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大數據分析合集(6篇)
大數據分析1
工作職責：
1、參與大數據平臺的建設維護，持續穩定支撐業(yè)務(wù)發(fā)展
2、實(shí)時(shí)/離線(xiàn)數據etl過(guò)程設計和開(kāi)發(fā)
3、多維度海量數據的分析應用
4、日志分析、實(shí)時(shí)分析、并行計算等系統設計和實(shí)現；
任職資格：
1、對數據敏感，有意愿投身大數據事業(yè)
2、具備扎實(shí)的`數學(xué)、ai知識，至少在以下某一領(lǐng)域有深入的研究：統計機器學(xué)習、視覺(jué)識別、深度學(xué)習；
3、掌握常見(jiàn)分布式計算框架和技術(shù)原理，如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等；
4、熟悉linux操作系統和shell編程，熟悉sql編程以及性能調優(yōu)；
5、精通java或者其他主流開(kāi)發(fā)語(yǔ)言；
6、熟悉分布式服務(wù)開(kāi)發(fā)，對基于docker的微服務(wù)有一定的了解；
7、性格積極樂(lè )觀(guān)、誠信，能自我驅動(dòng)，有較強的語(yǔ)言表達能力
8、1~3年工作經(jīng)驗，資深3年以上，具有電子商務(wù)、金融、智能交通行業(yè)經(jīng)驗優(yōu)先考慮
9、團隊合作無(wú)障礙，強烈的自我驅動(dòng)力和抗壓力
大數據分析2
一、總體概況
在國家信息網(wǎng)絡(luò )戰略及“互聯(lián)網(wǎng)+”戰略實(shí)施的大力推動(dòng)下，我區從政策、人才、產(chǎn)品等方面不斷加大對電子商務(wù)發(fā)展的投入力度，取得了良好效果。20xx年，區內電子商務(wù)市場(chǎng)規模實(shí)現平穩增長(cháng)，實(shí)現電商交易總額104億元，較20xx年同比增長(cháng)17 %。其中網(wǎng)絡(luò )零售額全年累計33.9億元，同比增長(cháng)15%；農產(chǎn)品銷(xiāo)售全年累計10.1億元，同比增長(cháng)5%。
二、電商成交指數分析
�。ㄒ唬╇娚探灰卓傤~。20xx年，區內全年電商成交總額達104億元，同比增長(cháng)17%，尤其是農產(chǎn)品上行增勢喜人，但總體來(lái)看，電商交易總額增速較20xx年約28%的增長(cháng)率有所放緩。究其原因：
一是政策和市場(chǎng)因素。20xx年以前，我區電商發(fā)展基礎差，電商成交額度小，隨著(zhù)國家電商綜合示范創(chuàng )建項目開(kāi)展，上下行通道全面打通，大量財力、物力、人力投身其中，尤其是“電商服務(wù)中心—站—點(diǎn)”三級服務(wù)體系的建成，以智能網(wǎng)倉和城鄉物流通道為基礎的電商物流配送體系全面運行，以區域公共品牌“山韻黔江”及產(chǎn)品品牌為支撐的網(wǎng)銷(xiāo)品牌體系初步形成，各大電商企業(yè)、電商平臺、尤其是社群電商應勢發(fā)力，銷(xiāo)量節節攀升，促進(jìn)了我區電商飛速發(fā)展。如今，隨著(zhù)國家電子商務(wù)法的頒布實(shí)施，各項政策企穩，區內電商活動(dòng)也受到市場(chǎng)環(huán)境影響，開(kāi)始進(jìn)入穩定發(fā)展階段。
二是基數因子的影響。一方面，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )支付設施的推廣普及，選擇微信、支付寶等進(jìn)行線(xiàn)下交易支付的群體增長(cháng)逐漸到達臨界點(diǎn)，增勢出現“梯度差”；另一方面，我區對周邊市場(chǎng)具有一定輻射力，但市場(chǎng)容量仍然較小，反映在電商交易規模上，增長(cháng)的難度將逐漸加大。
三是保量提質(zhì)的需求。如今的新零售模式更加講究“品質(zhì)至上”和“內容為王”，我區電商開(kāi)始進(jìn)行資源和人力方面的優(yōu)化整合，邁入更加注重品牌力和品質(zhì)力的新征程，摒棄掉了過(guò)去一些粗獷化和原始化的發(fā)展模式，在保證總量有所增長(cháng)的基礎上，更加注重品質(zhì)的提升。
�。ǘ┚W(wǎng)絡(luò )零售總額。20xx年，我區網(wǎng)絡(luò )銷(xiāo)售總額為33.9億元，較20xx年同比增長(cháng)15%，其中購進(jìn)（產(chǎn)品下行）19.9億元，賣(mài)出（產(chǎn)品上行）14.2億元，二者同比增長(cháng)率分別為14%、17%。與20xx年購進(jìn)17.4億元和賣(mài)出12.1億元相比，絕對數值上都有較大的提升。
一是隨著(zhù)時(shí)代的發(fā)展與電商基礎設施的進(jìn)一步完善，電商逐漸融入大家的生活，加之區內城鄉居民的購買(mǎi)力逐步上升，網(wǎng)上購物成為一種消費新常態(tài)；
二是隨著(zhù)各類(lèi)B2C、C2C電商用戶(hù)群和商品種類(lèi)不斷發(fā)展，新型零售平臺的服務(wù)功能逐步深化，促進(jìn)了網(wǎng)購（下行+上行）的進(jìn)一步發(fā)展；
三是區委區政府對電商，尤其是電商精準扶貧和鄉村振興的重視和大力扶持，一大批電商平臺依托區內廣大農村茁壯成長(cháng)起來(lái)，帶動(dòng)了農特產(chǎn)品的上行銷(xiāo)售。
�。ㄈ┺r產(chǎn)品銷(xiāo)售額。20xx年，區內農產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò )銷(xiāo)售額有所增長(cháng)，突破10億元大關(guān)。
一是產(chǎn)品溢價(jià)機會(huì )增大。我區位于武陵山區腹地，生態(tài)環(huán)境良好，農特產(chǎn)品具有一定的品質(zhì)優(yōu)勢，如脆紅李、獼猴桃、陽(yáng)雀菌等大宗爆款商品在20xx年實(shí)現量產(chǎn)，增幅較大；
二是品牌推廣效應拉動(dòng)明顯。通過(guò)“山韻黔江”及各鄉鎮多子品牌的`共同包裝和多維度場(chǎng)景化推廣，為農特產(chǎn)品銷(xiāo)售助力；
三是農產(chǎn)品深加工效益。區內逐漸形成了從農產(chǎn)品粗加工到深加工的產(chǎn)銷(xiāo)一體化產(chǎn)業(yè)鏈，如紅薯干、苕粉、渣海椒等；
四是統計口徑不斷優(yōu)化。20xx年，各類(lèi)電商企業(yè)的農特產(chǎn)品銷(xiāo)售逐漸納入統計，基本實(shí)現無(wú)漏報；
五是銷(xiāo)售渠道增多。以前從單一淘寶店鋪，發(fā)展成以京東、郵樂(lè )購、微商、微商城、有贊及自建平臺、O2O線(xiàn)下體驗直銷(xiāo)店等多個(gè)銷(xiāo)售平臺共同發(fā)展銷(xiāo)售渠道，基本上達到了有農產(chǎn)品就有電商，有渠道就有黔江農特產(chǎn)品。
三、電商發(fā)展趨勢研判
第一，農村電商已常態(tài)化，市場(chǎng)競爭進(jìn)行第三個(gè)階段，重點(diǎn)在產(chǎn)品供應鏈上。如何讓農產(chǎn)品電商化，具備利用電子商務(wù)進(jìn)行銷(xiāo)售的前期條件完善，如產(chǎn)品包裝、策劃、標準化、存儲方式、可持續供給、運輸等，實(shí)現農村電商提檔升級觸及農戶(hù)，也就是電商生態(tài)鏈在農村的打造成為重點(diǎn)。
第二，城市供配系統通過(guò)電商方式將農村與城市進(jìn)行有效鏈接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解決方案，解決鄉村振興中貨品進(jìn)出的高效多樣的問(wèn)題將是重要抓手之一。
第三，品牌推動(dòng)的農產(chǎn)品溢價(jià)將在農村電商中大放異彩。在“傳統”的電商模式之外，會(huì )員制、預售制、眾籌、認領(lǐng)等形式必將會(huì )更深一步融入電商，電商也將從“賣(mài)產(chǎn)品”慢慢過(guò)渡到“賣(mài)生活方式、賣(mài)情懷、賣(mài)格調”，社群電商將更加聚焦精準人群，發(fā)力細分市場(chǎng)。
第四，大數據驅動(dòng)下的生產(chǎn)方式發(fā)生變化。大數據平臺的建立和使用，可以將原始零散的低密度價(jià)值數據經(jīng)過(guò)過(guò)濾、分析，建立模型，供決策使用，提前預測市場(chǎng)發(fā)展方向，有效提升效率，降低成本。
四、電商發(fā)展建議
一是提高對電商的認識，電商不是簡(jiǎn)單的商業(yè)行為，而是解決農產(chǎn)品品牌化、供應鏈，反作用于生產(chǎn)的一整套解決方案，不是商務(wù)委的一個(gè)簡(jiǎn)單工作，從發(fā)達地區的發(fā)展經(jīng)驗看，是以營(yíng)造電商生態(tài)來(lái)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展或產(chǎn)業(yè)發(fā)展融入電商生態(tài)。
二是加大招商引資力度，力爭引入成熟電商引領(lǐng)黔江電商跨躍式發(fā)展，導入成熟，大量的需求流量；
三是以電商園區智能物流，冷鏈物流為基礎，打造黔江農特產(chǎn)品供應鏈服務(wù)體系；
四是加強對黔江農特產(chǎn)品的包裝策劃，打造一批電商爆品；
五是做好大數據運用，為黔江電商發(fā)展提供智力和決策支撐。
大數據分析3
各位小伙伴們:
大家好！
我是負責編寫(xiě)政治押題部分的清華學(xué)長(cháng)，在整理資料的過(guò)程中有一些心得，在此分享給大家。首先要和大家說(shuō)明的是，通過(guò)大量的數據分析和整理，師兄可以得出這樣的結論，即考研政治押題的套路無(wú)非兩種：
一、通過(guò)熱點(diǎn)事件可能關(guān)聯(lián)到的考綱核心知識點(diǎn)整理命題；
二、盡量不出近兩年真題中出過(guò)的大題知識點(diǎn)，排除法命題。
我們判斷一個(gè)機構是否押題成功，往往有兩個(gè)標準：一是材料是否命中；二是知識點(diǎn)是否命中�？梢哉f(shuō)，只命中其中之一就算押中題目的話(huà)，其實(shí)是非常簡(jiǎn)單的。因為每一年的熱點(diǎn)很有限，很多機構出的最后4套題常常題量不止四套，或者每個(gè)問(wèn)題之間都沒(méi)什么關(guān)系，一個(gè)問(wèn)都趕上一道大題了，完全是為了押題而出題，題目本身不具備質(zhì)量。
一般來(lái)說(shuō)，小伙伴們真正需要的是兩個(gè)標準都達到，但考研機構只要達到了其中之一，即算是押中了。這樣看來(lái)，我們就不難理解一些小伙伴們常常聽(tīng)到某些機構年年都押到了百分之六七十，但真正考試的時(shí)候問(wèn)題與材料都對上的卻很少，或者即便對上了也是小伙伴們自己都能想到的簡(jiǎn)單考法一類(lèi)的情況也就不足為奇。因此，大家在最后復習的這幾天時(shí)間里，切勿盲目背誦押題卷紙。我們購買(mǎi)押題卷子的目的是通過(guò)押題卷紙把握今年的熱點(diǎn)和重點(diǎn)，并進(jìn)行模擬訓練。此外，大家也可以通過(guò)答案來(lái)熟悉知識點(diǎn)如何與材料結合，要如何套話(huà)，保證我們書(shū)寫(xiě)量的足夠。而最后對知識點(diǎn)的把握，還是要回歸書(shū)本才行。
相信很多小伙伴們都應該看過(guò)我們?yōu)榇蠹彝瞥龅恼窝侯}板塊，其中的內容師兄在這里就不再贅述了。依法治國、抗日戰爭、APEC、小平同志誕辰110周年等等，幾乎都是必考的內容。這些內容很有可能以大題的形式出現，而且形式也非常多樣：例如談?wù)勑∑降母母镩_(kāi)放和今天的'“頂層設計”；談?wù)凙PEC藍與人與自然；依法治國和道德與法律；抗日戰爭勝利和甲午海戰失敗，等等等等。以此，涉及的知識點(diǎn)真的非常多，不僅需要大家熟悉地把握這些熱點(diǎn)本身，還要對一些關(guān)聯(lián)到的知識點(diǎn)也要有清楚的認識�？梢哉f(shuō)，這些內容占大綱的比例已經(jīng)非常大了，要背誦的內容很多，大家一定要好好加油才是。
除此之外，還有很多內容雖然不在熱點(diǎn)之中，但同樣非常容易出題。特別是馬原和思修兩大部分，特別是單多選，常常就知識點(diǎn)直接命題。例如馬原直接考一道計算題，算一下有機構成或者是剩余價(jià)值率；或者出一個(gè)古詩(shī)詞或者小故事或名人警句，談一下涉及到哪些原理。大題上，思修也可以談一談理想，談一談大學(xué)生就業(yè)與創(chuàng )業(yè)之類(lèi)。這些內容，各個(gè)機構押得也非常分散，帶有很強的運氣成分。這就要求大家對馬原的基本原理一定要熟練把握，思修也要會(huì )套話(huà)，能講出東西來(lái)。
最后，師兄想說(shuō)的是，考研是選拔性考試而非合格性考試。特別是考取名校和跨考的同學(xué)，更是要努力在初試中取得靠前一些的成績(jì)，才能在復試中保持優(yōu)勢。離考試只剩下幾天，現階段最好提分的就是政治和英語(yǔ)的寫(xiě)作部分。師兄的一位好友考前一周臨時(shí)突擊政治，也考了57的成績(jì)，最后壓線(xiàn)進(jìn)了清華。但這位同學(xué)本來(lái)是知名985理工類(lèi)熱門(mén)專(zhuān)業(yè)前百分之十的成績(jì)，又非常有天賦，學(xué)神級別，才最終被錄取。大家既應該學(xué)習他突擊時(shí)的勁頭，也不能像之前他那樣太過(guò)輕視政治。政治是一門(mén)短時(shí)高效的學(xué)科，雖然背誦很辛苦，但是在這最后幾天的時(shí)間中，它最能給人回報。特別是對于不像師兄這樣考取京畿之地的小伙伴們，政治上七十也是不難的。最后師兄給大家一點(diǎn)小建議，我們背誦的時(shí)候不能只是對著(zhù)背，還要多多動(dòng)筆，寫(xiě)的時(shí)候也要盡量工整。政治是一門(mén)也得多也會(huì )有辛苦分的學(xué)科，常年使用電腦和手機的大家，在這最后幾天里多多動(dòng)筆，順便練練字，在考試的時(shí)候就會(huì )有下筆如飛的感覺(jué)。
大數據分析4
【摘要】首先梳理了大數據時(shí)代發(fā)展的歷程，表明目前已經(jīng)進(jìn)入到數據3.0時(shí)代，接著(zhù)解析數據3.0時(shí)代是消費者成為主宰的時(shí)代，更是企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)的時(shí)代，最后以京東為例，窺探了大數據在企業(yè)中的運用并給出新時(shí)代發(fā)展策略，以期給現有中小企業(yè)轉型提供參考依據。
【關(guān)鍵詞】大數據 大數據營(yíng)銷(xiāo) 京東
一、數據分析時(shí)代演變歷程
(一)數據1.0時(shí)代
數據分析出現在新的計算技術(shù)實(shí)現以后，分析1.0時(shí)代又稱(chēng)為商業(yè)智能時(shí)代。它通過(guò)客觀(guān)分析和深入理解商業(yè)現象，取締在決策中僅憑直覺(jué)和過(guò)時(shí)的市場(chǎng)調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實(shí)作出決策。首次在計算機的幫助下將生產(chǎn)、客戶(hù)交互、市場(chǎng)等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發(fā)展的局限性對數據的使用更多的是準備數據，很少時(shí)間用在分析數據上。
(二)數據2.0時(shí)代
2.0時(shí)代開(kāi)始于20xx年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時(shí)達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來(lái)源于公司內部，更多的來(lái)自公司外部、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器和各種公開(kāi)發(fā)布的數據。比如領(lǐng)英公司，充分運用數據分析搶占先機，開(kāi)發(fā)出令人印象深刻的數據服務(wù)。
(三)數據3.0時(shí)代
又稱(chēng)為富化數據的產(chǎn)品時(shí)代。分析3.0時(shí)代來(lái)臨的標準是各行業(yè)大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業(yè)決策。但是必須承認，隨著(zhù)數據的越來(lái)越大，更新速度越來(lái)越快，在帶來(lái)發(fā)展機遇的同時(shí)，也帶來(lái)諸多挑戰。如何商業(yè)化地利用這次變革是亟待面對的課題。
二、大數據營(yíng)銷(xiāo)的本質(zhì)
隨著(zhù)顧客主導邏輯時(shí)代的到來(lái)以及互聯(lián)網(wǎng)電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發(fā)生了轉變，世界正在被感知化、互聯(lián)化和智能化。大數據時(shí)代的到來(lái)，個(gè)人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個(gè)人觀(guān)點(diǎn)很可能改變商業(yè)世界和社會(huì )的運行。由此，一個(gè)個(gè)性化顧客主導商業(yè)需求的時(shí)代已然到來(lái)，大數據沖擊下，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)引領(lǐng)的企業(yè)變革初見(jiàn)端倪。
(一)大數據時(shí)代消費者成為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的主宰者
傳統的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程是通過(guò)市場(chǎng)調研，采集目前市場(chǎng)的信息幫助企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)和推廣。但是在大數據以及社會(huì )化媒體盛行的今天，這種營(yíng)銷(xiāo)模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的主宰者，他們會(huì )主動(dòng)搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價(jià)值到更加注重消費整個(gè)過(guò)程中的體驗價(jià)值和情境價(jià)值。甚至企業(yè)品牌形象的塑造也不再是企業(yè)單一宣傳，虛擬社區以及購物網(wǎng)站等的口碑開(kāi)始影響消費者的購買(mǎi)行為。更有甚者，消費者通過(guò)在社交媒體等渠道表達個(gè)人的需求已經(jīng)成為影響企業(yè)產(chǎn)品設計、研發(fā)、生產(chǎn)和銷(xiāo)售的重要因素。
(二)大數據時(shí)代企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)成為可能
在大數據時(shí)代下，技術(shù)的發(fā)展大大超過(guò)了企業(yè)的想象。搜集非結構化的信息已經(jīng)成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場(chǎng)的可能，更通過(guò)真正個(gè)性化洞察精確到每個(gè)顧客。通過(guò)數據的挖掘和深入分析，企業(yè)可以掌握有價(jià)值的信息幫助企業(yè)發(fā)現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個(gè)性，有著(zhù)獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個(gè)品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業(yè)的品牌不能最大化地實(shí)現客戶(hù)價(jià)值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。并且，企業(yè)不能奢望對顧客進(jìn)行歸類(lèi)，因為每個(gè)顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業(yè)精準營(yíng)銷(xiāo)出謀劃策。
(三)大數據時(shí)代企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)理念――“充分以顧客為中心創(chuàng )造價(jià)值”
傳統的營(yíng)銷(xiāo)和戰略的觀(guān)點(diǎn)認為，大規模生產(chǎn)意味著(zhù)標準化生產(chǎn)方式，無(wú)個(gè)性化可言。定制化生產(chǎn)意味著(zhù)個(gè)性化生產(chǎn)，但是只是小規模定制。說(shuō)到底，大規模生產(chǎn)與定制化無(wú)法結合。但是在今天，大數據分析的營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售解決的是大規模生產(chǎn)和顧客個(gè)性化需求之間的矛盾。使大企業(yè)擁有傳統小便利店的一對一顧客關(guān)系管理，以即時(shí)工具和個(gè)性化推薦使得大企業(yè)實(shí)現與顧客的實(shí)時(shí)溝通等。
三、基于數據營(yíng)銷(xiāo)案例研究――京東
京東是最大的自營(yíng)式電商企業(yè)。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個(gè)品類(lèi)。在整個(gè)手機零售商行業(yè)里，京東無(wú)論是在銷(xiāo)售額還是銷(xiāo)售量都占到市場(chǎng)份額一半的'規模。之所以占據這樣的優(yōu)勢地位，得益于大數據的應用，即京東的JD Phone的計劃。
JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務(wù)的能力，以用戶(hù)為中心整合產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)質(zhì)資源并聯(lián)合廠(chǎng)商打造用戶(hù)期待的產(chǎn)品和服務(wù)體驗。京東在銷(xiāo)售的過(guò)程中，通過(guò)對大數據的分析，內部研究出一種稱(chēng)為產(chǎn)品畫(huà)像的模型。這個(gè)模型通過(guò)綜合在京東網(wǎng)站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類(lèi)別的信息，然后進(jìn)行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線(xiàn)上的程序化購買(mǎi)、精準的點(diǎn)擊等營(yíng)銷(xiāo)手段，有效的幫助京東實(shí)現精準的營(yíng)銷(xiāo)推送。不僅如此，通過(guò)對于后續用戶(hù)購物完成的售后數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時(shí)代的一個(gè)特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內部分析數據，而是共享實(shí)現價(jià)值共創(chuàng )。所以，京東把這些數據用于與上游供應商進(jìn)行定期的交流，間接促進(jìn)生產(chǎn)廠(chǎng)商與消費者溝通，了解市場(chǎng)的需求，指導下一次產(chǎn)品的市場(chǎng)定位�？偟膩�(lái)說(shuō)，這個(gè)計劃是通過(guò)京東銷(xiāo)售和售后環(huán)節的大數據分析，一方面指導自身精準營(yíng)銷(xiāo)，另一方面，影響供應商產(chǎn)品定位和企業(yè)規劃，最終為消費者提供滿(mǎn)足他們需求的個(gè)性化產(chǎn)品。
四、大數據營(yíng)銷(xiāo)的策略分析
(一)數據分析要樹(shù)立以人為本的思維
“以人為本”體現在兩個(gè)方面，一方面是數據分析以客戶(hù)為本，切實(shí)分析客戶(hù)的需求，用數據分析指導下一次的產(chǎn)品設計、生產(chǎn)和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)。另一方面，以人為本體現在對用戶(hù)數據的保密性和合理化應用。切實(shí)維護好大數據和互聯(lián)網(wǎng)背景下隱私保護的問(wèn)題，使得信息技術(shù)良性發(fā)展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾
大數據具有數據量大、類(lèi)型繁多、價(jià)值密度低和速度快時(shí)效高的特點(diǎn)。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場(chǎng)需求的信息才是企業(yè)所需要的。不必要的數據分析只會(huì )影響企業(yè)做出正確的決策。鑒于此，首先企業(yè)需要明確核心數據的標準;其次企業(yè)要及時(shí)進(jìn)行核心數據的歸檔;最后要有專(zhuān)業(yè)的數據分析專(zhuān)業(yè)隊數據進(jìn)行分析，得出科學(xué)合理的結果以指導實(shí)踐。
(三)整合價(jià)值鏈以共享數據的方式實(shí)現價(jià)值創(chuàng )造
單純的企業(yè)內部數據已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足今天市場(chǎng)上顧客多樣性的需求，大數據的共享已經(jīng)迫在眉睫。首先，可以通過(guò)擴展常規上下游渠道的數據。例如京東與上游供應商的合作。其次，與社會(huì )化媒體數據建立聯(lián)系。社會(huì )化媒體數據是外圍數據的一個(gè)重要來(lái)源。但是如果只是搜集并沒(méi)有把數據與企業(yè)本身營(yíng)銷(xiāo)策略或者數據發(fā)布者建立聯(lián)系，那么數據就沒(méi)有發(fā)揮其應有的價(jià)值。最后，虛擬人脈交換獲取數據。比如建立企業(yè)自媒體收獲粉絲獲取數據等。
參考文獻
[1]岳占仁.大數據顛覆傳統營(yíng)銷(xiāo)[J].IT經(jīng)理世界，20xx，17.
[2]單華.大數據營(yíng)銷(xiāo)帶給我國網(wǎng)絡(luò )自制劇的思考――以《紙牌屋》為例[J].青年記者，20xx，26.
[3]魏伶如.大稻縈銷(xiāo)的發(fā)展現狀及其前景展望.遼寧大學(xué)新華國際商學(xué)院.
大數據分析5
【摘 要】大數據具有規模大、種類(lèi)多、生成速度快、價(jià)值巨大但密度低的特點(diǎn)。大數據應用就是利用數據分析的方法，從大數據中挖掘有效信息，為用戶(hù)提供輔助決策，實(shí)現大數據價(jià)值的過(guò)程。主要介紹了大數據定義，分析方法、應用領(lǐng)域等相關(guān)問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】大數據；數據分析；應用領(lǐng)域
1.大數據的定義
美國國家標準和技術(shù)研究院對大數據做出了定義：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統關(guān)系型方法進(jìn)行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術(shù)來(lái)實(shí)現高效處理的數據�！蔽覀冋J為大數據價(jià)值鏈可分為：數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價(jià)值鏈的最后也是最重要的階段，是大數據價(jià)值的實(shí)現，是大數據應用的基礎，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過(guò)對不同領(lǐng)域數據集的分析可能會(huì )產(chǎn)生不同級別的潛在價(jià)值。
雖然這些傳統的分析方法已經(jīng)被應用于大數據領(lǐng)域，但是它們在處理規模較大的數據集合時(shí)，效率無(wú)法達到用戶(hù)預期，且難以處理復雜的數據，如非結構化數據。因此，出現了許多專(zhuān)門(mén)針對大數據的集成、管理及分析的技術(shù)和方法。
2.大數據分析方法
布隆過(guò)濾器：其實(shí)質(zhì)是一個(gè)位數組和一系列HASH函數。布隆過(guò)濾器的原理是利用位數組存儲數據的HASH值而不是數據本身，其本質(zhì)是利用HASH函數對數據進(jìn)行有損壓縮存儲的位圖索引。其優(yōu)點(diǎn)是具有較高的空間效率和查詢(xún)速率，缺點(diǎn)是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過(guò)濾器適用于允許低誤識別率的大數據場(chǎng)合。
HASH法，其本質(zhì)是將數據轉化為長(cháng)度更短的定長(cháng)的數值或索引值的方法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是具有快速的讀寫(xiě)和查詢(xún)速度，缺點(diǎn)是難以找到一個(gè)良好的HASH函數。
索引：無(wú)論是在管理結構化數據的傳統關(guān)系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術(shù)中，索引都是一個(gè)減少磁盤(pán)讀寫(xiě)開(kāi)銷(xiāo)、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開(kāi)銷(xiāo)存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動(dòng)態(tài)維護。
TRIE樹(shù)：又稱(chēng)為字典樹(shù)，是HASH樹(shù)的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統計。TRIE樹(shù)的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢(xún)效率。
并行計算：相對于傳統的串行計算，并行計算是指同時(shí)使用多個(gè)計算資源完成運算。其基本思想是將問(wèn)題進(jìn)行分解，由若干個(gè)獨立的處理器完成各自的任務(wù)，以達到協(xié)同處理的目的。
傳統數據分析方法，大多數都是通過(guò)對原始數據集進(jìn)行抽樣或者過(guò)濾，然后對數據樣本進(jìn)行分析，尋找特征和規律，其最大的特點(diǎn)是通過(guò)復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著(zhù)計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統分析方法的最大區別在于分析的對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的`特點(diǎn)在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個(gè)數據集的分析�？傊�，傳統數據方法力求通過(guò)復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過(guò)高效的算法、模式，對全體數據進(jìn)行分析。
3.大數據應用領(lǐng)域
4.結束語(yǔ)
大數據引發(fā)思維變革。在大數據時(shí)代，數據的收集、獲取和分析都更加快捷，這些海量的數據將對我們的思考方式產(chǎn)生深遠的影響。分析數據時(shí)要盡可能地利用所有數據，而不只是分析少量的樣本數據。相比于精確的數據，我們更樂(lè )于接受紛繁復雜的數據。我們應該更為關(guān)注事物之間的相關(guān)關(guān)系，而不是探索因果關(guān)系。大數據的簡(jiǎn)單算法比小數據的復雜算法更為有效。大數據的分析結果將減少決策中的草率和主觀(guān)因素，數據科學(xué)家將取代“專(zhuān)家”。 [科]
【參考文獻】
[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數據的企業(yè)競爭情報系統模型構建[J].情報雜志，20xx（03）.
大數據分析6
職責描述：
1.協(xié)助構建云數字營(yíng)銷(xiāo)系統，針對外部市場(chǎng)及競品數據加以整理建模，得出市場(chǎng)分析報告及洞察
2.針對內部數據，定期的端到端分析建模，形成業(yè)務(wù)洞察，平臺洞察，產(chǎn)品洞察和用戶(hù)洞察，內容洞察。指導各部門(mén)優(yōu)化數字營(yíng)銷(xiāo)推廣計劃。
3.管理整體云數字體系包含數字營(yíng)銷(xiāo)體系平臺建立，管理第三方供應商及對接內部各個(gè)數據生產(chǎn)出口。
任職要求：
1. 具有5年以上數據分析、數據挖掘、bi等相關(guān)經(jīng)驗。
2. 熟練地使用數據分析相關(guān)的語(yǔ)言例如r、python等。
3. 熟悉常用數據挖掘算法(如分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)規則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等)及其原理，并具備相關(guān)項目經(jīng)驗
4. 精通使用sql訪(fǎng)問(wèn)和處理數據系統中的數據。
5. 了解常用分布式計算和存儲框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具備相關(guān)項目經(jīng)驗優(yōu)先
6. 具備良好的數據敏感度，能從大量數據提煉核心結果，并用簡(jiǎn)潔清晰的方式呈現數據分析背后的'業(yè)務(wù)邏輯。
7. 有良好的跨團隊、部門(mén)溝通及資源整合能力，能夠獨立開(kāi)展研究項目。
8. 有it及b2b行業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先，有dmp平臺建立經(jīng)驗者優(yōu)先
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