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

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

大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業(yè)均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規(guī)律。

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

大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構，依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到云技術。 ?

大數據的應用。大數據可應用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業(yè)的例子，比如在奶?；驅用鎸ふ遗c產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數據量龐大，這就需要采用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。 ?

大數據的意義和前景?？偟膩碚f，大數據是對大量、動態(tài)、能持續(xù)的數據，通過運用新系統(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，面對龐大的數據，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，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。 ?

? ?

如何利用大數據做行業(yè)分析 ?

進行大數據分析，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行分支拓展。 ?

對市場/行業(yè)進行大數據收集，分析：比如說，數據收集的方向，可以從大方向以及小方向進行，大的方向可以從政治，經濟，社會，技術這幾個入手，小方向可以從產品分析。 ?

對于用戶的調查，可以開展用戶畫像，數據內容包括：身份，行為，居住，交際圈等，往小了分，還有可以分為年齡，性別，學歷，消費情況，興趣愛好，在哪些圈子等等.... ?

對產品進行數據分析，可以從人群——市場——渠道——產品，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品的使用情況。 ?

要進行大數據分析，光有上面還是不夠的，還需要進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。 ?

? ?

什么是大數據 ?

大數據,或稱巨量數據、海量數據;是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合,是基于云計算的數據處理與應用模式,通過數據的集成共享,交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。 ?

僅以互聯網為例,一天之中,互聯網產生的全部內容可以刻滿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200萬個,相當于《時代》雜志770年的文字數量。 ?

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

大數據的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業(yè)提供數據驗證和數據篩選業(yè)務。

?

數學家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，作為一名數學家，他認為自己應該像一名數學家那樣使用交友數據。 ?

McKinlay利用自己的天賦，創(chuàng)建了一個自制的機器人程序，可利用假冒的OkCupid賬號從網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)的改進型K-Modes算法將這些女網友分成7個在系統(tǒng)上存在差異的集群。通過建立數學模型計算的方式優(yōu)化出兩組女性，然后進行約會，在約會第88個女網友時，他找到了自己的真愛。 ?

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

我認為，在當今社會，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“點子”、“好主意”的傳統(tǒng)做法已經難以應對市場的激烈競爭，企業(yè)需要從那些來自于現場、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，駕馭大數據是企業(yè)駕馭未來的必經之路。 ?

? ?

如何分析客戶數據 ?

對客戶進行多維度地分析，以用戶的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，把所有的團購信息進行篩選，這樣可以簡單地把EDM的相關性大幅提高，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的，可能有一些興趣的商品。 ?

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

對購買過商品客戶的購買記錄，以及點擊過的商品記錄進行分析，對團購的折扣比例，商品原價，折扣金額，團購時間長短，能否退款，是否單人使用，風格等等分別打分、統(tǒng)計、歸類，以對客戶的可能興趣點進行“預測”，這是一個相對高級、相對復雜的過程，但是運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。 ?