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① 大数据究竟能给我们带来什么

1，大数来据改变了生产生活方式。

大数源据让企业拥有了增值的潜力与爆发力：通过对销售大数据的分析应用，企业可以对消费者的需求有更精准的把握，从而进行更对路的生产；通过对用户评价大数据的分析挖掘，企业能够更有针对性地改善用户体验，从而促进产品营销。

2，大数据改变了思维方式。

这种改变是双向度的：被动改变与主动改变相互交织，外在对手与内在对手共存共生。某种程度上，大数据促进了商业生态系统的重构，从产品供应、营销模式到竞争策略，谁掌握了大数据，谁就掌握了用户。

3，大数据将改变了管理模式。

理念创新必然带来技术创新，技术创新必然呼唤机制创新，管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身，而在于对数据的分析与应用，从而释放出数据所蕴含的巨大价值。

(1)dt大数据梦工厂微博扩展阅读：

已经有不少国家和企业开始在这一新领域谋篇布局。作为拥有庞大人群和应用市场的中国，也力争在这次科技变革中实现创新与引领，已经取得了大数据的三大理论创新成果——《DT时代——大数据如何改变世界》、《块数据——大数据时代真正到来的标志》、《创新驱动力》。

② 国内大数据培训的领头羊是

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动讲解抄大数据袭的各个技术点，6个月内从零起步实战成为Spark高级（资深）工程师，轻松月薪30K+，全部内容掌握可达年薪50万，掌握课程的全部内容后绝对可以胜任国内外任何一家大数据公司Spark高级工程师要求，谈笑间进入网络、阿里、腾讯、IBM、Intel、Twitter、华为、京东、携程、网易等公司并成为这些公司的大数据实战技术骨干！以实战为导向，每节课均是纯动手实战，基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark及Hadoop。课程会涵盖Linux零基础实战、Java零基础实战、Hadoop零基础实战，Hive实战、Scala编程详解、Spark核心编程、Spark SQL企业级实战，Kafka企业级实战、Spark Streaming企业级实战、GraphX企业级实战以及源码剖析、性能调优、企业级案例实战等内容；可以快速掌握实战技巧及招式

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《DT时代：从“互联网+”到“大数据×”》（大数据战略重点实验室 著；连玉明 编）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：DT时代：从“互联网+”到“大数据×”

作者：大数据战略重点实验室 著；连玉明 编

豆瓣评分：4.8

出版社：中信出版集团

出版年份：2015-5-1

页数：354

内容简介：

知识就是力量，信息就是能量，数据就是变量。本书全面阐述了人类从IT时代走向DT时代的基本特征和规律。《DT时代》认为，大数据正成为人类的第二母语，大数据已经成为DT时代一个国家最重要的战略资源之一。

DT不仅仅是技术的提升，而是思想的革命。《DT时代》首次提出块数据的数量（volume）、速度（velocity）、多样（variety）、价值（value）和数聚（variable）的五V空间理论，将对大数据的认知推进到新的高度。《DT时代》认为，块数据作为大数据的解决方案，实现了从数据到数聚、从解构到重构、从多维到共享的跨越，块数据社会、慢数据决策和流数据价值三位一体，标志着大数据时代的真正到来。

《DT时代》强调，众联、众包、众创、众筹为人们越来越熟知，平等思维、共享思维、扁平化思维、跨界思维、场景思维被越来越多地掌握和运用。把大数据产业作为创新驱动的引领性产业，是实现经济发展和生态保护双赢的唯一选择。

《DT时代》还提出，安全是大数据的生命线。以大数据技术对抗大数据平台安全威胁是大数据成功的必由之路，在此基础上本书对大数据立法问题进行了探讨并提出，必须建立健全安全防护体系，切实强化大数据安全管理和“公开的隐私”的保护。只有更好的保护，才有更好的分享。

作者简介：

大数据战略重点实验室，是一个跨学科、专业化、国际化、开放型研究平台。实验室聚集国内外大数据相关专业研究者、管理者和决策者，发挥独立、客观、公正、持续的科学精神和创新方法，立足全球大数据发展趋势和中国大数据发展实践，以大数据发展的重大理论和现实问题为主攻方向，进行大数据发展全局性、战略性、前瞻性研究和咨询，构建“块数据”理论模型和应用模型。曾研究编制“大数据指数”，出版年度《大数据蓝皮书》，建立大数据发展规划数据库，举办“中国DT产业50人论坛”，搭建开放式协作创新平台、专业化决策咨询平台、网络化成果转化平台和国际化合作交流平台，奋力打造具有较大影响力和国际知名度的大数据高端战略智库。

连玉明，著名城市专家，教授，工学博士。现任大数据战略重点实验室主任，北京国际城市发展研究院院长，贵州大学贵阳创新驱动发展战略研究院院长。兼任北京市社会科学界联合会副主席，北京市哲学社会科学京津冀协同发展研究基地首席专家，城市科学研究北京市重点实验室主任。

④ 大数据是干嘛的

大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采内集、整理、传输、存储、容安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。

大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。

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大数据应用举例

洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

⑤ 从IT到DT 阿里大数据背后的商业秘密

从IT到DT：阿里大数据背后的商业秘密

空气污染究竟在多大程度上影响了人们的网购行为？有多少比重的线上消费属于新增消费？为什么中国的“电商百佳县”中浙江有41个而广东只有4个？
这些电商的秘密就隐藏在阿里巴巴商业生态的“大数据”中。
“未来制造业的最大能源不是石油，而是数据。”阿里巴巴董事局主席马云如此形容“数据”的重要意义。
在他看来，阿里巴巴本质上是一家数据公司，做淘宝的目的是为了获得零售的数据和制造业的数据；做蚂蚁金服的目的是建立信用体系；做物流不是为了送包裹，而是这些数据合在一起，“电脑会比你更了解你”。与此同时，产业的发展也正在从IT时代走向以大数据技术为代表的DT时代。
而在阿里巴巴内部，由电子商务、互联网金融、电商物流、云计算与大数据等构成的阿里巴巴互联网商业生态圈，也正是阿里研究院所扎根的“土壤”。
具体而言，阿里巴巴平台的所有海量数据来自于数百万充满活力的小微企业、个人创业者以及数亿消费者，阿里研究院通过对他们的商务活动和消费行为等进行研究分析，从某种程度上可以反映出一个地方乃至宏观经济的结构和发展趋势。
而随着阿里巴巴生态体系的不断拓展和延伸，阿里巴巴的数据资源一定程度上将能够有效补充传统经济指标在衡量经济冷暖方面存在的滞后性，帮助政府更全面、及时、准确地掌握微观经济的运行情况。
从IT到DT
不同于一些企业以技术研究为导向的研究院，阿里研究院副院长宋斐告诉《第一财经日报》记者，阿里研究院定位于面向研究者和智库机构，主要的研究方向包括未来研究（如信息经济）、微观层面上的模式创新研究（如C2B模式、云端制组织模式）、中观层面上的产业互联网化研究（如电商物流、互联网金融、农村电商等）、宏观层面上新经济与传统经济的互动研究（如互联网与就业、消费、进出口等）、互联网治理研究（如网规、电商立法）等。
具体到数据领域，就是在阿里巴巴互联网商业生态基础上，从企业数据、就业数据、消费数据、商品数据和区域数据等入手，通过大数据挖掘和建模，开发若干数据产品与服务。
例如，将互联网数据与宏观经济统计标准对接的互联网经济数据统计标准，包括了中国城市分级标准；网络消费结构分类标准；网上商品与服务分类标准等。
而按经济主题划分的经济信息统计数据库则包括商品信息统计数据库；网购用户消费信息统计数据库；小企业与就业统计数据库；区域经济统计数据库。
还有反映电商经济发展的“晴雨表”——阿里巴巴互联网经济系列指数。其中包括反映网民消费意愿的阿里巴巴消费者信心指数aCCI、反映网购商品价格走势的阿里巴巴全网网购价格指数aSPI和固定篮子的网购核心价格指数aSPI-core、反映网店经营状态的阿里巴巴小企业活跃度指数aBAI、反映区域电子商务发展水平的阿里巴巴电子商务发展指数aEDI等等。其中，现有aSPI按月呈报给国家统计局。
而面向地方政府决策与分析部门的数据产品“阿里经济云图”，则将分阶段地推出地方经济总览、全景分析、监测预警以及知识服务等功能。宋斐告诉记者，其数据可覆盖全国各省、市、区县各级行政单位，地方政府用户经过授权后，可以通过阿里经济云图看到当地在阿里巴巴平台上产生的电子商务交易规模、结构特征及发展趋势。
“借助数据可视化和多维分析功能，用户可以对当地优势产业进行挖掘、对消费趋势与结构变动进行监测、与周边地区进行对比等等。”宋斐表示，该产品未来还可以提供API服务模式，以整合更多的宏观经济数据和社会公开数据，为当地经济全貌进行画像，给大数据时代的政府决策体系带来新的视角和工具。
数据会“说话”
对于如何利用“大数据”，马云在公司内部演讲中曾提到：“未来几年内，要把一切业务数据化，一切数据业务化。”
其中，后半句话可以理解为，让阿里巴巴各项业务所产生、积累的大数据来丰富阿里的生态，同时让生态蕴含的数据产生新的价值，再反哺生态，这是一个相辅相成的循环逻辑。
宋斐对记者举例称，蚂蚁金服旗下的芝麻信用已获得人民银行个人征信牌照批准筹备，未来将通过分析大量的网络交易及行为数据，如用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉等信息，对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论，继而为用户提供快速授信及现金分期服务。本质上来说，“芝麻信用”是一套征信系统，该系统收集来自政府、金融系统的数据，还会充分分析用户在淘宝、支付宝等平台的行为记录。
再如，对于如火如荼的农村电商领域，阿里研究院从2010年就已开始对“沙集模式”个案进行研究，后续一系列基于数据和案例调研所驱动的农村电商研究成果，对于地方政府科学决策，推动当地农村电子商务发展、创造就业和发展地方经济起到了助力作用。到2014年底，全国已经涌现了212个淘宝村，而阿里巴巴也在这一年启动千县万村计划,将在三至五年内投资100亿元,在农村建立起电子商务服务体系。
除了通过数据分析去助力业务外，宋斐告诉记者，有时候大数据报告可能会与传统的印象结论差异很大。
以区域电子商务为例，在阿里研究院发布的2014年中国电商百强县排行榜中，浙江有41个县入围，福建有16个，而广东只有4个，这个结果与传统的印象相差比较大。而事实上，这是因为浙江和广东两省电商发展在地理分布、产业结构等方面的明显不同而带来的。
再如，外界常常认为网络零售替代了线下零售，但事实上，麦肯锡《中国网络零售革命：线上购物助推经济增长》的研究报告，通过借鉴阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘宝网UED用户研究团队的大量报告与数据，最后发现：“约60%的线上消费确实取代了线下零售；但剩余的40%则是如果没有网络零售就不会产生的新增消费。”
“这一研究成果，有助于社会各界准确认识网络零售与线下零售的关系，共同探索和建设良好的商业发展环境。”

⑥ 大数据如何驱动精细化运营

大数据如何驱动精细化运营
随着互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，需求也日益突出，纵观整个互联网领域，大数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入DT数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
1.企业为何要做精细化运营
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。
正是因为如此，企业运营在DT数字化时代，需要进行精细化运营才能更好的从管理、营销方面提升用户的服务体验，同时根据差异化的服务让运营更加精细化。
就中国市场而言，经过几年的积累，一般，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为
OLTP(Online TransactionProcess，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。
但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于实际分析人员来说，只是一些无法看懂的天书。分析人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息，毕竟，现金，一个专业的数据分析人员，是十分欠缺的。这导致企业运营的内容和形式难以拉动新用户，同时又不能激活老用户，这就导致企业在数字时代一定要进行运营的改变才可以抓住用户。所以，企业运营走向精细化就是必然的趋势。
2.大数据对精细化运营的价值
其实大数据对于企业精细化运营的价值表现在三个重要的维度：
帮助企业了解用户从哪些渠道进来;
这些用户关注什么;
这些用户是新关注的还是老用户。
通过这三个维度的分析，可以让企业决定自己的投放策略和方向，这完全是大数据给精细化运营带来的价值。
在分析用户从哪些渠道进来，可以帮助企业发现更多流量的来源和需要在哪些渠道加强投放，比如用户是从微博、微信、论坛还是门户网站，从而帮助企业不断调整营销投放，发现哪个渠道更有吸引用户的潜力和价值，如果没有被挖掘到，可以继续深挖。
在分享用户关注什么方面，通过用户对产品的点击、话题的讨论、内容的转发能方面进行大数据分析，可以帮助企业有效找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向，方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。
最后，通过对用户新老观察分析，可以让企业做精准运营的时候掌握好用户的生命周期，知道什么时候该对什么样的用户进行内容上的营销，以及帮助企业找到激活老用户的方法。
3.大数据如何驱动精细化运营
精准数据体系的建设是一项任重而道远的工程。只有拥有了精准的数据体系，运用合理的、科学的数据分析手段获取的分析结果，方可为市场营销、运营策略提供有价值意义的参考作用。
精准数据体系的建设，绝非一日一夕之功，需要在充分意识到数据分析为企业今后发展所带来的巨大深远价值意义的基础上，将其视为一项长期的工作任务。通过各类可运作手段和多个相关部门的紧密配合，去将精准数据体系建设融于到日常的工作中去。
数据的获取途径是多种多样的，但是归类总结下，无外乎以下几种：

1.公开信息的搜集与整理
比如统计局的数据、公司自己发布的年报、其他市场机构的研究报告、或者根据公开的零散信息整理，这类公布的信息，通常真实性较强，但是该项工作却是一个日积月累的工作，需要持之以恒的不断去搜集积累。
2.活动
数据获取的最为精准的形式，在互联网时代的今天，最好的表现就是“活动或者政策+互联网“手段的结合形式。以明确的主题的活动形式，设置相应的合理的必须的“门槛“形式，让活动参与者，填写必备的相应我们所需的数据。
3.问卷调研
有时候为了某种目的也会收集很特别的数据，调研问卷虽然形式传统，但是却有其无法替代的作用意义。合理的问卷调研形式，往往会起到预期无法想象的效果。
4.技术采集
信息采集技术，信息采集系统以网络信息挖掘引擎为基础构建而成,它可以在最短的时间内,帮您把最新的信息从不同的Internet站点上采集下来。信息采集技术是利用计算机软件技术，针对定制的目标数据源，实时进行信息采集、抽取、挖掘、处理，将非结构化的信息从大量的网页中抽取出来保存到结构化的数据库中，从而为各种信息服务系统提供数据输入的整个过程。该技术采集后的数据，信息杂乱无序，需要进行定制化的数据清洗和筛选工作。
5.购买的数据库
市场上有很多产品化的数据库，这个一般是以公司的名义买入口，不光咨询公司还有很多高等院校及研究机构也会购买，这类数据通常以行业性代表数据居多，而且数据一般无法满足“时效性“，切无效数据较多。
6.咨询行业专家
当然是有偿的，这个在一些企业战略实施项目中比较常见的。有些行业专家会专门收集和销售数据。
海量数据是金矿银矿，但海量数据不是金银财宝。精准数据的获取，是一个去粗存精的过程，面对浩瀚的结构性、非结构性的数据，传统形式的处理已苍白无力，需要更加专业的技术手段，更加深度的数据构建思维，并且将数据的积淀付诸于日常的工作中。
4.总结
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。借用大数据会让企业的精细化运营更加有效和有针对性，精细化数据运营，拉近了企业距离用户最近的那道关口，借用大数据做到对用户的精准分析可以减少市场营销很多不必要的行为，进而提升效率和增加转化率。

⑦ DT时代，大数据的基本思维主要体现在哪几个方面

1 大数据思维的整体性
随着科技的不断创新，进入大数据时代的同时必然带动着大数据思维由一元思维升级至二元思维，目前根据人类思维的转变模式进行分析，其依然进行至多元思维状态，即追求和谐稳定社会的模式，但是研究大数据思维的发展进程发现，大数据的二元思维模式是一种高效率并适合现今社会发展的思维模式，其追求效率性、相关性、概率性，为创新发展提高了效率。根据当下社会的需求及其社会的快节奏发展，大数据思维已然在各领域发展处于主导地位，由其基本特征层面分析，大数据思维主要特征为整体性，整体性的理论基础在于人类认识世界的能力在自然观中的不断变革而体现，现今社会通过人类对于整体数据的整合及分析能力进行体现，大数据时代，整体性大数据思维模式成为解决问题的首选为必然趋势及结果，其原因在于整体性思维模式能够更加高效的完成复杂的数据统计及分析。以我国人口普查为例，我国近三次人口普查时间间隔为十年，而面对我国庞大的人口数量，大数据思维在数据统计中占领了绝对优势，据悉我国人口普查总投入超过六亿元人民币，以2010年进行的人口普查数据分析，我国耗费了巨大的人力财力以及时间，倘若运用大数据进行人口普查，以其优势进行仅使用百分之一的抽样调查进行数据分析，将大大减少人口普查为政府带来的难题。
2 大数据思维的互联性
“一切皆可量化。”道格拉斯。相对微观层面分析大数据思维特征，较为典型的为切合现今社会及科技发展的量化互联思维，量化为具体或明确目标的一种表述，而互联代表着两种事物间的连接，其作为大数据思维微观层面的一种表达方式，更加说明大数据思维的重要性，知名投资人孙正义对于大数据时代的发展提出：“要么数字化，要么死亡。”直接地表达出大数据思维目前所处的地位，研究发现，数字信息成为时代发展的代表已成为必然趋势，而量化思维为数字化特征带来的必然思维结果，换言之，量化可以解释为共性语言描述和解释世界的一种方式，其体现在于充分运用最新技术手段，对于各个领域进行信息全面定量采集以及信息互通，打通信息间隔阂，并进行全新的信息整合，实现分析实用性及数据科学性，创造更据价值的数据应用和信息资产。目前，大数据的运用不仅体现在网络平台当中，同时在人们的细微生活中、就业环境以及生态保护范围内都做到了广泛适用，gartner公司于2015年运用大数据分析出当下及未来人们就业环境，其调查结果表明，2015年全球范围内数据岗位的需求量高达440万，而2018年全球范围内仅大数据就业背景管理人员的缺乏将高达150万人，案例表明，全球范围的人才紧缺将成为必然趋势并不断增加，该案列清晰的体现出大数据环境下大数据思维的量化互联性，并且为未来就业环境做出了精准的预测。
3 大数据思维的价值性
由大数据思维的本质进行分析，大数据思维具有价值化特征，大数据时代信息的不断整合及分析已然使得信息及数据量化及互联转变为多维度的发展状态，换言之，大数据思维渗透至各个领域及行业的不同维度是大数据发展的初始动机和直接目的，现今社会看待其价值化特征将其价值性总结为大数据思维的本质，同时，万物的量化互联性及其整体性使得其价值性影响了多维度的发展，由此凸显了数据及大数据思维的创造性及重要性。通过对于事实的研究证明，大数据时代背景下，其价值化特征及其价值性的意义正在不断演进并处于不断被挖掘的状态，各个领域大数据思维模式相继被接受和适用也是大数据发展带来的益处之一，随着大数据思维的不断开发和研究，其运用不仅在处理数据分析上实行了高效率，也对于事件及数据的预测上实现了精准并具有概率性的分析结果，google公司于2008年运用大数据思维对于流感爆发地点及人数进行准确预测的经典案列分析，大数据思维对于社会发展体现出其必要的价值性，并且改变了社会对于大数据的看法，可谓大数据的运用成功到达了一个全新的高度，Google公司通过对于数十亿网络搜索请求的数据整合，对世界各地区的流感做出预测，该项目的成功引起了各国对于大数据的使用，同时带动了人们的大数据思维及思考模式，将大数据思维上升至被社会认可的高度。
根据现今社会发展现状分析，客观角度说明我国以基本进入大数据时代，大数据思维的特征已然体现在社会各领域当中，并且伴随着多维度的运用，因此大数据思维全面运用指日可待，高级思维带动我国科技及经济的发展势在必行。随着人工智能的不断推出以及数据分析的不断升级，并且基于大数据思维为社会带来的发展前景研究，大数据思维引领我国科技发展已成为未来的必然趋势。