遠遠無法實現。所以必須通過網路的想法來想這個大數據的價值以及他的運用。

大數據是一種洪水的現象，數據實際上已經遠遠超過我們從裡面得到的洞察，以後根據洞察我們所採取的行動這種能力。就像以前感覺到吃飯吃不夠，還想吃，但是今天這個是吃不了。這種現象是很多的程度上都存在於我們生活的體驗中，那麼現在到了數據，這是一種更極端的體驗。大家可以看到，文明的開始我們創造了這么多位元組，我們以前在國內在圖書館的時候我基本上都能看過，現在圖書館的書基本沒有辦法看全，所以這個現象已經到了極端。大數據還在不斷的增長，這裡面其中還牽涉到數據和數字不是完全等同的，數據可以在電腦裡面用數字來表達，但是他表達的這些數據的形式往往現在更多的是跟人的交換信息是比較一致的，比如說用文字、圖象、音樂。昨天我跟玫瑰爵士，玫瑰講到一個美，很多人看到玫瑰都認為是美的，但是用數據怎麼表達？如果對美能夠用數據表達出來，對音樂的欣賞能夠用數據表達出來，讓美不斷達到一種極限也是成為一種可能。所以這裡面就形成了很多數據已經成為半結構或者無結構的，但是這些結構遠遠不足以表達我們的大自然、市場、想像力的豐富。

第三個大數據成倍的增長，這種增長我們感到必須提高到我們每一個大企業管理層必須得到高度的重視，這個裡面很可能有一種企業有一種管理的方式，有一種工程的軟體的實現，會使得這個數據的資源的利用，遠遠超過我們現在產生大數據的這些大平台已經大公司。所以阿里我感到確實有遠見，把這個提高到這樣一個高度。

大數據形成了很多悖論，所謂的大，我們看到的數據之大，但是價值之小。這就像你有一隻船在大海里開，你看到很多水，但是一滴水都不能喝。現在大數據的情形就很類似，所以我們要能很快的能夠解決這個瓶頸口的問題。

這個大數據的提出呢，已經使得很多方面的專業人士、管理人士感到應用的可能，大家都在探索。其中一個探索很大的領域就是營銷。營銷以前都是我們說的廣播的方式，媒體的傳播是很廣的，當然媒體的使用只有少數人能夠使用，大家都在想怎麼能夠把我媒體的宣傳，以及營銷的個性化。但是這個個性化了以後你就做不到大，你覆蓋的范圍就小了，成本就提高了。但是現在有了數據有了媒體的技術的提高，使得在大規模的前提下，覆蓋面可以達到整個市場，但是還能保證你的個性化的發揮。所以呢，我們今天有很多媒體的朋友在，我引進了一個新詞，這是用一個大數據的形式用技術的手段來實現一個窄播，而不是廣播。那麼窄播現在用技術的力量可以比廣播更有效，而且達到的覆蓋面以及有效的回報更廣。

我做了一些想像，以前我們的數據不大，我們是怎麼生活的呢？我們是怎麼會有這樣一個阿里這么一個強勁的公司呢，我們為什麼會國家經濟發展了，現在在數據這么大了以後，這個情況是不是會更好呢？我就想這樣一些問題。

以前數據是小，所以由於數據小信號是不全，但是信號的使用信號的被發現，信號的價值還是比較充分的，這是相對來說。有了大數據以後，信號是成倍成倍的增大了，但是毫無疑問，信號的增大並不代表信號本身的發現是容易的，因為這個雜訊的增加，沒用信息的增加，遠遠超過信息的增加。這里也給大家看一下，在營銷的這個領域裡面，跟消費者互動的這個方面，大數據的一些起到的作用，以及他們對數據管理、數據的速度的反應這方面的一些要求。

在很多年以前，安客誠公司已經開始，先在美國然後在全球，開拓了很多的數據。這些數據就是單從數據方面來說，已經是達到相當大的規模，在美國我們管理一個消費者的資料庫，有2.4億個成人在這個資料庫裡面，總共人口是差不多4億，2.4億成人就是18歲以上都在我們資料庫裡面。這2.4億相當於是1.4億個家庭，這1.4億個家庭每個家庭的單位上我們有1700條信息，再加上4000個購買傾向性模型打分。那麼這些東西呢，在儲存、使用方面，當然是有很大的挑戰，但這已經有很多的技術被有效的使用來管理這么大的信息。這是我講到的位元組的數量，以及他們時間上的要求，今天的數據傳播和使用的一些時間上的反應速度。

第二個階段呢，就是到了把他數據再專門化，用到每個應用上去，這時候反應速度的要求是在幾分鍾以內，位元組相對來說比較小一些，因為他更窄了，針對某一個專業的應用，使得它能夠適合他的要求，比如說對某一個客戶的要求，某一個在媒體方面的使用，數據量不大，但是對時間反應速度的要求就提高了。再往上繼續保持這個趨勢，數據量減少，應用專門性提高，那麼對他反應的要求也進一步提高，在秒鍾這個級別。在往上消費者就是要跟大批的消費者，在媒體上互動，他在網頁上點擊一下，你下一個網頁不是同一個網頁，而是根據消費者行為的了解和個人的了解，下一個網頁是最有效最具有個性化的，那麼他的反應速度達到微秒級，那麼這個網頁往往不是在PC上，而是在手機上的，包括現在更進一步的是孩子們，他們對數據反應的要求是更高，所以達到微秒級。

那麼這些大數據的數量和他的速度呢，還不是一個真正大的問題，因為這一方面有了技術，有了企業這方面應用的思維，這已經不是一個最大的問題。

我今天想是超前一點，並不是說我們非得馬上今天就要連結，但是這個連結已經成為很大的問題，哪一個公司，哪一個企業能夠在這個方面跨第一步，得到的商業上的回報是會最大的，整個工業我們認為也在朝這個方向努力。用個比喻，我們大家都知道這個故事，盲人摸象，每個盲人摸到的反映都是不一樣的，有人認為是一個矛，有人認為是一條蛇，或者一棵樹等等。那麼大數據的使用已經不是盲人摸象了，很多人亮著眼睛看這個象了，但是這個象已經長大幾千倍了，但是即使用眼睛看，但是還是看不清楚，只能看到一個局部。所以這些問題主要的原因，我們還沒有充分的運用我們的技術，我們尤其是企業操作的一種游戲規則—來使得不同的數據能夠交流。因為人有這樣的能力，我們懂得的東西或者我們要懂得一個原理，遠遠超過我們的感官能夠達到，我們很多東西是看不到，聽到，聞不到，嘗不到的，但是我照樣因為我們的理解能力，通過數據的連結我們知道是怎麼回事，這個數據可以是一本書，可以是一部電影等等之類。通過這個數據的表達，使得我們知道遠遠超過我們的感官能夠達到這樣的境地。

但是要達到同樣的能力，在企業上來說就必須有大量的連結，首先是數據的連結，包括哪些方面呢？

第一個數據是很多位數，尤其是很多復雜的現象，我們現在講的復雜的現象就是消費者，消費者是怎麼做決定的，為什麼買這個東西，為什麼出這么多錢。在美國我們感到很新奇的，為什麼有很多人要在蘋果出來的第一天排隊八個小時，花400美元買一部，在半年以後只要100美元，不需要排隊。那麼在這種時候呢，如果你要掌握市場的脈搏，始終走在消費者前面，給他們提供最有效的信息以及產品的話，就需要連結，這個連結保證人文、行為、態度以及場景這方面數據的連結。然後我們看到了很多公司以及他們有技術平台，因為他們跟消費者每天都在接觸，所以他們的行為接觸往往超過了人文以及購買以外消費的信息。還有他們的商品很窄，我們美國安客誠所服務的有幾千家公司，我經常去一些大公司跟他們談，比如說花旗銀行，大的人壽保險公司，大的零售商等等。我看到一個現象很有意思，他們看每個消費者是很窄的，他們看到的是用自己的產品品牌去看一個消費者。等八小時之後他們自己是消費者的時候，他們把視野擴大了很多。所以這就是一個問題，如果我們回到消費者本身，而不是局限於消費者這一部分數據的了解，我們的商業行為也會更有效。

第二個這些客戶的生活方式和他們的興趣。每一個東西，每一個客戶的行為都有一定的道理，他有一定的背景，這種背景使得驅動他們對某一個產品感興趣。這一方面我等一會兒再舉一個例子。第三個是客戶競爭和合作的關聯。我們阿里巴巴有很多品牌，消費者去購買東西，或者跟他們媒體發生互動。那麼這些方面呢，如果了解的話，我們更能知道我們在消費者心目當中的地位，他們是怎麼使用我們的平台以及我們提供的服務，相對於其他一系列的他們的興趣和其他的品牌的影響。第四個就是媒體。媒體現在是越來越多，那麼這對消費者絕對有利的。出現什麼現象呢？由於這些媒體的使用，首先是實現了營銷者，公司對消費者能夠接觸、能夠宣傳他們的品牌以及產品，但第二部分是消費者可以使用媒體來更多的了解不同的公司不同的產品，他們價格、性能、體驗方面的區別。

第三個方面更多的消費者是跟消費者自己直接聯系，他們大家互相能夠談體驗、談對商品的反映，而且遠遠超過他們認識的人的這些團體的限制。所以使得很多媒體在消費這個階段上已經完全連結在一起，但是公司與公司的數據連結並沒有實現。最後一個就是社交的群體。社交的群體使得每一個個人不再是一個個人，但是我們的資料庫裡面，包括我們的分析的手段，分析的一些模型的這種結構，還是往往停留在這樣一個假設，這個假設就是每一個個人，他就是一個個人，他今天的購買和另外一個個人的購買，可以分開對待，可以不同的用數據來表達，現在我們還沒有發現一個公司把個人與個人的關系，以及個人與消費行為進行有效的聯系，所以就形成了盲人摸象的問題。

以上是小編為大家分享的關於大數據的商業價值實現關鍵在於連結的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

D. 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。
從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益。
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控。
供參考。

E. 大數據選址是如何實現的

大數據選址為零售業創業者獲得了深刻、全面的洞察能力，並提供了前所未有的空間與潛力。
何為大數據選址？
大數據時代下的精準選址是指通過大數據進行整合分析，獲取用戶的喜好和行為需求，對商圈消費群體的購買力進行分析，找出適合店面的絕佳位置。
大數據精準選址的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、峰值以及熱力分布。
以往的店面選址方式，是先根據當地的城市，對城市商圈、人口流動量、周圍的小區、以及實際住戶量等等， 做出詳細的對比和考察。然後再通過自身的經濟情況，選出一個自己能夠承擔得了，且地段好的店面位置。
而大數據選址，則為店面選址制定了更加詳細周密的計劃，將選址細化為兩個流程。
第一步先鎖定商圈，選址系統內有著全國熱力值分布的整合數據，系統根據加盟商提供的區域，根據外賣峰值的數據進行按比例分成，通過區域內外賣的需求量鎖定商圈。
根據外賣峰值鎖定商圈是有一定的科學依據，據研究發現，人們在追求高效率的生活中，存在一個就近原則。在食客選擇外賣的時候，無論是在配送時間或者是距離，都是優先考慮到的問題。
外賣峰值高的商圈有著大量的消費群體，也就蘊含著巨大的商機，而用外賣反襯堂食，在日常營業中有效的引流，更能刺激消費。
在鎖定好商圈以後，第二步就是確定店面的位置了，營運師傅會親自上門進行考察，對鎖定的商圈進行分析。
根據不同項目所針對的消費群體以及加盟商自身的經濟狀況，選出一個客流量旺盛且地段好的店面位置。
開啟餐飲作為最早一批大數據選址系統的嘗試者，在8月份正式全面上線，上線一月之內就受到其合作商的一致好評，幫助了加盟商快速精確地確定店面，縮短了開業前的准備時間。實踐證明，大數據選址系統確確實實存在著優越性！
大數據選址系統之所以受到合作商的關注，是因為他們深知選址的重要性。對開店創業者來說，選址關系著店鋪的發展前途，關系著店鋪經營目標的實現，關系著市場的火爆程度，還關系著顧客需求的滿足。可以說，做好了選址，開店創業就成功了一半。
阿拉丁智店「慧選址」在國內獨家實現了店鋪選址相關所有權威數據源的集成和整合。
數據方面，基於三大運營商15億去標識化的手機信令數據、BAT網民上網和搜索特徵數據、全國銀行卡消費數據，以及全國寫字樓數據、小區數據和全量POI數據，阿拉丁智店「慧選址」實現了任選地理區域全量用戶全時段、全方位覆蓋。通過3700個用戶標簽，可以精準篩選和鎖定目標客群。目前，我們日處理5480億條上網記錄信息、670億位置記錄信息，成功識別4200個手機品牌、20萬個互聯網產品、7000餘款APP、10.5萬個終端型號和4億個URL。
選址演算法和模型方面，我們通過核密度模型、空間插值模型、ODPA模型、力導向布局模型、商圈分析模型、價值因素模型等經典演算法和模型的開發，為零售企業的選址提供了智能化保障。
目前，阿拉丁智店已經為麥當勞、星巴克、工商銀行、武漢某知名連鎖超市、中國福彩、殘聯等上千家政府機構和企業提供了智能選址服務，取得了明顯收益和效果，受到客戶的高度評價。