用心大数据

A. 学习计算机大数据

高中生可以学习大数据的，大数据的基础就是java语言，高中生已经具备了学习java语言的基本条件，学习是不成问题的，前提是得肯下功夫，用心学，java后期的课程就是大数据。

B. 大数据时代如何理解“大数据”

主要从以下几个方面理解大数据时代。

第一，大数据产生的背景。

1.由于电子终端产品和互联网络的普及为大数据提供了良好的硬件支撑。电脑和手机的普及为数据空早扮积累提供了数据源头，互联网为数据积累提供了路径，服务器为大数据积累提供了载体，超速运算为大数据分析提供了便捷，所以大数据的产生有了良好基础。

2.互联网经济发展推进了大数据时代的发展。由于互联网经济和各平台的竞争发展，各平台要完成精准的推送，提升服务或是产品销售针对性，对数据进行了大量分析，一直演进成为大数据分析的必然。

第二，大数据的意义

1.推动经济发展。由于大数据的分析可以更精准的对消费者进行推送，并且完成最后的交易，这样无形中对于经济的发展起到了非常大的推动作用。

2.推动生活便利化。有了大数据的分析，加上智能化的发展，无论是出行导航，还是搜索引擎，都为生活的便利提供了很多便捷之处。

第三，大数据的利弊。

凡事都有两面性，尤其是对于不同的人而言。大数据的发展必然是好的，有利的，也是时代发展的必然，为生活的各方面都提供了非常好睁逗的帮助。但是也有人利用大数据的分析做一些不利于他人的事情，比如一些数据买卖，泄露个人数据都暴露了大数据时代斗灶的一些隐患，所以如何防范大数据时代数据被一些别有用心的人利用也是要我们防范的。

总之，大数据的到来是科技时代进步的表现，它的发展会越来越强大，起到的作用也会越来越多，让我们一起关注它的发展吧！

C. 大数据技术好学吗

好学，只要用心。
世界上没有难学的知识，只有难以教授的学生，心态决定状态，世上无难事以要肯攀登。
大数据是近几年比较热门的专业。目前，国家层面对大数据人才培养正在加速。教育部2016年2月公布新增数据科学与大数据技术专业。

计算机科学与技术（数据科学与大数据技术方向），本科四年制。主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。
毕业后可以从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。同时，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

D. 想要学习大数据，应该怎么入门

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

E. 大数据时代，企业如何做精准营销

提高用户转化率
一、合适的人
二、合适的产品
三、合适的渠道
这三个为你的的优势及壁垒，你能为你的用户解决他们所需要的产品。
在这三个为你的杀手锏，在加上合适的时间和合适的场景，定能让你转化率节节攀升！
举个例子，你通过大数据找到了一批需要笔记本电脑的人，刚好你有苹果电脑渠道资源，且你拿到的是代购的货，那么你就拥有了三把杀手锏。
合适是场景就是心动的营销了，你的产品在正好在他们刚发薪资的时候被看到了，那么增加了他们对你产品的购买率。
通过这个列子，我们能够简单地理解什么叫做精准营销了，那么怎么才能更加深入的了解呢？
一、收集客户大数据
我们需要收集客户的那些方面的数据呢？身份信息、行为信息和交易信息。
我们获得信息渠道有哪些呢？
根部不同来源的性质，我们划分为第一数据、第二数据和第三数据。
第一数据企业自身获得的数据，第二数据是通过合作企业获得的数据，第三数据是通过购买获得的数据，根据不通来源，最靠谱的是第一数据，但是第一数据需用心沉淀积累。
如何获得第一数据呢？
企业在运营过程中，会与不同的消费人群拥有更多的触及点，当然，获得这些多维度的触及点的数据，是我们需要深耕的数据渠道。
如，我们大家都喜欢喝可口可乐，竟让会有用扫一扫出现AR场景，这个时候，我们需要用我们的微信等进行授权，企业通过此触及点，可以获得客户的信息。
若想做到精准化营销，必要建立企业数据战略！
二、处理大数据、精准推荐产品
获得数据的第一步，当然是处理这些数据！
建立不通的维度框架，收集客户不通维度信息，然后对数据统一整理
建立用户画像
我们的客户基本信息可以了解到，什么样的人在购买自己的产品，自己的哪一款产品比较受客户青睐等一些信息
锁定我们的人群
当我们多维度考虑到购买我们产品的用户，可以筛选并缩小我们用户的圈子。更能精准推荐自己的产品。
精准引流
选择不同的媒体，让用户产生购买欲望
三、建立长期关系
采用会员制或者圈子制度，除了能够提高用户的复购率，且能够起到口碑宣传的作用，因此我们要用心呵护我们的用户，去和我们的用户做朋友，提供我们的价值！

F. 如何学习“大数据”方面的知识

总体思维

社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。

正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。

”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。

容错思维

在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。

舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。

也就是说，在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。

相关思维

在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。

通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，相关关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，转而关注相关关系，人们只需知道“是什么”，而不用知道“为什么”。

我们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因，而只需要通过大数据分析获知“是什么”就意义非凡，这会给我们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识。也就是说，在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。

智能思维

不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“机器人”研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能水平仍不尽如人意。

但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，因为大数据将有效推进机器思维方式由自然思维转向智能思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。

众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。

“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。