用戶數據大數據

『壹』 大數據是什麼多大的數據叫大數據

你好
多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。
若能給你帶來幫助，請幫忙點擊採納，謝謝！！！

『貳』 大數據下的用戶分析，用戶分析的基礎數據有哪些

用戶的購抄買量，購襲買頻率，購買的時間空間差異等，這些為內部數據，可以通過自身或者第三方系統獲得。
用戶的評價， 用戶的喜好，這些為外部數據。這些數據就需要藉助大數據了。即為網路數據採集。
用戶畫像基礎數據：網路行為數據

活躍人數
訪問/啟動次數
頁面瀏覽量
訪問時長
裝機量
激活率
滲透率
外部觸點

用戶畫像基礎數據：網站內行為數據

唯一頁面瀏覽次數
頁面停留時間
直接跳出訪問數
訪問深度
進入或離開頁面
瀏覽路徑
評論次數與內容

用戶畫像基礎數據：用戶內容偏好數據

使用APP/登陸網站
時間/頻次
瀏覽/收藏內容
評論內容
互動內容
用戶生活形態偏好
用戶品牌偏好
用戶地理位置

用戶畫像基礎數據：用戶交易數據

貢獻率
客單件/客單價
連帶率
回頭率
流失率
促銷活動轉化率
喚醒率

『叄』 大數據的定義是什麼

大數據並抄不只是數據量大而已，它是數據存儲+分布式調度+數據分析的結合
大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，簡單來說大數據就是海量的數據，就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻)，大到PB級別，現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。
大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性
隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。
很多情況下大數據來源於生活。
比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。
大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。

『肆』 知乎核心用戶大數據報告

最近寫了個爬蟲，將知乎 3W 核心用戶的公開資料爬了下來。雖然知乎聲稱注冊用戶有 6500 萬，日活躍用戶有 1850 萬，但其中很大一部分用戶是三無用戶。由於該部分用戶公開的數據並不多，再且新版知乎伺服器對於單 IP 最大請求量有限制（大概每秒一次左右），所以我只爬了最核心的 3W 用戶。

我的爬蟲規則是這樣的：從關注量上萬的知乎大 V 中隨機抽取 10 個作為種子，依次爬取其關注的人，再從其關注的人爬取關注的人的關注的人，如此遞歸。也就是說爬蟲的規則保證了進入資料庫的每一個人至少有一個關注者。以下的數據分析均來自於爬蟲所得到的資料，所以要是報道上面出了偏差，還請大家見諒。

首先是對知乎用戶的職業描述進行詞雲分析，列出前一百的高頻詞，結果如下。

在職業描述中進行高頻詞分析，「互聯網」以 4552 次頻率完勝，然後是」大學「緊隨其後，其頻率是 2163 。這和我們平時所看到的互聯網從業者和名校學生佔領內容輸出的主力一致。這一百個高頻詞也囊括了知乎用戶的興趣，居住地等信息，不過這些我們以後還會仔細分析。

我們先來看看知乎的各種「最」。最高贊同數，最多關注者，寫得最多答案，分別是哪些呢？

首先是最高贊同數的排行榜。

在贊同數上面， @張佳瑋 老師以一己之力超越了第二名一倍不止，可謂是穩拿的冠軍。然後前五名是 @肥肥貓 ，@朱炫 ，@唐缺 ，@馬前卒 。輪子哥排在了第六名。

然後我們來看最多關注者排行榜。

在關注者排行榜上， @張佳瑋 老師還是遙遙領先於 @李開復 老師。再往後走就是知乎的大佬 @黃繼新 和 @周源 ，再往後是 @yolfilm 。

我們再來看寫的答案最多排行榜。

@Phil 以極高的產量勇奪答案數最高 Top1，而素有」輪帶逛「之稱的 @vczh 只能屈居第二。排行前五的有 @王若楓 、@柴健翌 、@zhen-liang 等大 V 。

再來看看提問最多排行榜。

@David Chang 以 2684 個提問排行第一，以未來知識圖譜聞名的 @圖靈Don 排行第二。排行前五的還有 @歆鹽 ， @程瀚 、 @張亮 。

然後是 BAT 三廠的員工數量比較，這個比較基於爬取到的的用戶職業描述詞頻進行統計。

可以看到鵝廠員工在知乎比例最高，阿里次之（詞頻： 0.004554 ），熊廠稍稍落後。

都說知乎是 985 / 211 滿天飛的地方，那麼清北復交浙到底哪家強呢？

可以看到北京大學和清華大學的詞頻不相上下，後面那三位還需加把勁啊。

在移動智能時代，Android 、iOS 、WEB 前端工程師在當今軟體開發中簡直大放異彩。那麼知乎哪一種程序員最多呢？

結果是前端詞頻遠高於 Android 和 iOS ，其實差那麼一點點就是 Android 和 iOS 的和了。這么說吧，你可能是堅定喬布斯 less is more 信念的果粉，也可能是擁抱開源的 Android 粉，可是所有人都需要瀏覽網頁，不是嗎：）

然後我還比較好奇知乎用戶的普遍興趣愛好是什麼。

結果發現健身獨占鰲頭般佔領榜首。看來知乎上還是普遍推崇健身提高顏值提高自身吸引力。可是為什麼閱讀的比例是最底的呢？為此我只能假設知乎上的同學學習效率都比較高，在完成基本的閱讀任務後去了另外的領域探索更大的世界。又或者說閱讀，相對於旅遊健身攝影來說，對於提升自身的價值性價比並不是很高，因而大家更傾向於去健身房，去旅遊，去拍照吧。

知乎用戶地域分布。

詞頻集中分布在北上廣深杭四川浙江江蘇等地方。和個人的主觀印象是相似的。畢竟以上顏色較深的都是互聯網行業比較發達的省份。

然後就是大家最關心的知乎男女比例問題了。

在爬到的用戶數據中，男性比例佔了67.8%，女性只佔了32.2%。也就是說男女比例比2：1還要大。

看到這里，你可能會反駁我說知乎初始用戶的性別就是男性啊，這樣子搞個大新聞是不行的。我也覺得挺有道理的，於是進一步篩選了核心中的核心部分用戶，篩選條件為粉絲數大於200且贊同數大於400的用戶，這下采樣應該准確了吧。然後有了下圖。

女性的比例降到了30.1%，男性比例相應為69.9%。這個數據比之前的數據更為不平衡。所以說女性用戶在知乎更為稀缺，也顯得更為珍貴。

所以，與其說知乎是一個高質量的問答社區，還不如說：

作者：彭家進 來源：知乎

『伍』 大數據時代的用戶數據如何區別保護

大數據時代的用戶數據如何區別保護
大數據時代，是物聯網的時代，隨著雲存儲和雲計算的發展，以智能手機、智能家電、可穿戴設備為代表的智能終端的普及，通過各種智能終端上傳和收集的用戶數據將越來越多，對用戶數據的分析和挖掘及利用，將是大數據的商業價值所在，蘊藏和巨大價值的用戶數據的性質及使用規則是我們值得思考的問題。
用戶數據的「區分所有權」構想
提到用戶數據，我們首先想到的是用戶的「隱私權」。民法大家王利明教授在其主編的《人格權法新論》一書中提到：隱私權是自然人享有的對其個人的與公共利益無關的個人信息、私人活動和私有領域進行支配的一種人格權。可見隱私權是一項「個體」權益，強調權利的身份和人格的屬性。
用戶數據的商業價值核心並不是「個人」的人格權益，其必要條件是具備足夠多的用戶個體樣本，其更強調「集合」的權利，單個用戶數據的商業價值是有限的。而用戶數據的核心價值在於通過對雲端存儲的海量的用戶個人狀況、行為、需求的樣本分析和挖掘，一方面為上游硬體商提供產品的開發依據，另一方面對用戶的消費、生活提供「量身打造」的服務，從而形成物聯網的全產業鏈循環，實現更高效的管理社會資源並創造更多的價值。
可見，雖然用戶數據來源於「個體」數據，但最終使社會獲益的是用戶的「集合」數據。因此，在界定用戶數據的性質方面，筆者建議根據單個數據是否具有身份屬性，將用戶數據分為身份數據和樣本數據，並對這兩類數據加以區別保護。
用戶的身份數據是指可以通過單一的個體數據，即能鎖定特定用戶的數據。如姓名、身份證號、各種賬號信息、聯系方式等。比如我們通過一個電話，就能聯繫到一個特定的用戶。因此，此類信息具有較強的身份屬性，須定義為「隱私權」的范圍，其權利主體應為用戶個人所有，其使用和經營，須經過用戶的許可，否則將被判定為侵權。現行法律法規如《全國人民代表大會常務委員會關於加強網路信息保護的決定》、工信部出台的《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》以及消費者權益保護法、《網路交易管理辦法》中規定的個人信息，當屬於用戶的身份數據范疇。
樣本數據是指通過個體數據匯聚成的用戶個人狀況、行為、需求的資料庫以及通過分析和挖掘以上數據獲得的相關數據。此類數據的所有權應為用戶和數據收集方共有，但經營使用權建議應掌握在能夠發揮其價值的數據收集者手中。將所有權和經營權區分開來，既能從法律上保證用戶的個體權益，又符合經濟學的原理。
樣本數據的經營規則
用戶身份數據的使用規則可以依據現有的法律法規執行。我們僅需要通過立法明確以上法律所適用的數據的范圍，並在執行層面的政策上制定可操作的保護用戶身份數據和隱私權的規章制度。
對於樣本數據的使用和經營規則，現有法律並沒有明確依據。根據上文的闡述，筆者已將其所有權擬定為用戶和數據收集者共有，經營使用權則建議應掌握在能夠發揮其價值的數據收集者手中。這樣設計的目的在於，一是保留用戶的「被遺忘權」；二是發揮物盡其用的作用。
首先，保留用戶的「被遺忘權」是用戶數據使用的基礎。
大數據時代到來，人們最擔心的是自己將被暴露得一覽無余，沒有隱私可言。因此，個體信息是否公開，公開的程度，需要個體能夠掌控，即用戶自主決定其向外界公開的個人信息的廣度和深度，也可隨時自行或要求收集數據方，刪除其掌握的任何關於用戶個體的數據。用戶要求收集者刪除其樣本信息時，須提供可以辨識其個體信息的依據(一般須為身份信息)，以證明其要求刪除的信息是屬於自己的樣本信息。
其次，數據收集者在收集樣本數據時，須向用戶群體公示其收集途徑和方式，以及用戶刪除自己樣本信息的途徑和方法。只有這樣，用戶才能知曉其被收集者收集的數據是什麼，以及自己的樣本信息被經營者使用的狀況是否安全，從而判斷其是否願意繼續使用數據收集者的產品，並將自己的樣本信息交給數據收集者經營。一旦用戶選擇使用某一數據收集者的產品，數據收集者將與用戶共有其收集的用戶樣本數據。
第三，數據收集者在遵守法律對用戶隱私保護前提下，無需用戶授權，可自由地使用和經營其收集到的用戶的樣本數據，直至用戶自行或要求其刪除樣本數據。
當前，各數據收集者之間進行不同程度的共享和授權數據的需求已是大數據的發展趨勢。雲與雲的互聯互通才能使數據樣本變得足夠龐大，使數據分析和挖掘的結果更有價值，使用戶不同智能終端之間的連接變得可能，從而真正的實現大數據的物聯網。
樣本數據的共享和授權中涉及到大量個體信息，如果用戶此類活動需要經過個體用戶的授權，將會極大地阻礙商業效率，其數據和信息的收集是隨時隨地的，要求單個用戶對單個的樣本授權，也會影響用戶的體驗。因此最現實的方式是數據的收集者在經營和使用其收集的數據時，無需個體用戶的單獨授權。
最後，數據收集者通過樣本數據所獲取的收益，個體用戶須有分配權。
個體用戶對數據經營的收益分配權容易理解。數據的源頭是個體，個體是樣本數據的所有者，因此其理所應當得到經營數據的利益。分配的方式和數量可由數據收集者確定並公示，一旦用戶使用特定數據收集者的產品，即表明其同意以此對價獲取收益。當然，用戶領取收益的前提是提供可以辨識其個體信息的依據(一般須為身份信息)，以證明其是對應個體樣本數據的提供者。

『陸』 大數據的特點 大數據的特點有什麼

1、大數據有4個特點，為別為：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值），一般我們稱之為4V。

2、大量。大數據的特徵首先就體現為「大」，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

3、多樣。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。

4、高速。大數據的產生非常迅速，主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。並且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對於一個平台而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。基於這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平台都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

5、價值。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

『柒』 大數據的定義是什麼

大數據首先是一個非常大的數據集，可以達到TB(萬億位元組)甚至ZB(十萬億億位元組)。這裡面的數據可能既有結構化的數據，也有半結構化和非結構化的數據，而且來自於不同的數據源。

結構化的數據是什麼呢？對於接觸過關系型資料庫的小夥伴來說，應該一點都不陌生。對了，就是我們關系型資料庫中的一張表，每行都具有相同的屬性。如下面的一張表：

（子標簽的次序和個數不一定完全一致）

那什麼又是非結構化數據呢?這類數據沒有預定義完整的數據結構，在我們日常工作生活中可能更多接觸的就是這類數據，比如，圖片、圖像、音頻、視頻、辦公文檔等等。

知道了這三類結構的數據，我們再來看看大數據的數據源有哪些呢?歸納起來大致有五種數據源。

一是社交媒體平台。如有名氣的Facebook、Twitter、YouTube和Instagram等。媒體是比較受歡迎的大數據來源之一，因為它提供了關於消費者偏好和變化趨勢的寶貴依據。並且因為媒體是自我傳播的，可以跨越物理和人口障礙，因此它是企業深入了解目標受眾、得出模式和結論、增強決策能力的方式。

二是雲平台。公有的、私有的和第三方的雲平台。如今，越來越多的企業將數據轉移到雲上，超越了傳統的數據源。雲存儲支持結構化和非結構化數據，並為業務提供實時信息和隨需應變的依據。雲計算的主要特性是靈活性和可伸縮性。由於大數據可以通過網路和伺服器在公共或私有雲上存儲和獲取，因此雲是一種高效、經濟的數據源。

三是Web資源。公共網路構成了廣泛且易於訪問的大數據，個人和公司都可以從網上或「互聯網」上獲得數據。此外，國內的大型購物網站，淘寶、京東、阿里巴巴，更是雲集了海量的用戶數據。

四是IoT(Internet of Things)物聯網數據源。物聯網目前正處於迅猛發展勢頭。有了物聯網，我們不僅可以從電腦和智能手機獲取數據，還可以從醫療設備、車輛流程、視頻游戲、儀表、相機、家用電器等方面獲取數據。這些都構成了大數據寶貴的數據來源。

五是來自於資料庫的數據源。現今的企業都喜歡融合使用傳統和現代資料庫來獲取相關的大數據。這些數據都是企業驅動業務利潤的寶貴資源。常見的資料庫有MS Access、DB2、Oracle、MySQL以及大數據的資料庫Hbase、MongoDB等。

我們再來總結一下，什麼樣的數據就屬於大數據呢？通常來大數據有4個特點，這就是業內人士常說的4V，volume容量、 variety多樣性、velocity速度和veracity准確性。

『捌』 了解用戶的十個大數據分析途徑

1.將網路傳輸中的數據看做“金礦”並進行挖掘。你的網路中包含了大量其它公司無法從中獲益的數據，收割這些數據中的價值是你真正理解用戶體驗的第一步。

2.不要總是用假設去了解你的用戶，並且知道他們需要什麼。擁抱用戶，並且切實的了解用戶行為，要比去假設要好的多。保持客觀，從實際數據中獲得見解。

3.盡可能的收集數據，從而減少盲點。盲點可能導致丟失關鍵信息，從而得到一個歪曲的用戶體驗觀。確認你收集了一切可以影響到用戶體驗和行為分析的數據。

4.對比數據的體積，我們該更看重數量。收集好數據之後，專注於重要的數據來做分析方案。

5.迅速。用戶需求優先順序總是在變化的，技術需要迅速的做出分析並做調整。這樣才能保證你分析出的不是過時結果，對於隨時都在改變的需求，你需要迅速的收集數據並做出響應的處理。

6.實時的業務運作。這就需求對數據的實時分析並獲取見解，從而在情況發生後可以實時的做出調整，從而保證最佳的用戶體驗及經營結果。

7.分析不應該給產品系統帶來風險，也就是分析永遠都不應該給用戶體驗帶來負面的影響。所以盡可能多的捕捉數據，避免盲點才能讓分析出的見解不會對業務有負效應。

8.利用好你數據的每一個位元組，聚合數據可能會暗藏關鍵見解。這些信息片段可能會反應最有價值的見解，可以幫助持續的提升用戶體驗及經營效果。

9.著眼大局。捕捉與你站點或者網路應用程序交互的所有數據，不管是來自智能手機、平板或者是電腦。豐富數據，將不同儲存形式之間的數據關聯起來，確信這些點都被連接了起來。在處理中關聯的越早，獲得的見解就越完整、精準、及時和有效。

10.和平台無關，確保你的大數據分析能力不會受到設備的類型限制(筆記本、台式機、智能手機、平板等)。

關於了解用戶的十個大數據分析途徑，青藤小編今天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。

以上是小編為大家分享的關於了解用戶的十個大數據分析途徑的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『玖』 大數據是什麼

作者：李麗
鏈接：https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
"大數據"是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
亞馬遜網路服務（AWS）、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。
研發小組對大數據的定義："大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限"。 大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二、大數據分析
從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
三、大數據技術
1、數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
2、數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or
association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text,
Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
四、大數據特點
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
1、
數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、
數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
3、
價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
4、
處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。
五、大數據處理
大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理
六、大數據應用與案例分析
大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
[1] Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
[1] 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3] 中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。

『拾』 在客戶信息的大數據中還包含哪些內容

大數據的周期運轉可以看出客戶的喜愛，與常用軟體。

從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：
一、大數據採集
大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。
資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。
網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。
文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。
二、大數據預處理
大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。
數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。
數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。
數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。
數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。
三、大數據存儲
大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：
1、基於MPP架構的新型資料庫集群
採用SharedNothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。
較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。
2、基於Hadoop的技術擴展和封裝
基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。
伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。
3、大數據一體機
這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。
四、大數據分析挖掘
從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。
1、可視化分析
可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。
具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。
2、數據挖掘演算法
數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。
數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。
3、預測性分析
預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。
幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。
4、語義引擎
語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。
5、數據質量管理
指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。