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. 怎样用大数据

数据显示，17%-18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。PayPal 联合创始人兼 CTO Max Levchin 认为：“受孕困难说到底是一个信息问题。大多数妇女如果能更好地掌握自己排卵周期，更好地读懂自己身体发出的各种信号。她们怀孕的几率会大很多。”于是 Levchin 想借助大数据和移动互联网来解决这个困扰夫妇的实际问题。
在近日的 D11 大会上，Levchin 展示了其打造的助孕应用Glow。通过 Glow，妇女们能够记录和跟踪与怀孕有关的各种重要身体信号，包括月经周期、晨温、上一次性行为时间、体重、心理压力，当然还有最重要的宫颈粘液稠度。具体 Glow 是如何助孕的，女生们可以参考其官网的FAQ页面。这里就不多解释了，还是有些害羞哈。Glow 目前正在等待 App Store 的审核。
怀孕是两个人的事，不孕自然男人也脱不了干系。Levchin 表示，未来还会推出记录和跟踪男性身体信号的应用。而目前，丈夫也是可以使用 Glow 来记录自己对妻子的观察数据。
录入数据之后，Glow 内置的算法能够推算出可能的受孕时间。想造人的夫妻就可以赶紧利用这个时间，而不想要拖油瓶的夫妻则最好尽量避免这个时间。另外，在预测准确率方面，Levchin 表示，随着用户的增多，Glow 的大数据技术能够提高准确率。
不只想做受孕预测，Glow 还想做一款金融工具。Levchin 表示，美国很多夫妻当遇到不孕不育问题都会寻求医疗帮助，但这笔数目不小的费用却没有纳入美国的医保体系，很多夫妻表示压力山大。对此，Glow 推出了一个 “不孕不育公积金”的概念。每对有受孕困难的夫妇可以选择每月在公积金里存 50 美元，连存 10 个月。10 个月之后，如果 Glow 都还没能帮助你受孕，你就可以拿着这笔钱去医院接受不孕不育的治疗。
希望能解决您的问题。

4. 如何运用好大数据?

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。
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。

5. 怎样用大数据

说起掘金大数据，一定绕不开政府数据。    
地方政府掌握着80%以上的数据。每隔一段时间，从中央到地方，都会发布关于大数据开放的政策。高层谈新经济，言必称大数据。   
 而在执行层面，目前地方政府大多处于观望状态。关注政务数据领域的清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示，政府数据开放并没有那么复杂，需要有地方能真正去实践和摸索，做一些事情，当下所有的人都在谈数据开放，但做实事的不多。    
韩亦舜曾建议西部一些地方政府借大数据发展的机会，率先开放数据获得先发优势，另外同步做好信息化补课。    
6月份，笔者见到一位来北京寻求合作的西部省份地理信息测绘局局长，他长期在部委工作，前些年调到地方当部门一把手，发展大数据思路清晰，不过让他苦恼的是，当地信息化水平不高，很多地方没有数据，有的数据还在纸上。    
他酝酿出台一个规定，以后所有的图都不准画在纸上，必须上网，以电子化的形式存储。当下他最想解决的问题是信息化，先收取数据，然后通过建立地方数据中心的形式，与企业合作，做地理信息垂直领域的数据开放和挖掘。    
走在前沿的贵州省，希望以发展大数据弯道超车，实现新经济的腾飞。然而从数据开放的程度来看，当地一些职能部门，所谓的公开数据还停留在提供PDF文件阶段，远非结构化的数据，按照国际数据公开标准来说，并不能算政府数据公开。    
单从数据开放来看，思路最清晰规划更具体的，还是广东、上海等发达地区。对于地方政府的大数据园区来说，发达地区好比“富二代”，一出生就含着金汤匙，但大部分地区还是“穷二代”，需要更大力度的数据挖掘与开放。由于各地在大数据方面存在差距，不同区域的数字鸿沟会继续深化。
“ 饥渴的大数据创业公司
在掘金大数据的背景下，企业早已经等不及了。    
早些年，部分企业通过各种交易手段，获得政府数据。在数据开放的背景下，部分企业还在依托不规范交易，已经有政府部门被巡视组查出了因数据交易衍生腐败。   
 一部分企业希望参与政府数据公开进程，帮助政府做数据公开。比如数据堂公司与贵阳市政府共建数据生态城市。还有一批公司，则是急速扩张，跟各地政府成立相关的合资公司。   
 当然，还有转型大数据二次创业的公司。在贵阳数博会上，笔者见到很多大数据公司，就是以前卖电脑和软件开发的IT公司，转型做大数据，业务范围无所不在，包括智慧城市、软件开发、智慧农业、医疗等。   
 除上述归类外，企业为了获取政府数据，采取各种“曲线救国”的招式。前不久，笔者熟悉的一家南方大数据创业公司，为了获取某西部城市政府部门数据，报名参加当地的创业大赛，希望通过得奖，引起当地政府重视，达成数据合作。    
这家公司的CEO在参赛间隙，拖着行李箱与当地国企联络，希望能够以合资的形式成立公司，共同挖掘当地数据。    
这位CEO还通过各种方式，找到该市分管大数据的负责人，希望能够谈成合作。他勾画的蓝图很美好：获取一个城市的数据，做成样板，然后在全国复制，迅速从0到1成为该行业的“寡头”企业。    
不过，目前还没有关于这家公司取得实质进展的消息，但这家公司寻求政府大数据开放的决心和路径，颇具有典型性。    
政府资源导向，仍是目前很多数据公司努力的方向。很多大数据公司在融资过程中，强调一定要有国有资本进入，而且坚决远离境外资本。    
从2015年国内最大的几笔大数据创业公司的融资情况来看，几乎都有国有资本进入，即便只占很小的比重。在某大数据公司融资发布会上，笔者随机问了几家投资机构选择投资这家公司的原因，答案惊人一致：有政府数据资源。    
而在一些专家和专业投资人看来，从价值投资的角度，一是真正有技术优势的公司，二是有自己数据源的公司。依托政府资源的公司，从长远来说，并没有太大的投资价值。    
乐观者认为，政府数据开放最终会走向规范化，有科技含量的公司最终会在泡沫破灭后存活下来。

6. 怎样应用大数据

身边很多IT人对于大数据的新技术、新趋势都是兴趣满满，为程序员又迎来了一场春天，投身大数据领域，锻造新技能。今天就与你共同分享三个精准应用大数据的秘诀，助力你的业绩直线上升。

秘诀一：目标要明确
一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司才有可能真正成功。在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择，也只有目标设定明确了，才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒，朝着自己定好的目标前进，才有助于公司进行持续长久的良好运作。
其实有时候，利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题，不过如果我们能够依靠分析大量的数据来得到的结果，那就不用怀疑了，你就干吧，至少方向肯定是对的。

秘诀二：要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据能否解决他们的问题。
在这一点上，建议是，一个数据是否有效，是否能帮助公司解决问题，建议询问数据小组的意见。
有时候，重要的数据可能会被忽略。比如，当为某家企业搭建交通情况模型时，大家普遍认为天气是预测交通状况的重要因素。后来研究结果却显示，影响那个地区交通状况的是当地学校的放学时间。当学生们放学时，堵车情况尤为严重。
负责人说，从一开始的假设来看，我们并没有预见到会得出这样的结论，所以，应谨慎认真对待数据，数据会真实客观地告诉你想要的答案。有时，数据能告诉你的会让你大吃一惊。
秘诀三：要避免得出错误的结论
由于人为主观因素和不相关数据的干扰，有时候得出的结论往往是错误的。
“不要让不相干的数据影响到整个结果，有相当一部分的数据并不重要，这些不相关的‘树’往往并不能代表整个‘森林’。如果使用了错误的数据，得出的结论往往也是错的。”
数据选择上的错误会影响人们解决问题的过程，也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决策。

7. 怎样用好大数据

秘诀一：目标要明确
就算一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司最终才有可能真正成功。在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择，也只有目标设定明确了，才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒，朝着自己定好的目标前进，才有助于公司进行持续长久的良好运作。
秘诀二：要区分清楚“森林”和“树”
现在，企业可以做到一些他们以往没有能力做到的事。对于很多公司来说，可供分析的数据更多，可以用来分析数据的工具和方法也比以前更先进方便。公司已经完全有能力去分析和处理他们收集到的大量数据，这对于企业来说或许是件好事，然而，有时候这些数据也会过于分散。
秘诀三：做好团队的协调
在大数据的世界里，最有价值和作用的数据往往十分稀少。要想找到真正有价值的数据，就如同大海捞针一样困难。所以，为了找到这些有价值的数据，企业内部应齐心协力通力合作，要经常保持有效的沟通和协作。
秘诀四：用机器代替人工
机器学习指计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，从而对自身功能进行改进。机器学习相比人工学习，速度更快，学习规模也更大，一个公司能通过机器学习较快地发现新的问题。
秘诀五：要谨慎对待数据
有时，企业是没有能力去获取数据的，也就没法用数据去解决问题。就算公司获得了一些数据，他们往往也不清楚这些数据最终能否解决他们的问题。

8. 该如何用好大数据

该如何用好大数据
近一两年来，大数据是一个被频繁提及的词汇。不管是近几天麻涌举行的五矿物流麻涌基地发布会上，还是在智博会配套活动中国（东莞）云计算高峰论坛上，越来越多的企业和研究者对大数据产生了非常浓厚的兴趣。越来越多的东莞企业表示想要做好大数据运营，但是，大数据要用好并不容易。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
大数据听起来似乎很高深，但其实已经渗透到人们生活的方方面面。例如一个消费者在淘宝上搜索了泳镜，接下来他在打开许多网站时都会看到游泳衣、游泳圈等相关产品的广告。这，就是当前大数据营销的一个典型应用场景。
前不久，陈国良和石钟慈两名专门研究云计算和大数据的工程院院士在东莞进行了一次大数据的知识普及讲座。
据陈国良院士介绍，2012年3月，美国总统奥巴马在一次研究计划上提出了大数据概念。“大数据”的说法由此被全球范围采用，而在此前，国内的研究者一般称其为天文数据、海量数据或者巨量数据。不管是物联网设备的传感器、科学研究还是人们的日常生活，都会产生大量的数据。而善于用好大数据技术，则可以从这些数据中挖到“黄金”。
不过，陈国良也表示，大数据的结果很有价值，但千万不能陷入大数据独裁主义，人，才是大数据的第一要素。当然，要求所有企业都具有大数据分析能力。
陈国良所说的大数据分析能力，便是大数据的组成部分。随着大数据的应用日渐广泛，影响日渐深远，大数据思维的重要性也日渐显著。
大数据思维，就是能够正确利用好大数据的思维方式。大数据并不是指任何决策都参考数据，也不是要求所有问题都足够精准，更不是花巨资打造大数据系统或平台，而是在应该让大数据出场的地方把大数据用好。
要用好大数据，首先应该采集大数据。与传统的调查问卷等搜集信息数据的方式不同，互联网时代的大数据采集是“无限的、无意识的、非结构化的”数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器中，随用随取。此外，分析数据使用了专门的数据模型。最值得一提的是，大数据可以根据营销、决策等特定问题，从数据库中调取海量数据进行挖掘以完成数据验证，甚至可以得出与常识或经验判断完全相异的结论出来。
不少业内人士表示，很多时候，大数据的价值正是体现在这样与直观判断大相径庭的地方。对此，陈国良也表示，“大数据分析结果有时候没有理论支撑甚至无法证明，不过分析仍然有效，技术仍然在发展！”陈国良还为东莞有意进行大数据挖掘的企业支招说，大数据的获取，不能依靠随机采样，也不能强求精确性，甚至分析结果也难以解释其所以然，不过能用就好，以后可以慢慢再弄清其中的科学原因。
业内人士分析说，大数据的应用领域正在逐步增加。一方面，东莞企业可以通过大数据对用户行为与特征作出分析。通过大量数据可以分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。此外，通过大数据可以支撑精准营销信息推送。让最精确的信息传递到正好匹配的客户手中。
另外，通过大数据可以让营销活动能够与用户能够产生“会心一击”的效果，这种基于海量数据的挖掘和匹配实现的精准信息，能够让企业有效地取得客户的欢心。
在陈国良眼中，云计算、物联网以及大数据是三位一体的，伴随着万物互联的趋势以及云计算逐步变得更加方便易得，价格低廉，大数据的应用场景以及应用的经济类型也都将得到进一步的加强。