⑴ 如何做一个完整的网吧系统
兄弟，我以前就做过一网吧的主管，总之几句话概括1就是先把服务器做好，现在网吧系统都用服务端更新游戏的，以前我干的时候还没这么方便先进，服务端么网上有，具体操作按服务端软件要求的做。2然后把各类游戏及程序软件准备好，然后做个系统，游戏程序之类的直接复制进去，复制不能用的就安装，都搞定后就装上客户端，然后制成母盘，如果想做好点就先搞个几台上去，让客人使用段时间看有没有想不到的问题发生，省得遭群体鄙视。毕竟自已做的不可能有网维做的那么好，人家都这么多年被人说过来了，积累了经验啊。现在网板的机器都支持网刻的，母盘搞定后直接上去就OK了。
⑵ 如何搭建大数据分析平台
1、 搭建大数据分析平台的背景
在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地处理数据，支撑应用。 所以，数据的价值发挥，大数据平台的建设，必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。
2、 大数据分析平台的特点
数据摄取、数据管理、ETL和数据仓库：提供有效的数据入库与管理数据用于管理作为一种宝贵的资源。
Hadoop系统功能：提供海量存储的任何类型的数据，大量处理功率和处理能力几乎是无限并行工作或任务
流计算在拉动特征：用于流的数据、处理数据并将这些流作为单个流。
内容管理特征：综合生命周期管理和文档内容。
数据治理综合：安全、治理和合规解决方案来保护数据。
3、 怎样去搭建大数据分析平台
大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。我们可以利用亿信一站式数据分析平台（ABI），可以快速构建大数据分析平台，该平台集合了从数据源接入到ETL和数据仓库进行数据整合，再到数据分析，全部在一个平台上完成。
亿信一站式数据分析平台（ABI）囊括了企业全部所需的大数据分析工具。ABI可以对各类业务进行前瞻性预测分析，并为企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。
⑶ 大数据怎么做 大数据如何做
1、搜索一下智分析，在官网上下载一个卖伍插件，并安装在EXCEL里，然后注册一个账号。
2、按照好之后，EXCEL里会出现一个新的工具栏，上面显示是smartbi的页面，然后点击登录，输入账号密码。
3、点击数据导入，选择保存路径，然后把100万行以上的数据导进到智分析云端的数据库里，如果需要追加数据的话，可以选择添加到已有表。
4、点击EXCEL智分析工具栏里的视图，右边会出现一个数据集面板，你在这里滚备可以找到刚刚上传好的数据源。
5、把数据集里的字段可以大配毁从右往左拖到EXCEL里进行分析，在不用打开非常大的数据源的前提下，就能利用云端的数据库进行数据字段分析，非常方便和快捷。
⑷ 互联网公司是如何做大数据的
互联网公司是如何做大数据的
大数据”炙手可热，很多企业都不会错失机会，谷歌已经从一个网页索引发展成为一个实时数据中心枢纽，可以估量任何可以测量的数据，将输入的查询与所有可用数据相匹配，确定用户查找的信息;对脸谱网来说大数据就是“人”，公司也利用这一点在十几年之内成为世界上最大的公司之一。
亚马逊通过分析用户习惯，将用户与其他可能符合用户需求的产品和建议相匹配;领英帮助求职者根据自己的技能和经验来匹配空缺职位，帮助招聘人员找到与特定资料相匹配的人才，这些都是大数据应用的典型例子，但也只是其中一部分，越来越多的数据易获得，复杂工具也会随之涌现，大数据的利用可以改变我们个人生活和商业活动。
当下，每个人都听说过人们如何利用大数据治愈癌症、终结恐怖主义和养活饥饿人口来改变世界。
当然，也很明显，有些人正利用它来赚大钱——据估计，到2030年，世界经济将增加15万亿美元。
很多人可能会想“那太好了，但实际上和我没什么关系。”只有拥有数百万美元资产的大型科技公司才会真正受益。那你需要大量的数据才能开始一项新的研究吗?
其实并不是这样的。事实上，利用近年在数据收集、分析上的巨大突破，很容易改善我们的个人和商业生活。很多人先前可能没有认识到这点。
以下是大数据作为日常生活工具和服务的一部分的一些细节。
谷歌——语义分析与用户画像
尽管谷歌并没有把自己标榜成数据公司，但实际上它的确是数据宝库和处理问题的工具。它已经从一个网页索引发展成为一个实时数据中心枢纽，几乎可以估量任何可以测量的数据（比如：天气信息、旅行延迟、股票和股份、购物……以及其他很多事情）。
大数据分析——也就是说，当我们进行搜索时大数据就会起作用，可以使用工具来对数据分类和理解。谷歌计算程序运行复杂的算法，旨在将输入的查询与所有可用数据相匹配。它将尝试确定你是否正在寻找新闻、事实、人物或统计信息，并从适当的数据库中提取数据。
对于更复杂的操作，例如翻译，谷歌会调用其他基于大数据的内置算法。谷歌的翻译服务研究了数以百万计的翻译文本或演讲稿，旨在为顾客提供最准确的解释。
经常利用大数据分析的对象从最大的企业到单人乐队，当他们通过谷歌的Adwords进行广告宣传时就是对大数据的利用。通过分析我们浏览的网页(很明显能看出我们喜欢什么网页)，谷歌可以向我们展示我们可能感兴趣的产品和服务的广告。广告商使用Adwords和谷歌分析等其他服务，以吸引符合其客户资料的人员到其网站和商店时，广告商就利用了大数据分析。
脸谱网——图像识别与“人”的大数据
尽管脸谱网与谷歌在市场营销上差异巨大，但实际上它们的业务和数据模式非常相似。众所周知，两个公司都选择将自己的企业形象定位重点放在大数据方面。
对谷歌来说，大数据是在线信息、数据和事实。对脸谱网来说大数据就是“人”。脸谱网让我们与朋友和家人保持联系越来越方便，利用这个巨大的吸引力，该公司在十几年之内成为世界上最大的公司之一。这也意味着他们收集了大量的数据，同时我们也可以自己使用这些大数据。当我们搜索老朋友时，大数据就会发挥作用，将我们的搜索结果与我们最有可能联系的人进行匹配。
由脸谱网开创的先进技术包括图像识别——一种大数据技术，通过利用数百万种其他图像进行训练，能教会机器识别图片或视频中的主题或细节。在我们告诉它图片中的人是谁之前，机器可以通过标签来识别图片中的人。这也是为什么，当我们的朋友分享或给图片“点赞”时，如果它发现我们喜欢看例如婴儿或猫的图片，在我们的信息流中就会看到更多这种类型的图片。
对人们兴趣及其利益的详细了解也使脸谱网能够向任何企业出售极具针对性的广告。脸谱网可以帮助企业根据详细的人口统计数据和兴趣数据找到潜在客户，或者可以仅仅让他们通过查找与企业已有客户相似的其他客户来完成他们的大数据“魔术”。
亚马逊——基于大数据的推荐引擎
亚马逊作为世界上最大的在线商店，也是世界上最大的数据驱动型组织之一。亚马逊和本文提到的其他互联网巨头之间的差别很大程度上取决于市场营销。与谷歌和一样，亚马逊提供了广泛的在线服务，包括信息搜索、关注朋友和家人的账号以及广告，但其品牌建立在最初以购物闻名的服务上。
亚马逊将我们浏览和购买的产品与全球数百万其他客户进行比较。通过分析我们的习惯，可以将我们与其他可能符合我们需求的产品和建议相匹配。大数据技术在亚马逊的应用就是推荐引擎，而亚马逊是推荐引擎的鼻祖，其也是最复杂的。除了购物，亚马逊还让客户利用自己的平台赚钱。任何在自己的平台上建立交易的人都会受益于数据驱动的推荐，从理论上讲，这将吸引合适的客户来购买产品。
领英——被筛选过的精准大数据
如果你是一名雇主，或是正在找工作的人，领英会提供一些可以帮助你的大数据。
求职者可以根据自己的技能和经验来匹配空缺职位，甚至可以找到与公司其他员工以及其他可能竞争该职位的员工的数据。
对招聘人员来说，领英的大数据可以找到与特定资料相匹配的人才，例如现任员工或前雇员。
领英对其数据采取了“围墙的花园”方式（注：“围墙花园”是相对于“完全开放”的互联网，把用户限制在一个特定的范围内，允许用户访问指定的内容），当你选择在何处寻找和使用大数据时，这个不同之处值得考虑。领英的招聘人员和申请人的服务都是由公司内部和由服务本身控制的数据进行的，而谷歌是(在美国也提供招聘信息)从大量外部资源中获取收数据。领英的方法提供了潜在的更高质量的信息，而另一方面，它可能不全面。谷歌的方法提供了更大容量的数据，但这些数据可能是你想要的，也可能不是。
这些只是应用大数据的几种方式——远非资源丰富的公司和技术精英的工具，而是我们大部分人在日常生活中已经从中受益的东西。随着越来越多的数据变得容易获取，越来越复杂的工具涌现出来，从中获得价值，肯定会有更多的数据产生。
⑸ 企业的大数据营销方案该怎么去做
企业要做大数据营销就需要通过大数据平台，将企业码卖各个部门之间的数据打通，串联并相互融合，从而指导企业制定科学的营销方案。
首先把各个部门的数据汇总到一起，通过对这些数据分析，掌握用户的精准信息，建立用户画像，定义用户属性。同时企业要知道自己产品的定位是什么，产品卖点是什么等，对不同的对象采取不同的营销策略，直击痛点，实现转化。
然后搜集客户的个性化信息和需求，推送购买建议和相关促销信息，到提供跨渠道的客户购买体验，以及激发相关的品牌联系。利用小蜜蜂大数据平台进行数据挖掘和分析，发现客户思维模式和消费行为模式，指导产品的研发与新技术方向。
最后进行全渠道营销：整合并分析用户在终端的行为数据，帮助企业打通外部广告营销、自有终端平台、会员营销、商品分析等多种营销渠道。其具体具体流程可归纳如下：
1.数据采集
数据采集其中分为线下与线上。线下是在指在门店或某个商圈族搭内放置一个数据采集装置，采集周围用户的手机资源。线上是指利用LBS技术对指定区域、地点来精选数据采集调取。
2.数据清洗
原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗，也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。
原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。
对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能加快统计分析的速度。
3.数据运用
前面二个运用只是基础的环节，最重要的是如何利用数据来达到营销效果。
数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。
除了数据可视化还是用户画像分析也是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准客户一系列分析会更迟穗逗加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等，根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案，力求营销最大化。