大數(shù)據(jù)里面包含很多如大數(shù)據(jù)時(shí)代、大數(shù)據(jù)概念、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)營(yíng)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(shí)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(yíng)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(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價(jià)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(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)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(jì)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(shí)代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問題，只是面對(duì)如此眾多的數(shù)據(jù)，我們?cè)鯓硬拍苷业狡鋬?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(cè)，或者用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)，依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲(chǔ)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(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)本專業(yè)的例子，比如在奶?；?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(duì)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(duì)，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(duì)大量、動(dòng)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(jià)值的東西。以前，面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會(huì)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(cuò)誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，一切真相將會(huì)展現(xiàn)在我么面前。 ?

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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(gè)行業(yè)都不一定相同，但是基本思路都是一樣的，分析的對(duì)象有：市場(chǎng)，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(duì)市場(chǎng)/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(huì)，技術(shù)這幾個(gè)入手，小方向可以從產(chǎn)品分析。 ?

對(duì)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(duì)產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以從人群——市場(chǎng)——渠道——產(chǎn)品，這四個(gè)輪回，通過人群，可以得到市場(chǎng)，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(gè)營(yíng)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(gè)最終的成本收益，投資回報(bào)率等。 ?

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

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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(jì)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(shí)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?jī)?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(gè),相當(dāng)于《時(shí)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(jí)別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級(jí)別。國(guó)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(gè)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(yíng)銷是指通過大數(shù)據(jù)獲取對(duì)象的喜好，行為偏好，對(duì)不同對(duì)象進(jìn)行不同營(yíng)銷。大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷的核心可以概括為幾大關(guān)鍵詞：用戶、需求、識(shí)別、體驗(yàn)客戶營(yíng)銷、客戶管理的公司經(jīng)營(yíng)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(yàn)證，精準(zhǔn)營(yíng)銷等數(shù)據(jù)級(jí)服務(wù)。簡(jiǎn)單說就是為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)篩選業(yè)務(wù)。

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數(shù)學(xué)家Chris McKinlay是美國(guó)加州*洛杉磯分校在讀PhD，在多次相親后，對(duì)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(gè)自制的機(jī)器人程序，可利用假冒的OkCupid賬號(hào)從網(wǎng)站上搜集女性大量信息。McKinlay花了三周時(shí)間從美國(guó)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(gè)在系統(tǒng)上存在差異的集群。通過建立數(shù)學(xué)模型計(jì)算的方式優(yōu)化出兩組女性，然后進(jìn)行約會(huì)，在約會(huì)第88個(gè)女網(wǎng)友時(shí)，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(xiǎn)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(huì)，企業(yè)直面社會(huì)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(duì)市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)需要從那些來自于現(xiàn)場(chǎng)、來源于客戶、來源于多個(gè)時(shí)空的全方位的立體信息中找到利潤(rùn)的寶藏，才能獲得持續(xù)增長(zhǎng)的動(dòng)力，從這個(gè)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。 ?

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如何分析客戶數(shù)據(jù) ?

對(duì)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(jiǎn)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(chǎng)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(duì)客戶過去是否有點(diǎn)擊，是否有購買，購買的產(chǎn)品價(jià)值，購買的頻率，最近一次什么時(shí)候購買等屬性進(jìn)行量化，產(chǎn)生客戶價(jià)值的評(píng)分，把客戶分出價(jià)值的高低，對(duì)推薦的接受難易程度作出評(píng)估，依據(jù)這些評(píng)分來決定多頻繁對(duì)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(duì)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(duì)團(tuán)購的折扣比例，商品原價(jià)，折扣金額，團(tuán)購時(shí)間長(zhǎng)短，能否退款，是否單人使用，風(fēng)格等等分別打分、統(tǒng)計(jì)、歸類，以對(duì)客戶的可能興趣點(diǎn)進(jìn)行“預(yù)測(cè)”，這是一個(gè)相對(duì)高級(jí)、相對(duì)復(fù)雜的過程，但是運(yùn)用得好的話會(huì)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(gè)“不喜歡”的按鈕，收集客戶不喜歡的東西對(duì)個(gè)性化推薦來說具有幾乎和喜歡的商品一樣重要的價(jià)值，假設(shè)一個(gè)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(gè)99元日餐雙人套餐給你透露的信息還要多。 ?