三個大數據

A. 大數據應用的三個階段是什麼

1、大數據應用的第一階段：輔助產品

最初的應用比較簡單，就是用以輔助產品人員和市場人員做判斷。過去的實體產品做一次調研很麻煩。比如飲料公司，調研人員要用各種方式觀看他們喝飲料的場景和步驟。

問卷是最常見的，但不準。所以會組織各種各樣專業的現場試驗，要搭建環境(一般是有單面玻璃或攝像頭的)、邀請志願者，然後引導他們按照日常的習慣去完成一些操作。

比如通過攝像頭監視觀察室。顯然這種辦法非常笨重。而現在的互聯網產品則根本無須這么麻煩。用戶所有的使用數據、行為，都是記錄在案的，想知道什麼，瞬間就能分析出來。

2、大數據應用的第二階段：創造價值

在數據的數量和質量達到一定程度後，事情開始變化了。元數據將不僅作為產品的輔助，而是變成了最有價值的產生本身。很簡單的，全中國最熟悉老百姓消費習慣的是工商局嗎?是哪個協會嗎?是哪個科研機構嗎?都不是，是淘寶。

擁有最全面的個人信用信息的，是人事局嗎?是銀行嗎?是咨詢公司嗎?都不是，是支付寶。道理也簡單得很，所有行為(消費、交易)發生在了這個平台上，而這個平台又有所有數據的記錄，那這些數據就能產生巨大的價值。

3. 大數據應用的第二階段：創造價值

在數據的數量和質量達到一定程度後，事情開始變化了。元數據將不僅作為產品的輔助，而是變成了最有價值的產生本身。

春節的時候，支付寶為什麼要和微信爭搶小額支付和社交場景的支付?不是為了那點手續費，就是為了它缺失的社交支付這一塊。這塊數據的價值，遠超想像。

未來我們每個人的衣食住行、生活起居，都將有大量的數據記錄。我們的行為會變成一串串數字成為可量化的數據，成為描述我們的信息。我們工作用雲筆記、吃飯用餓了么、打車用滴滴、搜東西用網路、社交用微信，每一步都事無巨細被記了下來。

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B. 大數據的三個要素是什麼

大數據發展三要素 大數據的發展需要三個必要條件:數據源、數據交易、數據產生價值的過程。

C. 大數據思維的三個維度分別是什麼

第一、描述思維

也就是要將一些的結構化的數據或者非結構化的數據都變為客觀的標准，在大數據思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進行數據分析的，舉一個例子就是消費者行為的研究，消費者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這里舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行數據的採集，了解客戶的消費情況以及分布的情況，消費者可以實現購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務，並且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗度。在一些大型的景區或者游樂場，大數據可以幫助景區進行更好的遊客管理。

第二、相關性思維

就是對於數據之間相關性的研究，對於消費者行為或者用戶行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的數據都是有內在的聯系的，大數據分析的結果就可以更好的建立起數據預測的模型，可以用來預測消費者的偏好和行為，相關性的研究和紛紛也可以更好的支持預測思維。

第三、攻略思維

在大數據繼續預測以及分析之後，企業可以根據大數據分析的結果進行營銷策略的調整，這才是大數據營銷的主要目的，從描述到預測，最後到攻略，這也是大數據思維的一個完整的過程。

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D. 大數據的三個特點

第一個特點是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
第二個特點是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
第三個特點是處理速度快、時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。

E. 三個大數據迷思與八個大數據實戰密技

三個大數據迷思與八個大數據實戰密技

1.忘掉大數據吧！如果大數據已經成為大家用數據的常態了，你何必特別講他出來呢？98年的時候互聯網是一個流行語，現在還有人會說他是流行語嗎？現在有很多電子商務公司叫做傳統電子商務啊，多悲哀啊，有人還以為電子商務是新東西的時候，已經有所謂的傳統互聯網公司。

2.數據也只是創新決策其中一部分，他只不過是新工具，也不用把他想得這么萬能這么神。不是所有的問題都是數據問題，也不是所有的問題都是大數據問題，你就把他想成單純的工具使用，該用刀就用刀，該用槍就用槍，有些地方會比較適合使用數據，不用太神化他，太多的行外人把他講得很神，反而我們業內人不敢說得太神話，因為知道兌現不了。 3.不要為數據而數據。以前我們做一B2B的網站，客單價不停地掉，我們用很多數據方法去解決問題，但都沒有起色，有一天早上我覺得不對，我說我們不要看數據了，我跟工程師說，你在顧客進網站時問他：「你是幫自己買東西嗎？」結果有50％以上的人說對，你知道我花了半年的時間去尋找答案，這根本就是為了數據而數據啊，所以如果你今天很擔心大數據的問題，你不如去擔心將來有很多人會為了數據而數據 八個大數據實戰密技 1.不要說大數據，就說我們使用數據的時候到底我們知不知道這個背後數據的數據是什麼？如果我的判斷是對的，你要用什麼數據去證明我是對的？比如說今天氣象局說今天的溫度是12度，那我問說，過去來講這個環境中，他預測12度的正確的概率是多少？錯的概率是多少？這就是數據的數據，我要用一個數據之前，我一定會問，這個數據可不可信啊，可靠性是如何，沒有對數據的可靠性，你就先使用，你是盲目地使用，所以數據的數據是一個層面，決定可不可靠。 2.中小企業先用數據量化自己，再來談大數據。如何用好數據來量化自己？用數據理解自己，量化自己，我覺得在這個基礎上去思考我們有什麼東西是可以用大數據的？這樣會更有效。小企業應該去嘗試用數據量化決策，而不是大數據，沒大這件事，就是用數據做決策，其實公司本身內部有的數據問題很多的，像是大部分公司客服數據從來沒跟公司主要數據連上，因為很多公司的客服中心都在外部，所以這個數據他拿不到，他不知道消費者的反應，這個數據又無法跟你的經營數據做關聯，所以整個數據在一個中小企業裡面也是四分五裂的嘛，你在這個地方沒用好的情況下，你居然說你想用大數據，其實是有點難以理解。 3.數據案例很多會失敗都是因為蒐集數據歸蒐集，但蒐集起來之後這跟塬本的數據決策是沒有辦法合在一起的。這不僅線下會發生問題，線上也有這個問題，你可以問問現在管理首頁的人，他管理首頁有多少是根據數據去設計的，你不如問他們如果他們改版首頁，他們如何評估這個改版後的首頁是成功的？用什麼數據去決定？ 4.數據的刷新頻率是什麼？這個值非常關鍵。刷新得快不一定比慢好，有些地方要刷得慢一點。有些東西太敏感了，你刷新的數據不一定正確，比如你要買一個二十年的保險，就是很長遠的東西，或者你要做重大投資，在這個時候你應該去看歷史的穩定數據，如果今天你剛從電影院看完一部戲，你剛看完想吃麻辣火鍋，這秒鍾，你不需要猜他的歷史性格，你應該去猜他下個場景會是什麼，這個時候地點的數據非常關鍵。 5.真正的數據創新還沒出現，現在大部分的企業沒法串起數據、演算法和應用創新，沒有人既懂商業又懂數據，要抓到這種機會點的人極少，我算是，但是我只是電商和零售領域的專家而已。 6.數據的創新來自兩點：一、把不該再分裂的數據分裂；二、把兩個不該拼合的數據拼合。這會產生很大的力量，例如性別不是男就是女，這兩個東西應該再也不能分裂了，但在數據上我們可以說這個人的態度有三成很女生，有七成很男生，他的態度有男生的態度在裡面。有些數據已經是塬子了，但你一剖開發現不是塬子，還可以再分裂，在這個時候分出來的數據的破壞力或創意是很大的，你沒想過嘛，這對推薦引擎來講太關鍵了。商業的世界很競爭，當兩個敵對公司一結盟，像是根據開車數據調整保費，就是一個數據結合的創新案例。 7.我看到的大數據項目都是失望比較多的，很多大數據項目都還在實驗室，當這些東西到企業就不行了，企業需要准確，還有很多問題是要分場景化的。 8.數據分析師要量化自己的量化，這對我們這行很重要。我們整個行業最討厭什麼東西你知道嗎？你找一個人去准確算出一個東西，不難，但是六個月都准，很難，時間一長，就不準確了。時間一長，整個模型是用歷史數據建立出來的，當歷史數據變得越來越不重要的時候，這個模型就會變得沒那麼准確了，這個時候你就要改進你的演算法了。

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F. 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

G. 大數據的來源有哪三個

品牌型號：華為MateBook D15
系統：Windows 11

大數據的來源有交易數據、人為數據、機器和感測器數據。

交易數據包括POS機數據、信用卡刷卡數據等；人為數據，包括電子郵件、文檔、圖片以及通過微信、博客、推特等產生的數據流；機器和感測器數據，如感應器、量表和其它設施的數據。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

H. Storm，Spark，Hadoop三個大數據處理工具的區別和聯系

Spark由Scala寫成，是UC Berkeley AMP lab所開源來的類Hadoop MapRece的通用的並自行計算框架，Spark基於map rece演算法實現的分布式計算，擁有Hadoop MapRece所具有的優點。
Storm由java和clojure寫成，storm的優點是全內存計算，因為內存定址速度是硬碟的百萬倍以上，所以storm的速度相比較hadoop非常快。
hadoop是實現了maprece的思想，將數據切片計算來處理大量的離線數據數據。hadoop處理的數據必須是已經存放在hdfs上或者類似hbase的資料庫中，所以hadoop實現的時候是通過移動計算到這些存放數據的機器上來提高效率。

I. 企業必須避免的三個大數據錯誤

企業必須避免的三個大數據錯誤
如果企業改變它對大數據的想法，大數據會改變企業的思路。這聽起來有些像禪宗心印 （Zen Koan）。不過，這是獲得突破性見解的關鍵：你的眼光必須超越思想的限制，思考和詢問你希望從擁有的數據中得到什麼。
盡管如此，許多機構出人意料地沒有把這種新的思想應用到自己的大數據計劃中，結果導致嚴重的計劃失敗。
錯誤的想法，也就是「大數據的錯誤」，有三個主要方面。如果不解決這些錯誤想法，這些錯誤將直接導致一些欠考慮的計劃，不能提供有意義的商業價值。
錯誤1：從害怕失去機會的角度作出反應。由於害怕失去機會，許多機構倉促地實施大數據基礎設施項目，以避免落後。麻省理工學院《史隆管理評論》（MIT Sloan Management Review）發表的一篇調查報告指出，大數據的迅速流行導致一些大型企業的執行委員會向管理人員發出如下指令：「我們不知道大數據是什麼，但是，我們最好立即解決大數據的問題。」
這種下意識的反應已經導致出現一些無法實現的計劃，如盲目地建造Hadoop（分布式計算）集群，含糊的目標是用12至24個月的時間，沒有考慮如何幫助提高收入、節省成本或者提高競爭力的實際應用案例。這種倉促的決定顯然會使大數據計劃失敗。
錯誤2：把重點主要放在數量方面。本文作者Attivio公司產品營銷主管Mike Urbonas的同事Randy McLaughlin最近發現「大數據」這個詞彙有許多競爭的定義，這些定義限制了這個詞彙的實用性。例如，早些時候的定義讓「大」等於「量」。這個定義是不完善的，並且仍然在堅持。許多人仍然錯誤地認為大數據是Hadoop的同義詞。
這是一個問題，因為把重點放在量的方面將導致大錯誤。這是《哈佛商業評論》最近發表的一篇題為「更大的數據會導致更好的決策嗎？」的博客文章提出的警告。這篇文章的作者引述長期的研究結果稱，決策者經常為了提升自我或者證明現有的想法而有選擇地使用和解釋信息。僅僅增加數據量不會對目前常規的企業想法構成挑戰。
這也許是許多企業設法利用龐大的數據量，只有少數企業真正取得成功的原因。這個問題的解決方案不是重新制定一個決策過程，而是重新制定一個機構的戰略，不是把量作為主要技術重點，而是把管理多樣性作為重點！
錯誤3：沒有把重點放在信息的多樣性方面。《哈佛商業評論》那篇文章的作者還指出，「大量」實際上過時了；金融服務公司幾十年以來一直有大量的數據。目前真正新的東西是信息資源的多樣性。這些資源將產生新的商業見識。
這篇文章指出，多樣性的商業團隊比單一的商業團隊更有創造力；多種數據合並在一起會產生同樣的好處。因此，我們不能說數量大的數據會導致更好的決策，而是把使用新技術、處理過程和技能的許多點連接起來的多樣性的數據會導致更好的決策。通過一個統一信息接入平台，這些點的連接會迅速完成。
設想一下，把相關的和分析交易資料庫與客戶在社交媒體、網站、電子郵件、即時消息聊天和呼叫中心記錄等地方發表的喜歡或不喜歡的意見組合在一起，其結果是一個對客戶解決方案的真正的全方位的看法。這個客戶解決方案提供新的可執行的見解，在最大限度提升客戶服務、忠誠度以及成功的追加銷售和交叉銷售的同時減少客戶流失。這是大數據多樣性的業務轉型的力量。
重要的是需要指出，越來越多的證據表明，開始獲得真正的改變游戲規則的回報的機構認識到，這是通過管理多樣化的信息實現的。例如，上述大數據調查報告指出，受訪的大企業都談到管理各種數據和集成多種來源的信息。這是企業使用大數據的重點。這包括使用非結構化數據。
因此，如果你的機構還沒有探索把管理多樣性數據作為大數據商業價值的主要推動因素和技術重點，你的機構現在要在競爭對手採取行動之前把這個工作擺正優先的位置。