大数据的实现的

A. 大数据都体现在哪些方面

科学技术快速发展，当前科技革命孕育的互联网经济已成GDP重头，而伴随万物互联蓬勃而生的便是源源不断的数据。只要你是使用手机或电脑，收发邮件、网上购物、网银支付、浏览各种网页等都会产生源源不断的数据，据IDC发布《数据时代2025》的报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB，相当于每天产生491EB的数据。

在将来大数据还会不断地渗入我们的生活，包括数据分析、数据挖掘等领域也将成为行业热门，有兴趣的朋友也可多多关注我们！

B. 可视化大数据是怎么实现的

第一步：分析原始数据
数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可版视化的第权一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。抛开华丽的可视化效果，从中找到数据、分析数据是我们的首要工作。
第二步：分析图形
图形是可视化中的关键元素，也是我们最关注的部分。分析可视化中的图形可以从很多角度来进行，我们可以先从整体入手
第三步：深入挖掘背后技术
通过上面的分析我们其实已经可以通过一些工具制作出类似可视化效果。但是作为可视化硬核玩家的你不能止步于此，应该深入地了解更底层的实现方法。我们可以查看开源工具的源代码，
第四步：实施
进行到这里，难道你不想亲自实现一下可视化效果吗？有了数据、分析了结构、深入理解了背后的原理，具体实施将会变得十分简单，可以根据需求选择适合自己的工具。
第五步：可读性优化
在上面的分析中我们可能漏掉了一些细节：针对可读性进行优化。可读性会直接影响可视化内容的质量，混乱的颜色、重叠的标签都会大大降低可读性。在逆向可视化案例时，我们应该注意发现和积累对可读性优化的方法，以更好地应用到自己的案例中去。

C. 大数据的商业价值实现关键在于连结

大数据的商业价值实现关键在于连结

我的英文主题的大数据的商业价值实现关系在于连结，但是在这个之前，我想跟大家分享一下前面阿里几位演讲嘉宾的评论我很受启发。

第一个大数据是相通的，数据本身并不本身任何的意义，只有在当他和一个他所表示的一个事情连结上以后，才能知道这个意义在哪里，或者价值在哪里。比如说有一种大数据对你来说就是一个大市场的表现，有一种大数据就是一个很大的人群，他们在你的平台上的行为，只有这么想了以后这个大数据才他对您真正的价值和意义有链接。

第二个我很受启发的，大数据在很多年前已经提出，那么他对你的意义如何？其实每个工业的形成，都有这样一条发展的路程，第一是由少数的人他们比较有远见，看到了一个很小的一个数据的能够被储存，能够被用来表达一个很复杂的现象，或者一个事物，从这个里面发挥了以后就逐渐进入一个新的商业应用的领域，这是当年的数据库计算机的发明和应用都是走了这样的路子，所以第一个是少数人的远见促进了这样一个形成。第二个进入科学阶段，有了科学之后这个事情就能不断的重复，而且可以有方法来证明，如果你是照着某一种进程来开展活动的话，你的结果是可以被预测。第三个部分就是进入工程的应用。我也很欣赏品觉一句话，真正的价值在于更多的人使用，只有一两个人能懂能使用这个价值不会很大。第四个部分跟我今天的主题有关，大数据的来源，为什么在今天不在一百年之前，或者在于电脑刚刚发展的时候，或者在于数据库，在几十年形成的时候，为什么这些数据不大呢，为什么今天的大就变得这么重要呢？主要的原因是一个网络。这个网络的形成，不是有了电脑就形成网络了，而且网络广泛的使用也是有很多的阶段。第一初级的网络是在企业内部的，电脑的使用的这个网络。第二部是英特网，把很多的公司很多子网络联在一起。

第三个是在网络上软件的开发，使得很多本来根本没有在网络硬件的基础上获取信息、交流信息以及传播信息今天都成为可能。所以，这一些网络的这个建设和网络的普遍应用成熟，使得大数据的产生有了今天的这样一个可能。

回到演讲。我今天要讲的主题是什么呢？再回到这个网络，大数据形成的本身，并不能保证他的大量的价值的实现，那么要实现这个价值，又得回到这个网络。举个比喻，中国现在汽车的发展这么迅速，很大的一个原因是在道路的开拓，有了很多的道路，这个汽车有地方可以车。但是如果道路的形成，道路的管理跟不上汽车的销售以及使用的话，就出现了大量的道路拥挤，汽车的价值无法实现。那么数据同样的道理，在网络当中形成的数据，如果被很多种原因变成一个一个单独的平台，单独的一个应用的这样一个环境的话，他的价值也远远无法实现。所以必须通过网络的想法来想这个大数据的价值以及他的运用。

大数据是一种洪水的现象，数据实际上已经远远超过我们从里面得到的洞察，以后根据洞察我们所采取的行动这种能力。就像以前感觉到吃饭吃不够，还想吃，但是今天这个是吃不了。这种现象是很多的程度上都存在于我们生活的体验中，那么现在到了数据，这是一种更极端的体验。大家可以看到，文明的开始我们创造了这么多字节，我们以前在国内在图书馆的时候我基本上都能看过，现在图书馆的书基本没有办法看全，所以这个现象已经到了极端。大数据还在不断的增长，这里面其中还牵涉到数据和数字不是完全等同的，数据可以在电脑里面用数字来表达，但是他表达的这些数据的形式往往现在更多的是跟人的交换信息是比较一致的，比如说用文字、图象、音乐。昨天我跟玫瑰爵士，玫瑰讲到一个美，很多人看到玫瑰都认为是美的，但是用数据怎么表达？如果对美能够用数据表达出来，对音乐的欣赏能够用数据表达出来，让美不断达到一种极限也是成为一种可能。所以这里面就形成了很多数据已经成为半结构或者无结构的，但是这些结构远远不足以表达我们的大自然、市场、想象力的丰富。

第三个大数据成倍的增长，这种增长我们感到必须提高到我们每一个大企业管理层必须得到高度的重视，这个里面很可能有一种企业有一种管理的方式，有一种工程的软件的实现，会使得这个数据的资源的利用，远远超过我们现在产生大数据的这些大平台已经大公司。所以阿里我感到确实有远见，把这个提高到这样一个高度。

大数据形成了很多悖论，所谓的大，我们看到的数据之大，但是价值之小。这就像你有一只船在大海里开，你看到很多水，但是一滴水都不能喝。现在大数据的情形就很类似，所以我们要能很快的能够解决这个瓶颈口的问题。

这个大数据的提出呢，已经使得很多方面的专业人士、管理人士感到应用的可能，大家都在探索。其中一个探索很大的领域就是营销。营销以前都是我们说的广播的方式，媒体的传播是很广的，当然媒体的使用只有少数人能够使用，大家都在想怎么能够把我媒体的宣传，以及营销的个性化。但是这个个性化了以后你就做不到大，你覆盖的范围就小了，成本就提高了。但是现在有了数据有了媒体的技术的提高，使得在大规模的前提下，覆盖面可以达到整个市场，但是还能保证你的个性化的发挥。所以呢，我们今天有很多媒体的朋友在，我引进了一个新词，这是用一个大数据的形式用技术的手段来实现一个窄播，而不是广播。那么窄播现在用技术的力量可以比广播更有效，而且达到的覆盖面以及有效的回报更广。

我做了一些想象，以前我们的数据不大，我们是怎么生活的呢？我们是怎么会有这样一个阿里这么一个强劲的公司呢，我们为什么会国家经济发展了，现在在数据这么大了以后，这个情况是不是会更好呢？我就想这样一些问题。

以前数据是小，所以由于数据小信号是不全，但是信号的使用信号的被发现，信号的价值还是比较充分的，这是相对来说。有了大数据以后，信号是成倍成倍的增大了，但是毫无疑问，信号的增大并不代表信号本身的发现是容易的，因为这个噪声的增加，没用信息的增加，远远超过信息的增加。这里也给大家看一下，在营销的这个领域里面，跟消费者互动的这个方面，大数据的一些起到的作用，以及他们对数据管理、数据的速度的反应这方面的一些要求。

在很多年以前，安客诚公司已经开始，先在美国然后在全球，开拓了很多的数据。这些数据就是单从数据方面来说，已经是达到相当大的规模，在美国我们管理一个消费者的数据库，有2.4亿个成人在这个数据库里面，总共人口是差不多4亿，2.4亿成人就是18岁以上都在我们数据库里面。这2.4亿相当于是1.4亿个家庭，这1.4亿个家庭每个家庭的单位上我们有1700条信息，再加上4000个购买倾向性模型打分。那么这些东西呢，在储存、使用方面，当然是有很大的挑战，但这已经有很多的技术被有效的使用来管理这么大的信息。这是我讲到的字节的数量，以及他们时间上的要求，今天的数据传播和使用的一些时间上的反应速度。

第二个阶段呢，就是到了把他数据再专门化，用到每个应用上去，这时候反应速度的要求是在几分钟以内，字节相对来说比较小一些，因为他更窄了，针对某一个专业的应用，使得它能够适合他的要求，比如说对某一个客户的要求，某一个在媒体方面的使用，数据量不大，但是对时间反应速度的要求就提高了。再往上继续保持这个趋势，数据量减少，应用专门性提高，那么对他反应的要求也进一步提高，在秒钟这个级别。在往上消费者就是要跟大批的消费者，在媒体上互动，他在网页上点击一下，你下一个网页不是同一个网页，而是根据消费者行为的了解和个人的了解，下一个网页是最有效最具有个性化的，那么他的反应速度达到微秒级，那么这个网页往往不是在PC上，而是在手机上的，包括现在更进一步的是孩子们，他们对数据反应的要求是更高，所以达到微秒级。

那么这些大数据的数量和他的速度呢，还不是一个真正大的问题，因为这一方面有了技术，有了企业这方面应用的思维，这已经不是一个最大的问题。

我今天想是超前一点，并不是说我们非得马上今天就要连结，但是这个连结已经成为很大的问题，哪一个公司，哪一个企业能够在这个方面跨第一步，得到的商业上的回报是会最大的，整个工业我们认为也在朝这个方向努力。用个比喻，我们大家都知道这个故事，盲人摸象，每个盲人摸到的反映都是不一样的，有人认为是一个矛，有人认为是一条蛇，或者一棵树等等。那么大数据的使用已经不是盲人摸象了，很多人亮着眼睛看这个象了，但是这个象已经长大几千倍了，但是即使用眼睛看，但是还是看不清楚，只能看到一个局部。所以这些问题主要的原因，我们还没有充分的运用我们的技术，我们尤其是企业操作的一种游戏规则—来使得不同的数据能够交流。因为人有这样的能力，我们懂得的东西或者我们要懂得一个原理，远远超过我们的感官能够达到，我们很多东西是看不到，听到，闻不到，尝不到的，但是我照样因为我们的理解能力，通过数据的连结我们知道是怎么回事，这个数据可以是一本书，可以是一部电影等等之类。通过这个数据的表达，使得我们知道远远超过我们的感官能够达到这样的境地。

但是要达到同样的能力，在企业上来说就必须有大量的连结，首先是数据的连结，包括哪些方面呢？

第一个数据是很多位数，尤其是很多复杂的现象，我们现在讲的复杂的现象就是消费者，消费者是怎么做决定的，为什么买这个东西，为什么出这么多钱。在美国我们感到很新奇的，为什么有很多人要在苹果出来的第一天排队八个小时，花400美元买一部，在半年以后只要100美元，不需要排队。那么在这种时候呢，如果你要掌握市场的脉搏，始终走在消费者前面，给他们提供最有效的信息以及产品的话，就需要连结，这个连结保证人文、行为、态度以及场景这方面数据的连结。然后我们看到了很多公司以及他们有技术平台，因为他们跟消费者每天都在接触，所以他们的行为接触往往超过了人文以及购买以外消费的信息。还有他们的商品很窄，我们美国安客诚所服务的有几千家公司，我经常去一些大公司跟他们谈，比如说花旗银行，大的人寿保险公司，大的零售商等等。我看到一个现象很有意思，他们看每个消费者是很窄的，他们看到的是用自己的产品品牌去看一个消费者。等八小时之后他们自己是消费者的时候，他们把视野扩大了很多。所以这就是一个问题，如果我们回到消费者本身，而不是局限于消费者这一部分数据的了解，我们的商业行为也会更有效。

第二个这些客户的生活方式和他们的兴趣。每一个东西，每一个客户的行为都有一定的道理，他有一定的背景，这种背景使得驱动他们对某一个产品感兴趣。这一方面我等一会儿再举一个例子。第三个是客户竞争和合作的关联。我们阿里巴巴有很多品牌，消费者去购买东西，或者跟他们媒体发生互动。那么这些方面呢，如果了解的话，我们更能知道我们在消费者心目当中的地位，他们是怎么使用我们的平台以及我们提供的服务，相对于其他一系列的他们的兴趣和其他的品牌的影响。第四个就是媒体。媒体现在是越来越多，那么这对消费者绝对有利的。出现什么现象呢？由于这些媒体的使用，首先是实现了营销者，公司对消费者能够接触、能够宣传他们的品牌以及产品，但第二部分是消费者可以使用媒体来更多的了解不同的公司不同的产品，他们价格、性能、体验方面的区别。

第三个方面更多的消费者是跟消费者自己直接联系，他们大家互相能够谈体验、谈对商品的反映，而且远远超过他们认识的人的这些团体的限制。所以使得很多媒体在消费这个阶段上已经完全连结在一起，但是公司与公司的数据连结并没有实现。最后一个就是社交的群体。社交的群体使得每一个个人不再是一个个人，但是我们的数据库里面，包括我们的分析的手段，分析的一些模型的这种结构，还是往往停留在这样一个假设，这个假设就是每一个个人，他就是一个个人，他今天的购买和另外一个个人的购买，可以分开对待，可以不同的用数据来表达，现在我们还没有发现一个公司把个人与个人的关系，以及个人与消费行为进行有效的联系，所以就形成了盲人摸象的问题。

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D. 大数据都体现在哪些方面

在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。
从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益。
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。
供参考。

E. 大数据选址是如何实现的

大数据选址为零售业创业者获得了深刻、全面的洞察能力，并提供了前所未有的空间与潜力。
何为大数据选址？
大数据时代下的精准选址是指通过大数据进行整合分析，获取用户的喜好和行为需求，对商圈消费群体的购买力进行分析，找出适合店面的绝佳位置。
大数据精准选址的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、峰值以及热力分布。
以往的店面选址方式，是先根据当地的城市，对城市商圈、人口流动量、周围的小区、以及实际住户量等等， 做出详细的对比和考察。然后再通过自身的经济情况，选出一个自己能够承担得了，且地段好的店面位置。
而大数据选址，则为店面选址制定了更加详细周密的计划，将选址细化为两个流程。
第一步先锁定商圈，选址系统内有着全国热力值分布的整合数据，系统根据加盟商提供的区域，根据外卖峰值的数据进行按比例分成，通过区域内外卖的需求量锁定商圈。
根据外卖峰值锁定商圈是有一定的科学依据，据研究发现，人们在追求高效率的生活中，存在一个就近原则。在食客选择外卖的时候，无论是在配送时间或者是距离，都是优先考虑到的问题。
外卖峰值高的商圈有着大量的消费群体，也就蕴含着巨大的商机，而用外卖反衬堂食，在日常营业中有效的引流，更能刺激消费。
在锁定好商圈以后，第二步就是确定店面的位置了，营运师傅会亲自上门进行考察，对锁定的商圈进行分析。
根据不同项目所针对的消费群体以及加盟商自身的经济状况，选出一个客流量旺盛且地段好的店面位置。
开启餐饮作为最早一批大数据选址系统的尝试者，在8月份正式全面上线，上线一月之内就受到其合作商的一致好评，帮助了加盟商快速精确地确定店面，缩短了开业前的准备时间。实践证明，大数据选址系统确确实实存在着优越性！
大数据选址系统之所以受到合作商的关注，是因为他们深知选址的重要性。对开店创业者来说，选址关系着店铺的发展前途，关系着店铺经营目标的实现，关系着市场的火爆程度，还关系着顾客需求的满足。可以说，做好了选址，开店创业就成功了一半。
阿拉丁智店“慧选址”在国内独家实现了店铺选址相关所有权威数据源的集成和整合。
数据方面，基于三大运营商15亿去标识化的手机信令数据、BAT网民上网和搜索特征数据、全国银行卡消费数据，以及全国写字楼数据、小区数据和全量POI数据，阿拉丁智店“慧选址”实现了任选地理区域全量用户全时段、全方位覆盖。通过3700个用户标签，可以精准筛选和锁定目标客群。目前，我们日处理5480亿条上网记录信息、670亿位置记录信息，成功识别4200个手机品牌、20万个互联网产品、7000余款APP、10.5万个终端型号和4亿个URL。
选址算法和模型方面，我们通过核密度模型、空间插值模型、ODPA模型、力导向布局模型、商圈分析模型、价值因素模型等经典算法和模型的开发，为零售企业的选址提供了智能化保障。
目前，阿拉丁智店已经为麦当劳、星巴克、工商银行、武汉某知名连锁超市、中国福彩、残联等上千家政府机构和企业提供了智能选址服务，取得了明显收益和效果，受到客户的高度评价。