执行大数据

㈠ 大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的数据仓库，可以轻松存储大量数据。

2、MongoDB：它是领先的数据库软件，可以快速有效地分析数据。

3、Spark: 最可靠的实时数据处理软件，可以有效地实时处理大量数据。

4、Cassandra：最强大的数据库，可以完美地处理数据块

5、Python：一流的编程语言，可轻松执行几乎所有大数据分析操作。

不同类型的大数据分析是：

1、描述性分析：它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。

2、诊断分析：它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术，例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。

3、预测分析：这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。

4、规范分析：当想要针对特定问题制定规定的解决方案时，会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。

㈡ 法院执行大数据几年能消掉

法律分析：依据我国相关法律的规定，被人民法院强制执行后，征信不良行为终止的，自不良征信行为终止之日起5年内删除不良记录。

法律依据：《征集业管理条例》 第十六条 征信机构对个人不良信息的保存期限，自不良行为或者事件终止之日起为5年;超过5年的，应当予以删除。

在不良信息保存期限内，信息主体可以对不良信息作出说明，征信机构应当予以记载。

㈢ navicat怎么执行大数据的sql脚本快

你用cmd命令导出 cmd命令进行导入 这样会比用工具快些
执行mysqlmp -uroot -p123456 数据库名 >c:\aaa.sql导出数专据库
然后还原
输入属mysql -uroot -p 输入密码后回车
3、选择数据库 use 数据库名
4、进行还原数据库 source c:\aaa.sql 等待完成

㈣ 大数据法院执行记录怎么消除

法律分析：申请法院予以消除记录。

法律依据：《最高人民法院关于公布失信被执行人名单信息的若干规定》

第九条 不应纳入失信被执行人名单的公民、法人或其他组织被纳入失信被执行人名单的，人民法院应当在三个工作日内撤销失信信息。记载和公布的失信信息不准确的，人民法院应当在三个工作日内更正失信信息。

第十条 具有下列情形之一的，人民法院应当在三个工作日内删除失信信息：

(一)被执行人已履行生效法律文书确定的义务或人民法院已执行完毕的；

(二)当事人达成执行和解协议且已履行完毕的；

(三)申请执行人书面申请删除失信信息，人民法院审查同意的；

(四)终结本次执行程序后，通过网络执行查控系统查询被执行人财产两次以上，未发现有可供执行财产，且申请执行人或者其他人未提供有效财产线索的；

(五)因审判监督或破产程序，人民法院依法裁定对失信被执行人中止执行的；

(六)人民法院依法裁定不予执行的；

(七)人民法院依法裁定终结执行的。

有纳入期限的，不适用前款规定。纳入期限届满后三个工作日内，人民法院应当删除失信信息。依照本条第一款规定删除失信信息后，被执行人具有本规定第一条规定情形之一的，人民法院可以重新将其纳入失信被执行人名单。依照本条第一款第三项规定删除失信信息后六个月内，申请执行人申请将该被执行人纳入失信被执行人名单的，人民法院不予支持。

㈤ 法院执行影响大数据多长时间

法律分析：被法院执行的一般依当事人申请，受理申请后3-5个工作日可以删除。

法律依据：《中华人民共和国民事诉讼法》 第二百四十二条 被执行人未按执行通知履行法律文书确定的义务，人民法院有权向有关单位查询被执行人的存款、债券、股票、基金份额等财产情况。人民法院有权根据不同情形扣押、冻结、划拨、变价被执行人的财产。人民法院查询、扣押、冻结、划拨、变价的财产不得超出被执行人应当履行义务的范围。人民法院决定扣押、冻结、划拨、变价财产，应当作出裁定，并发出协助执行通知书，有关单位必须办理。

㈥ 大数据如何提升领导力与执行力

大数据如何提升领导力与执行力
许多人认为，高层重在领导力，尤其是决策力和决断力。而基层重在执行力，特别要善于把高层的决策意图转化为现实成果。在很大程度上，在许多组织的确如此。但实际上，不管是处于哪个层级的领导者，他们都既需要领导力，又需要执行力。领导力与执行力二者是成正比的，彼此之间难以截然分开。领导力越强，执行力也就越强，反之亦然。在领导工作中能够把领导力和执行力有效结合起来的领导者才是真正卓越的领导者，贯通领导力与执行力重在左脑点燃，右脑引爆。
左脑点燃 找准方向
左脑点燃强调领导者要善于使用左脑的理性思维找准工作的突破口，抓住工作的制胜点。制胜点的选择主要依赖于领导者对所处社会大势和发展方向的深刻洞察，依赖于领导者对面临的主要问题轻重缓急的准确判断。制胜点选准了，决策的方向就对了，执行起来就能事半功倍。否则，方向错了，执行力越强，错得越厉害，做起事情则事倍功半。
找准制胜点首先需要大量的数据和信息。重视数据在领导工作中的运用，尤其是在决策中强调对第一手数据的收集和使用是一切领导者都必须具备的素质，不分时代，无论古今。时至今日，互联网的发展使得调查研究不仅仅可以面对面，还能够键对键。大数据是互联网时代的产物，由于计算机和互联网的普及使得大量的数据能够迅速汇集积累，可以便捷统计分析。决策所依赖的数据不仅有小范围的调查，还可以有大规模的数据。
实地调研和大数据分析各有利弊，应该互补起来，当下的重点是把大数据用起来。调研可能有不实的情况，调研实施可能不实，调研对象可能不说实话。数据背后体现的是人的行为痕迹，一旦形成就相对稳定，很难修改。而且，调研的对象只能是小众，关注的是典型；数据的来源则是大众，只要留有数据，一个也不能少。
大数据应用于领导者的决策能够进一步提升决策的精准度。2014年，某商场举办了一次营销活动，旨在提高商场对有效会员的黏度。大数据团队通过对会员购物偏好的历史分析，把这些客户感兴趣的品牌作为积分兑换目标吸引他们。通过数据分析，商场对这部分顾客群体的主要特点就有了基本把握：一是女性，她们对购物更感兴趣而且能够带来男性客户；二是近一个月没有来过，但历史上都有过购物记录。
领导者在获得决策信息后还需要对信息进行理性分析和综合判断，才能找准致胜点。综合判断时既要了解事物的普遍性，更要把握事物的特殊性，因为特殊性是对自身内在规律的一种揭示。该商场通过数据分析，将此次活动内容发给12万会员中符合其目标受众的1824人，最后实际产生兑换的人数为128人，参与率达7%，而同行业同类促销活动的参与率仅为1%。这就是一次针对部分会员的定向决策。通过大数据分析定向营销，精准制导。不仅提高了营销的效率，而且提升了营销的效果，还可以降低营销的成本。
对企业来说，大数据的出现和运用的大趋势是尽可能实现每一个人在消费产品和接受服务上的“私人订制”。对政府提供公共服务来说也是如此。政府可以根据服务对象的年龄、职业、收入、家庭成员和居住地等数据，利用微信、APP等现代通讯技术，通过手机终端超前向群众主动推送其可能需要的公共服务信息，提高公共服务的精准性。比如：对25岁左右的，可以推送就业留学、护照办理等方面的服务信息；对30岁左右的，可以推送生育服务证登记、初生儿户籍办理等方面的服务信息；对35岁左右的，可以推送幼儿教育、公园场地分布等服务信息，等等。
因此，在决策前，领导者应注重运用左脑的理性思维，系统分析形势，抓住主要问题所在，并利用大数据全面分析，综合判断找准制胜点。制胜点是决定成败得失的方向问题，必须理性判断不能任性而为，这就是左脑点燃的奥秘。在大数据的基础上，有了左脑的准确点燃，在很大程度上就能够解决做决策、搞营销、提供服务等方面费时费力又不讨好的情况，就能解决做领导工作很多时候想当然的情况，做到“弹无虚发”，一击即准。
右脑引爆 团队执行
右脑引爆强调领导者应善用右脑的形象思维引爆团队的激情和干劲，激发大家的智慧和勇气，带领大家去执行决策，实现决策目标。领导力的实质是大家一起干，强调团队的执行力。如果只有领导者的积极性而没有追随者的积极性，那就只能是孤家寡人，难以有所成效。相反，如果能把下属员工的积极性激发起来，就能形成高效的执行团队，无坚不摧，无往不胜。
找到制胜点后，就可以有的放矢了。领导力的本质是一种影响力，能不能影响别人付诸行动，就要依靠领导者的右脑思维来引爆。动人心者莫大乎于情，使人动情最容易的不是逻辑的力量，不是理性的说服，而是诉诸形象思维，通过感性激发。比如，形象的各种符号和打动人心的宣传语言就是调动团队执行积极性的关键，也是右脑引爆团队执行的核心。
领导者应能把握领导工作不同环节的变化，相应重点地使用左右脑。决策之前既要用左脑又要用右脑，用右脑重在跳出来看问题，用左脑重在植根现实做选择；决断时主要靠左脑，综合分析，理性判断。执行时候重点是用右脑，目的是引爆大家执行的激情，既要让大家有意愿干，又要让大家有能力干。右脑形象思维引爆执行的最大优势是执行到位的好处能够让大家看得见、闻得着、摸得到。如此一来，执行的时候，团队成员都有动力，有方向，有方法。
一切卓越领导者都应当是左脑点燃，右脑引爆，尽量把左脑右脑结合起来，融合起来。领导思维千变万化，在理性思维和形象思维中不断地激荡和平衡无疑是领导思维的本质特点。
当然，很多时候，不是每一个领导者都能够有效平衡左脑的理性思维和右脑的形象思维，适时实现左右脑思维的转换。有的领导者以理性思维见长，或技术卓越，或管理过硬；有的领导者以形象思维为主，或长于营销，或长于设计。
建立领导团队的目的在于实现组织“大脑”的平衡思维，注重团队成员的差异化和互补性。一个人再优秀去创业也很难成功，但一个团队去创业成功的概率就大多了。领导力的真谛即在于此：自己要行，团队也要行；领导者既要靠自己，也要靠团队。

㈦ 法院执行大数据几年能消掉

法院执行大数据几年能消掉
一般档案至少20年，有的是60年

㈧ 大数据上的法院执行记录能消除吗

法律分析：大数据上的法院执行记录，一般可以消除。被执行记录不能人为干预消除，5年后记录有关部门自会消除。个人征信系统是真实反映企业和个人信用状况的历史数据。信用信息是通过专线从各家银行传送到征信中心，电脑自动操作，没有人为干预。各个银行的信用卡逾期数据由各自银行上报并删改。

法律依据：《最高人民法院关于公布失信被执行人名单信息的若干规定》第九条 不应纳入失信被执行人名单的公民、法人或其他组织被纳入失信被执行人名单的，人民法院应当在三个工作日内撤销失信信息。记载和公布的失信信息不准确的，人民法院应当在三个工作日内更正失信信息。第十条 具有下列情形之一的，人民法院应当在三个工作日内删除失信信息：
（一）被执行人已履行生效法律文书确定的义务或人民法院已执行完毕的；
（二）当事人达成执行和解协议且已履行完毕的；
（三）申请执行人书面申请删除失信信息，人民法院审查同意的；
（四）终结本次执行程序后，通过网络执行查控系统查询被执行人财产两次以上，未发现有可供执行财产，且申请执行人或者其他人未提供有效财产线索的；
（五）因审判监督或破产程序，人民法院依法裁定对失信被执行人中止执行的；
（六）人民法院依法裁定不予执行的；
（七）人民法院依法裁定终结执行的。
有纳入期限的，不适用前款规定。纳入期限届满后三个工作日内，人民法院应当删除失信信息。依照本条第一款规定删除失信信息后，被执行人具有本规定第一条规定情形之一的，人民法院可以重新将其纳入失信被执行人名单。依照本条第一款第三项规定删除失信信息后六个月内，申请执行人申请将该被执行人纳入失信被执行人名单的，人民法院不予支持。

㈨ 大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。