大數(shù)據(jù)里面包含很多如大數(shù)據(jù)時代、大數(shù)據(jù)概念、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)營銷與開發(fā)到底是什么意思呢?所謂大數(shù)據(jù),那到底什么是大數(shù)據(jù),他的來源在哪里,定義究竟是什么呢?下面小編為您詳細(xì)解答,一起來看看吧。以下是小編為你整理的從零開始學(xué)大數(shù)據(jù) ?

大數(shù)據(jù)的定義。大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 ?

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、 要求實時性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的采集?？茖W(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動著大數(shù)據(jù)時代的來臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問題，只是面對如此眾多的數(shù)據(jù)，我們怎樣才能找到其內(nèi)在規(guī)律。 ?

大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)，依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。 ?

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實現(xiàn)資訊的有效利用。舉個本專業(yè)的例子，比如在奶牛基因?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。 ?

大數(shù)據(jù)的意義和前景?？偟膩碚f，大數(shù)據(jù)是對大量、動態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過運(yùn)用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質(zhì)，從而在科學(xué)工作中得到錯誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時代的來臨，一切真相將會展現(xiàn)在我么面前。 ?

? ?

如何利用大數(shù)據(jù)做行業(yè)分析 ?

進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，雖說各個行業(yè)都不一定相同，但是基本思路都是一樣的，分析的對象有：市場，用戶，渠道，效果，這幾大類，如果有條件還可以進(jìn)行分支拓展。 ?

對市場/行業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)收集，分析：比如說，數(shù)據(jù)收集的方向，可以從大方向以及小方向進(jìn)行，大的方向可以從政治，經(jīng)濟(jì)，社會，技術(shù)這幾個入手，小方向可以從產(chǎn)品分析。 ?

對于用戶的調(diào)查，可以開展用戶畫像，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括：身份，行為，居住，交際圈等，往小了分，還有可以分為年齡，性別，學(xué)歷，消費(fèi)情況，興趣愛好，在哪些圈子等等.... ?

對產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以從人群——市場——渠道——產(chǎn)品，這四個輪回，通過人群，可以得到市場，通過渠道可以得到人群，通過人群又可以得到產(chǎn)品的使用情況。 ?

要進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，光有上面還是不夠的，還需要進(jìn)行一個營銷效果的分析，分析的方向，包括用戶的行為，渠道的流量變化，以及一個最終的成本收益，投資回報率等。 ?

根據(jù)對營銷效果的分析，從而可以分析出不同渠道的一個流量以及收益情況，從中就可以篩選出渠道的優(yōu)勢以及劣勢，再集中匯集跟分析報告，這樣就可以定出方案了。 ?

? ?

什么是大數(shù)據(jù) ?

大數(shù)據(jù),或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù);是由數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型眾多數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合,是基于云計算的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用模式,通過數(shù)據(jù)的集成共享,交叉復(fù)用形成的智力資源和知識服務(wù)能力。 ?

僅以互聯(lián)網(wǎng)為例,一天之中,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部內(nèi)容可以刻滿1.68億張DVD，發(fā)出的郵件有2940億封之多。發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬個,相當(dāng)于《時代》雜志770年的文字?jǐn)?shù)量。 ?

截止到2012年,數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的研究結(jié)果表明,2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量高達(dá)1.82ZB,相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。而到2012年為止,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB,全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱,整個人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中,有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。而到了2020年,全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍。 ?

大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷是指通過大數(shù)據(jù)獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進(jìn)行不同營銷。大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷的核心可以概括為幾大關(guān)鍵詞：用戶、需求、識別、體驗客戶營銷、客戶管理的公司經(jīng)營理念，通過龐大的消費(fèi)數(shù)據(jù)資源，為客戶提供數(shù)據(jù)驗證，精準(zhǔn)營銷等數(shù)據(jù)級服務(wù)。簡單說就是為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驗證和數(shù)據(jù)篩選業(yè)務(wù)。

?

數(shù)學(xué)家Chris McKinlay是美國加州*洛杉磯分校在讀PhD，在多次相親后，對于找到另一半的事情毫無起色，作為一名數(shù)學(xué)家，他認(rèn)為自己應(yīng)該像一名數(shù)學(xué)家那樣使用交友數(shù)據(jù)。 ?

McKinlay利用自己的天賦，創(chuàng)建了一個自制的機(jī)器人程序，可利用假冒的OkCupid賬號從網(wǎng)站上搜集女性大量信息。McKinlay花了三周時間從美國2萬女性收集到6萬問題和答案，之后利用自己研發(fā)的改進(jìn)型K-Modes算法將這些女網(wǎng)友分成7個在系統(tǒng)上存在差異的集群。通過建立數(shù)學(xué)模型計算的方式優(yōu)化出兩組女性，然后進(jìn)行約會，在約會第88個女網(wǎng)友時，他找到了自己的真愛。 ?

醫(yī)生根據(jù)病人的基本資料、診斷結(jié)果、處方、醫(yī)療保險等數(shù)據(jù)，將這些不醫(yī)療與大數(shù)據(jù)：同數(shù)據(jù)綜合起來，通過大數(shù)據(jù)決策處理軟件，醫(yī)生將為病人選擇*的醫(yī)療護(hù)理解決方案。 ?

我認(rèn)為，在當(dāng)今社會，企業(yè)直面社會的劇烈變化，在管理工作中依賴小規(guī)模的“點(diǎn)子”、“好主意”的傳統(tǒng)做法已經(jīng)難以應(yīng)對市場的激烈競爭，企業(yè)需要從那些來自于現(xiàn)場、來源于客戶、來源于多個時空的全方位的立體信息中找到利潤的寶藏，才能獲得持續(xù)增長的動力，從這個意義上看，駕馭大數(shù)據(jù)是企業(yè)駕馭未來的必經(jīng)之路。 ?

? ?

如何分析客戶數(shù)據(jù) ?

對客戶進(jìn)行多維度地分析，以用戶的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，把所有的團(tuán)購信息進(jìn)行篩選，這樣可以簡單地把EDM的相關(guān)性大幅提高，起碼用戶收到的郵件是基本在住宅、工作場所附近，和自己的普通屬性相關(guān)的，可能有一些興趣的商品。 ?

對客戶過去是否有點(diǎn)擊，是否有購買，購買的產(chǎn)品價值，購買的頻率，最近一次什么時候購買等屬性進(jìn)行量化，產(chǎn)生客戶價值的評分，把客戶分出價值的高低，對推薦的接受難易程度作出評估，依據(jù)這些評分來決定多頻繁對該客戶進(jìn)行EDM操作，以及推薦的商品的細(xì)類，以提高反饋率。 ?

對購買過商品客戶的購買記錄，以及點(diǎn)擊過的商品記錄進(jìn)行分析，對團(tuán)購的折扣比例，商品原價，折扣金額，團(tuán)購時間長短，能否退款，是否單人使用，風(fēng)格等等分別打分、統(tǒng)計、歸類，以對客戶的可能興趣點(diǎn)進(jìn)行“預(yù)測”，這是一個相對高級、相對復(fù)雜的過程，但是運(yùn)用得好的話會收到非常良好的效果。 ?

考慮在所有推薦的商品旁邊增加一個“不喜歡”的按鈕，收集客戶不喜歡的東西對個性化推薦來說具有幾乎和喜歡的商品一樣重要的價值，假設(shè)一個客戶告訴你他不喜歡一款49元的西餐廳的雙人午餐，可能比他點(diǎn)擊甚至購買另外一個99元日餐雙人套餐給你透露的信息還要多。 ?