大數據電視劇怎麼定製

① 數據可視化如何讓大數據更加人性化

每天都有海量的數據出現，依靠傳統的人工方式去呈現數據價值，可能一輩子都處理不完。我們需要新的軟體和技術，去更深入的理解和利用大數據集合。最佳的方法是提高數據可視化的水平。康拓普數據洞察平台，專注於大數據可視化技術，致力於幫助客戶挖掘和利用數據價值，指導客戶如何利用數據可視化工具讓大數據更加人性化。

縱觀生活，大數據的應用十分普遍：淘寶運用大數據為客戶推薦商品信息，網路用大數據幫助大家精準搜索，谷歌地圖用大數據指引出行。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟用戶更關心數據結果的展示而非大數據。

比如我們常用的智能手機，它既是一款數據採集工具，同時也是一個多媒體的數據可視化展示平台：比如我們看的新聞中有大量的數據圖表；我們娛樂的影視劇和電子游戲，頻繁出現的數據可視化元素，讓作品更具科技感；在教育與科普方面，數據可視化的應用更廣，因為大家已經對傳統單調的講述方式失去興趣，喜歡更加直觀、高效的信息呈現形式。

未來，隨著智能手機、平板電腦和車載電腦等平台日漸普及且不斷融合，新的交互手段將成為數據可視化的趨勢。那麼，我們如何更加快速、深入、全面的展示大數據背後的信息呢? 答案是我們需要更加人性化的數據可視化設計。

如何設計更加人性化的數據可視化效果？

其實，數據可視化早已存在，我們用的PPT、EXCEL中就可以將數據的各種屬性和變數呈現出來。對於大數據，這遠遠不夠。

近年來，大數據可視化發展迅速，隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大，不斷有酷炫奪目的可視化案例出現。但是，數據可視化的圖形設計，並不是越酷炫越好，而是要貼合用戶需求。

大數據可視化應該更貼近用戶的使用習慣和使用需求，就像交通指示牌一樣，讓車主准確到達目的就行，而無需復雜的圖形。因此，在大數據可視化設計時，也需因地制宜：

首先，對於簡單明了的大數據集合，可以用餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎最常見的應用。

其次，遇到復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，就要先進行數據採集、數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘等一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的，還是允許交互的？最後由數據工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。

這些復雜的製作步驟，目前的大數據可視化平台可以幫你實現。「康拓普大數據洞察平台」，內置大量豐富的可視化圖表，滿足客戶不同場景的需求，是一款超級實用的大數據可視化工具。

康拓普數據洞察平台，為您定製更貼合需求的數據可視化

康拓普數據洞察平台，基於大數據和互聯網時代設計，它是一款自助式的大數據可視化工具，為您提供豐富的圖標效果展示，幫助您洞察大數據的潛力和價值。平台支持多終端（ PC、平板、手機端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）對數據進行可視化展現。

康拓普數據洞察平台，支持多個報表在頁面上靈活布局，自由組合，一目瞭然，快速響應用戶需求。還可以幫助非專業的人士通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用，滿足各行業在日常業務中的監控、調度、會展演示等多場景使用需求。

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② 全國哪些平台可以做建築工程大數據信息定製、導出、開放

數據分析 大數據 建築工程 數據

③ 如何利用大數據來創造價值

深圳遠標為你解答
大數據如何創造價值
這里列舉5個大數據廣泛適用，能創造質變性的價值並影響機構的設計、組織和管理的方面。
首先，大數據能提高透明度。僅僅讓相關的利益共享者盡可能簡單及時地使用大數據就可以創造極大的價值。例如在公共行業，讓原本孤立的部門間輕易地共享數據，就能明顯減少搜索和處理時間。在製造業中，整合研發、工程和生產單位數據以實現並行工程，就能顯著縮短上實時間並提高質量。
其次，讓發現需求、尋求變化和提高性能的實驗成為可能。當組織機構創建和儲存更多數字形式的業務數據時，他們可以收集更多准確和細節的性能參數（實時或近乎實時），從產品庫存到人員病假等任何事物。
再次能針對細分人口採取定製行動。大數據允許組織機構高度細分市場，專門定製產品和提供精準服務來滿足各種需求。這種方式在市場營銷和風險管理領域眾所周知，但在其他行業可能是革命性的——比如在形成一種同等對待所有群眾的道德觀的公共行業。然而即使是已經使用市場細分多年的消費品和服務公司，也開始部署復雜的大數據技術來瞄準促銷和廣告推廣。
還能用自動化演算法取代或支持人類決策。復雜而巧妙的分析可以大幅度改善決策、降低風險和發覺有價值的觀點。對組織來說，像這樣的分析應用，從稅務機構能夠使用自動化風險引擎標記需進一步檢查的候選人，跨越到零售商可以利用演算法優化類似於自動庫存微調和專櫃店與在線銷售實時價格響應的決策過程。在某些情況下，決策不一定是自動的，但通過使用大數據技術和科技，而非小樣本的個人處理和理解電子表格來分析海量、完整的數據會增強決策。決策也許會變得不同，但一些組織已經著手通過分析來自顧客、員工，甚至嵌入在產品內的感測器中的完整數據來決策。
最後，大數據有助於革新商業模式、產品和服務。大數據能夠讓公司創造新產品和服務，強化現存功能，並創建全新的商業模式。製造業正在運用來自實際產品使用的數據，來改善下一代產品的發展並建立創新型售後服務。從導航到基於人們駕駛汽車的位置和方式的財險定價，實時定位數據的出現已經創造了一個基於定位服務的全新篇章。

④ 大數據怎麼學

其實簡單的來說，大數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。
大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、網路的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。
很多新手剛開始會考慮自學大數據，時間安排自由，但是新手如何自學大數據是個相當嚴峻的問題，看視頻學大數據可以嗎?可以，但問題的關鍵在於你要找出優質的大數據視頻教程，然後要確保自己在學習中無遺漏，並且最好是伴隨著你相應的筆記。
新手自學大數據中，特別注意的是要進行項目練習，大數據在剛接觸時會有些新鮮感，但是接下來就是一些乏味感,一味的只看不練，那麼學起來更乏味，大數據本身也是門需要大量項目練習鞏固知識的專業，不多多進行項目練習，那麼很大程度上就等於白學，學不能致用。
新手自學大數據難嗎?其實相當有難度，大數據知識學習起來其實還滿雜的，既得學大數據基礎，又得掌握很多統計學等等的知識，自學大數據一個人的視野也畢竟有限，遇到難題時，想找個人一起商討如何解決，難，想證明自己所做的數據分析正確全面，但是無人可證。
沒有基礎的，我是建議去找一個專業的學習去學習，會大大的縮減學習時間以及提高學習效率

⑤ 大數據時代 個性化服務落地四步驟

大數據時代 個性化服務落地四步驟
大數據的迅速增長及相關技術的發展，正在帶來全新的商業機遇。大數據將怎樣改變人們的生活？又將如何改變企業的生意？維克托·爾耶·舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中前瞻性地指出，大數據時代最大的轉變就是放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說，只要知道「是什麼」,而不需要知道「為什麼」.
據有關機構預測，2015年，90%以上的企業主管都會把信息視為一種戰略資產，但只有不到10%的企業主管能充分實現這些信息的經濟價值。正因為如此，在現實中很多消費者會有這種感覺：「我」已實名，商家卻還不認識「我」.
隨著用戶需求的多樣化，以前面對顧客的抱怨企業只能忍氣吞聲，因為它們沒有源頭去了解顧客的需求。但是，現在身處大數據時代，企業有更多的機會去了解顧客，甚至可能比顧客自己還要了解自己的需求。所以，龐大數據的支持讓昔日的個性化服務有了更好的延伸和更大的價值。
龐大數據也有含金量之分
對於普通人來說，大數據似乎相距甚遠，但它的威力無所不在：信用卡公司追蹤客戶信息，能迅速發現資金異動，並向持卡人發出警示；電信公司追蹤客戶行程動態，區域化推送有關旅遊或商務信息；航空服務公司適時發送航班延誤信息……這些都與大數據有著千絲萬縷的關系。
有統計顯示，過去兩年裡全球積累的數據量超過以往所有歷史的總和，並且還在以每年40%的速度增長。也就是說，全球的數據總量每兩年就可以翻一番。龐大的數據中到底蘊藏了什麼價值？它的存在又有什麼意義？這就要看企業如何利用它。
數據中所包含的信息有很多，而最具商業價值的就是和消費者相關的信息。如果可以搜集到精準的消費者信息，那麼就可以為他們定製更加個性化的服務，從而比消費者自己還了解他們。當然，不是所有的消費者數據都視如珍寶，姓名、性別、年齡，甚至收入，都算是過時的信息，說其過時，並不代表它們沒有價值，而是諸如此類的基本信息很容易獲得。
信息是流動的，也是變化的，企業只有獲得動態信息才是最有商業價值的。動態信息可以幫助企業了解顧客的消費習慣，比如他們喜歡網購還是逛商場，喜歡白天購物還是晚上購物，他們的消費理念有什麼區別，他們會在什麼時候做出非理智的決策。
個性化服務，舊瓶裝新酒
標准化服務成就了許多知名企業，無論是餐飲、酒店，還是旅遊行業，我們都能列出一批耳熟能詳的品牌。所謂標准化服務，指消費者享受的服務經過標准限制和制定，不同消費者在實際體驗上沒有差別。標准化對企業來說很大程度地降低了采購、人力、服務等管理成本，但隨著產品和服務越來越豐富，消費者的選擇更廣泛，始終遵循標准化服務的商家會發現他們的顧客在逐漸流失。
顧客為什麼離開？他們又選擇了誰？
標准化服務的最大弊端就在於，企業把所有顧客當作一個顧客來對待，而當顧客發現有其他可以滿足自己需求的服務時，很容易就移情別戀。相比之下，個性化服務在管理成本上更高，而高多少則要看個性化的程度。以呷哺呷哺為例，它具備高標準的服務流程，但同時依據不同的消費需求為顧客提供了兩種不同的體驗，一種是吧台式分餐制的小火鍋，適合2~3人的快餐式消費，另一種則是4人左右的大火鍋，適合多人聚餐，這也是個性化服務的體現。但這種程度的個性化非常狹窄，它依舊是建立在壓縮管理成本的基礎上豐富其服務類型，企業要想達到千人千面的個性化服務，還得依託龐大的數據支持和有效的管理。
當然，千人千面的個性化服務可以作用在各行各業，但是能充分利用數據價值的依舊是與網路數字相關的產業和產品。其中最大的優勢就是，企業可以通過技術支持實時獲得用戶的在線記錄，並及時為他們提供定製化服務。2013年7月中旬，愛奇藝PC客戶端全面改版，新版最大的特點就是依靠數據分析，在首頁為用戶提供了全面的個性化視頻內容推薦。也就是說，不同用戶的PC客戶端將顯示不同的首頁內容，而且都是自己感興趣的。
2011年9月27日，海爾和天貓在網上發起了用戶定製電視活動。顧客可以在電視機生產以前選擇尺寸、邊框、清晰度、能耗、顏色、介面等屬性，再由廠商組織生產並送貨到顧客家中。這樣的個性化服務受到廣泛歡迎，2天內1萬台定製電視的額度被搶光。類似的定製服務還出現在空調、服裝等行業，也都受到了顧客歡迎。
這些例子已經展示了未來商業的曙光--通過滿足個性化需求使顧客得到更滿意的產品和服務，進而縮短設計、生產、運輸、銷售等周期，提升商業運轉效率。
個性化服務為何難落地
據統計，95%的企業並未利用它們的數據，而39%的營銷人員認為他們也無法通過數據正確預測出客戶的需求。如此大量的數據被空置，而又有相當比例的數據總是被浪費，所以不是個性化服務難落地，而是數據根本沒有被充分有效利用。同時，也受當下技術水平的限制，數據很難轉化為服務。猶如你有一塊美玉，但就是沒有精巧的手工技術把它雕琢成一件價值連城的藝術品。
2013年3月12日發布的《分析：大數據在現實世界中的應用》白皮書提供了大數據應用的五大關鍵性建議，包括「以客戶為中心」,制訂前期「大數據戰略規劃」;制定全面完整的企業「大數據藍圖」;從現有數據入手，設定並完成短期和階段性的「大數據戰略目標」;根據業務優先順序，逐步建立分析體系，循序漸進提升「大數據分析能力」;定製可衡量的指標分析「大數據ROI（投資回報率）」.
該結論來自IBM與牛津大學共同進行的大數據研究。該項目對全球95個國家、26個行業的1144名業務人員和IT專業人士進行了調研，采訪了20多名學者、業務主題專家和企業高管。
理想的個性化服務
要想為用戶提供理想的個性化服務，企業必須掌握兩點：一是如何通過數據充分了解用戶的個性；二是合理地掌控和設計服務的個性。
了解用戶個性，就是要為用戶提供他們想要的產品和服務。首先，企業需要在龐大的資料庫中，找出最具有含金量的數據；其次，把數據表現相同的用戶分為一類，依據用戶數據表現設計針對性的服務。在這里，企業的服務能否做到位，關鍵是有沒有抓住最核心的數據。但不得不思考的一個問題是：通過數據分析所歸類得出的服務項目太多，是否會導致管理成本增加，同時降低服務效率呢？
個性化分散的單位可大可小，大到一個有同樣需求的客戶群體，小到每一個用戶都是一個個性化需求單位。而過於分散的個性化服務，會增加企業的服務成本和管理的復雜程度，所以要合理掌控和設計個性化服務。考慮是不是所有提供的數據都應該將它們轉化為服務？所增加的成本和實際收益是否成正比？如果服務成本的增長並沒有換得更好的回報，那意義何在？
總之，企業實現個性化服務的最大難點一是關鍵數據的可靠性，二是管理成本的可控性。具體來說，個性化服務設計的出發點就是對關鍵數據的分析，如果數據篩選和分析有誤，那結果可想而知；個性化服務附帶著各種成本的增加，比如數據管理。個性化服務在某種程度上只能以消費群體為單位，而非每一個消費者，同時必須考慮企業實際的成本投入和收益回報。
個性化服務落地四步驟
1、提取海量基礎數據。企業擁有大數據就像擁有金礦，這座金礦的含金量高低，直接影響到能提煉出多少黃金。同樣，大數據的質量好不好，也直接決定了企業後續能利用的數據有多少。
2、挖掘有用的核心數據。從基礎數據中提煉有用的數據進行整理與匹配，就是數據的挖掘。數據挖掘需要專業的數據公司來操作，一般企業很難具備這樣的專業能力。那麼，企業是否願意開放自己的核心數據？是否有經濟能力聘請專業公司？這些都需要權衡。
3、響應市場營銷數據。數據結果用於營銷後，企業要進行響應。數據被挖掘出來後可以應用於某個細分市場，企業還要制定有針對性的營銷策略。
4、維護會員服務數據。對營銷方案的執行和實施以及後續服務，進一步考驗企業的管理與應變能力。

⑥ 如何利用大數據來實現個性化定製

未至科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規劃和面向對象的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。

⑦ 大數據在影視內容的策劃和營銷有何種應用

這個問題應該蠻久了，不知道現在的你是什麼看法。我之前也有看過關於紙牌屋和大數據的報道，該公司在拍攝之前利用大數據工具在視頻網站挖掘信息 他們會喜歡的影視類型演員等等。但是他們也有用大數據製作了另外幾部電視劇，收視率不怎麼樣，什麼名字我忘了網路應該網路的到。為什麼會出現這種情況，我覺得還是得跳出大數據還看。
首先挖掘數據的目的是為了了解其背後反映的需求，或者說是預測未來的趨勢，但是究竟數據能夠多准確的反映這種需求，有多少誤差，這是個問題。
其次挖掘到的需求用怎樣的形式來表現能讓消費者接受甚至喜歡，也是個問題。
我們講一句話叫 整體大於部分之和。能挖掘所有痛點，雜糅在一起就行了嗎？肯定不行，還是得做排列組合和加法的工作，甚至為了整體要做減法，因為最後呈給消費者的是一個整體的感覺。講到這我得提一個題外話，大數據的作用是為了滿足消費者，但是還有一個觀點是改變消費者，改變的這個動作有多難做到我是很好奇的。你應該開始做產品了吧，有沒有這方面體會？
你有問統計學和互聯網，大數據三者的關系。互聯網是數據流動的新背景，大數據是新背景下挖掘數據的工具，而統計學是把統計學是把散的數據整理成規律可觀的信息。
至於你說影視營銷方面的我是不怎麼懂，不過營銷和產品設計是分不開的。

⑧ 全網路、全樣本、大數據、雲計算收視綜合評價系統的數據來源和技術依託是如何實現的呢

以往監測用戶收視信息通過電子節目指南（英語：Electronic program guide，縮寫：EPG）提供當前及未來電視節目的播出時間及節目介紹信息，廣泛應用於智能電視以及互聯網機頂盒，電視用戶根據個人興趣搜索頻道或節目名，欄目名稱等，快速切換到用戶喜歡的頻道，觀看直播或者回放。但這種傳統EPG面臨頻道局限、數據識別精準性差等問題。

天脈聚源在電視大數據方面有多年積累，收錄了全國500家以上頻道，對央視頻道、衛視頻道及部分城市頻道等共120多個頻道的EPG和廣告進行24小時自動化監測和人工檢驗，達到99%以上的准確度，可在30分鍾內提供可靠的播後信息，節目內容包括電視劇、電影、動畫片、綜藝、歌曲、體育賽事、生活信息等，電視節目的播出數據，比如哪個頻道，什麼時間播出了哪些節目，有哪些廣告投放，都可以通過天脈聚源電子EPG獲得精準信息。 天脈聚源大數據提供的電子EPG是廣電總局收視綜合評價大數據系統的基礎數據來源，從以下五點優勢中也不難看出其重要影響：

★樣本多、覆蓋廣，超規模海量信息源。系統初期匯集4000萬有線電視和IPTV樣本用戶的收視數據。

★大數據、雲計算，實時處理精準到戶。大數據、雲計算，實時處理精準到戶，既可以反映熱門節目、黃金時段的收視情況，又可以精準捕捉小眾節目、邊緣時段的收視特徵。

★防操縱、抗污染，解決收視造假。零收視」將不復存在；數據採集、清洗、分析、呈現等各環節無縫銜接，全流程自動化、封閉化處理，有效防範人為操縱。

★多維度、全方位，綜合評價引領發展。系統能提供客觀真實的收視統計數據，對節目多維度建模分析。

★全媒體、開放性，面向未來全新定位。系統積極適應技術和傳播發展趨勢，將全面覆蓋有線電視、直播衛星、IPTV、互聯網電視以及網路視聽領域等不同傳播渠道。

⑨ 如何打造高性能大數據分析平台

大數據分析系統作為一個關鍵性的系統在各個公司迅速崛起。但是這種海量規模的數據帶來了前所未有的性能挑戰。同時，如果大數據分析系統無法在第一時間為運營決策提供關鍵數據，那麼這樣的大數據分析系統一文不值。本文將從技術無關的角度討論一些提高性能的方法。下面我們將討論一些能夠應用在大數據分析系統不同階段的技巧和准則（例如數據提取，數據清洗，處理，存儲，以及介紹）。本文應作為一個通用准則，以確保最終的大數據分析平台能滿足性能要求。1.大數據是什麼？大數據是最近IT界最常用的術語之一。然而對大數據的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結構化的和非結構化、大規模的數據等等都不夠完整。大數據系統通常被認為具有數據的五個主要特徵，通常稱為數據的5Vs。分別是大規模，多樣性，高效性、准確性和價值性。互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。據Gartner稱，大規模可以被定義為「在本（地）機數據採集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業價值。當現有的技術能夠針對性的進行改造後來處理這種規模的數據就可以說是一個成功的大數據解決方案。這種大規模的數據沒將不僅僅是來自於現有的數據源，同時也會來自於一些新興的數據源，例如常規（手持、工業）設備，日誌，汽車等，當然包括結構化的和非結構化的數據。據Gartner稱，多樣性可以定義如下：「高度變異的信息資產，在生產和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結構的組合。同時還包括以前的歷史數據，由於技術的變革歷史數據同樣也成為多樣性數據之一「。高效性可以被定義為來自不同源的數據到達的速度。從各種設備，感測器和其他有組織和無組織的數據流都在不斷進入IT系統。由此，實時分析和對於該數據的解釋（展示）的能力也應該隨之增加。根據Gartner，高效性可以被定義如下：「高速的數據流I/O(生產和消費)，但主要聚焦在一個數據集內或多個數據集之間的數據生產的速率可變上」。准確性，或真實性或叫做精度是數據的另一個重要組成方面。要做出正確的商業決策，當務之急是在數據上進行的所有分析必須是正確和准確（精確）的。大數據系統可以提供巨大的商業價值。像電信，金融，電子商務，社交媒體等，已經認識到他們的數據是一個潛在的巨大的商機。他們可以預測用戶行為，並推薦相關產品，提供危險交易預警服務，等等。與其他IT系統一樣，性能是大數據系統獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數據系統保證其性能。2.大數據系統應包含的功能模塊大數據系統應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數據源獲取數據的功能，數據的預處理（例如，清洗，驗證等），存儲數據，數據處理、數據分析等（例如做預測分析??，生成在線使用建議等等），最後呈現和可視化的總結、匯總結果。下圖描述了大數據系統的這些高層次的組件描述本節的其餘部分簡要說明了每個組分，如圖1。2.1各種各樣的數據源當今的IT生態系統，需要對各種不同種類來源的數據進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數據，來自工業、手持、家居感測的任何東西等等。顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、使用不同的協議。例如，在線的Web應用程序可能會使用SOAP/XML格式通過HTTP發送數據，feed可能會來自於CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協議。由於這些單獨的系統的性能是不在大數據系統的控制范圍之內，並且通常這些系統都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供並維護，所以本文將不會在深入到這些系統的性能分析中去。2.2數據採集第一步，獲取數據。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然後存到適合你們公司的一個持久化設備中（硬碟、存儲、雲等）。在下面的章節中，本文將重點介紹一些關於如何獲取數據方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數據採集技術的優缺點。2.3存儲數據第二步，一旦數據進入大數據系統，清洗，並轉化為所需格式時，這些過程都將在數據存儲到一個合適的持久化層中進行。在下面的章節中，本文將介紹一些存儲方面的最佳實踐（包括邏輯上和物理上）。在本文結尾也會討論一部分涉及數據安全方面的問題。2.4數據處理和分析第三步，在這一階段中的一部分干凈數據是去規范化的，包括對一些相關的數據集的數據進行一些排序，在規定的時間間隔內進行數據結果歸集，執行機器學習演算法，預測分析等。在下面的章節中，本文將針對大數據系統性能優化介紹一些進行數據處理和分析的最佳實踐。2.5數據的可視化和數據展示最後一個步驟，展示經過各個不同分析演算法處理過的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果（或其他類似數據集）中的讀取和用一種友好界面或者表格（圖表等等）的形式展示出來。這樣便於對於數據分析結果的理解。3.數據採集中的性能技巧數據採集是各種來自不同數據源的數據進入大數據系統的第一步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內大數據系統能夠處理的數據量的能力。數據採集??過程基於對該系統的個性化需求，但一些常用執行的步驟是-解析傳入數據，做必要的驗證，數據清晰，例如數據去重，轉換格式，並將其存儲到某種持久層。涉及數據採集過程的邏輯步驟示如下圖所示：下面是一些性能方面的技巧：來自不同數據源的傳輸應該是非同步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的（MoM）中間件來實現。由於數據非同步傳輸，所以數據採集過程的吞吐量可以大大高於大數據系統的處理能力。非同步數據傳輸同樣可以在大數據系統和不同的數據源之間進行解耦。大數據基礎架構設計使得其很容易進行動態伸縮，數據採集的峰值流量對於大數據系統來說算是安全的。如果數據是直接從一些外部資料庫中抽取的，確保拉取數據是使用批量的方式。如果數據是從feedfile解析，請務必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對於CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。優先使用內置的驗證解決方案。大多數解析/驗證工作流程的通常運行在伺服器環境（ESB/應用伺服器）中。大部分的場景基本上都有現成的標准校驗工具。在大多數的情況下，這些標準的現成的工具一般來說要比你自己開發的工具性能要好很多。類似地，如果數據XML格式的，優先使用XML（XSD）用於驗證。即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優先還是應該使用內置的函數庫或者開發框架。在大多數的情況下通常會比你開發任何自定義代碼快得多。盡量提前濾掉無效數據，以便後續的處理流程都不用在無效數據上浪費過多的計算能力。大多數系統處理無效數據的做法通常是存放在一個專門的表中，請在系統建設之初考慮這部分的資料庫存儲和其他額外的存儲開銷。如果來自數據源的數據需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數據源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個大批量的數據，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數據清洗需要進行表關聯。數據清洗中需要用到的靜態數據關聯一次，並且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數據處理效率。數據去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些欄位構成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。來自多個源接收的數據可以是不同的格式。有時，需要進行數據移植，使接收到的數據從多種格式轉化成一種或一組標准格式。和解析過程一樣，我們建議使用內置的工具，相比於你自己從零開發的工具性能會提高很多。數據移植的過程一般是數據處理過程中最復雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用並行計算。一旦所有的數據採集的上述活動完成後，轉換後的數據通常存儲在某些持久層，以便以後分析處理，綜述，聚合等使用。多種技術解決方案的存在是為了處理這種持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系統，如Hadoop和等）。謹慎選擇一個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。4.數據存儲中的性能技巧一旦所有的數據採集步驟完成後，數據將進入持久層。在本節中將討論一些與數據數據存儲性能相關的技巧包括物理存儲優化和邏輯存儲結構（數據模型）。這些技巧適用於所有的數據處理過程，無論是一些解析函數生的或最終輸出的數據還是預計算的匯總數據等。首先選擇數據範式。您對數據的建模方式對性能有直接的影響，例如像數據冗餘，磁碟存儲容量等方面。對於一些簡單的文件導入資料庫中的場景，你也許需要保持數據原始的格式，對於另外一些場景，如執行一些分析計算聚集等，你可能不需要將數據範式化。大多數的大數據系統使用NoSQL資料庫替代RDBMS處理數據。不同的NoSQL資料庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。資料庫分為行存儲和列存儲。具體的資料庫選型依賴於你的具體需求（例如，你的應用程序的資料庫讀寫比）。同樣每個資料庫都會根據不同的配置從而控制這些資料庫用於資料庫復制備份或者嚴格保持數據一致性?這些設置會直接影響資料庫性能。在資料庫技術選型前一定要注意。壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對於不同的NoSQL資料庫來說配置都是不同的，同時對資料庫性能的影響也是不一樣的。數據Sharding和分區是這些資料庫的另一個非常重要的功能。數據Sharding的方式能夠對系統的性能產生巨大的影響，所以在數據Sharding和分區時請謹慎選擇。並非所有的NoSQL資料庫都內置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。如果有需要還是建議使用內置的類似功能，因為自己開發的還是不靈。NoSQLs內置了壓縮、編解碼器和數據移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那麼優先選擇使用這些內置的功能。這些工具可以執行各種各樣的任務，如格式轉換、壓縮數據等，使用內置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網路的使用率。許多NoSQL資料庫支持多種類型的文件系統。其中包括本地文件系統，分布式文件系統，甚至基於雲的存儲解決方案。如果在互動式需求上有嚴格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地（內置）文件系統（例如HBase使用HDFS）。這是因為，如果使用一些外部文件系統/格式，則需要對數據進行相應的編解碼/數據移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗餘處理。大數據系統的數據模型一般來說需要根據需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數據建模技術基本都是設計成為一個通用的模型，用外鍵和表之間的關系用來描述數據實體與現實世界之間的交互。在硬體一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。5.數據處理分析中的性能技巧數據處理和分析是一個大數據系統的核心。像聚合，預測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。本節討論一些數據處理性能方面的技巧。需要注意的是大數據系統架構有兩個組成部分，實時數據流處理和批量數據處理。本節涵蓋數據處理的各個方面。在細節評估和數據格式和模型後選擇適當的數據處理框架。其中一些框架適用於批量數據處理，而另外一些適用於實時數據處理。同樣一些框架使用內存模式，另外一些是基於磁碟io處理模式。有些框架擅長高度並行計算，這樣能夠大大提高數據效率。基於內存的框架性能明顯優於基於磁碟io的框架，但是同時成本也可想而知。概括地說，當務之急是選擇一個能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當然也包括性能需求。一些這些框架將數據劃分成較小的塊。這些小數據塊由各個作業獨立處理。協調器管理所有這些獨立的子作業?在數據分塊是需要當心。該數據快越小，就會產生越多的作業，這樣就會增加系統初始化作業和清理作業的負擔。如果數據快太大，數據傳輸可能需要很長時間才能完成。這也可能導致資源利用不均衡，長時間在一台伺服器上運行一個大作業，而其他伺服器就會等待。不要忘了查看一個任務的作業總數。在必要時調整這個參數。最好實時監控數據塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數據塊的冗餘參數提高（一般hadoop默認是3份）這樣又會反作用使得系統性能下降。此外，實時數據流需要與批量數據處理的結果進行合並。設計系統時盡量減少對其他作業的影響。大多數情況下同一數據集需要經過多次計算。這種情況可能是由於數據抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業務流程發生變化，值得一提的是舊數據也是如此。設計系統時需要注意這個地方的容錯。這意味著你可能需要存儲原始數據的時間較長，因此需要的存儲。數據結果輸出後應該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結果是用戶要求按照每周的時間序列匯總輸出，那麼你就要將結果以周為單位進行匯總保存。為了達到這個目標，大數據系統的資料庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數據系統經常會輸出一些結構化的數據表，這樣在展示輸出上就有很大的優勢。更常見的是，這可能會這將會讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數據匯總結果，如果在數據規模較大的時候按照每周來匯總數據，這樣就會大大降低數據處理能力。一些框架提供了大數據查詢懶評價功能。在數據沒有在其他地方被使用時效果不錯。實時監控系統的性能，這樣能夠幫助你預估作業的完成時間。6.數據可視化和展示中的性能技巧精心設計的高性能大數據系統通過對數據的深入分析，能夠提供有價值戰略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數據的多維度透視視圖。需要注意的是傳統的BI和報告工具，或用於構建自定義報表系統無法大規模擴展滿足大數據系統的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現已上市。本文將不會對這些個別工具如何進行調節，而是聚焦在一些通用的技術，幫助您能打造可視化層。確保可視化層顯示的數據都是從最後的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數據。這不僅最大限度地減少數據傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助於避免性能卡頓問題。重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產生非常不錯的影響。物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術。大部分可視化工具允許通過增加線程數來提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪問量較大那麼這是提高系統性能的好法。盡量提前將數據進行預處理，如果一些數據必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務模式都是針對不同場景設計的。同樣，一些工具可以進行增量數據同步。這最大限度地減少了數據傳輸，並將整個可視化過程固化下來。保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。大多數可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形（SVG）。使用SVG復雜的布局可能會產生嚴重的性能影響。7.數據安全以及對於性能的影響像任何IT系統一樣安全性要求也對大數據系統的性能有很大的影響。在本節中，我們討論一下安全對大數據平台性能的影響。-首先確保所有的數據源都是經過認證的。即使所有的數據源都是安全的，並且沒有針對安全方面的需求，那麼你可以靈活設計一個安全模塊來配置實現。-數據進過一次認證，那麼就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那麼使用一些類似於token的技術保存下來以便後續繼續使用。這將節省數據一遍遍認證的開銷。-您可能需要支持其他的認證方式，例如基於PKI解決方案或Kerberos。每一個都有不同的性能指標，在最終方案確定前需要將其考慮進去。-通常情況下數據壓縮後進入大數據處理系統。這么做好處非常明顯不細說。-針對不同演算法的效率、對cpu的使用量你需要進行比較來選出一個傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮演算法。-同樣，評估加密邏輯和演算法，然後再選擇。-明智的做法是敏感信息始終進行限制。-在審計跟蹤表或登錄時您可能需要維護記錄或類似的訪問，更新等不同的活動記錄。這可能需要根據不同的監管策略和用戶需求個性化的進行設計和修改。-注意，這種需求不僅增加了數據處理的復雜度，但會增加存儲成本。-盡量使用下層提供的安全技術，例如操作系統、資料庫等。這些安全解決方案會比你自己設計開發性能要好很多。8.總結本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術性的知道可以作為打造大數據分析平台的一般准則。大數據分析平台非常復雜，為了滿足這種類型系統的性能需求，需要我們從開始建設的時候進行考量。本文介紹的技術准則可以用在大數據平台建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數據分析平台的性能。

⑩ 大數據時代的電視媒體營銷探析

大數據時代的電視媒體營銷探析
在大數據時代，我國傳媒行業發生了巨大變化，而傳統的電視媒體營銷方式已經難以滿足電視媒體的時代發展需要。為此電視媒體相關領導必須正確與深刻認識電視媒體在大數據時代的發展現狀，積極利用電視媒體自身的營銷優勢，采針對性策略，做好電視媒體的營銷工作，以為觀眾提供更優質的電視產品，有效提高電視媒體的經濟效益。
一、大數據時代電視媒體的營銷環境
在大數據時代，電視媒體的發展環境有了三方面的顯著變化。第一，實現了媒介資源共享。大數據時代，傳統媒體與新媒體積極融合，不同媒體之間通過互聯網服務，能夠有效進行信息存儲與信息交換、信息共享等。第二，媒介內容從以往的信息傳送為主，轉向以滿足受眾需求主。大數據時代，因為海量數據鋪天蓋地向觀眾襲來，觀眾對信息的觀注度降低，這就要求媒體必須創建便捷、精確的信息傳播途徑，精確的向受眾傳送符合其閱讀需要的信息，從而更好地滿足受眾的信息需求，保持受眾對媒體的忠實度。第三，媒體采編方式更加靈活。在大數據時代，媒體采偏方式也突破了時空限制，通過互聯網在線可以即時即地的進行采訪，不必拘泥於過去的特定編輯設備。各種新型移動終端設備、互聯網、新媒體等都可以作為有效的媒體采編設備與相關的媒體發布平台。大量的媒介資源通過多種媒體途徑傳播到大眾手中[1]。
二、大數據時代電視媒體的營銷內容
大數據時代，電視媒體的營銷內容不再單純的是電視廣告營銷，而是變得更加的繁瑣和復雜，就具體內容而言，可分為顯性營銷內容與隱性營銷內容兩方面。
1.大數據時代電視媒體的顯性營銷內容
一般電視媒體的顯性營銷內容，主要包括電視廣告營銷、電視節目營銷、電視人力資源營銷與電視觀眾營銷這四種。第一，電視廣告營銷。該部分營銷內容主要將電視廣告科學置於電視欄目中，幫助廣告經銷商打開產品銷售市場，提高廣告產品的知名度。電視媒體進行廣告營銷從根本上講是出於電視媒體自身發展資金有限的需要。現階段我國的許多電視頻道依然無償播放的，而其存在和發展所需要的資金就必然來源於廣告商，只有做好廣告營銷，電視媒體才能獲得廣告商相應的資金支持，有經濟能力進行相關的是電視欄目活動。第二，電視節目營銷。該部分營銷內容作為整個電視媒體營銷的主體，主要是根據節目段與節目內容科學向觀眾投入電視節目，獲得相應的節目收視率。第三，電視人力資源營銷。該營銷一般是將相關的電視媒體工作人員作為電視媒體的重要營銷資源之一，通過塑造其良好形象，有效吸引大量忠實的電視受眾。比如許多電視台都會著重推出本台的「台柱子」，將其包裝成知名的節目主持人，很多觀眾會因為對主持人的贊同與認可，而保持對電視媒體的忠實度。第四，電視觀眾營銷。電視受眾是決定電視媒體生存發展的關鍵性支撐要素，電視媒體只有做好電視觀眾營銷，不斷擴大受眾群體，獲得較高的電視節目收視率，廣告商才會選擇繼續在電視媒體投放廣告，為電視媒體提供經濟支持[2]。
2.大數據時代電視媒體的隱性營銷內容
在大數據時代電視媒體的隱性營銷內容主要包括影響力營銷與形象營銷。所需謂影響力營銷，就是提高電視台自身的知名度，以促使電視媒體才能被更多的觀眾熟知，獲得更多廣告商的贊助和支持，從而促進電視台的進一步發展。而形象營銷主要是指電視媒體單位要將自身的良好形象展示給大眾，以吸引更多的電視觀受眾觀看，促使更多的廣告商選擇電視媒體作為自己的廣告投放平台。這樣無疑有助於增加電視媒體的經濟收益，從而促進電視媒體自身的長遠健康的發展。電視媒體的這種良好形象一般由高素質的主持隊伍、優秀的電視節目製作團隊與科學的運營管理隊伍等多方面因素構建與塑造而成。
三、大數據時代電視媒體營銷優勢與營銷短板
1.大數據時代電視媒體的營銷優勢
在大數據時代，雖然各種新媒體的出現與盛行，極大地沖擊了傳統的電視媒體，但是電視媒體作為我國主要的信息傳播陣地，依然有著其它媒體無法比擬的營銷優勢。一方面電視媒體具有較高的權威性與公眾力。在我國電視媒體與報紙媒體一樣，是政府發布公共信息的主要平台，在國民心中，電視媒體所具有的權威性與公信力是其它任何新媒體都比不了的。所以許多廣告商願意選擇電視媒體投放廣告，以期藉助電視媒體的公信力來增強大眾對廣告產品的認同度與支持度，而電視媒體也可以從廣告商那得獲得較高的營銷收益。另一方面，電視媒體在我國具有廣泛的受眾群體。不同於現在的各類網路新媒體，其應用需要相應的互聯網知識與計算機技術等。電視媒體只需要打開相應的電視頻道即可觀看，應用十分簡單方便。同時在互聯網出現前，電視媒體在我國就已經有了數十年的存在與發展歷史，培養了相當多的電視受眾，再加上電視節目自身所具有的強大吸引力，電視媒體在我國的受眾群體十分龐大，群眾基礎非常廣泛[3]。
2.大數據時代電視媒體的營銷短板
第一，營銷觀念片面。目前我國許多電視媒體領導片面認為電視媒體營銷就是推銷電視節目，只要將電視節目推送給電視受眾，獲得較高的節目收視率，就完成的了電視營銷工作。但是在當前我國電視媒體內部體制改革環境下，電視媒體單位需要自負盈虧，這就迫使電視媒在營銷中必須充分考慮到單位效益問題。電視媒體只有通過廣告營銷、節目營銷、人力資源營銷等多種營銷方式獲得相應的經濟效益，才有能力進行下一步的發展。第二，營銷方式雷同。當前我國許多電視媒體的營銷方式都較為類似，當某個電視毀體單位營銷成功後，其它電視媒體單位會隨之跟風效仿，從而使得電視媒體內容同質化嚴重，電視媒體自身的核心競爭能力不強。第三，營銷體制落後。在計劃經濟時代，我國的電視媒體屬於政府直接管理，無需考慮頻道虧損問題。而在電視媒體體制改革後，如果繼續沿用之前的運營體制，顯然難以滿足電視媒體大數據時代發展的實際需要。尤其是在新媒體的巨大沖擊下，電視媒體更應該積極革新其組織結構、優化其媒體資源，以更好地滿足時代發展需要。
四、大數據時代電視媒體的有效策略
1.積極與各類新媒體融合
現階段，傳統媒體與各類新媒體融合已經成為我國傳媒業的主要發展趨勢。而電視媒體也應該順應傳媒界的時代發展趨勢，積極同各類新媒體合作，通過將電視媒介資源與其它新媒體共享，進一步提高電視媒體的收益。比如央視和搜狐網站、新浪網站等多個較大的知名網路平台都有合作，雙方通過共享相關的新聞信息，共同創建相關的媒體項目等，來實現利益共贏[4]。
2.不斷豐富營銷方式，強化電視受眾的互動性
進行電視媒體營銷最主要的營銷手段就是不斷加強相關電視欄目的推廣。而在大數據時代，電視媒體一方面應該進一步豐富其欄目推廣方式。電視媒體既可以在電視節目播放過程中插播相關的欄目片花，欄目宣傳片等，也可以積極利用多種新媒體與移動終端設備，在手機、平板上面，通過微博、微信、官方網站等多種網路平台，多方面推送相關的宣傳信息，從而增強電視欄目的影響力，吸引更多的電視觀眾收看，最終提高其收視率。另一方面，電視媒體還必須不斷增雖電視受眾的互動性。尤其是在一些大型的選秀、闖關等需要觀眾積極參懷投票的節目中，電視媒體更應該開通電話熱線、手機信息發送、網路參與等多種參與方式，提高電視受眾對節目的關注度、參與度，從而獲得良好的節目播放效果[5]。
3.做好電視受眾信息調研採集工作，進行精確化、個性化營銷
一方面，在大數據時代，網路搜索指數、網站訪問量、微博數據等多種互聯網渠道的相關數據都能夠有效反映出不同電視受眾對同一電視欄目的接受認同度。而電視媒體則可以主動與相關的互聯網運營商合作，通過這些渠道，精確採集電視受眾信息。並以這些信息為參考依據，制定針對性強的營銷策略，打開目標受眾市場。另一方面電視節目收視率的高低不單單是由節目的自身質量決定，更與節目的播放時間與播放方式密切相關。只有選擇科學的播放時間與適宜的播放方式，電視節目才能被更多的目標受眾群體觀看，培養更多的電視受眾。所以在電視媒體營銷中，相關工作人員應該系統分析、科學設計電視節目的播放時間與播放方式，以精確化、個性化的滿足目標觀眾的觀看需要。以一些都市戀受劇為例，這類節目的電視受眾主體主要是年青的都市上班族，所以這些類節目的首要播出時間應該避開年青人的上班時間，盡量安排在晚間或周末休息階段，才會獲得較佳的播放效果[6]。
五、結 語
綜上所述，在大數據時代，電視媒體的營銷環境發生了重大變化，其營銷內容也更加復雜。同時電視媒體體制改革後，電視媒體失去了政府的資金支持，必須自負盈虧。這就要求電視媒體積極利用自身公信力強、受眾范圍廣的優勢，通過科學的營銷策略，獲得良好的經濟效益。以在增強自身核心競爭力的同時，實現自身的長遠持續發展。