大數據教你

Ⅰ 教你如何利用大數據思維

教你如何利用大數據思維 在和一些企業家交流時，有幾個問題會被常常問到，"沒有多少數據怎麼辦?"，"大數據都是大公司的事情，我們小公司怎麼辦?""能不能告訴我，哪些軟體或者工具可以解決大數據的問題?"一般情況下，我都會說，首先要有大數據思維!大家紛紛點頭稱是，這詞兒聽起來非常高大上，甚至給人一種不明覺厲的趕腳!但啥是大數據思維，我一直沒有空來整理提煉。
前陣子一個內部的論壇，要求大家必須講干貨，趁此機會，系統的梳理一遍，概括起來，也就三條：第一認識大數據飛輪，第二理解數據資產評估，第三運用泛互聯範式。

圖1：大數據思維
干貨肯定是經過濃縮的，甚至把案例都作為水分擠掉了，所以這篇文章讀起來不是那麼有趣。但我可以保證，掌握這三條給上市公司做大數據戰略咨詢肯定沒有問題。因為我已經靠這三板斧，搞定了十幾家上市公司。連國內最大咨詢公司的董事長都認為有料，要走了PPT。
每條都用一幅圖來表達，每個圖中的圓圈都有許多案例來佐證。大家如果對案例更感興趣，讀拙作《大數據時代的歷史機遇》好了。其實圖1就涵蓋了大數據思維的全部思想。這幅圖里外三層、上下結構，看起來比較復雜，所以後面拆成三幅圖來講。思維的過程是自上而下、自外而里的。圖的上半部分講得是大數據的商業功用，就是說有了大數據我們能幹什麼?怎麼賺錢?有哪些好玩的商業模式?以前常說"羊毛出在羊身上"，搞懂這些模式你會發現原來可以"羊毛出在狗身上"。書里詳細寫了六種，圖上只畫出五種。
補充：六種商業模式簡述
圍繞數據資產，筆者曾考察不同行業的盈利方式和經營策略，歸納總結了六種商業模式(詳見《大數據時代的歷史機遇》一書)。
租售數據模式：簡單來說，就是售賣或者出租廣泛收集、精心過濾、時效性強的數據。這也是數據就是資產的最經典的詮釋。按照銷售對象的不同，又分為兩種類型。第一是作為客戶增值服務。譬如銷售導航儀的公司，同時為客戶提供即時交通信息服務。廣聯達公司為他的客戶提供包年的建築材料價格數據。僅此一項業務，年收入超過1億元人民幣。第二是把客戶數據，有償提供給第三方。典型的如證券交易所，把股票交易行情數據授權給一些做行情軟體的公司。
租售信息模式：一般聚焦某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用傳播渠道，也可成一方霸主。信息指的是經過加工處理，承載一定行業特徵數據集合。
數字媒體模式：這個模式最性感，因為全球廣告市場空間是5000億美元。具備培育千億級公司的土壤和成長空間。這類公司的核心資源是獲得實時、海量、有效的數據，立身之本是大數據分析技術，盈利來源多是精準營銷和信息聚合服務。
數據使能模式：這類業務令人著迷之處在於，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些公司的業務其實難以開展。譬如阿里金融為代表的小額信貸公司。通過在線分析小微企業的交易數據、財務數據，甚至可以計算出應提供多少貸款，多長時間可以收回等關鍵問題。把壞賬風險降到最低。
數據空間運營模式：從歷史上，傳統的IDC就是這種模式，互聯網巨頭都在提供此類服務。但近期網盤勢頭強勁，從大數據角度來看，各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源。海外的Dropbox，國內微盤都是此類公司的代表。這類公司的發展空間在於可以成長為數據聚合平台，盈利模式將趨於多元化。
大數據技術提供商：從數據量上來看，非結構化數據是結構化數據的5倍以上，任何一個種類的非結構化數據處理，都可以重現現有結構化數據的輝煌。語音數據處理領域、視頻數據處理領域、語義識別領域、圖像數據處理領域都可能出現大型的、高速成長的公司。
明白大數據的功用後，大家自然而然地關心，數據這么值錢，理所當然應構成新型的資產。圖1的中間部分描述了這塊內容。"數據成為資產"這一原創論斷成為大數據思維的中心理論。圖2數據資產評估模型給出一個完整的思維框架來描述數據資產的價值(完整描述評估模型，非本文主旨。讀者若有興趣，移步閱讀拙著吧)。但是這方面的工作遠遠不夠，無法定量的給出評估。在「諾獎級別的學術難題」一文(回復b10獲取該文)中，我曾經說，學術界如果在數據資產的定量評估上取得進展，是可以獲得諾貝爾獎的。因為這和公司的估值緊密相關。產業界在信用定量計算方面己經走在前列，並付諸商用，但是離一般意義上的數據資產估值還相去甚遠。

圖2：數據資產評估模型
既然數據成為資產，資產間的交易也會提上日程。聯盟特別任命兩位副秘書長推進這個事情，從而傳播開放、共享的理念。藉此呼籲所有願意開放數據資源的企業，卻可以藉助聯盟的力量，來共同推進。
數據成為資產是在了解大數據功用基礎上的抽象認知。接下來看圖1的下半部分，泛互聯範式。這個範式給出了不斷的採集數據並且發揮數據價值的行動指南。許多公司的轉型，都要從這幅圖開始。見圖3。終端+平台+應用+大數據四位一體，構成大數據思維的行動指南。最近和一些公司聊，他們己經了解了數據的重要性，開始想些損招去「劫掠」客戶的數據。這不免誤入歧圖。還是認真研究一下這個範式，從應用、終端上動動腦筋，真正的為用戶提供靠譜的服務，才是上策。

圖3：泛互聯範式
回顧圖1，我們在講大數據思維時，利用自上而下的次序，從大數據的功用入手，深入到理論內核，再到可供操作的範式。但真正上手實踐，需要腳踏實地，自下而上的行動。回到德魯克的經典問題上來，你的客戶是誰?
大數據產業聯盟願意為所有有志於從事大數據戰略咨詢的顧問們服務，掌握這套方法論並切實幫到企業的顧問，聯盟會在官方網站上列出您的大名，並向成員企業推薦。
所以, 這次,我們來點兒作業吧：大家可以用上面的大數據思維分析框架來分析一下自己所在的公司自己感興趣的公司,看看大數據於公司有什麼功效, 公司可操作的泛互聯範式是什麼。
在此，也先拋幾個小例子：
1)樂視網的野心

Ⅱ 大數據告訴你家庭教育存在哪些誤區

大數據告訴你家庭教育存在哪些誤區_數據分析師考試

身為與孩子朝夕相處的父母，他們所孕育的家庭教育的重要性遠高於學校教育。而目前中國學生的家庭教育「缺位」了嗎？它是否偏離了軌道？中國教育科學研究院日前發布的《小學生家庭教育現狀調查》（以下簡稱《調查》）提供了一份參考答案。

1.親子溝通，不僅內容不討喜，方法也有問題

當問及小學生「你最不喜歡的溝通方式」時，從高到低的排序分別為：「總把大人的想法強加給我」（28.43%），「不認真聽我說話」（28.00%），「總是打斷我」（24.69%），「總把我當小孩」（18.66%）。

而那些缺乏親子溝通方法技巧的家長們覺得，主要原因是「找不到好的溝通方法」（28.51%），「孩子不願對家長說心裡話」（12.25%）。

「造成親子溝通困難的以上原因，均可以通過家庭教育指導進行調整和改善。美國心理學家用了三年時間對兩萬名未成年人的調查表明，能常將日常生活中的事向父母傾訴的人，出現吸毒、酗酒或學業成績欠佳等現象的可能性較小。由此說明，小學生家庭中親子溝通的方式和效果十分重要。」《調查》分析道。

2.半數家長僅以「學習」為親子溝通的主要內容

《調查》顯示，當問及學生「關於你的話題，父母聊得最多的是什麼」時，幾乎半數的學生都選擇「我的學習」。

對於這個「第一要務」，子女又有什麼感受呢？

《調查》表明，6.35%的小學生明確表示「別老跟我提學習的事」，還有近四成小學生的願望是「爸爸媽媽抽時間聽我說說心裡話」。

3.家庭教育經濟投入與小學生學業水平無明顯相關性

本次有關「家庭教育支出」的調查發現，近三成小學生家庭教育消費支出負擔過重，逾五成家庭僅「剛好能承受」教育支出壓力。如此投入能否提高小學生的學業成績？

《調查》表明，家庭教育經濟投入與小學生學業水平無明顯相關性。「通過對不同家庭教育支出水平與學業成績的比較發現，在子女學業優秀的小學生家庭中，教育支出占家庭總收入5%以下的家庭比例為13.16%，佔5%~10%的為31.27%，佔10%~20%的為28.95%，佔20%~30%的為14.92%，佔30%以上的為11.70%。沒有表現出家庭對小學生的經濟投入越高，其學業成績就能相應提高的情況。」

4.額外興趣班對學習成績提高效果不理想

大跌眼鏡的是，令家長趨之若鶩的興趣班，對小學生學業支持的效果並不理想。「學業水平優秀的學生中，有63.82%的參加了興趣班；學業水平較差的學生中，更有高達93.95%都參加了興趣班，兩者相差30.13個百分點。」

《調查》還顯示，額外作業時間與小學生學業水平之間同樣沒有直接關系，更多的作業時間並不一定帶來更好的學習成績。「在有額外作業的被調查者中，有79.08%的學業水平優秀的小學生和91.79%的學業水平較差的小學生每日都會有額外的作業，且兩者相差12.71個百分點。」

家教微心理

教育孩子要三分教七分等

1.不要把孩子的特點當缺點。在孩子成長的過程中，孩子的許多表現只是成長中的特點而不是缺點，例如男孩的言語發育能力

在網上看到一個媽媽的求助，他的兒子兩歲半了，說話還不是很流暢，媽媽非常焦慮。

對於網上和書本上關於孩子成長標準的知識，父母們可以作為參考，但不宜簡單地對號入座。孩子的教育應該是三分教七分等，每個孩子都是獨特的，都會擁有自己成長中的特點，父母的焦慮狀態不僅對孩子的成長毫無益處，而且會引起孩子的負面情緒，加重孩子的心理負擔。這里給父母幾點建議：

比女孩要慢，5歲的男孩言語能力只相當於3歲半的女孩。

2.對孩子的要求要適當。所謂三分教七分等是指父母要尊重孩子的自身特點和成長規律，避免將過多過快的意願強加於孩子身上，而應該多給孩子成長的時間和空間，給孩子自我嘗試和自我體驗的機會。

3.避免孩子的童年恐慌。父母對孩子要有耐心，過多地流露對孩子成長現狀的不滿和焦慮，會引起孩子的童年恐慌。孩子面對於來自父母巨大的壓力，不能夠理解和承受，而產生的強烈的持久的焦慮心態，這就有可能造成孩子自卑、軟弱等負面性格。

孩子上學前定下五個規矩

無規矩不成方圓，6歲前的小孩子正處於發育期，如果沒有爸爸媽媽制定的規矩來約束他，孩子容易為所欲為，更不懂得判斷自己言行是好是壞，這樣的孩子長大後將會變成一個不遵守規則的人，對於孩子的人際關系也將有非常大的影響。

規矩一：粗野、粗俗的行為不能有

這樣的規矩能幫助孩子調整自己的情緒，學會如何對待自己想要的東西，如何處理自己的情緒，如何處理已經發生了的情緒等。等他長大後，他也會用這套模式去對待周圍的人，變得更加理性、為他人著想。

規矩二：誰先拿到誰先使用，後來者必須等待

這樣的規則可以避免他養成自私的毛病，讓他懂得當別人先拿到東西的時候，必須學會等待，並形成一個平等的交往模式。

規矩三：從哪裡拿的東西放回哪裡

長大後，無論孩子到了什麼環境，他都能養成「歸位」的好習慣，生活也會更加整潔。

規矩四：不可以打擾別人

這樣的規矩能讓孩子學會尊重他人，讓他懂得當別人在忙的時候不應該去打擾，而且孩子在這個過程中學會了換位思考，也會變得更加善解人意，這樣更容易交到很多好朋友呢！

規矩五：做錯事要道歉，並且有權利要求他人道歉

這樣的規矩能讓孩子學會禮貌待人，誠實地面對，並且有勇氣主動承認錯誤。在這個過程中，孩子也學會了反省自己，也開始懂得維護自己的權利。

這段時間，爸爸媽媽可以減少一點對孩子的溺愛，給他們立下嚴格一點的規矩，並跟著孩子一起認真遵守。

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Ⅲ 戶型好壞怎麼判斷大數據教你給戶型打分

戶型 好壞 怎麼判斷？什麼樣的戶型算是好戶型？可能一百個人會給你一百個解釋，但是 大數據 時代，你總該學會一種簡便的方法來判斷你的 戶型好壞 ，比如 戶型打分 ，就是這樣一個你需要的判斷方法。

人們購買商品房大多會考慮以下這些問題：

1.面積是否夠住？間隔是否適合？景觀好不好？

2.是否方便大人上班、小孩子、主婦買菜？是否需要鄰近有親人照顧？

3.喜歡哪一種環境、哪一類房子（郊區 住宅 、鬧中取靜、熱鬧方便）？

4.預算支出多少？付款辦法如何？

除了上述的條件外，還應從室內設計的角度去考慮問題：各生活區的分布是否妥當？間隔是否合理、適用？固定設備是否完善？這樣您就會挑選到更好的房。也就是說 購房 前您先給房子打分，才能買得值。

各項目分數如下：

1.入門口沒有“多餘走廊”，全屋沒有“瓶頸通道”和“危險通道”。10分

2.客、飯廳只有兩或三個門口。10分

3.客、飯廳都有窗。10分

4.間隔大小比例合適。10分

5.室內的設備和用料良好。10分

6. 廚房 依流程布置。10分

7.灶台近窗。10分

8. 空調 機有固定預留位。10分

9.建築物室內空間計劃合理。10分

如果超過60分，那麼這樓已算不錯，可以考慮是否購買了。

中小型單元房面積較小，如有“多餘走廊”地方就不夠使用了。如入門口有一段短短的走廊，一般有2米長，1米寬，這在中小單元已佔有很大比例。這部分因是通道很難作其他用，只好放鞋櫃或掛畫，使小單元變得更為狹小。好是一進門就是客廳，通道在客、飯廳之間穿過，房子就實用多了。

合理解決“瓶頸通道”

如果樓房（單元）的間隔將大門、廁門、廚門及廳入口等集中在一個狹窄的地區，就形成所謂“瓶頸通道”，家庭人口多或常有客人來的家庭要充分注意這一點。危險通道是指由於門位的關系，你在廁所或廚房出入的時候，容易被突然打開的另一扇門撞倒，這時可利用室內設計的方法加以 改善 。如在廁所門上開一個透光而不透明的小窗戶等。

中小型單元的客、飯廳有兩三個門為理想，這樣可以使客、飯廳之間有一條簡單直接的通道，而四邊有足夠的牆邊位置擺放傢具。如果客、飯廳的門超過三個，因為門口就是通道，通道便會佔去較多的地方，而可供擺放傢具的位置就相對減少了。這樣的廳實際上只能作為通道，利用率很低，在房價居高不下的今天，等於花費每平方米幾千元的高價買了十幾平方米無用的面積。

房間設置“間隔合理”

客、飯廳都有窗，一般可得到較好的通風、日照和景觀。客、飯廳四面被房包圍，如果大門和房門關上，則客、飯廳的通風、日照、景觀都不好。雖說每個人生活方式不同，喜愛各異，同一面積的房間甲覺得擠迫，而乙會覺得寬敞，但同一時代、同一地區、同一生活習慣、同一社會潮流的人們當中，總有許多共識：何為擠迫？何為寬敞？大家亦會有一些起碼標准。所以各生活區（客廳、飯廳、主房、廚房、浴廁等）究竟有多大？可以放什麼尺寸的傢具設備？各人心理都有一個大致尺度，應大則大，應小則小，這便是所謂的“間隔合理”。

一般說來，如果適當尺寸的傢具都可以放在適合位置，就可以算是間隔合適了。而有些睡房大過客廳或睡房過小，則屬於間隔不當了。

廚房按流程布置

我們把工作的次序稱為流程，廚房的工作程序是：在 冰箱 取出食品，整理、洗凈、切好、煮熟，然後放到檯面上。簡單來說明：取——整——洗——切——煮——放，廚房是按此流程布置的。家庭主婦只要按此順序做下去，就可以輕易完成全部廚房工作。否則主婦就會在廚房裡走來走去，感覺疲勞。

新建商品房的廚房一般很大（6-9平方米），所以這些廚櫃擺放有L型、U型、中途島等形式，好是冰箱、爐灶、水池成動線，三邊加起來不要小於2.1米，不要超過6.4米。

要將一個不依流程布置的廚房加以改造，牽涉到上下水、燃氣、電氣系統及牆 地磚 問題，費用不少，所以 買房 時，依流程布置的廚房是值得重視的。

此外，灶台是否窗戶，空調機有沒有預留位置，以及建築物室內空間的合理性是否令您滿意等，都是直觀的打分標准。

參考標准

根據A級住宅評定的標准，各部分指標如下：

從現代室內設計和面積分配來看， 起居室 面積應在20至35平方米之間，設置上應入戶門；主 卧室 面積在15至25平方米之間為宜，位置應較深入，保證居住的私密性，此外，次卧室的面積在10至15平方米，廚房在8至12平方米， 衛生間 4至10平方米，陽台在4至6平方米之間。

起居廳：應該寬敞、明亮、通風、有較好的朝向和視野，採光口和地面面積之比不應小於1/7。由於起居廳兼交通廳，所以在廳中的門應盡可能減少，留出足夠擺放傢具的穩定空間。廳宜做成長方形，其寬度不應小於3.3米，深寬比不宜大於2。若入門為起居廳時，宜在入口處設一過渡空間，以增加戶內的私密性和滿足使用功能的需要。

卧室：主卧室好有好的朝向，寬度不宜小於3米，面積大於12平方米。大面積戶型的主卧室應帶一個專用衛生間。如戶內僅設一個衛生間，那麼衛生間應放在主卧室。次卧室的面積宜大於10平方米。

餐廳：和起居廳空間宜相對獨立，既有關系又有分隔。餐廳如獨立設計，好做成明餐廳，凈寬度不宜小於2.4米。

廚房：應與餐廳密切聯系，直接對外採光通風。凈寬度不應小於1.5米。 廚具 按洗、切、燒的順序合理布置。廚房宜帶一服務陽台。

衛生間：帶 浴缸 的衛生間凈寬度不得小於1.6米，如為淋浴則凈寬度不得小於1.2米。對著起居室的衛生間應設前室，將洗衣機放在前室內。衛生間的大小應與整幢戶型的面積標准相一致。

陽台：為了保證起居廳有良好的視野和採光，陽台欄桿高1.1米，但其實體的欄板應降至850至900毫米（上加橫欄桿），或將封陽台的圍護結構做成全透明或部分透明。起居廳也可做成 落地窗 ，外加透空欄桿。

儲藏間：可不對外採光通風。

Ⅳ 大數據工程師教你高效學習Linux

作為大數據工程師，黑窗口才是最主要的，Linux是開發人員使用的基礎操作系統，使用的一些大數據軟體都是Linux的，所以進行Linux的學習非常必要，今天就交給大家如何高效學習Linux，主要從以下方面入手：

1、學習Linux的基本命令
基本命令包括軟體的安裝、解壓及操作，命令的查詢等等。
2、學會編寫Shell腳本
其實命令並不是要自己去一行一行敲的，作為一個大數據工程師，效率是至關重要的，所以能用電腦進行操作的，盡量不要自己動手，所以腳本的編寫很重要，不僅是一個程序員應該有的素養，而且能夠解放我們的雙手。
雖然Linux的學習僅僅是從這兩方面入手，但是如果你不認真去學，不能夠引起足夠的重視，那麼像成為大數據工程師就是一句空談，就從現在開始，加油吧。

Ⅳ 什麼是大數據

大數據是指規模巨大、復雜度高、處理速度快的數據集合。這些數據集合通常無法使用傳統的數據處理方法和工具進行處理和分析。

大數據通常具有以下特點：

數據量巨大：大數據集合的大小通常超過傳統數據處理工具所能處理的范圍，可能達到數十TB、數百TB或甚至更大。

數據類型多樣：大數據集合中的數據類型通常包括結構化數據、半結構皮遲化數據和非結構化數據，如文本、音頻、視頻等。

處理速度快：大數據集合的處理速度需要在實時或接近實時的時孫握基間內完成，這需要高效的數據處理和分析技術。

數據來源廣泛：大數據集合的數據來源包括感測器、社交媒體、互聯網、移動設備等多種渠道，數據形態也是多樣的。大數據的處理和分析需要使用大數據技術，包括分布式存儲、分布式計算、機器學習、數據挖掘等技術。大數據可以用於各種領域，如金融、醫療、電商、物流等，為企業提供了更精準的決策和更高效的業務流程。

想要系則謹統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校獲取資料好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學校學生課堂實錄

Ⅵ 大數據分析工程師教你，如何進行數據分析

【導讀】作為大數據分析工程師，數據的分析屬於日常工作的范疇，從數據的採集，到數據的導入，再到數據的集中處理，最後得出數據分析的結構，都需要進行數據的處理和篩選，那麼數據分析的方法有哪些呢?下面我們就來具體看看吧。

1、資料庫自主進行數據處理
通過SQL語句來表達，過濾掉一些無用的數據信息，這樣會大大提高數據處理的效率，所以SQL語句的學習必不可少。
2、用BI商業智能工具分析
它能實現大數據量的計算和可視化的前端展示，會抽取相關數據欄位，ETL過濾清洗完之後，生成Excel表格文件。
要想使用以上的兩種方法進行數據處理，就要學習SQL語句和FineBI 商業智能工具，這樣會是數據處理效率大大提升，並且能處理復雜的數據。