大数据我们怎么做

A. 我们如何利用大数据

1.第一点,明确数据分析的目的 首先,您必须知道手中的数据要怎么处理,这意味着您需要清楚需求以及要从数据中获取什么。让我们以产品经理为例。当许多产品经理设计自己的产品时...
2.第二点,必须扩大数据收集方式 关于数据收集,通常有四种方法。它们是从外部行业数据分析报告...
3.第三点,有效消除数据中的干扰数据 具体方法我们可以选择正确的样本量,选择足够大的数量以...
4.第四点,我们需要合理客观地看待数据 应该注意的是,在使用大数据时,您不能忽略沉默用户...

B. 面临大数据挑战我们该怎么做

大数据的其中两个特性是数据量大跟实时性，这是企业目前处理大数据所面临的最主要的两个挑战。我们可以看到数据的这两个属性，是传统关系型数据库也一直在处理的问题。
如果光从字面上去理解“大数据”，我们通常会认为大数据就是数据的大爆发，侧重于强调数据的量。但是如果你去总结IBM、ORACLE、EMC对于大数据的定义话，它的外延还包括了数据的多样性已经分析的实时性。
大数据的其中两个特性是数据量大跟实时性，这是企业目前处理大数据所面临的最主要的两个挑战。我们可以看到数据的这两个属性，是传统关系型数据库也一直在处理的问题。如果说传统关系型数据库目前尚不能够满足企业的业务需求，那么技术的研究方向也应该是按照关系型数据库这种技术架构进行进行下去。要知道，传统关系型数据库跟目前针对大数据的非结构化数据库的架构类型是完全不一样的。关系型数据库已经存在了40多年，对于数据处理也已经显得非常成熟，如果企业要用新兴的非结构化数据去取代它，那么会不会面临“捡了芝麻，丢了西瓜”的结局我们也不得而知。
那再让我们来看大数据的第三个特性：“数据的多样性”。这里的“多样性”意味着非结构化数据变得越来越多。
事实上，全球产生的数据中85%以上的确是非结构化的数据。但企业主要处理的还是结构化的数据。大多数厂商的非结构化数据分析工具也是转换成结构化数据之后再进行处理。那么大数据的真正之“大”在于如何将非结构化数据处于成结构化数据，以及之后的对于大量结构化数据的并行处理能力。这跟许多厂商的强调的“非结构化”数据本身并无太大关联。
一些非常资深的数据库专家认为：能把最简单的业务，简单的数据形态挖掘深入才能体现功底，电商这类复杂业务挖掘出一点成果容易，深入难，许多企业不去强调对于数据的挖掘，而在强调工具和技术。这些专家也在提醒，结构化数据相对小，但是富矿，非结构化数据大，但是贫矿，如果富矿还没开始采就转攻大贫矿，后果可想而知。
关于大数据的成本风险
只要不是钱多得烧不完的企业，其IT部门始终要面临这样一个问题：用尽可能少的钱去创造尽可能多的价值。
数据库建设无疑是企业IT预算的大头。一个项目建设花费掉上千万在中国许多企业是非常正常的事情。然而我们看得到的是大数据的建设其花费肯定将不会低于原来传统关系型数据库的花费。
现在很多厂商正在给与我们这样的案例，许多企业依靠大数据的能够，发现了以前根本无法发现的机遇，拓展了自己的市场。那我们就必须要讨论一下大数据的有效性，到底企业利用大数据给企业带来了多少额外增加的价值?这种增加的价值是否能够企业的投入有一个非常好的比例。而且更为重要的一点是，是否只要使用大数据就一定能够给企业带来以前不可能实现的价值?
当然，任何一种新技术的出现都要面临许许多多的挑战，大数据也是一样。只有那种能够给企业带来实际价值的技术才有真正的生命力。任何企业绝对不会为了采用新技术而应用新技术，技术最终的落脚点一定是实现业务价值。
大数据还处于成长当中，许多IT厂商也认为目前大数据需要和传统关系型数据仓库共存。如果企业的确希望利用新兴技术实现业务的突破，那么也应该必须慎重。

C. 大数据处理的第一步需要做什么

“大数据”已经无时无刻的在影响我们的工作，很多人想知道大数据到底是怎样知道来工作的，今天就和大家分享一下大数据处理的基本过程。

D. 大数据可以做什么

现在大家可能都听说过大数据，大数据的出现使得各个行业的发现具有了方向性，为推动社会做出了巨大的贡献，大数据离不开数据挖掘，那么大家知道不知道大数据可以做什么呢？简单来说，大数据可以让预测未来。
一、大数据可以预测未来

简而言之，大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了，我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来，就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说，大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在，随着可穿戴设备的兴起，大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。
二、如果模式保持不变，那么未来就不再是未来

现在，我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说，一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行，在周末到某个地方游玩，这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间，这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入，这种模式不太可能改变。
由此，计算机通过终端去进行搜集到这些数据，就去分析这些数据，然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间，例如，如果这个人每周五的星期五都要洗车，或者是优惠券，那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假，那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测，然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测，我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起，因为大数据支持大量数据集，从而为所有预测提供了基础。

三、机器学习是什么？

刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为，包括购买的商品总数，每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系，或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好，或者甚至预测任何购物者的性别或年龄，我们将需要更多复杂的模型，通过录入的数据，我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法，方便我们的生活。
四、数据挖掘是什么？

通过计算机去学习算法，用现有数据去预测未知数，这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而，任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂，都不能从几行数据中做出预测，需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提，通过计算机的学习，我们能够从现有数据集中获得有价值的见解，这就是数据挖掘。
以上的内容就是对于大数据可以做什么？这两个问题的具体的解释了，大数据的出现能够让我们更好的预测未来，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

E. 如何运用大数据

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

F. 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。

G. 中国未来在大数据时代应该怎么做

大数据是未来引领性的先进技术，它是信息技术领域的制高点。大数据信息的内全面收集、整理、分析和深度容利用将成为未来国家之间的主要竞争方向。

未来中国在大数据时代应主要做好以下3点：

第一、要从数据科学的高度，推进对大数据的研发，掌握关键与核心技术。在作为大数据基础的人工智能领域，需要有关部门给予高度支持加大创新与研发支持力度。

第二、坚持抓应用促发展。中国的优势在市场庞大，发展大数据应让市场应用需求来牵引。目前在智慧城市、智慧产业、物联网发展中，都有许多与生产生活密切相关的实际需求，在等待大数据帮忙解决。

第三、发展大数据需要进行制度创新。一是建立创新机制；二是需要相反的大众创新模式；三是对创新本身的再创新，也就是对大众创新模式的创新。大众创新是草根不用先转化为精英再创新，而是分布在一线岗位就可以创新。

H. 身处大数据时代，我们该如何做

大数据时代复，可以知道世制界上任何一个角落上发生的事。网络方便人们获取信息的同时，也大大增加了人们信息泄露的可能性。加米谷大数据来分享我们该如何保护自己的个人信息。

如何防范自己的个人信息泄露呢？

1、不要随便填写各种各样的调查问卷。现在在街上、校园、网上都会遇到各种问卷调查，那么此时一定要注意防范，不要轻易填写个人信息。

2、不要贪小便宜。对于一些留下联系方式或者注册某个APP就能得到一些精美的小礼品的活动，千万要注意，因为你的个人信息大部分就是这样泄露的。

3、不要随便扔快递单据。快递单那里会写上你的收货地址、姓名和联系方式，如果随便丢弃，就相当于自己主动泄露个人信息。

4、不要随意丢弃车票和机票。现在的飞机票和火车票都实行了实名制，上面有自己的身份证等信息，随意丢弃会导致信息泄露。

5、及时删除在打印店打印的资料。在打印店打印，很多人喜欢将U盘的文件拷到电脑上，打印之后又忘记删除，特别是一些简历等含有个人信息的资料。

6、网络上的个人信息也需要进行保护。

I. 我们如何利用大数据

你好
大数据的适应需要做好协作工作
传统的层次是公司的常态，但是并不是公司必须改变的唯一方面。对于扁平化的企业结构需要合作水平必须提高，必须培养共享协作的文化。这样才能够让公司更具有凝聚力。企业还应选择具有多学科背景的管理工作人员，并要求他们查看不相关的业务并借鉴想法。这将有助于鼓励合作并吸收新的和创新的想法。
要想发展这种文化的作用，需要确定如何平衡个人贡献与团队合作。如果每个团队成员没有平等的贡献，那么过于紧密地合作可能会导致个人的灵感流失。就个人而言，专业人士需要在个人安静的时间来完成工作。考虑到这些要素，理想的企业模式将能够加快决策速度，减少层级的监督，并产生一种重视个人贡献的协作工作环境。这样才能够让人们更加团结。