如何利用大数据

1. 如何利用大数据

大数据。这是一个术语，已在最近几个月自由抛圆。它是指数据集是如此之大，他们变得尴尬。面对它，不引人注意，但是，如果正确使用这些数据的价值是首屈一指的，这句话可能让大数据。本文将探讨大数据的影响，将有世界各地的营销（或有）。
什么是大数据？
正如我前面提到的，大数据是一个术语，指数据集（或数据集），是尴尬的工作，由于其规模，复杂性或增长率。对于一个数据集被视为“大”，它通常具有超过50TB大小，虽然在一些复杂的情况下，大小已经上升到多个PB。为了把一个PB的角度来看，相当于100万GB。
最近一个时期，有些大数据已成为一个时髦的词语。这样做的原因是，这是一个新的概念或一种新近发现的资源，但是，这仅仅是最近的技术发展远远不够，让我们在一个智能的，有见地的方式处理数据。
现在我们可以处理，虽然数据的分析和解释，它可以被用在许多方面，在许多不同的行业中。
大数据规模
大数据是如此不同， - 取决于数据集 - 它可以有或多或少是一个无限量的用途。这部分是因为我们生活在这样大大数据填充世界。
现代社会化媒体平台完全说明了这一点。知名的微博客网站Twitter时钟高达约12万亿字节的数据，每天，当你认为这完全来自140个字符的“推特”的土堆，它确实是显着的。然后，这些数据的解释和分析，形成产品的情感分析的基础上最终产品的改进。
他们处理甚至在Facebook更大的数据集。Facebook的超过500TB的数据，每天收集。此数据包括状态更新，喜好，上传的相片和所有其他的相互作用。
以较大的比例，据估计，90％，在世界上的数据已被收集在过去2年。这意味着有更多的数据，期间在2010年和2012年之间，比1000年之前。
因此，毫无争议的数据存在，但一旦你拥有它，你能做些什么呢？
使用大数据
不出所料，它是大企业在商业世界。在世界商业智能，数据通常可以被分为两组。第一组是交易数据。事务的数据是收集周围的事件，如网上购物，用户行程和物流。第二组是互动的数据。互动数据是收集周围人之间的相互作用。想想社交媒体配置文件，视频和照片。社交媒体上面的例子是一个完美的例子互动数据。
在Facebook的基础设施 - 副总裁杰伊·帕瑞克 - （相对）有句名言：“如果你不利用大数据，那么你不会有大的数据，你只是有一堆的数据。” 那么，什么可以被用于？
大数据正在成为一个大的方式，使企业能够超越竞争对手。案例研究表明，它可以用来增加市场份额，提高营业利润率，增加资本投资回报。
它可以被用来改善产品或服务，以及。公司可以分析一个产品如何被使用，谁使用它，他们认为，他们会改变什么。
也许最骇人的是，大数据可以用来了解你。你喜欢什么，不喜欢，你去过的地方更多。所有这一切都可以被用于目标广告和推销产品。以及消费者的信息是值得很多钱，如果出售，可以卖到几十万英镑身价不菲。为什么你认为Facebook是免费的吗？
这真的只是冰山一角，有这么多这是可能的。
更方便
大数据的独家资源的大企业大集的数据和近乎无限的计算资源。现在，情况并非如此，现在中小型企业和规模较小的组织可以利用大数据由于云计算。现在是大数据分析作为一种服务，这使得它更容易获得群众不再有如此大的初期资本支出。
这个水平的小型和大型企业之间的公平竞争，因为现在在一定程度上，如果你的数据，你可以使用它。

2. 如何利用大数据

大数据包含几个方面的内涵吧
    1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
    2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
    3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
    4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。

3. 如何善于利用大数据?

1、获取全网用户数据
仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。还要互联网数据统合，才能准确掌握用户站内站外的全方位的行为，使得数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。
2、让数据看的懂
采集来的原始数据难以读懂，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”转变为看得懂的信息。
3、分析用户特征及偏好
将第方标签与第三方那个标签相结合，按不同的评估唯独和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户化成不同属性的用户族群，对用户的静态信息、动态信心、实时信息分别描述，形成网站用户分群画像系统。
4、制定渠道和创意策略
根据目标群体的特征和分析结果，在计划实施前，对投放策略进行评估和优化。如宣和更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更好的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提升用户人群的转化率。
关于如何善于利用大数据，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

4. 如何运用大数据

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法

 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计 
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
 
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language 
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：  
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类 
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity 
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and 
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
 
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户 
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这 
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
 
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
 
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

5. 如何充分利用好大数据？

就目前而言，几乎所有行业：医疗保健，制造业，金融业，零售业都在发生数字变化，而且这个名单还在继续。如果用好大数据可以预测好未来的发展，那么大家知道不知道如何充分的利用好大数据呢？这就需要建构一个新的结构，以及做好协作工作。 

 
现在人工智能是很普及的，机器人亦是如此，在不久的将来，随着销售和客户服务的自动化，未来的发展重心将更高的价值放在人与人之间的互动上，当然，人们还会保持对提出服务的期望。这样才能够让自己的需求得到充分的满足。如果利用分析的强大功能去进行大数据分析，那么企业将能够对这些海量数据进行分析并分类，机器就会以惊人的速度从中学习。这样就能够获得极佳的发展方向。从而推动科技的发展。 

 
 

 
用好大数据必须建构一个新结构 
大数据的分析需要一个新的结构，虽然公司将拥有了比以往更多的数据，但是要想进行大数据的分析，就需要重新考虑企业的结构，现如今，随着公司适应技术不断变化，转型的速度将推动现代企业模式的发展。企业必须开始以反向思维的方式运转，不能够继续使用新的企业结构。  
当然，企业还应该培养分析文化，这是最重要的一件事情，企业培养分析文化就需要舍弃传统的决策层次结构。这句是要求企业中的每个人都能够做出基于事实的决策的能力。如果询问一线员工，包括销售人员和生产车间员工，他们使用哪些数据做出决策。通过这些问题才能够让未来的发展路线变得更加通透。 
对于那些扁平化企业结构并消除决策障碍的公司将变得更加敏捷，因此使得这类公司更具有竞争力。我们需要全面拆除企业结构中的某些局部结构，这种转变能够使企业运作发生了巨大变化。使得企业有一个比较民主的氛围。 

 
大数据的适应需要做好协作工作 
传统的层次是公司的常态，但是并不是公司必须改变的唯一方面。对于扁平化的企业结构需要合作水平必须提高，必须培养共享协作的文化。这样才能够让公司更具有凝聚力。企业还应选择具有多学科背景的管理工作人员，并要求他们查看不相关的业务并借鉴想法。这将有助于鼓励合作并吸收新的和创新的想法。   
要想发展这种文化的作用，需要确定如何平衡个人贡献与团队合作。如果每个团队成员没有平等的贡献，那么过于紧密地合作可能会导致个人的灵感流失。就个人而言，专业人士需要在个人安静的时间来完成工作。考虑到这些要素，理想的企业模式将能够加快决策速度，减少层级的监督，并产生一种重视个人贡献的协作工作环境。这样才能够让人们更加团结。 
看完上述的内容，想必大家已经知道了如何充分利用好大数据了吧，大数据的使用需要建构一个新结构和做好协作工作，这样才能够充分使用大数据，才能够对未来做好精准预测。

6. 教你如何利用大数据，为自己所用

一、用网络的大数据工具进行目标产品销售数据预测，并根据调查数据，进行市场预测和一定的销售渠道建议：
  
 （一）、场景假设：你上班以后，老板某天问你，公司新款的打底裤（或者目前你感兴趣的某个产品），应该如何在网络上销售，你作为大学毕业的知识分子，如何回答呢？因为你没有经验，那你就应该靠网络工具，通过数据来证明你的想法，你想要做的某个产品能不能开展网络销售。
  
 （1）创建并保持技术优势和时尚品味的企业网站，作为吸引用户的主阵地之一
  
 a. 以消费者为中心建设企业网站，蓝帷幕应围绕消费者关心的问题进行设计，相关内容及时更新，保证消费者快速、便捷查询；
  
 b. 确保与消费者交流的管道畅通，回馈要及时；
  
 c. 面向消费者，积极报道一切可以吸引消费者注意的企业新闻，宣传企业的文化内涵，突出企业员工的整体素质和道德修养，让消费者相信，本企业值得信赖；
  
 d. 设置专门的网站管理人员，以便更专业的应对各种问题
  
 （2）SEM、博客营销、人际社区营销等营销方式对产品进行大数据的推广
  
 B2B平台可以迅速把产品发布到互联网，并快速获得许多行业市场内的客户询盘；
  
 搜索引擎时至今日已经成为网民上网寻找信息的必经之路，可以很好的增加网民对产品的了解度，扩大对产品的认知范围以及销售范围
  
 （3）B2B平台、淘宝、京东等店铺、新媒体（微信）以及等的推广和传播
  
 在目标人群发布话题、文章吸引注意、进行互动
  
 （二）、女性油性肌肤，各品牌粉底液的比较
  
 1、油性肌肤中，选择了雅诗兰黛粉底液、迪奥粉底液、纪梵希粉底液、阿玛尼粉底液进行比较
  
 通过百度指数对以上四款粉底液进行了大数据调查。
  
 通过以下图片，可以看出，近一个月以来雅诗兰黛和阿玛尼的粉底液搜索次数较多，且对雅诗兰黛粉底液的需求是最大的；
  
 在沿海、中部发达地区，对粉底液的需求更多以及分布更为密集；
  
 对粉底液的需求20-29岁最多，女性占了绝大部分。

7. 我们如何利用大数据？

你好 
大数据的适应需要做好协作工作 
传统的层次是公司的常态，但是并不是公司必须改变的唯一方面。对于扁平化的企业结构需要合作水平必须提高，必须培养共享协作的文化。这样才能够让公司更具有凝聚力。企业还应选择具有多学科背景的管理工作人员，并要求他们查看不相关的业务并借鉴想法。这将有助于鼓励合作并吸收新的和创新的想法。   
要想发展这种文化的作用，需要确定如何平衡个人贡献与团队合作。如果每个团队成员没有平等的贡献，那么过于紧密地合作可能会导致个人的灵感流失。就个人而言，专业人士需要在个人安静的时间来完成工作。考虑到这些要素，理想的企业模式将能够加快决策速度，减少层级的监督，并产生一种重视个人贡献的协作工作环境。这样才能够让人们更加团结。

8. 如何运用大数据？

1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样...
2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本...
3.预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,