大数据分析论坛2015

㈠ 数据发展的历程

大数据的发展历程

随着计算机和网络的发展，信息不断“爆炸”：

• 1970s: 超大规模数据库 (VLDB)【GB=10^9字节】

• 21世纪初：海量数据（massive data）【TB=10^12字节】

• 2008年：Big data 【PB=10^15字节】

• 现在实际的数据量已经达到：ZB=10^3EB=10^6PB=10^21字节

2008年9月4日，《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑。2011年5月，美国著名咨询公司麦肯锡(McKinsey)发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的报告，首次提出了“大数据”概念，认为数据已经成为经济社会发展的重要推动力。大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。

2013年3月29日，美国奥巴马政府宣布推出“大数据研究和发展计划”(Big Data Research and Development Initiative)，有人将其比之为克林顿政府当年提出的“信息高速公路”计划 。该计划涉及美国国家科学基金会、卫生研究院、能源部、国防部等6个联邦政府部门，投资超两亿美元，研发收集、组织和分析大数据的工具及技术。2012年7月日本推出“新ICT战略研究计划”，在新一轮IT振兴计划中日本政府把大数据发展作为国家层面战略提出。这是日本新启动的2011年大地震族尘一度搁置的政府ICT战略研究。英国政府也宣称投资6亿英镑科学资金，并计划在未轮卜来两年内在大数据和节能计算研究投资1.89亿英镑。政府把大量的资金投入到计算基础设施，用以捕捉并分析通过开放式数据革命获得的数据流，带动企业投入更多的资金。

2012年3月，我国科技部发布的“十二五国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指南”把大数据研究列在首位。中国分别举办了第一届（2011年）兆桐禅和第二届（2012年）“大数据世界论坛”。IT时代周刊等举办了“大数据2012论坛”，中国计算机学会举办了“CNCC2012大数据论坛”。国家科技部，863计划信息技术领域2015年备选项目包括超级计算机、大数据、云计算、信息安全、第五代移动通信系统（5G）等。2015年8月31日，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》。

㈡ 如何用大数据分析创造商业价值

大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程，从而揭示隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件，大数据分析可以指明商业收益的方向，比如新的机遇，有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争优势等等。
以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业：
1. 银行和证券
通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时在多个平台(移动，网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。
8. 消费者贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。

㈢ IBM Power全面推动大数据分析发展

IBM日前在2015中国大数据技术大会上分享了其在大数据分析领域的最新成果，阐述了面向大数据分析领域的IT基础架构的最新战略。针对企业在认知时代面临的大数据分析工作负载，IBM坚信要以全新的IT基础架构作为支持。凭借产品和解决方案的持续革新，IBM致力于助力大数据应用创新，通过打造基于Power的本地生态系统，全面推动本地大数据分析技术的发展。

随着互联网和移动互联网技术的进一步发展，在数据量激增的同时，数据类型也变得更为复杂多样。如何快速处理这些数据使其产生价值，如何结合结构化与非结构化数据分析进行预测、推理、感知的判断并采取相应行动，成为企业亟须思考的难题。面对当前挑战，企业需要能够处理和分析大量结构化与非结构化数据，具备高可靠性和经济效益的认知系统。未来，随着数据量的进一步增长，企业将需要一个具备更强事务处理能力、更灵活调配系统架构的领先IT 基础架构。

IBM Power一直致力于凭借领先的IT基础架构，满足企业的大数据分析需求，帮助企业实现数字化转型。针对大数据分析与认知工作负载，IBM今年推出了多款Power产品。Power Systems LC服务器基于OpenPOWER基金会创新成果，针对企业大数据分析工作负载，能够提供比同等x86服务器更快的速度及更低的成本，帮助客户实现便捷、快速的部署。此外，IBM不仅凭借基于POWER8的Linux专属服务器帮助用户发展新兴应用，还通过企业级高性能Linux分区服务器为用户的关键应用提供支持，帮助企业发展新兴工作负载、实现业务转型。

着眼未来趋势，IBM坚信认知技术与思维是满足企业发展需要不可或缺的一部分。作为IBM在认知计算领域的卓越代表，沃森（Watson）在大数据处理与分析方面已取得突破性成就，拥有分析海量数据、处理并行复杂数据以及快速判断和应答响应等卓越能力。基于由IBM Power平台构建的高性能运算基础架构的支持，IBM正联合多家合作伙伴，推动沃森的应用。

除了不断革新Power硬件平台，IBM还通过对本地人才的培养推动大数据应用的创新。今年，IBM已联手CSDN成功举办了8期POWER8极限挑战赛，吸引了逾万人次参赛。IBM也成功举办了十余次培训沙龙，为开发者带来更多学习和交流的机会。此外，IBM还以不同形式联合合作伙伴为本地开发者提供基于Power的开源技术创新环境，帮助开发者加速其创新进程。

为提升本地合作伙伴的能力，IBM还与合作伙伴联手，积极推动本地开源技术生态系统的构建。在IBM“中国合伙人”战略的引领下，IBM与CSDN等伙伴联手启动Linux开源生态系统联盟，基于IBM多年来为开源领域提供的先进支持，携手国内ISV、开源技术社区、企业用户、创投公司等多方力量，共同打造一个基于Power技术的开源技术生态圈。IBM还联手OpenPOWER基金会成员推出了全新硬件加速ISV支持计划，为本地ISV免费提供基于RedPOWER服务器以及赛灵思FPGA的云端开发及测试环境，帮助ISV提升大数据、云计算等新兴技术研发能力，促进第二代分布式计算的发展。

IBM副总裁、大中华区硬件系统部总经理郭仁声表示：“认知时代的到来标志着信息技术的发展步入了全新阶段，也对企业的IT基础架构提出了更为严苛的要求。为了帮助企业更好地处理、分析数量庞大的结构化和非结构化数据，IBM Power将凭借扎实的硬件基础和深入的行业洞察，帮助企业构建全新的IT基础架构，更好地应对当前和未来包括大数据在内的种种挑战。”

㈣ 大数据报告要怎么做，哪儿有教程

大数据不仅仅意味着数据大，最重要的是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——
预测性分析能力：数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
数据质量和数据管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
语义引擎：由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据，语义引擎需要被设计成能够从逗文档地中智能提取信息。
数据挖掘算法：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的，集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值，这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
据我所知多瑞科舆情数据分析站大数据分析还可以。针对单个网站上的海量数据，无遗漏搜集整理归档，并且支持各种图文分析报告；针对微博或网站或微信，活动用户投票和活动用户评论互动信息整理归档，统计分析精准预测制造新数据；针对某个论坛版块数据精准采集，数据归类，出分析报告，准确定位最新市场动态；针对某个网站监测用户的操作爱好，评定最受欢迎功能；针对部分网站，做实时数据抽取，预警支持关注信息的最新扩散情况；针对全网数据支持定向采集，设置关键词搜集数据，也可以划分区域或指定网站搜集数据针对电商网站实时监测评论，归类成文档，支持出报告。
大数据会影响整个社会的发展，主要看是想要利用数据做什么了

㈤ 大数据分析方法，学习资料，问题求助

经济学有一套以数量分析为特征的分析方法。主要有：实证分析法、边际分析法版、均衡分析法、静态分析法、比较权静态分析法、动态分析法、长期与短期分析法、个量与总量分析法等。
一、实证分析法：
经济学中的实证分析法来自于哲学上的实证主义方法。实证分析是一种根据事实加以验证的陈述，而这种实证性的陈述则可以简化为某种能 根据经验数据加以证明的形式。在运用实证分析法来研究经济问题时，就是要提出用于解释事实的理论，并以此为根据作出预测。这也就是形成经济理论的过程。
二、边际分析法：
是利用边际概念对经济行为和经济变量进行数量分析的方法。所谓边际，就是额外或增加的意思，即所增加的下一个单位或最后一个单位。在经济学分析中，简单地说，边际是指对原有经济总量的每一次增加或减少。严格地说，边际是指自变量发生微小变动时，因变量的变动率。

㈥ 如何通过大数据分析技术优化网络

近期网络又进行了一次针对网络排名显示结果的大更新，网络自然排名前面出现了图片展示。这一更新针对的还是今年网站优化的重点话题——用户体验。 不得不说，这一区别于360和sogou搜索引擎的自然排名展示，在用户体验上又前进一步。经过测试，在针对一些其他行业有需求的关键词进行搜索点击的时候，潜意识里考虑了两个东西：排名靠前+图片等醒目品牌展示，无意识的就会去点击左侧有图片的信息。 这样我们不免推测：排名第三无图和排名第五有图的点击量对比以前的纯文字展示或许会有很大的差别。 这些更新之后用户浏览数据的不同归根结底还是对用户体验的挖掘，那么我们在网站优化的过程中也需要更多的从用户体验角度去做。 如何从用户体验角度进行网站优化工作，我们不妨从网站访客各项数据分析开始。网站访客数据包括新老客户数据对比、网站访问深度、页面访问时长、访客搜索词、访客来源分类等数据。今天常州seo就和大家从这些网站访客数据中寻找一些用户体验的网站优化方法。 【1】新老访客数据对比 从新老访客数据对比中，我们发现老访客在人均浏览页面、访问深度、访问时长等都比新访客的要多要好，因而在产品转化挖掘中，老客户是重要的一部分。因此，针对效果转化这一点来说，我们在网站优化工作需要考虑如何留住老访客、如何提高新访客的忠诚度的问题，需要非常认真的考虑。 (1)更新内容:不是每天保持更新内容就算完成工作了。需要考虑更新什么样的内容才能吸引别人看，需要更新哪方面的内容才能吸引老访客浏览。文章需要有吸引力、话题相关性强、热门话题讨论、互动性设置等。 (2)更新位置：更新完内容还需要注意文章的推荐位置。热门推荐、最新推荐、相关话题、相关链接等。 网站活动策划：用户粘度功能(如：用户等级，论坛、贴吧类常用)、新注册用户礼包、老客户用户优惠活动、网站专题活动等。 【2】访客活跃度——访问深度与访问时长 要看是否从用户体验角度进行优化，还需要看访客的活跃度如何。访客平均访问深度越深、平均访问时长越长，说明网站访客活跃度越高，那么网站在用户体验这一块越好。 我们不妨看看下面的两张关于网站访问深度与访问时长的统计图： 从“访问深度统计图”里面，我们看到一个月以来，访客访问仅一页的次数占了整月网站访问次数的73.1%，对于这个访问深度比着实是比较不理想的，用户体验优化这一块需要很大的提升才行。 我们再看下一张“访问时长统计图”，其中访问无时长记录次数和上面访客访问近一页的次数是正好吻合，预计这144次访问里面有很大一部分是无效访问，也就是打开就关闭的居多。其中访问时长超过1分钟以上的只占了16.75%，用户活跃度很差，直接说明网站的用户体验度确实不够。 发现了问题所在，我们就需要根据实际的问题和情况进行有针性的适时的网站优化细节调整，提升整个网站的用户体验。 网站访客活跃度不高，我们需要从站内的内容、内链包括结构上配合网站热点图情况进行细节的分析然后做出调整。 访客访问深度不够，需要针对网站的内链和侧边栏目结构进行分析、调整。如页面，特别是浏览量大的页面(譬如首页、专题页以及有排名的重点文章页)中是否有相关的、最新的、热点的内链、推荐链接来引导访客阅读更多关于网站内容，更全面的了解网站内容有否有价值或是他需要的内容。 如一个页面是关于“快照后退原因的”通过搜索“快照后退”这个关键词排名到首页，访客通过搜索点击进来，但访客更多的却是想关注一下关于快照后退后怎么办的内容，那么这个时候我们可以在有排名的“快照后退原因”这篇文章中加上有关快照后退怎么办甚至是关于快照后退所有相关的文章、页面链接进去，让访客点击进来可以找到自己需要的内容。 同理，首页的结构布局也需要考虑访客浏览的数据分析得出是否符合用户体验优化。 我们在优化“常州seo”的时候，从导航到栏目。从左侧到右侧都需要从用户的角度去考虑结构布局： 搜索“常州seo”这个关键词的访客，他可能会关注哪些方面，除了seo相关知识，访客会不会关注网站数据分析，是否对网络营销这一块有点击的欲望，同事互联网相关新闻他是否感兴趣。经过对数据统计后台几个月或一年的数据分析，如果我们发现访客在搜索seo相关关键词进入网站对网络营销的关注度几乎为o，那么网络营销这一块栏目存在的价值就没了，那么我们有必要考虑这个栏目是否需要调整或进行局部改版。 在网站优化中我们不能主观的认为访客的关注点，也不能建站跟风和判断网站相关性。一切以用户体验为基础，来完善网站优化点。不仅是我们，网络同样也是这样，通过用户大数据的整理分析，进行用户体验角度的算法更新。 【3】访客搜索来源——搜索词、搜索引擎以及访问地域、年龄段 从访客的搜索词、访客地域等数据分析可以看出网站访客的一些属性，网站优化目标人群对应访问地域和访客年龄段;目标关键词、推广产品对应搜索词。 从访客地域图中我们可以看出，“常州seo”这个网站66.67%的访客来至于江苏。而实际常州访客只占整体访客的15.49%，无锡访客占总访客的24.73%，上海访客占27.17%。如果你网站推广的产品是以城市地域为主，那么能够转化的地域占的比重着实不多;但如果你的产品是推广的目标地域是省份甚至全国，这个比重也不能算不正常。 假使我们推广的目标地域主要是常州市，那么，我们需要分析网站的关键词选择、产品、服务信息的描述以及该城市门户、地域网站的合作推广，这样更有利于有效转化的提升。 而通过搜索引擎来源和搜索词的分析，我们还可以分析出个搜索引擎的优化现有情况和目标关键词的优化情况，为下一阶段优化方案作数据参考。 根据下面搜索引擎来源分析，网络是我们主要的搜索引擎来源，需要花大精力研究网络的排名提升;同时，360和sogou搜索引擎也有部分访客，这样我们在网站优化时候也需要关注其他两个搜索引擎的流量和转化情况，如有转化价值，同样需要花时间去做。 在数据分析中，看到搜索关键词中有一部分词本来不是我们的目标关键词，但是同样有可观的流量和转化价值，那么这些关键词我们需要重视起来，加入到目标关键词当中去，从而使其获得更好的排名和转化。 常州seo 今天通过部分网站访客数据的分析，我们可以从中找到网站优化的一些有效技巧和SEO方向，特别是在提高用户体验这一点上有很好的参考价值。网络等搜索引的擎算法更新越来越注重用户体验这一块，我们的网站优化工作同样需要跟上节奏，从用户体验角度进行网站优化，我们可以从网站访客的数据分析开始。

㈦ 什么时候学习效率高大数据分析告诉你

什么时候学习效率高大数据分析告诉你

11月7日，“大数据之父”维克托·舍恩伯格应“2015亚洲教育论坛”邀请来到成都，和数百名教育工作者分享了大数据思维在教育领域的运用。

“从种种纷繁复杂的数据中找出其关联性”，是舍恩伯格在其著作《大数据时代》阐述的观点。成都市教科院院长罗清红是这一观点的实践者，早在2013年他所管理的成都七中网络“直播班”就运用大数据思维分析学生学习轨迹，通过使用平板监控学生的作业完成轨迹。8日，舍恩伯格将走进成都七中，和同学们分享他的大数据研究成果。

用大数据分析学习轨迹

在舍恩伯格看来，教育不同于制造业的批量生产，他需要对小的数据进行分析，来满足不同个体的要求，通过大数据分析，可以给学生提供独一无二的教育方案。

舍恩伯格说，在美国一所名为“the school of one”的学校，他们的学生通过计算机来进行自主学习，实验者用计算机来监控学生的学习行为，通过大数据分析，为每个学生提供适合他们的课程。“每一个学生，不需要统一的安排，大数据分析会让他们有自己独特的课程。”

在一个亚马逊的学习网站，研究者可以通过大数据分析学习者在学哪一页的章节，“你可以了解到他是否在回过头再看之前的章节，或者他在哪一个章节看的时间更多等等，教学者可以通过对学习者行为的分析，改善教材、改善学生学习的方法，使得学生在整个教育环境中有更好的发展。”

大数据思维成都已先行“2002年，成都七中开始通过网络直播教学，我们开始接触ppt和现代信息技术。”罗清红说，但大规模的网络授课产生了一个问题，老师只上课，学生反馈不及时。因此，2013年成都七中开设“未来课堂”，把教材教辅引入平板电脑，这样学生的学习轨迹、过程就可以通过计算机进行全数据采集，“哪道选择题错误率高，可以通过计算机分析”。2014年，更进一步实现了“翻转课堂”，老师先把课件放到网上，学生先行预习，通过监测可以发现学生对哪些要点已经掌握，哪些有难度，老师根据数据反馈进行再备课。“目前，七中网课已经有6万多学员。”

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