大数据圈人

⑴ 现在这个社会人们真的没有隐私了吗，大数据技术是好是坏

比如说，当你在家里拍了张炫富的钻戒照片，然后上传到自己的Facebook或者朋友圈，那么事情可能就不会只是你想炫耀一下那么简单了。首先，你分享的照片，它可不只是一张单纯的照片，还隐藏着诸多信息，包括拍照的时间、相机或手机的型号，以及拍照的地点等。所以，当这张照片被你摆上了互联网，对于熟悉科技的窃贼来说，就是一个明确且不需要采点的目标。再则，如果你还发布了一条，“今天去看场电影，或者明天去哪里旅个游”之类的分享，那么就是在进一步指引窃贼，你可以什么时候来偷了。

⑵ 未来零售商如何通过大数据圈住消费者

未来零售商如何通过大数据圈住消费者

现在的零售商都知道大数据对于他们商业运作的意义，例如可以分析消费者的大数据为他们量身定制服务，满足他们个性化需求。想象一下，当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，那对于他接下来会对门店内什么商品感兴趣，会心甘情愿的为什么而掏腰包还会感到茫然吗？

数据分析对于消费者而言可能是“侵犯隐私”，但从商家角度来看，每个消费者都会享受到“名人”般的个性化定制服务待遇。消费者对于数据隐私问题的看法会直接影响零售业的未来，因为科技发展太快，而实时的大数据驱动着整个购物方式、零售业未来发展方向的变革。

关联性促销

自隶属于Tesco的Dunnhumby于1994年起帮助该超市设立会员忠诚卡项目以来，美国的消费者已经对零售商收集他们的消费数据习以为常。

超市除了利用消费者行为产生的大数据之外，现在还在其数据库中加入了历史季节性销售额、气候等数据，为其要在门店准备多少的“烤肉”、“啤酒”、或者“雨伞”作为参考值。

除了来自于用户实际在门店中产生的交易数据之外，超市还捕捉来自于社交媒体上的有用信息，包括用户定位显示的所在位置、发布的内容等等。

而有能力实时分析这些数据给了零售商一个前所未有的发展机会，无论何时何地，线上线下都可以为他们的消费者度身定制服务。

数据的分析及掌控对于门店的销售有举足轻重的影响力，除了顾客消费实力之外，天气因素也不可小视，举个例子，郊游季的周末气象预测会下雨，零售商可以在店铺首要位置将啤酒和雨具临近摆放做关联性促销。

“假如你知道你的顾客想要购买什么，而你的门店仓库有什么相关的库存，这样就能专门为他们做最适合的推荐，当然这要求商家‘及时’”来自于SAP大数据分析的Klaus Boeckle说道，“目前已经这么做的公司包括百安居和亚马逊。”

更深入的为顾客定制

门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，例如，他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。

然后，店员就能相应的推荐该顾客购买他们需要的产品，因为作为零售商的我们已经了解了他的需求，以及他购买商品的记录。

苹果对应的iBeacon技术——店内蓝牙位置跟踪被设计成可以与智能手机互动的应用，当消费者踏入百货店的那一刻起，零售商和应用程序开发方就能立马确认其身份。 然后那些相关的特别推荐的产品将被推送到该顾客的智能手机里，至于推送哪些商品还取决于该顾客所处百货店内的具体楼层及位置。

基于实时销售情况，Lush店的店员可以随时改变其卖场的布局

作出以上各种“个性化”定制的前提，首先要征得消费者的许可，同意商家、应用开发者获取他们的隐私数据。其实商家也只想将这些数据转化为更好的服务。

化妆品零售商Lush拥有大数据分析设备，供店员在门店内及仓库里使用，这样他们就能实时掌控销售情况。

这种做法可以刺激门店员工在销售业绩层面的互相竞争，从而达到最佳的工作状态，还能为消费者带来不一样的购物体验。

比如，当店员发现门店内的沐浴球和另外一款洗发露被消费者联同购买的次数比较多时，他们就可以自主改变这两样产品的陈列位置，将其就近摆放。

数据越多越好，越细越好

这种根据数据向消费者有正对性的推荐产品方式在网络零售商那里应用的相当普遍，且发展势头还在不断增长。

亚马逊全球的用户已经达到约2.4忆，年收入近750亿美元，他们已经实现了跟踪捕捉用户的信息，根据不同的数据分析结果调整其服务。事实上早在2004年时期的亚马逊数据收集、分析能力就超过了当前大多数零售商了。

当前，多数网络零售商都可以根据用户的搜索、浏览记录推送相应的产品至其预留的email中。

亚马逊的首席技术官Werner Vogels,告诉BBC称：“数据永远不嫌多，而且越细越好，只有获得一定量的数据才能对分析结果进行细致的划分。”

随着云计算和实时数据处理的崛起，让零售商们能更精准的锁定目标顾客，给他们推荐更适合他们需求的商品。

亚马逊网站内的“推荐购买”就是根据顾客之前的购买行为、评级作为依据，因为机器运算，总不能做到完美，但其运算的结果随着技术的升级也不断革新。

例如，消费者可能想购买一个水壶，亚马逊会根据其之前在网站购买过的厨具信息，推荐其一款最符合其心意的水壶。

传统零售商的反击战

传统零售商们高举大数据“武器”准备对亚马逊开展猛烈的反击。

玛莎百货，Boots, John Lewis, Argos, Dixons 及 Ann Summers都是RichRelevance的客户，RichRelevance利用从零售商那里收集来的大量数据为实体零售店提供个性化购物体验。

当零售商知道自己的顾客更青睐哪些品牌时，他就会向自己的顾客推送不同的商品和促销内容。Apache Hadoop根据顾客以往和当前的购物习惯，运用125种不同的运算，预测顾客在什么时间会购买哪些产品，且运算的时间仅仅只需20毫秒。

通过帮助消费者找到与他们最相关的产品的方法，零售商的销售额平均提高3％—10％。

最终的结果是，不管消费者喜不喜欢，个性化零售已经成为不可阻挡的发展趋势了。

以上是小编为大家分享的关于未来零售商如何通过大数据圈住消费者的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑶ 大数据如何入门

听说你想要学大数据？你确定你搞清楚概念了吗？我们来做个小测验吧：
数据分析师在公司是干什么的？
大数据和普通数据最大的区别是什么？
你的日常工作中根本接触不到大数据，你真正想学的是大数据吗？
有点蒙圈了吧。鱼君正是要帮你在最短的时间内理清这些概念，找准自己前进的方向。
大数据之“大”数据，大家会陌生吗？不会。我们每天的日常生活都会接触到数据。淘宝购物时货比三家的价格，年终考核之后发给我们的奖金，发表在知乎上的文章的评论数量，这些都是数据。
从人们会计数开始，数据就有了，数据分析也是。那么大数据呢？
说到大数据，你就绕不开互联网。在互联网出现之前，虽然政府部门和一些公共事业单位通过日积月累获得了较大量的数据，但并没有形成足够的影响力。直到互联网产品的出现，由于它收集用户数据的便利性，通常在一天之内就能够累计其他行业可能一年才能获取的数据量。
数据量的升级造成算法和硬件都必须要升级，操作起来的技术难度也就会提高很多。这个时候，就需要专业的技术和平台来完成存储，处理和分析大数据的工作。比如说，大家都听过的Hadoop平台，MapRece算法。都是大数据时代的产物。
因此，我认为，大数据的核心，就在于大。
有一定规模的互联网公司都会成立专门的大数据部门来管理自己产品所收集到的大数据。数据量越大，处理难度就越高，相应的，可能挖掘到的内涵也会更多。于是，大数据就成了一个产业，一个火热的产业。
大数据圈子里的人在大数据行业这个圈子里，公司提供的职位大致分为三类：数据分析师，数据产品经理，数据工程师。他们紧密合作，共同驱动公司的数据决策文化。
那么，着三种职位都是做什么的？又该怎么入行呢？
数据分析师
数据分析师，是使用大数据的人。核心是掌握各种数据分析工具和数据分析技能，目标是为公司管理层和产品团队提供分析报告，帮助他们做决策。
实际工作中，数据会被处理成各种不同的类型提供给数据分析师使用，有比较原始的，有比较简单好用的。因此，数据分析师需要掌握R, SQL，Excel, Python基础编程等多种技能，以及熟练掌握常用的数据分析方法。
如果你立志于成为一个数据分析师甚至数据科学家，那么我强烈建议你进行系统的学习。
数据产品经理
数据产品经理是设计数据产品的人。核心技能是数据需求分析和数据产品的设计，和其他的互联网产品经理并没有本质的不同。实际工作中，数据产品经理需要收集不同用户的数据需求并且设计出好用的数据产品提供给大家，帮助他们“用数据做决定”。
怎么入门呢？关于具体的进阶流程，我希望你听一下我在一块听听上做的讲座《4步让你成为大数据产品经理》，会为你提供非常全面的介绍。
常见的推荐入门书籍有《人人都是产品经理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
数据工程师
数据工程师，简单分两种，一类是数据挖掘工程师，另外一类是大数据平台工程师。工程师的基本技能当然是写代码，写高质量的代码。
数据挖掘工程师主要工作是开发大数据流水线以及和数据分析师一起完成数据挖掘项目，而数据平台工程师主要工作是维护大数据平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等编程/脚本语言，熟悉各种基础算法即可以胜任。
如何用数据做决策
对于那些并不想转行进入大数据圈子的人，我们要学的究竟是什么？
我相信，在我们的日常工作中，特别是业绩不佳，找不到突破口的时候，都曾想过能否用数据来帮助自己。因为我们都曾或多或少听过一些牛逼的数据案例，比如纸尿布与啤酒之类。
举一个简单的例子，你经营的餐馆现在状况不佳。你可以自己拍脑袋想一堆的新点子来尝试改善现状。你也可以，收集整理数据，通过分析找出根本原因，并提出对应解决方案，从而扭转局面。后者听起来似乎更加靠谱一些。
那么，你该收集什么数据，做什么分析，这就是你需要学习的：“如何用数据做决策”。从这个角度讲，我认为：
人人都应该是数据分析师
学习系统的数据决策和数据分析思维，我们可以从这篇文章开始：从0到1搭建数据分析知识体系。我自己工作中常用的数据分析方法都被囊括在里面，如果趋势分析，多维分解，用户分群，漏斗分析等等。请不要小看一篇文章，知识在精不在多。
你还可以从一本简单好读的《谁说菜鸟不会数据分析》开始搭建你的数据分析思维。
关于数据分析的书籍太多了，众口难调，随便一搜就有一大堆推荐。而其中所讲的知识和理论其实都是类似的。最终要让他们发挥作用，还是要和实践结合起来。
因此，我认为，在自己的生意和工作中多实践数据分析，多思考，遇到问题多在社群中提问和大家探讨，是最好的学习办法。我自己也一直是这样践行的。
带着问题去学习，是最好的方式。
在这个过程中，随着你对数据的深入了解，掌握更多的数据分析语言和工具。从Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的数据量也会越来越大。但你大可不必一开始就扎入这些工具的学习中，那样会收效甚微。

⑷ 想通过大数据培训进入大数据圈子，需要主要哪些

应该注意以下几点：
1、课程设置是否合理，是否存在挂羊头卖狗肉的情况。有的培训机构表面上说是大数据课程，其实大部分是java，并没有大数据的课程。如果你分不清的话，你至少要知道这些是关于大数据的：hadoop、HDFS、hive、Hbase、spark、scala等。
2、课程是否包含了项目实战。不管是关乎面试，还是关乎你的薪资，有项目经验都会给你加分，企业招聘面试是非常重视这块的。
3、课程老师是否专业。考察下师资情况，授课老师是否是全职，经验是否丰富。因为大数据方面的授课老师难招，有的机构是兼职老师，兼职老师存在的问题就是不稳定，不能全身心的投入教学。
4、上门所述是选择的重中之重，其他可以参考的就是：教学环境、教学体系是否完善、是否推荐就业等。

⑸ 大数据预测人群流动靠不靠谱吗

现在“大数据”成了热门词汇，似乎什么都和大数据攀上关系，连街头广告都不忘加上大数据应用，以此扩大广告效应。那么，用大数据预测人群流动靠不靠谱呢？当然不靠谱。但是很多人承认靠谱。为什么呢？因为大数据预测人群流动是在理想状态下进行的，是要全民进行个人信息登记，汇总入数据库，再进行分析，然后对人们进行定位追踪，才能实现精准预测。其中每一步都不可缺少，也不能马虎。

⑹ 大数据时代使人更不自由的的理由

就是因为随时可以收到消息，除非你自己有事，不然很容易很难拒绝别人，很多哟，消息您发过去，别人会看到的，但是不回的话就说明懒得回你了

⑺ 大数据还能火多久

大数据更像是一种“系统化工程”，在企业的接受速度方面要落后于整个业界的炒作。2017年，“大数据”这个词正在逐渐淡出我们的视野，但这种技术本身还在飞速扩张。

各行各业的各种大数据应用的相关产品越来越成熟，在越来越多的财富1000强企业内开始投入实用，很多初创公司借助这些技术快速实现了收入增长。

与此同时，炒作开始转向了这个生态系统中机器学习和人工智能等领域。过去几个月来，人工智能领域涌现出一种“大爆炸”式的集体意识，这一情况与几年前大数据技术的“遭遇”相差无几，不过发展速度更快。

从上层趋势来说：

大数据 + 人工智能 = 全新技术栈

企业的预算：逐利。企业数据正在陆续上云

大数据与人工智能强强联合，我们即将进入“收获”的季节。忽略各种炒作，我们迎来了数量众多的可能性。

随着核心基础架构以及应用程序端日渐成熟，人工智能技术驱动的应用将迎来井喷期，2017年后，大数据（以及人工智能）生态几将火力全开。

大数据不仅会越来越火，还会一直火下去！