app與大數據的關系

A. 大數據與互聯網的關系是

1.大數據和互聯網的關系是相輔相成。

2.一方面，互聯網的發展為大數據的發展提供更多數據、信息和資源。

3.另一方面，大數據的發展為互聯網的發展提供更多支撐、服務和應用。

4.大數據的意義：現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

5.阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是DataTechnology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

6.有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。

7.煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。

8.和此類似，大數據並不在大，而在於有用。

9.價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

10.對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

B. 求簡述大數據與軟體工程的關系

大數據是隨著互聯網的普及應運而生的，大數據和雲是分不開的，數據存儲，數據的分類，數據挖掘，數據的分析，如何把一堆在硬碟，內存，伺服器中存儲的數據通過分析，處理，轉換成能夠為我們帶來實際利益的東西，或者說實際能有用處的東西，就是大數據的解決問題。其實雲現在在中過是個雙刃劍(不說了，硬傷。。。無耐)，大數據也因此受到了限制，不過雲時代和大數據的到來是早晚的問題，而且近兩年是有相當的趨勢的，那麼大數據對軟體工程的影像無非就是方展方向上面和數據的安全問題，怎樣防止數據的丟失被盜，IT技術又是如何對大數據進行存儲和解析處理，都是當前軟體工程的熱門和必然的趨勢，做好數據分析，數據挖掘，以後真的是不用發愁錢的問題

C. 大數據分析在app中如何應用

如何做好APP的數據分析和運營？
APP分析四維度
做好APP運營分析，首先我們要把握住四個維度，分別是渠道推廣的全面、用戶體驗、商品（價格）、會員分析，這四個方面可以說囊括了APP分析的方方面面。
渠道推廣方面：可以通過SEM分析、網盟分析、SNZ等多種分析方式來挑選APP分發渠道，根據這些數據選擇適合APP推廣的渠道。
用戶體驗方面：轉化率是檢驗APP運營效果的一個重要指標，通過對APP內部搜索分析、訪問路徑分析、頁面布局分析等一些列數據，可優化提升用戶體驗，進而提升用戶的購物轉化率。
會員分析方面：通過RFM分析，商品推薦分析等評估會員的價值及會員對一些產品的復購率。
商品/價格方面：通過商品促銷分析、銷售分析、支付分析等這些數據，可為商品制定合理的價格及有效的商品推廣方案。

APP六大商業模式關鍵指標
APP六大商業模式關鍵指標分別是電子商務、SaaS、免費移動應用、雙邊平台、SNS、媒體。每一種商業模式在某個階段對應不同的關鍵指標。

電子商務模式，我們要關注這些關鍵性的指標，如轉化率、年均購買率、平均購物車大小、棄購率、客戶獲取成本、平均每位客戶營收、導入流量最多的關鍵字、熱門搜索詞、推薦有效性、病毒性、郵件列表有效性等等。
SaaS模式，我們要關注這些指標，用戶眼球、參與度、粘性、轉化率及系統正常運營時間和可靠性、流失率、終身價值等。
雙邊平台模式，它的指標有買賣雙方的人數增長、庫存增長、搜索有效性、轉化漏斗、評分及欺詐跡象、定價指標等。
免費移動應用模式，關注下載量、客戶獲取成本、應用運行率、活躍用戶比例、付費用戶率、首次付費時間、點評率、病毒性、流失率、客戶終身價值等。
SNS模式，關注活躍訪客數、內容生成、參與度漏斗的變化、生成內容的價值、內容分享與病毒性、消息提醒的有效性等。
媒體模式，關於訪客與流失率、廣告庫存、廣告價格、點擊率、內容與廣告間的平衡。
可以說掌握APP運營的六大商業模式關鍵指標，可以助力企業實現精準營銷。這點我們可以通過一張圖來簡單分析說明一下。

D. 炒股App 大數據丟在風口上的蛋

炒股App：大數據丟在風口上的蛋

盡管炒股App處於剛剛勃興階段，但業內幾乎在短時間內迅速就其產品模式達成了共識——將交易與交流相結合，組建日常化的投資社區。在此之下，不同背景與定位的炒股App開始探索各自的商業模式，謀求符合自己的生存之道 ...

據媒體報道，與2007年「大牛市」不同，2014年以來的大牛市伴隨移動互聯網的蓬勃發展，特別是微信、移動新聞客戶端等加快了信息傳播速度。2007年時，股票投資者還需要在同花順、大智慧等PC客戶端瀏覽行情；而今，幾十個乃至近百個新式炒股App蓬勃而生，為無數趕赴牛市的「85後」新生代投資者提供參考。

一場以炒股App尋找全新App增長點的創投熱情，更在四五月間股市的「牛氣沖天」中，被極度釋放，進而又在6月末的一連串股市大跌之中，被非議無數。作為已經不再熱門的App創業中的一支奇葩，在股市的風口上，炒股App到底能夠走多遠？

社交應用的股票定製版？

在有關提到此次炒股App熱的媒體報道中，常有一段話，專門用來解析過去主要應用於PC的炒股軟體和當下應用於手機的炒股App的區別：「盡管炒股App處於剛剛勃興階段，但業內幾乎在短時間內迅速就其產品模式達成了共識——將交易與交流相結合，組建日常化的投資社區。在此之下，不同背景與定位的炒股App開始探索各自的商業模式，謀求符合自己的生存之道。」

如果翻譯成更為淺顯的話語，可以理解為這些炒股App的基礎架構頗類似微信、微博之類的社交應用，一些炒股達人則成為這一社交應用之中的微信公眾號或者微博大V。當然，草根股民也可以用朋友圈，發表一下自己對股市的看法。

這樣的平台架構，其實在技術上已經沒有多少難度可言，因此，其快速爆發的效率可以用「扎堆」來形容。據6月22日中國之聲《新聞晚高峰》報道：「任意一個App Store，與『炒股』相關的新式App有幾十至近百個之多，包括公牛炒股、優顧炒股、短線放大器、投資堂等。」而火爆程度呢？「網路指數也顯示，近一個月內關鍵詞『炒股軟體』的搜索指數整體同比上升了834%，移動端同比上升超1000%。」

如此紅火的炒股App勢頭，它真正和過去大智慧、同花順這樣的PC客戶端相比，當然並不僅僅是炒股社交化如此簡單。以2011年就上線的炒股App股票雷達為例，其創始人馮月就坦言：在做法上，股票雷達要求投資者都必須公布自己的投資記錄，形成交易數據公開；通過一定時間內的收益排名數據比較自動推出「股票高手」，允許用戶跟著高手投資。一旦關注某個高手後，平台會自動向投資者發送該高手倉位實時變化消息。憑借「有跡可循」和「跟單交易」的新穎模式，股票雷達很快就吸引了首批用戶，截至目前，股票雷達實盤日交易額已經有幾億元，股票雷達團隊也已突破100人。

這被馮月稱之為是一種大數據的呈現，而真正對於股民來說，這其實就是一個實時的操作指南。這是以往大智慧、同花順等老牌股票應用，主要提供一些股票推薦和相關資訊所不能及的。

據《深市新開戶個人投資者學歷分析報告》顯示，在2014年初到2015年3月31日之間的新開戶投資者中，30歲以下人群佔比達到37.7%。這一批在互聯網土壤上生長起來的「85後」股市小白用戶，跟著帶頭大哥混的思維邏輯就是他們炒股的剛性需求。

一個前度玩家的新游戲

對於炒股App和過去的炒股軟體的區別，筆者有一個更為形象的比方，後者其實就是一款單機游戲，而大智慧們提供的各種資訊，則是股票這款游戲的玩家們，在一個封閉的小房子里，獨自專研著屬於自己的游戲攻略。你其實是一個人在戰斗。個人在股市裡摸爬滾打的長期經驗和對信息的分析研判能力，將為一次又一次通關，增加一些成功的砝碼。

而前者，則是一款網路游戲，面對全新的關卡，一個新手往往頓時迷失了方向，如果沿用過去的方法，去研究游戲攻略，學費高、課程長、見效慢。但在社交平台上，可以有另一個選擇，跟著有經驗的老前輩、股票高手們一起，去開荒撈點戰利品。當然，這依然不能保證通關，但至少這是擺在還不太懂股市的「票友」們最簡單粗暴的炒股賺錢方式。

其實，這兩種模式之間，是有過渡階段的，即在2007年上一輪牛市期間，在博客平台上一度躍紅的那些薦股牛人，包括曾被譽為中國第一博後又因為詐騙罪而入獄的「帶頭大哥777」。所不同的是，這個中間階段的過渡平台，依然延續著那些專家薦股、炒股達人的神話，加上信息的不透明性和僅僅為推薦而非真正實時操盤，而備受詬病。

這就涉及一個所謂盈利模式的話題。即前代產品如大智慧、同花順的盈利模式，其實最主要的還是作為一個平台，協助股民瀏覽行情、獲取資訊、完成交易，並收取金融信息服務費用和少量的廣告費用。這種其實還停留在過去「賣產品」的服務模式和股票門戶平台的定位，在越來越海量的信息數據爆炸下，也越來越不合時宜，也更加地向摸爬滾打股海多年的重度股民方向發展，也使得其業績一直表現乏力。5月的媒體報道中，一位分析師則對騰訊財經表示，大智慧一向擅長給資本市場講故事，但其主業一直陷於巨額虧損，商業模式不可持續。

反之走「跟高手炒股」概念的股票雷達、雪球等炒股App，則以反專業化的面目出現，即用「高手」這一概念，以及自己平台對大量碎片化信息數據的分析並簡化成買進賣出的量化結果，讓小白用戶可以快速賺錢，並迅速地為自己的平台聚集起人氣。「人氣就是入口」，對於移動互聯網的App們來說，有了人氣，並用真正能賺到錢來黏住用戶，盈利模式總會有的。到6月，據稱股票雷達和雪球上的日均活躍用戶數接近100萬，對於一款「網路游戲」來說，社區的內容貢獻問題、高手數量、跟隨的小弟資源，均已盤活了。

只是，在大牛市下，怎麼炒都容易賺錢，矛盾不易爆發。但萬一熊了呢？

大數據！一個有關預測的局

萬一熊了，能不能真正讓小白用戶「跟高手炒股」賺到錢，就成為決定App黏合度的最終關鍵，為此，有志於炒股App的各路英雄，包括BAT們，都祭出了同一張牌——大數據。

騰訊早在2012年就推出了「自選股」App，在其社交領域基礎上打造「股票圈」；網路今年2月上線了選股App網路股市通，主推智能選股。阿里則在5月牽手第一財經，將第一財經專業的財經資訊、投研報告內容，通過支付寶「股市行情」埠直接抵達3億支付寶用戶。

在某種意義上，騰訊的「自選股」頗為類似上述草根創業的炒股App，阿里則以更為專業和標准化生產採集的第一手資訊和服務壓過傳統炒股軟體大智慧們一頭。兩大巨頭的切入角度，均是以自己最優勢而競爭對手難以山寨的平台力量，可謂刁鑽，但尚不具備顛覆力量；而最具典範意義的則是網路的股市通，其號稱基於網路每天數億量級的政經類搜索數據和數百萬新聞資訊信息，通過專業的數據挖掘和分析技術，將新聞信息、搜索數據與股票建立起相應的關系，以信息的熱度變化來實時分析股票市場的變動。

簡言之，就是通過信息流的快速變化得出一個漲跌的大數據結論，這個大數據優勢，只有網路具備，其原理頗為類似早前網路推出依託區域面積內使用網路地圖的人數而形成的景區熱力圖，來幫助出行人士選擇到底是看人海還是看風景。這一基於大數據和人工智慧技術的「智能選股」服務，據其統計數據顯示，上線3個月以來，網路股市通應用大數據推出的熱點有685個。如果以每個熱點的關聯股票作為一個組合，平均倉位以當日開盤價買入，第二天開盤價賣出計算，有78%的熱點題材股票是上漲的，且日均漲幅達到1.7%。如果按照A股1年240個交易日計算，年復利收益在理論上達到56倍。

但這依然只是一個理論化的模型，其特點也僅僅是用數據的力量來分析海量信息流，跳過股民不關心的分析過程而直接導出一個預測結果，與「跟高手炒股」的區別，也主要在於一個是以演算法來預測，一個則更多依靠經驗來預測。

且「跟高手炒股」目前也在探索一種經驗型大數據的解決方案，如股票雷達等，也在考慮除了供應大量信息和訂閱高手動態的方式之外，對信息數據以及高手們的實時動態，而形成一系列預測結果，甚至介入中信證券、廣發證券、國金證券、方正證券、國聯證券等老牌券商，以形成更具指導力的結果，供小白用戶直接選擇。

怎麼樣的大數據分析方案，其實都只是各個入局炒股App根據自身優勢與特點，對「真正能為小白客戶實現簡化投資」這一結果而找尋的出路，但真正能否預測到結果呢？正如抽樣調查只能為選舉結果提供參考系一樣，僅僅來自於某些領域的大數據，其實也只是一個較大的參考系，而非全量的數據分析，其參考價值更大，但也僅僅只是參考，是更無限接近真相的一個預測。

股市有風險，投資需謹慎。這句話同樣適用於炒股App們，能否在牛市和熊市的不同階段保持對用戶的黏合性，能否總是保持正確，很重要。而這其中，除了科學的大數據參考外，還有那麼一絲賭博的味道。

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E. 研發和應用app算大數據行業嗎

研發和應用app是屬於大數據行業的，App才是大數據的未來。
在市場上它需要公專司提供大數據App，能夠洞察屬特定市場版塊或業務流程、及時反饋數據、到達盡可能多的調差對象。在大數據的價值創造的大浪潮還在路上，更應該專注於利用基礎架構來創建新的App，進而達到優化業務流程的目的。所以新型大數據投資家的參考標準是同時具備以下3項能力的軟體或信息服務公司：能夠控制並接觸商業模式；擁有大數據架構和技術；擁有使用相關數據的權力。

F. 大數據營銷也稱app營銷對嗎

大數據營銷也稱app營銷不對。根據查詢相關資料信息，大數據營銷是指通過互聯網採集大量的行為數據，首先幫助廣告主找出目標受眾，以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，並最終完成廣告投放的營銷過程。APP營銷指的是應用程序營銷，這里的APP就是應用程序application的意思。APP營銷是通過特製手機、社區、SNS等平台上運行的應用程序來開展營銷活動。

G. 手機產業跟大數據有什麼必然聯系

移動互聯網迅猛發展加速大數據應用落地

2015.1.4
全球著名商業咨詢機構麥肯錫早就說：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。」在與我們切身相關的衣、食、住、行等方面，大數據對生活方式的改變顯而易見，而大數據從理論到實踐的真正應用才剛剛開始。

移動互聯網迅猛發展加速大數據應用落地
數據時代正在來臨，我們周圍的一切正在被數據定義。每天人們都會通過使用電腦、手機、GPS等設備產生以十億計的海量信息，這些相互作用的信息從根本上改變著世界原本的面貌。

隨著移動用戶數量的增長，基於移動互聯網大數據的應用備受矚目。據CNNIC最新統計顯示，截至2014年10月，全國行動電話用戶達到11.22億戶。智能手機的保有量由2013年的2億部，迅速增長到2014年的3.6億部。目前擁有過億用戶的移動應用已達10款左右，包括微信、快滴打車、手機淘寶、網路地圖、搜狗輸入法、PPTV、高德地圖及墨跡天氣等，它們都很好地利用了大數據帶來的益處，在對用戶數據進行分析整理的基礎上提取有效信息，由此成為APP大數據應用的先行者。

墨跡天氣APP是應用大數據的典型代表。它旗下產品空氣果，可以利用Wi-Fi進行簡單設置。空氣果外觀設計很酷，界面友好，可以語音播報，顯示屏揮手可以點亮，揮手可以切換數據，在用戶數據保存和分析利用方面較其他同類移動APP具有明顯優勢。
快的打車的大規模使用，增加了移動APP的大數據應用程度。快的打車是打車軟體和移動支付市場的代表，它獲得了大數據以及O2O市場。通過軟體實現對用戶打車習慣、打車路徑等數據的積累，進而分析，再疊加地圖服務、生活信息服務等內容，實現智能服務模式增加客戶黏性，從而與商家以及消費者形成合作，實現贏利。

在移動互聯網大數據應用快速發展的同時，仍有兩個問題需要正視：
一是用戶對隱私安全問題存質疑，造成數據的開放性和完整度不夠，因此限制了大數據應用的發展。如今，手機成為第一終端、互聯網中心及個人信息中心，人們把自己的溝通、社交、娛樂、生活、商務、隱私交給了智能手機及其各種應用。據DCCI第三季度報告顯示，截止2014年10月有66.9%的智能手機移動應用在抓取用戶隱私數據，其中高達34.5%的移動應用有「隱私越軌」行為，通話記錄、簡訊記錄、通訊錄是隱私信息泄露的三個高危地帶。如何確保數據採集的適當尺度同時又能保證服務的完整性，這對企業而言是一個挑戰。
二是存在對數據分析發掘的技術壁壘，不能「數」盡其用，使得很多具有潛在價值的數據流失。基於大數據的移動應用已經非常廣泛，很多移動終端上都留下了使用者的數據。IHS Screen Digest公布的2014年第三季度的數據顯示，有48.2%的數據被浪費，並沒有真正提取數據的有效價值，在數據的分析和挖掘方面還有待提高。

運營商試水大數據經營
如今，大數據巨大的商業價值已經顯現出來。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。數據大爆炸下，如何挖掘這些數據，也面臨著技術與商業的雙重挑戰。
電信運營商作為數據的生產者，擁有豐富的大數據資源，這些資源優勢是其他企業無法企及的，價值挖掘潛力巨大。而擁有如此優質的數據基礎，使得運營商在企業、行業、社會等多個層面，都將大有作為。

縱觀全球市場，電信運營商大數據發展仍處在初級階段，海量的數據並未給其帶來可觀的收入，如何依靠大數據避免啞管道化的危機是全球運營商共有的話題，國內三大運營商也開始了積極布局。

中國移動通信集團公司業務支撐系統部項目經理何鴻凌曾透露，中國移動當前每日新增結構化數據8T，每日新增日誌類數據400T，而每日處理的數據10倍於此，每日查詢的數據100倍於此。他認為：「數據已經成為當下企業的第一等競爭力，數據可以列入資產負債表，企業應該竭盡可能收集整理數據，竭盡可能保存數據，將數據列為企業核心資產。」

據了解，中國移動在大數據的具體研發、產業合作與對外應用方面，也進行了一些積極探索和實踐。2014年，中國移動成立了蘇州研發中心，構建3000~4000人的研發團隊和運營團隊，旨在進一步完善雲計算和大數據產品體系，盡快形成國際一流的雲計算和大數據服務能力。

中國電信則組織編制了大數據領域深化改革方案，明確要建立「統籌管理、兩級運營」的大數據運營體系。中國電信市場部先期組織開展了大數據RTB 精準廣告業務、景區流動人口監測業務等試點，成效顯著。下一步中國電信將重點聚焦互聯網用戶行為分析報告、大數據金融信用風險防範業務、大數據區域洞察業務等研究，組織開展試點工作，打通業務流程，驗證商業模式，探索電信大數據在重點行業領域的縱深應用和價值挖掘，取得一定社會和經濟效益。

而中國聯通也同樣利用其無線管道的大數據流量，採用Hadoop以及Spark的大數據挖掘演算法，構建的移動性洞察解決方案，從網路數據中提煉出有價值的信息，創造出更多的行業、政府新服務及新應用。例如，上海聯通將存量和增量經營適當分離，利用大數據技術手段，真正關注和了解用戶，持續挖掘和提升存量客戶的價值。通過已離網用戶的時空數據分析需要優化的網路區域，並結合ROI分析最需要優化的區域以及最需要關懷的頻繁進入質差區域未離網高價值用戶；另外，在集客區重點識別客戶來自哪裡，以便考慮是否對所在的位置進行針對性的廣告投放。

H. 大數據:用數據指導APP運營

大數據:用數據指導APP運營

數據問題一直是很多運營人員頭疼的問題。之前的回答說了一些，但都沒有展開說，我也不知道進階篇能說到啥程度，但先說著吧。

1、數據的定義

數據，其實就是一堆數值。

但這些數值，是從用戶的行為統計而來。用來便於需要使用數據的同學進行研究和分析之用的基礎素材。

2、有哪些數據

我們在入門篇的最後，列出了一些核心數據，我用一張腦圖來簡單的歸納一下，並進入我們這一節的內容：

這張腦圖，僅僅簡單的展示了可能是通用的部分運營數據，但如果我們仔細去看，會發現三個數據類型，是所有運營都需要具備的：

渠道、成本、收益。

如果要我簡化上面這張腦圖，我會告訴你，做運營，需要獲取的數據，就是這三大類數據：

渠道數據、成本數據、收益數據。

渠道數據，是用來衡量渠道質量、渠道作用的，它由產品本身的定位的客群和產品的特性所決定。我們其實很容易可以推倒，一個理財產品如果投放游戲社區這種渠道，其運營效果可能並不會太好，可如果換成彩票、博彩，可能效果就很好；同理，傳奇這一類的游戲的宣傳與活動如果投放到女性社區平台，其效果幾乎也可以無視，而如果換成一款Q版小游戲，或許效果就很好。

成本數據和收益數據，則會從不同層面反映出運營的效果。

在這里插一句，千萬不要相信網上流傳的各種《XX高管教你不花錢做運營》這種雞湯文，運營一定有成本，必然有成本，如果認為運營高手可以不花錢辦成事兒，那不如去相信男人可以懷孕生孩子。運營的效率可以通過經驗、熟練度、創意等各種手段來提升，但運營的成本是必然存在的，並且和運營效果一般來說是成正比關系的。很簡單的一個道理：

兩個活動，一個活動送100台iPhone6，一個活動送1台iPhone6，哪個效果會好？

做運營的同學，請一定要認真的去評估每一個運營動作背後的成本。

而所謂「收益」，並不等價於「收入」，獲得金錢是收益，獲得用戶也是

收益，獲得口碑同樣是收益。

如果我們了解了渠道、成本、收益這三類數據，是指導運營的核心數據，我們就可以根據自身的產品特性去設定需要獲取哪些數據。 我們拿最近很火的那個App——足記來舉個例子吧。

「足記」因為一個非核心功能火了，但作為這樣的應用，它會關注哪些數據呢？

從產品的層面，它會去關註：

1）App每日的打開數

2）各種功能的使用次數和使用頻次

3）各種Tab的點擊次數和對應頁面的打開頻次

從運營的層面，它可能會去關註：

1）App每日的活躍用戶數

2）每日產生的UGC數量（區分新老用戶）

3）每日分享到社會化媒體的UGC數量（同時考慮單位用戶的產生內容數）

4）分享出去的UGC帶來的迴流新裝機、新激活用戶數 等等。 而我們需要注意的是，這些關注的數據點，並不是一成不變的，它會因為產品的不同階段而調整，如果我們假設未來足記有盈利模式，那麼它關注的核心數據，就會從內容轉向收入，這時候，轉化率相關數據就會變的重要了。

同樣，我們在本篇的第二章舉過這樣一個例子：

某個旅遊網站，發起了老用戶邀請新用戶加入，老用戶和新用戶都可以獲得100元的代金券，如果活動期間，新用戶完成了一筆旅遊訂單，不論金額大小，作為邀請人的老用戶還可以獲得100元的代金券。

我們當時分析了活動流程，並針對活動流程做了關鍵點梳理，這些關鍵點就是需要獲取的數據：

我們需要的數據，根據實際的需求來進行設計，並沒有一個完全通用的標准，當然，如果你做的越多，你會發現，你的數據感覺在不知不覺中獲得了提升，這一點，非常重要。

3、如何獲取數據

獲取數據的渠道有很多，而方式基本就是自己做和使用外部工具兩種方式。

自己做的話，App可以選擇「埋點」、log等方式，而Web可以通過log、日誌與按鈕埋點等方式去做記錄。

外部工具，則有很多第三方會提供服務。

獲取數據的方式其實各種各樣，而關鍵在於，作為運營人員要了解什麼樣的數據是重要的，對於這些數據的前後關聯，是怎樣的，這是一個聯動的過程，不是一個單一的行為。

4、如何分析數據

對於數據的解讀，每個人都有不同的方式。如果我們要簡單的總結，數據分析的方法，無非是：

1）確定數據的准確性 這里包含了選擇數據維度的合理性、數據統計的准確性。如果數據維度選擇不合理、數據統計結果不精確，我們可能是無法得出正確的分析結果的。這是基礎。

2）明確影響數據的因素 一個數據，會收到多種因素的影響，這些因素有內部的，有外部的，運營人員應當盡可能多的了解所有層面的影響因素，以利於我們對於數據的解讀是在一個相對正確的范圍內。

3）重視長期的數據監測 在運營數據分析中，經常會使用環比和同比方式來對比數據。簡單的說，環比是本日與前一日的對比、本月與上月的對比、本季度與上季度的對比；同比是今年當日與去年當日的對比、今年當月與去年當月的對比、今年當季度與去年當季度的對比。環比幫我們看短期的數據波動，而同比幫我們了解大環境下的數據波動。

4）保持客觀的視角 數據分析的過程中，客觀非常重要，不以物喜不以己悲，做了錯誤的操作，帶來了不利的影響要承認，獲得了超出意料的成果要心平氣和，切忌挑選有利於自身的結論。這是職業道德的問題，也是職業發展中非常常見的問題。

5）注意剔除干擾項 實際的工作中，我們會碰到很多問題，這些問題是干擾項，例如，在一個相對平穩的曲線中，突然出現了一個點上的強烈波動，這時候我們需要全面的了解個波動產生的原因，如果無法確認原因，就剔除這個波動，否則我們很難去獲得一個正確的結論。

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I. 大數據的時代 要讓APP讀懂你

大數據的時代 要讓APP讀懂你
當城市開始飛速發展，世界變化已經讓人應接不暇的時候，唯有跟上才不算掉隊。這是一個信息化的時代，也是一個信息過度膨脹的時代，也許每天打開郵箱接收到的郵件已經足以湮沒一個清醒的頭腦，而為了把握這個快節奏的城市而在車上或是每個閑暇時間點開一個個新聞APP則是在生存和前進中找到一絲方向。
幸好移動產品飛速發展，所以我們才能避免抱著電腦邊走邊看的一幕出現。而信息永遠是來如潮水，想要把握似乎總有些難度。當你想了解當前的時事熱點或者行業新聞，也許你可以打開傳統的門戶新聞客戶端看某個新聞板塊，或者刷微博看你關注的人眾說紛紜，亦或者看你收藏的某個博客的新鮮觀點，再或者可以在微信上收聽某個知名博主的言論。但是這一切的過程，你依然覺得繁瑣，因為不管是點擊開的哪一個產品，都沒辦法幫你一站式找到你要的那些信息。信息的檢索變成一個困難的過程，零碎的信息讓效率變成一個問題，用戶需要一個簡單的方式來處理這樣的信息狂潮。
「信息+大數據處理」就是答案。這是一個信息化的時代，科技無處不在，信息也是，大數據處理則是解決大量數據的方法之一，而今日頭條這一款移動應用就是先行實踐者。
大數據產品對泛濫的信息處理，不是此前的諸多模式中的一種。在傳統信息處理時代，有各種通過人工方式對新聞和相關信息分類，甚至在每個網站都會對不同的內容分門別類，或者在值得關注的新聞點上匯總製作主題，這也和現今微信的處理方式如出一轍。但是優質的數據處理採取的方式沒那麼簡單，因為內容源的提供者單方面製作的信息分類並不能滿足用戶的個體需求，就好比如今網路會根據用戶的搜索推薦不同的產品一樣，一個完善的數據處理也會根據用戶點擊不同的新聞內容分析用戶可能感興趣的新聞，針對性推薦給用戶，這就是今日頭條這款APP的亮點之處。
APP讀懂你的口味，不是單純的屏蔽關鍵詞或者找到你的需求點，而是最大可能的給你感興趣的內容。你的口味，有喜歡，也有不喜歡，它都知道。
不喜歡看財經內容，那便沒有股市行情或者業內分析出現；不喜歡看體育新聞，科比或者喬丹也不會出現在你的視線范圍內；不關注互聯網，OK，科技博客自然是不用給你做推薦咯！作為你的專職信息處理師，它一定比你更了解你不喜歡的內容。
不喜歡財經，卻偏偏關注蘋果或者三星的交易財報，好的，蘋果的最新消息一定提供給你；不喜歡體育，卻獨獨鍾愛帥氣的小貝，好的，這個不難；不關注互聯網，但是偶爾新浪或者微信有點什麼事還是得了解以免落伍沒有談資，這個也很容易！這就是今日頭條信息處理的高明所在。
新型的信息處理，不僅僅是粗略的把用戶不喜歡的內容剔除，而是在用戶不喜歡的內容中找到用戶感興趣的點，個性化在不同的產品中的體現不同，但有一點是互通的，就是從粗獷的分類中找到細致處，細化分類。然後再分類，再處理。直到對數據的細分不再成為分類，而是關鍵片語合，讓APP產品讀懂自己服務的用戶，減小用戶被狂轟濫炸的可能性，同時讓每一次信息顯示都成為有效性最高的推薦。
不少用戶都記得在很多產品中，往往選擇了自己不中意的分類後，那些信息就被一網打盡。而今日頭條獲取用戶感興趣的分類並非單純依靠用戶自己選擇的內容，而是在用戶使用的過程中，一次次對用戶行為進行分析甄別。用戶每一次的閱讀和選擇，都會成為一個獨立的資料庫，用戶點擊的新聞內容會被分析，例如：從來沒有看過體育新聞的用戶卻點擊過數條貝克漢姆的新聞內容，說明這個用戶感興趣的不是體育，而是「貝克漢姆」，下次有小貝的消息的時候，用戶便不會錯過。而同樣的道理，不管你是否對某一方面的內容感興趣，這款APP都能感知到你的喜好，甚至比你更了解你是否會喜歡這樣的一條內容。
照此下去，可以預見的是，隨著用戶體驗時間越久，越能和這款產品融合。產品會發展成用戶的朋友，提供的信息也會越來越對用戶的胃口。對於大數據處理來說，這才是讓科技服務人類的實踐。總的來說，就是讓科技更懂人類，讓人類更了解科技，大數據處理的成績，今日頭條給出了答案：我比用戶更懂用戶。

J. 大數據是什麼,日常生活中可見的正在收集的app及收集內容。

大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，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。

在維克托·邁爾－舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

意義

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。