三个大数据

A. 大数据应用的三个阶段是什么

1、大数据应用的第一阶段：辅助产品

最初的应用比较简单，就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。过去的实体产品做一次调研很麻烦。比如饮料公司，调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景和步骤。

问卷是最常见的，但不准。所以会组织各种各样专业的现场试验，要搭建环境(一般是有单面玻璃或摄像头的)、邀请志愿者，然后引导他们按照日常的习惯去完成一些操作。

比如通过摄像头监视观察室。显然这种办法非常笨重。而现在的互联网产品则根本无须这么麻烦。用户所有的使用数据、行为，都是记录在案的，想知道什么，瞬间就能分析出来。

2、大数据应用的第二阶段：创造价值

在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗?是哪个协会吗?是哪个科研机构吗?都不是，是淘宝。

拥有最全面的个人信用信息的，是人事局吗?是银行吗?是咨询公司吗?都不是，是支付宝。道理也简单得很，所有行为(消费、交易)发生在了这个平台上，而这个平台又有所有数据的记录，那这些数据就能产生巨大的价值。

3. 大数据应用的第二阶段：创造价值

在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。

春节的时候，支付宝为什么要和微信争抢小额支付和社交场景的支付?不是为了那点手续费，就是为了它缺失的社交支付这一块。这块数据的价值，远超想象。

未来我们每个人的衣食住行、生活起居，都将有大量的数据记录。我们的行为会变成一串串数字成为可量化的数据，成为描述我们的信息。我们工作用云笔记、吃饭用饿了么、打车用滴滴、搜东西用网络、社交用微信，每一步都事无巨细被记了下来。

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B. 大数据的三个要素是什么

大数据发展三要素 大数据的发展需要三个必要条件:数据源、数据交易、数据产生价值的过程。

C. 大数据思维的三个维度分别是什么

第一、描述思维

也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。

第二、相关性思维

就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维。

第三、攻略思维

在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

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D. 大数据的三个特点

第一个特点是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
第二个特点是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特点是处理速度快、时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

E. 三个大数据迷思与八个大数据实战密技

三个大数据迷思与八个大数据实战密技

1.忘掉大数据吧！如果大数据已经成为大家用数据的常态了，你何必特别讲他出来呢？98年的时候互联网是一个流行语，现在还有人会说他是流行语吗？现在有很多电子商务公司叫做传统电子商务啊，多悲哀啊，有人还以为电子商务是新东西的时候，已经有所谓的传统互联网公司。

2.数据也只是创新决策其中一部分，他只不过是新工具，也不用把他想得这么万能这么神。不是所有的问题都是数据问题，也不是所有的问题都是大数据问题，你就把他想成单纯的工具使用，该用刀就用刀，该用枪就用枪，有些地方会比较适合使用数据，不用太神化他，太多的行外人把他讲得很神，反而我们业内人不敢说得太神话，因为知道兑现不了。 3.不要为数据而数据。以前我们做一B2B的网站，客单价不停地掉，我们用很多数据方法去解决问题，但都没有起色，有一天早上我觉得不对，我说我们不要看数据了，我跟工程师说，你在顾客进网站时问他：「你是帮自己买东西吗？」结果有50％以上的人说对，你知道我花了半年的时间去寻找答案，这根本就是为了数据而数据啊，所以如果你今天很担心大数据的问题，你不如去担心将来有很多人会为了数据而数据 八个大数据实战密技 1.不要说大数据，就说我们使用数据的时候到底我们知不知道这个背后数据的数据是什么？如果我的判断是对的，你要用什么数据去证明我是对的？比如说今天气象局说今天的温度是12度，那我问说，过去来讲这个环境中，他预测12度的正确的概率是多少？错的概率是多少？这就是数据的数据，我要用一个数据之前，我一定会问，这个数据可不可信啊，可靠性是如何，没有对数据的可靠性，你就先使用，你是盲目地使用，所以数据的数据是一个层面，决定可不可靠。 2.中小企业先用数据量化自己，再来谈大数据。如何用好数据来量化自己？用数据理解自己，量化自己，我觉得在这个基础上去思考我们有什么东西是可以用大数据的？这样会更有效。小企业应该去尝试用数据量化决策，而不是大数据，没大这件事，就是用数据做决策，其实公司本身内部有的数据问题很多的，像是大部分公司客服数据从来没跟公司主要数据连上，因为很多公司的客服中心都在外部，所以这个数据他拿不到，他不知道消费者的反应，这个数据又无法跟你的经营数据做关联，所以整个数据在一个中小企业里面也是四分五裂的嘛，你在这个地方没用好的情况下，你居然说你想用大数据，其实是有点难以理解。 3.数据案例很多会失败都是因为蒐集数据归蒐集，但蒐集起来之后这跟塬本的数据决策是没有办法合在一起的。这不仅线下会发生问题，线上也有这个问题，你可以问问现在管理首页的人，他管理首页有多少是根据数据去设计的，你不如问他们如果他们改版首页，他们如何评估这个改版后的首页是成功的？用什么数据去决定？ 4.数据的刷新频率是什么？这个值非常关键。刷新得快不一定比慢好，有些地方要刷得慢一点。有些东西太敏感了，你刷新的数据不一定正确，比如你要买一个二十年的保险，就是很长远的东西，或者你要做重大投资，在这个时候你应该去看历史的稳定数据，如果今天你刚从电影院看完一部戏，你刚看完想吃麻辣火锅，这秒钟，你不需要猜他的历史性格，你应该去猜他下个场景会是什么，这个时候地点的数据非常关键。 5.真正的数据创新还没出现，现在大部分的企业没法串起数据、算法和应用创新，没有人既懂商业又懂数据，要抓到这种机会点的人极少，我算是，但是我只是电商和零售领域的专家而已。 6.数据的创新来自两点：一、把不该再分裂的数据分裂；二、把两个不该拼合的数据拼合。这会产生很大的力量，例如性别不是男就是女，这两个东西应该再也不能分裂了，但在数据上我们可以说这个人的态度有三成很女生，有七成很男生，他的态度有男生的态度在里面。有些数据已经是塬子了，但你一剖开发现不是塬子，还可以再分裂，在这个时候分出来的数据的破坏力或创意是很大的，你没想过嘛，这对推荐引擎来讲太关键了。商业的世界很竞争，当两个敌对公司一结盟，像是根据开车数据调整保费，就是一个数据结合的创新案例。 7.我看到的大数据项目都是失望比较多的，很多大数据项目都还在实验室，当这些东西到企业就不行了，企业需要准确，还有很多问题是要分场景化的。 8.数据分析师要量化自己的量化，这对我们这行很重要。我们整个行业最讨厌什么东西你知道吗？你找一个人去准确算出一个东西，不难，但是六个月都准，很难，时间一长，就不准确了。时间一长，整个模型是用历史数据建立出来的，当历史数据变得越来越不重要的时候，这个模型就会变得没那么准确了，这个时候你就要改进你的算法了。

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F. 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据内库、容数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

G. 大数据的来源有哪三个

品牌型号：华为MateBook D15
系统：Windows 11

大数据的来源有交易数据、人为数据、机器和传感器数据。

交易数据包括POS机数据、信用卡刷卡数据等；人为数据，包括电子邮件、文档、图片以及通过微信、博客、推特等产生的数据流；机器和传感器数据，如感应器、量表和其它设施的数据。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

H. Storm，Spark，Hadoop三个大数据处理工具的区别和联系

Spark由Scala写成，是UC Berkeley AMP lab所开源来的类Hadoop MapRece的通用的并自行计算框架，Spark基于map rece算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapRece所具有的优点。
Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。
hadoop是实现了maprece的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。hadoop处理的数据必须是已经存放在hdfs上或者类似hbase的数据库中，所以hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。

I. 企业必须避免的三个大数据错误

企业必须避免的三个大数据错误
如果企业改变它对大数据的想法，大数据会改变企业的思路。这听起来有些像禅宗心印 （Zen Koan）。不过，这是获得突破性见解的关键：你的眼光必须超越思想的限制，思考和询问你希望从拥有的数据中得到什么。
尽管如此，许多机构出人意料地没有把这种新的思想应用到自己的大数据计划中，结果导致严重的计划失败。
错误的想法，也就是“大数据的错误”，有三个主要方面。如果不解决这些错误想法，这些错误将直接导致一些欠考虑的计划，不能提供有意义的商业价值。
错误1：从害怕失去机会的角度作出反应。由于害怕失去机会，许多机构仓促地实施大数据基础设施项目，以避免落后。麻省理工学院《史隆管理评论》（MIT Sloan Management Review）发表的一篇调查报告指出，大数据的迅速流行导致一些大型企业的执行委员会向管理人员发出如下指令：“我们不知道大数据是什么，但是，我们最好立即解决大数据的问题。”
这种下意识的反应已经导致出现一些无法实现的计划，如盲目地建造Hadoop（分布式计算）集群，含糊的目标是用12至24个月的时间，没有考虑如何帮助提高收入、节省成本或者提高竞争力的实际应用案例。这种仓促的决定显然会使大数据计划失败。
错误2：把重点主要放在数量方面。本文作者Attivio公司产品营销主管Mike Urbonas的同事Randy McLaughlin最近发现“大数据”这个词汇有许多竞争的定义，这些定义限制了这个词汇的实用性。例如，早些时候的定义让“大”等于“量”。这个定义是不完善的，并且仍然在坚持。许多人仍然错误地认为大数据是Hadoop的同义词。
这是一个问题，因为把重点放在量的方面将导致大错误。这是《哈佛商业评论》最近发表的一篇题为“更大的数据会导致更好的决策吗？”的博客文章提出的警告。这篇文章的作者引述长期的研究结果称，决策者经常为了提升自我或者证明现有的想法而有选择地使用和解释信息。仅仅增加数据量不会对目前常规的企业想法构成挑战。
这也许是许多企业设法利用庞大的数据量，只有少数企业真正取得成功的原因。这个问题的解决方案不是重新制定一个决策过程，而是重新制定一个机构的战略，不是把量作为主要技术重点，而是把管理多样性作为重点！
错误3：没有把重点放在信息的多样性方面。《哈佛商业评论》那篇文章的作者还指出，“大量”实际上过时了；金融服务公司几十年以来一直有大量的数据。目前真正新的东西是信息资源的多样性。这些资源将产生新的商业见识。
这篇文章指出，多样性的商业团队比单一的商业团队更有创造力；多种数据合并在一起会产生同样的好处。因此，我们不能说数量大的数据会导致更好的决策，而是把使用新技术、处理过程和技能的许多点连接起来的多样性的数据会导致更好的决策。通过一个统一信息接入平台，这些点的连接会迅速完成。
设想一下，把相关的和分析交易数据库与客户在社交媒体、网站、电子邮件、即时消息聊天和呼叫中心记录等地方发表的喜欢或不喜欢的意见组合在一起，其结果是一个对客户解决方案的真正的全方位的看法。这个客户解决方案提供新的可执行的见解，在最大限度提升客户服务、忠诚度以及成功的追加销售和交叉销售的同时减少客户流失。这是大数据多样性的业务转型的力量。
重要的是需要指出，越来越多的证据表明，开始获得真正的改变游戏规则的回报的机构认识到，这是通过管理多样化的信息实现的。例如，上述大数据调查报告指出，受访的大企业都谈到管理各种数据和集成多种来源的信息。这是企业使用大数据的重点。这包括使用非结构化数据。
因此，如果你的机构还没有探索把管理多样性数据作为大数据商业价值的主要推动因素和技术重点，你的机构现在要在竞争对手采取行动之前把这个工作摆正优先的位置。