大数据教你

Ⅰ 教你如何利用大数据思维

教你如何利用大数据思维 在和一些企业家交流时，有几个问题会被常常问到，"没有多少数据怎么办?"，"大数据都是大公司的事情，我们小公司怎么办?""能不能告诉我，哪些软件或者工具可以解决大数据的问题?"一般情况下，我都会说，首先要有大数据思维!大家纷纷点头称是，这词儿听起来非常高大上，甚至给人一种不明觉厉的赶脚!但啥是大数据思维，我一直没有空来整理提炼。
前阵子一个内部的论坛，要求大家必须讲干货，趁此机会，系统的梳理一遍，概括起来，也就三条：第一认识大数据飞轮，第二理解数据资产评估，第三运用泛互联范式。

图1：大数据思维
干货肯定是经过浓缩的，甚至把案例都作为水分挤掉了，所以这篇文章读起来不是那么有趣。但我可以保证，掌握这三条给上市公司做大数据战略咨询肯定没有问题。因为我已经靠这三板斧，搞定了十几家上市公司。连国内最大咨询公司的董事长都认为有料，要走了PPT。
每条都用一幅图来表达，每个图中的圆圈都有许多案例来佐证。大家如果对案例更感兴趣，读拙作《大数据时代的历史机遇》好了。其实图1就涵盖了大数据思维的全部思想。这幅图里外三层、上下结构，看起来比较复杂，所以后面拆成三幅图来讲。思维的过程是自上而下、自外而里的。图的上半部分讲得是大数据的商业功用，就是说有了大数据我们能干什么?怎么赚钱?有哪些好玩的商业模式?以前常说"羊毛出在羊身上"，搞懂这些模式你会发现原来可以"羊毛出在狗身上"。书里详细写了六种，图上只画出五种。
补充：六种商业模式简述
围绕数据资产，笔者曾考察不同行业的盈利方式和经营策略，归纳总结了六种商业模式(详见《大数据时代的历史机遇》一书)。
租售数据模式：简单来说，就是售卖或者出租广泛收集、精心过滤、时效性强的数据。这也是数据就是资产的最经典的诠释。按照销售对象的不同，又分为两种类型。第一是作为客户增值服务。譬如销售导航仪的公司，同时为客户提供即时交通信息服务。广联达公司为他的客户提供包年的建筑材料价格数据。仅此一项业务，年收入超过1亿元人民币。第二是把客户数据，有偿提供给第三方。典型的如证券交易所，把股票交易行情数据授权给一些做行情软件的公司。
租售信息模式：一般聚焦某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用传播渠道，也可成一方霸主。信息指的是经过加工处理，承载一定行业特征数据集合。
数字媒体模式：这个模式最性感，因为全球广告市场空间是5000亿美元。具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。这类公司的核心资源是获得实时、海量、有效的数据，立身之本是大数据分析技术，盈利来源多是精准营销和信息聚合服务。
数据使能模式：这类业务令人着迷之处在于，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些公司的业务其实难以开展。譬如阿里金融为代表的小额信贷公司。通过在线分析小微企业的交易数据、财务数据，甚至可以计算出应提供多少贷款，多长时间可以收回等关键问题。把坏账风险降到最低。
数据空间运营模式：从历史上，传统的IDC就是这种模式，互联网巨头都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲，从大数据角度来看，各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源。海外的Dropbox，国内微盘都是此类公司的代表。这类公司的发展空间在于可以成长为数据聚合平台，盈利模式将趋于多元化。
大数据技术提供商：从数据量上来看，非结构化数据是结构化数据的5倍以上，任何一个种类的非结构化数据处理，都可以重现现有结构化数据的辉煌。语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可能出现大型的、高速成长的公司。
明白大数据的功用后，大家自然而然地关心，数据这么值钱，理所当然应构成新型的资产。图1的中间部分描述了这块内容。"数据成为资产"这一原创论断成为大数据思维的中心理论。图2数据资产评估模型给出一个完整的思维框架来描述数据资产的价值(完整描述评估模型，非本文主旨。读者若有兴趣，移步阅读拙著吧)。但是这方面的工作远远不够，无法定量的给出评估。在“诺奖级别的学术难题”一文(回复b10获取该文)中，我曾经说，学术界如果在数据资产的定量评估上取得进展，是可以获得诺贝尔奖的。因为这和公司的估值紧密相关。产业界在信用定量计算方面己经走在前列，并付诸商用，但是离一般意义上的数据资产估值还相去甚远。

图2：数据资产评估模型
既然数据成为资产，资产间的交易也会提上日程。联盟特别任命两位副秘书长推进这个事情，从而传播开放、共享的理念。借此呼吁所有愿意开放数据资源的企业，却可以借助联盟的力量，来共同推进。
数据成为资产是在了解大数据功用基础上的抽象认知。接下来看图1的下半部分，泛互联范式。这个范式给出了不断的采集数据并且发挥数据价值的行动指南。许多公司的转型，都要从这幅图开始。见图3。终端+平台+应用+大数据四位一体，构成大数据思维的行动指南。最近和一些公司聊，他们己经了解了数据的重要性，开始想些损招去“劫掠”客户的数据。这不免误入歧图。还是认真研究一下这个范式，从应用、终端上动动脑筋，真正的为用户提供靠谱的服务，才是上策。

图3：泛互联范式
回顾图1，我们在讲大数据思维时，利用自上而下的次序，从大数据的功用入手，深入到理论内核，再到可供操作的范式。但真正上手实践，需要脚踏实地，自下而上的行动。回到德鲁克的经典问题上来，你的客户是谁?
大数据产业联盟愿意为所有有志于从事大数据战略咨询的顾问们服务，掌握这套方法论并切实帮到企业的顾问，联盟会在官方网站上列出您的大名，并向成员企业推荐。
所以, 这次,我们来点儿作业吧：大家可以用上面的大数据思维分析框架来分析一下自己所在的公司自己感兴趣的公司,看看大数据于公司有什么功效, 公司可操作的泛互联范式是什么。
在此，也先抛几个小例子：
1)乐视网的野心

Ⅱ 大数据告诉你家庭教育存在哪些误区

大数据告诉你家庭教育存在哪些误区_数据分析师考试

身为与孩子朝夕相处的父母，他们所孕育的家庭教育的重要性远高于学校教育。而目前中国学生的家庭教育“缺位”了吗？它是否偏离了轨道？中国教育科学研究院日前发布的《小学生家庭教育现状调查》（以下简称《调查》）提供了一份参考答案。

1.亲子沟通，不仅内容不讨喜，方法也有问题

当问及小学生“你最不喜欢的沟通方式”时，从高到低的排序分别为：“总把大人的想法强加给我”（28.43%），“不认真听我说话”（28.00%），“总是打断我”（24.69%），“总把我当小孩”（18.66%）。

而那些缺乏亲子沟通方法技巧的家长们觉得，主要原因是“找不到好的沟通方法”（28.51%），“孩子不愿对家长说心里话”（12.25%）。

“造成亲子沟通困难的以上原因，均可以通过家庭教育指导进行调整和改善。美国心理学家用了三年时间对两万名未成年人的调查表明，能常将日常生活中的事向父母倾诉的人，出现吸毒、酗酒或学业成绩欠佳等现象的可能性较小。由此说明，小学生家庭中亲子沟通的方式和效果十分重要。”《调查》分析道。

2.半数家长仅以“学习”为亲子沟通的主要内容

《调查》显示，当问及学生“关于你的话题，父母聊得最多的是什么”时，几乎半数的学生都选择“我的学习”。

对于这个“第一要务”，子女又有什么感受呢？

《调查》表明，6.35%的小学生明确表示“别老跟我提学习的事”，还有近四成小学生的愿望是“爸爸妈妈抽时间听我说说心里话”。

3.家庭教育经济投入与小学生学业水平无明显相关性

本次有关“家庭教育支出”的调查发现，近三成小学生家庭教育消费支出负担过重，逾五成家庭仅“刚好能承受”教育支出压力。如此投入能否提高小学生的学业成绩？

《调查》表明，家庭教育经济投入与小学生学业水平无明显相关性。“通过对不同家庭教育支出水平与学业成绩的比较发现，在子女学业优秀的小学生家庭中，教育支出占家庭总收入5%以下的家庭比例为13.16%，占5%~10%的为31.27%，占10%~20%的为28.95%，占20%~30%的为14.92%，占30%以上的为11.70%。没有表现出家庭对小学生的经济投入越高，其学业成绩就能相应提高的情况。”

4.额外兴趣班对学习成绩提高效果不理想

大跌眼镜的是，令家长趋之若鹜的兴趣班，对小学生学业支持的效果并不理想。“学业水平优秀的学生中，有63.82%的参加了兴趣班；学业水平较差的学生中，更有高达93.95%都参加了兴趣班，两者相差30.13个百分点。”

《调查》还显示，额外作业时间与小学生学业水平之间同样没有直接关系，更多的作业时间并不一定带来更好的学习成绩。“在有额外作业的被调查者中，有79.08%的学业水平优秀的小学生和91.79%的学业水平较差的小学生每日都会有额外的作业，且两者相差12.71个百分点。”

家教微心理

教育孩子要三分教七分等

1.不要把孩子的特点当缺点。在孩子成长的过程中，孩子的许多表现只是成长中的特点而不是缺点，例如男孩的言语发育能力

在网上看到一个妈妈的求助，他的儿子两岁半了，说话还不是很流畅，妈妈非常焦虑。

对于网上和书本上关于孩子成长标准的知识，父母们可以作为参考，但不宜简单地对号入座。孩子的教育应该是三分教七分等，每个孩子都是独特的，都会拥有自己成长中的特点，父母的焦虑状态不仅对孩子的成长毫无益处，而且会引起孩子的负面情绪，加重孩子的心理负担。这里给父母几点建议：

比女孩要慢，5岁的男孩言语能力只相当于3岁半的女孩。

2.对孩子的要求要适当。所谓三分教七分等是指父母要尊重孩子的自身特点和成长规律，避免将过多过快的意愿强加于孩子身上，而应该多给孩子成长的时间和空间，给孩子自我尝试和自我体验的机会。

3.避免孩子的童年恐慌。父母对孩子要有耐心，过多地流露对孩子成长现状的不满和焦虑，会引起孩子的童年恐慌。孩子面对于来自父母巨大的压力，不能够理解和承受，而产生的强烈的持久的焦虑心态，这就有可能造成孩子自卑、软弱等负面性格。

孩子上学前定下五个规矩

无规矩不成方圆，6岁前的小孩子正处于发育期，如果没有爸爸妈妈制定的规矩来约束他，孩子容易为所欲为，更不懂得判断自己言行是好是坏，这样的孩子长大后将会变成一个不遵守规则的人，对于孩子的人际关系也将有非常大的影响。

规矩一：粗野、粗俗的行为不能有

这样的规矩能帮助孩子调整自己的情绪，学会如何对待自己想要的东西，如何处理自己的情绪，如何处理已经发生了的情绪等。等他长大后，他也会用这套模式去对待周围的人，变得更加理性、为他人着想。

规矩二：谁先拿到谁先使用，后来者必须等待

这样的规则可以避免他养成自私的毛病，让他懂得当别人先拿到东西的时候，必须学会等待，并形成一个平等的交往模式。

规矩三：从哪里拿的东西放回哪里

长大后，无论孩子到了什么环境，他都能养成“归位”的好习惯，生活也会更加整洁。

规矩四：不可以打扰别人

这样的规矩能让孩子学会尊重他人，让他懂得当别人在忙的时候不应该去打扰，而且孩子在这个过程中学会了换位思考，也会变得更加善解人意，这样更容易交到很多好朋友呢！

规矩五：做错事要道歉，并且有权利要求他人道歉

这样的规矩能让孩子学会礼貌待人，诚实地面对，并且有勇气主动承认错误。在这个过程中，孩子也学会了反省自己，也开始懂得维护自己的权利。

这段时间，爸爸妈妈可以减少一点对孩子的溺爱，给他们立下严格一点的规矩，并跟着孩子一起认真遵守。

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Ⅲ 户型好坏怎么判断大数据教你给户型打分

户型 好坏 怎么判断？什么样的户型算是好户型？可能一百个人会给你一百个解释，但是 大数据 时代，你总该学会一种简便的方法来判断你的 户型好坏 ，比如 户型打分 ，就是这样一个你需要的判断方法。

人们购买商品房大多会考虑以下这些问题：

1.面积是否够住？间隔是否适合？景观好不好？

2.是否方便大人上班、小孩子、主妇买菜？是否需要邻近有亲人照顾？

3.喜欢哪一种环境、哪一类房子（郊区 住宅 、闹中取静、热闹方便）？

4.预算支出多少？付款办法如何？

除了上述的条件外，还应从室内设计的角度去考虑问题：各生活区的分布是否妥当？间隔是否合理、适用？固定设备是否完善？这样您就会挑选到更好的房。也就是说 购房 前您先给房子打分，才能买得值。

各项目分数如下：

1.入门口没有“多余走廊”，全屋没有“瓶颈通道”和“危险通道”。10分

2.客、饭厅只有两或三个门口。10分

3.客、饭厅都有窗。10分

4.间隔大小比例合适。10分

5.室内的设备和用料良好。10分

6. 厨房 依流程布置。10分

7.灶台近窗。10分

8. 空调 机有固定预留位。10分

9.建筑物室内空间计划合理。10分

如果超过60分，那么这楼已算不错，可以考虑是否购买了。

中小型单元房面积较小，如有“多余走廊”地方就不够使用了。如入门口有一段短短的走廊，一般有2米长，1米宽，这在中小单元已占有很大比例。这部分因是通道很难作其他用，只好放鞋柜或挂画，使小单元变得更为狭小。好是一进门就是客厅，通道在客、饭厅之间穿过，房子就实用多了。

合理解决“瓶颈通道”

如果楼房（单元）的间隔将大门、厕门、厨门及厅入口等集中在一个狭窄的地区，就形成所谓“瓶颈通道”，家庭人口多或常有客人来的家庭要充分注意这一点。危险通道是指由于门位的关系，你在厕所或厨房出入的时候，容易被突然打开的另一扇门撞倒，这时可利用室内设计的方法加以 改善 。如在厕所门上开一个透光而不透明的小窗户等。

中小型单元的客、饭厅有两三个门为理想，这样可以使客、饭厅之间有一条简单直接的通道，而四边有足够的墙边位置摆放家具。如果客、饭厅的门超过三个，因为门口就是通道，通道便会占去较多的地方，而可供摆放家具的位置就相对减少了。这样的厅实际上只能作为通道，利用率很低，在房价居高不下的今天，等于花费每平方米几千元的高价买了十几平方米无用的面积。

房间设置“间隔合理”

客、饭厅都有窗，一般可得到较好的通风、日照和景观。客、饭厅四面被房包围，如果大门和房门关上，则客、饭厅的通风、日照、景观都不好。虽说每个人生活方式不同，喜爱各异，同一面积的房间甲觉得挤迫，而乙会觉得宽敞，但同一时代、同一地区、同一生活习惯、同一社会潮流的人们当中，总有许多共识：何为挤迫？何为宽敞？大家亦会有一些起码标准。所以各生活区（客厅、饭厅、主房、厨房、浴厕等）究竟有多大？可以放什么尺寸的家具设备？各人心理都有一个大致尺度，应大则大，应小则小，这便是所谓的“间隔合理”。

一般说来，如果适当尺寸的家具都可以放在适合位置，就可以算是间隔合适了。而有些睡房大过客厅或睡房过小，则属于间隔不当了。

厨房按流程布置

我们把工作的次序称为流程，厨房的工作程序是：在 冰箱 取出食品，整理、洗净、切好、煮熟，然后放到台面上。简单来说明：取——整——洗——切——煮——放，厨房是按此流程布置的。家庭主妇只要按此顺序做下去，就可以轻易完成全部厨房工作。否则主妇就会在厨房里走来走去，感觉疲劳。

新建商品房的厨房一般很大（6-9平方米），所以这些厨柜摆放有L型、U型、中途岛等形式，好是冰箱、炉灶、水池成动线，三边加起来不要小于2.1米，不要超过6.4米。

要将一个不依流程布置的厨房加以改造，牵涉到上下水、燃气、电气系统及墙 地砖 问题，费用不少，所以 买房 时，依流程布置的厨房是值得重视的。

此外，灶台是否窗户，空调机有没有预留位置，以及建筑物室内空间的合理性是否令您满意等，都是直观的打分标准。

参考标准

根据A级住宅评定的标准，各部分指标如下：

从现代室内设计和面积分配来看， 起居室 面积应在20至35平方米之间，设置上应入户门；主 卧室 面积在15至25平方米之间为宜，位置应较深入，保证居住的私密性，此外，次卧室的面积在10至15平方米，厨房在8至12平方米， 卫生间 4至10平方米，阳台在4至6平方米之间。

起居厅：应该宽敞、明亮、通风、有较好的朝向和视野，采光口和地面面积之比不应小于1/7。由于起居厅兼交通厅，所以在厅中的门应尽可能减少，留出足够摆放家具的稳定空间。厅宜做成长方形，其宽度不应小于3.3米，深宽比不宜大于2。若入门为起居厅时，宜在入口处设一过渡空间，以增加户内的私密性和满足使用功能的需要。

卧室：主卧室好有好的朝向，宽度不宜小于3米，面积大于12平方米。大面积户型的主卧室应带一个专用卫生间。如户内仅设一个卫生间，那么卫生间应放在主卧室。次卧室的面积宜大于10平方米。

餐厅：和起居厅空间宜相对独立，既有关系又有分隔。餐厅如独立设计，好做成明餐厅，净宽度不宜小于2.4米。

厨房：应与餐厅密切联系，直接对外采光通风。净宽度不应小于1.5米。 厨具 按洗、切、烧的顺序合理布置。厨房宜带一服务阳台。

卫生间：带 浴缸 的卫生间净宽度不得小于1.6米，如为淋浴则净宽度不得小于1.2米。对着起居室的卫生间应设前室，将洗衣机放在前室内。卫生间的大小应与整幢户型的面积标准相一致。

阳台：为了保证起居厅有良好的视野和采光，阳台栏杆高1.1米，但其实体的栏板应降至850至900毫米（上加横栏杆），或将封阳台的围护结构做成全透明或部分透明。起居厅也可做成 落地窗 ，外加透空栏杆。

储藏间：可不对外采光通风。

Ⅳ 大数据工程师教你高效学习Linux

作为大数据工程师，黑窗口才是最主要的，Linux是开发人员使用的基础操作系统，使用的一些大数据软件都是Linux的，所以进行Linux的学习非常必要，今天就交给大家如何高效学习Linux，主要从以下方面入手：

1、学习Linux的基本命令
基本命令包括软件的安装、解压及操作，命令的查询等等。
2、学会编写Shell脚本
其实命令并不是要自己去一行一行敲的，作为一个大数据工程师，效率是至关重要的，所以能用电脑进行操作的，尽量不要自己动手，所以脚本的编写很重要，不仅是一个程序员应该有的素养，而且能够解放我们的双手。
虽然Linux的学习仅仅是从这两方面入手，但是如果你不认真去学，不能够引起足够的重视，那么像成为大数据工程师就是一句空谈，就从现在开始，加油吧。

Ⅳ 什么是大数据

大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。这些数据集合通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。

大数据通常具有以下特点：

数据量巨大：大数据集合的大小通常超过传统数据处理工具所能处理的范围，可能达到数十TB、数百TB或甚至更大。

数据类型多样：大数据集合中的数据类型通常包括结构化数据、半结构皮迟化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。

处理速度快：大数据集合的处理速度需要在实时或接近实时的时孙握基间内完成，这需要高效的数据处理和分析技术。

数据来源广泛：大数据集合的数据来源包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等多种渠道，数据形态也是多样的。大数据的处理和分析需要使用大数据技术，包括分布式存储、分布式计算、机器学习、数据挖掘等技术。大数据可以用于各种领域，如金融、医疗、电商、物流等，为企业提供了更精准的决策和更高效的业务流程。

想要系则谨统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校获取资料好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学校学生课堂实录

Ⅵ 大数据分析工程师教你，如何进行数据分析

【导读】作为大数据分析工程师，数据的分析属于日常工作的范畴，从数据的采集，到数据的导入，再到数据的集中处理，最后得出数据分析的结构，都需要进行数据的处理和筛选，那么数据分析的方法有哪些呢?下面我们就来具体看看吧。

1、数据库自主进行数据处理
通过SQL语句来表达，过滤掉一些无用的数据信息，这样会大大提高数据处理的效率，所以SQL语句的学习必不可少。
2、用BI商业智能工具分析
它能实现大数据量的计算和可视化的前端展示，会抽取相关数据字段，ETL过滤清洗完之后，生成Excel表格文件。
要想使用以上的两种方法进行数据处理，就要学习SQL语句和FineBI 商业智能工具，这样会是数据处理效率大大提升，并且能处理复杂的数据。