怎麼使用大數據

1. 該如何用好大數據

該如何用好大數據
近一兩年來，大數據是一個被頻繁提及的詞彙。不管是近幾天麻涌舉行的五礦物流麻涌基地發布會上，還是在智博會配套活動中國（東莞）雲計算高峰論壇上，越來越多的企業和研究者對大數據產生了非常濃厚的興趣。越來越多的東莞企業表示想要做好大數據運營，但是，大數據要用好並不容易。
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。
大數據聽起來似乎很高深，但其實已經滲透到人們生活的方方面面。例如一個消費者在淘寶上搜索了泳鏡，接下來他在打開許多網站時都會看到游泳衣、游泳圈等相關產品的廣告。這，就是當前大數據營銷的一個典型應用場景。
前不久，陳國良和石鍾慈兩名專門研究雲計算和大數據的工程院院士在東莞進行了一次大數據的知識普及講座。
據陳國良院士介紹，2012年3月，美國總統奧巴馬在一次研究計劃上提出了大數據概念。「大數據」的說法由此被全球范圍採用，而在此前，國內的研究者一般稱其為天文數據、海量數據或者巨量數據。不管是物聯網設備的感測器、科學研究還是人們的日常生活，都會產生大量的數據。而善於用好大數據技術，則可以從這些數據中挖到「黃金」。
不過，陳國良也表示，大數據的結果很有價值，但千萬不能陷入大數據獨裁主義，人，才是大數據的第一要素。當然，要求所有企業都具有大數據分析能力。
陳國良所說的大數據分析能力，便是大數據的組成部分。隨著大數據的應用日漸廣泛，影響日漸深遠，大數據思維的重要性也日漸顯著。
大數據思維，就是能夠正確利用好大數據的思維方式。大數據並不是指任何決策都參考數據，也不是要求所有問題都足夠精準，更不是花巨資打造大數據系統或平台，而是在應該讓大數據出場的地方把大數據用好。
要用好大數據，首先應該採集大數據。與傳統的調查問卷等搜集信息數據的方式不同，互聯網時代的大數據採集是「無限的、無意識的、非結構化的」數據採集。各種紛繁復雜的行為數據以行為日誌的形式上傳到伺服器中，隨用隨取。此外，分析數據使用了專門的數據模型。最值得一提的是，大數據可以根據營銷、決策等特定問題，從資料庫中調取海量數據進行挖掘以完成數據驗證，甚至可以得出與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。
不少業內人士表示，很多時候，大數據的價值正是體現在這樣與直觀判斷大相徑庭的地方。對此，陳國良也表示，「大數據分析結果有時候沒有理論支撐甚至無法證明，不過分析仍然有效，技術仍然在發展！」陳國良還為東莞有意進行大數據挖掘的企業支招說，大數據的獲取，不能依靠隨機采樣，也不能強求精確性，甚至分析結果也難以解釋其所以然，不過能用就好，以後可以慢慢再弄清其中的科學原因。
業內人士分析說，大數據的應用領域正在逐步增加。一方面，東莞企業可以通過大數據對用戶行為與特徵作出分析。通過大量數據可以分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。此外，通過大數據可以支撐精準營銷信息推送。讓最精確的信息傳遞到正好匹配的客戶手中。
另外，通過大數據可以讓營銷活動能夠與用戶能夠產生「會心一擊」的效果，這種基於海量數據的挖掘和匹配實現的精準信息，能夠讓企業有效地取得客戶的歡心。
在陳國良眼中，雲計算、物聯網以及大數據是三位一體的，伴隨著萬物互聯的趨勢以及雲計算逐步變得更加方便易得，價格低廉，大數據的應用場景以及應用的經濟類型也都將得到進一步的加強。

2. 如何充分利用好大數據

就目前而言，幾乎所有行業：醫療保健，製造業，金融業，零售業都在發生數字變化，而且這個名單還在繼續。如果用好大數據可以預測好未來的發展，那麼大家知道不知道如何充分的利用好大數據呢？這就需要建構一個新的結構，以及做好協作工作。

現在人工智慧是很普及的，機器人亦是如此，在不久的將來，隨著銷售和客戶服務的自動化，未來的發展重心將更高的價值放在人與人之間的互動上，當然，人們還會保持對提出服務的期望。這樣才能夠讓自己的需求得到充分的滿足。如果利用分析的強大功能去進行大數據分析，那麼企業將能夠對這些海量數據進行分析並分類，機器就會以驚人的速度從中學習。這樣就能夠獲得極佳的發展方向。從而推動科技的發展。

用好大數據必須建構一個新結構
大數據的分析需要一個新的結構，雖然公司將擁有了比以往更多的數據，但是要想進行大數據的分析，就需要重新考慮企業的結構，現如今，隨著公司適應技術不斷變化，轉型的速度將推動現代企業模式的發展。企業必須開始以反向思維的方式運轉，不能夠繼續使用新的企業結構。
當然，企業還應該培養分析文化，這是最重要的一件事情，企業培養分析文化就需要舍棄傳統的決策層次結構。這句是要求企業中的每個人都能夠做出基於事實的決策的能力。如果詢問一線員工，包括銷售人員和生產車間員工，他們使用哪些數據做出決策。通過這些問題才能夠讓未來的發展路線變得更加通透。
對於那些扁平化企業結構並消除決策障礙的公司將變得更加敏捷，因此使得這類公司更具有競爭力。我們需要全面拆除企業結構中的某些局部結構，這種轉變能夠使企業運作發生了巨大變化。使得企業有一個比較民主的氛圍。

大數據的適應需要做好協作工作
傳統的層次是公司的常態，但是並不是公司必須改變的唯一方面。對於扁平化的企業結構需要合作水平必須提高，必須培養共享協作的文化。這樣才能夠讓公司更具有凝聚力。企業還應選擇具有多學科背景的管理工作人員，並要求他們查看不相關的業務並借鑒想法。這將有助於鼓勵合作並吸收新的和創新的想法。
要想發展這種文化的作用，需要確定如何平衡個人貢獻與團隊合作。如果每個團隊成員沒有平等的貢獻，那麼過於緊密地合作可能會導致個人的靈感流失。就個人而言，專業人士需要在個人安靜的時間來完成工作。考慮到這些要素，理想的企業模式將能夠加快決策速度，減少層級的監督，並產生一種重視個人貢獻的協作工作環境。這樣才能夠讓人們更加團結。
看完上述的內容，想必大家已經知道了如何充分利用好大數據了吧，大數據的使用需要建構一個新結構和做好協作工作，這樣才能夠充分使用大數據，才能夠對未來做好精準預測。

3. 大數據初學者應該怎麼學

大數據大家一定都不陌生，現在這個詞幾乎是紅遍了大江南北，不管是男女老幼幾乎都聽說過大數據。大數據作為一個火爆的行業，很多人都想從事這方面相關的工作，所以大家就開始加入了學習大數據的行列。

目前，市面上不僅是學習大數據的人數在增加，隨之而來的是大數據培訓機構數量的迅速上升。因為很多人認為這是一門難學的技術，只有經過培訓才能夠很好的學習到相關技術，最終完成就業的目的。其實，也並不都是這樣的，學習大數據的方法有很多，只有找到適合自己的就能夠達到目的。

那麼，大數據初學者應該怎麼學？

1、如果是零基礎的初學者，對於大數據不是很了解，也沒有任何基礎的話，學習能力弱，自律性差的建議選擇大數據培訓學習更有效；

2、有一定的基礎的學員，雖然對於大數據不是很了解，但有其它方面的編程開發經驗，可以嘗試去選擇自學的方式去學習，如果後期感覺需要大數據培訓的話再去報名學習；

3、就是要去了解大數據行業的相關工作都需要掌握哪些內容，然後根據了解的內容去選擇需要學習的大數據課程。

大數據學習路線圖：

4. 大數據怎麼使用

以下是關於如何成功使用大數據的一些方法。
1.敏捷
敏捷地掌握新興技術的最新進展。顧客的需求往往在變化，因此，技術必須靈活適應客戶的苛刻需求。如果想成功，應該調整收集的數據並處理，以滿足客戶的需求。‍
2.實時操作
實時操作業務，以了解客戶遇到的各種問題。最好的方法是使用實時數據。因此，要了解業務的缺點，並實施適當的步驟來促進最佳的用戶體驗和更高的生產力。‍
3.多種設備
使用不同的設備來收集有關客戶的相關信息，包括智能手機，筆記本電腦和平板電腦，因為客戶會使用各種設備訪問公司的產品。‍
4.使用所有的數據
全面使用數據來捕獲匯總數據中的重要見解。從客戶的經驗和行為中收集的數據對於提高產品品牌和業務生產力非常重要。‍
5.捕獲所有信息
在數據採集過程中，要掌握所有客戶的信息，深入了解客戶，避免盲點。還應該收集可能影響到客戶的信息，從而提升品牌知名度

5. 如何用大數據解決生活中的問題

1、應用於能源

隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。

2、醫學應用

大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。

3、對於金融業來說

大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。

4、應用於地理信息

地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。

5、應用於消費

為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。

6、應用於製造業

大數據影響生產力，使機器設備在應用中更加智能化、自主化，使生產過程更加簡潔、准確、安全，提高生產能力。此外，大數據技術可以幫助企業了解客戶的偏好，從而生產出市場需要的產品。

關於如何用大數據解決生活中的問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

6. 舉例說明如何運用大數據思維

在電商平台上購物，系統會給你推薦一些「猜你喜歡」的商品，依據就是用戶數據分析。 今日頭條之類的應用，推送的內容就是利用大數據和人工智慧技術實現。

一信息技術的重要性

（1）管理信息化是指企業廣泛利用現代信息技術，開發信息資源，把先進技術、管理理念引入到管理流程中，實現管理自動化，提高企業管理效率和水平，從而促進管理現代化，轉換經營機制，建立現代化企業制度，實現有效降低成本，加快技術進步，增強核心競爭力。

（2）信息化的實現，會使企業的生產經營模式發生深刻的變化。對信息的快速反應能力是檢驗工作效率和競爭力的重要標志，建立企業和部門信息網絡，實現信息化既是社會需求，也是企業適應市場，促進自身發展的需要。

二科技的重要性

（1）科學技術的認識功能。憑借著迅速發展的科學技術，人們不僅能認識自然狀態下顯露的事實，也能認識超出感官功能的微生物、基本粒子、紅外。不僅能捕捉、搜尋到現象，也能揭示出現象背後的本質和規律；不僅認識當下的現有事物，也能追溯過去和預測未來。

（2）科學技術的生產力功能。科學技術一方面滲透到生產力的實體要素中，通過物化為新的勞動資料，特別是其中的生產工具；通過提高勞動者的素質和生產技能，通過擴大勞動對象；開辟新的產業部門來實現其生產力功能。

7. 怎樣應用大數據

身邊很多IT人對於大數據的新技術、新趨勢都是興趣滿滿，為程序員又迎來了一場春天，投身大數據領域，鍛造新技能。今天就與你共同分享三個精準應用大數據的秘訣，助力你的業績直線上升。

秘訣一：目標要明確
一個公司擁有再多的數據，也不能代表它就一定會獲得商業上的成功。只有真正懂得如何利用大數據，了解到公司利用大數據可以達到什麼目標，公司才有可能真正成功。在公司在發展過程中往往也會面臨諸多選擇，也只有目標設定明確了，才能夠縮小選擇范圍聚焦精力去發展。企業應時刻保持頭腦清醒，朝著自己定好的目標前進，才有助於公司進行持續長久的良好運作。
其實有時候，利用太復雜先進的數據分析工具往往也會帶來很多問題，不過如果我們能夠依靠分析大量的數據來得到的結果，那就不用懷疑了，你就干吧，至少方向肯定是對的。

秘訣二：要謹慎對待數據
有時，企業是沒有能力去獲取數據的，也就沒法用數據去解決問題。就算公司獲得了一些數據，他們往往也不清楚這些數據能否解決他們的問題。
在這一點上，建議是，一個數據是否有效，是否能幫助公司解決問題，建議詢問數據小組的意見。
有時候，重要的數據可能會被忽略。比如，當為某家企業搭建交通情況模型時，大家普遍認為天氣是預測交通狀況的重要因素。後來研究結果卻顯示，影響那個地區交通狀況的是當地學校的放學時間。當學生們放學時，堵車情況尤為嚴重。
負責人說，從一開始的假設來看，我們並沒有預見到會得出這樣的結論，所以，應謹慎認真對待數據，數據會真實客觀地告訴你想要的答案。有時，數據能告訴你的會讓你大吃一驚。
秘訣三：要避免得出錯誤的結論
由於人為主觀因素和不相關數據的干擾，有時候得出的結論往往是錯誤的。
「不要讓不相乾的數據影響到整個結果，有相當一部分的數據並不重要，這些不相關的『樹』往往並不能代表整個『森林』。如果使用了錯誤的數據，得出的結論往往也是錯的。」
數據選擇上的錯誤會影響人們解決問題的過程，也會影響人們如何看待這些數據和結果。錯誤的數據選擇可能影響到公司做出相關決策。