做數據是什麼

『壹』 「做數據」是什麼意思

數據(data)是對客觀事物的符號表示,是用於表示客觀事物的未經加工的原始素材,如圖形符號、數字、字母等。

『貳』 打榜做數據是什麼意思

做數據屬於飯圈文化用詞，是一群粉絲，以擁護偶像文明聚在一起，各自發揮各自的力量，有錢出錢有力出力給自己的愛豆打榜或者轉發。

這樣做數據的目的就是讓偶像的流量變大，成為更加紅的明星。比如前不久網上爆料，某小鮮肉將自己發布的一條內容，通過做數據，將點擊總數超過了1個億，這樣的行為也被稱為做數據。

綜上所述，做數據的意思，指的是一群粉絲聚集在一起，各自發揮各自的能力水平，幫助自己的愛豆打榜或轉發。

打榜方式

有許多明星為了讓自己的量化數據上升會買數據，有的時候會買大量的水軍來把數據做得很漂亮。這樣一來，在數據上這個明星已經名氣很大了，但是他的影響力卻非常一般，因為他的粉絲量根本就沒有這么多。

其實粉絲做數據也是一種粉絲支持偶像的另一種做法。這些粉絲會以支持偶像的名義聚集在一起，然後從不同的方面給予偶像支持，比如說現場應援收集數據或者收集偶像的穿著打扮等等，包括為偶像的作品打榜都是做數據的一種形式。

這種做數據的形式最集中的地方就是新浪微博。當然除了以這種形式支持自己的偶像之外，粉絲們總會有許多的形式來支持自己的偶像。比如說去機場接機, 比如說購買偶像的演唱會票, 這些都是粉絲們支持偶像的形式。粉絲們在做數據的時候，其實就是有錢出錢有力出力。

『叄』 什麼是反黑做數據

摘要 你好，一般反黑站或者大粉發的反黑舉報微博都會告訴你舉報時選擇的選項，並且帶有粉絲們一些直接跳轉到舉報頁面的鏈接，所以當我們點進去，可以看到一些舉報內容，比如不實信息、人身攻擊之類的，你標題里發的幾個字母組合就是這些舉報內容。不知道是什麼意思的話直接用舉報頁面的各個選項首字母一對應就出來了。然後主頁拉黑一般就是讓大家把被舉報人（一般是黑子）的主頁直接拉黑或者有的會直接讓大家舉報那個賬號，手機客戶端操作步驟就是進入需要拉黑（或舉報）的賬號主頁，點擊右上角的「…」，在下方的菜單選擇拉黑或舉報即可。

『肆』 數據公司具體是做什麼的

隨著大數據產業迎來了發展的黃金期，越來越多的互聯網公司轉型為大數據公司。為促進大數據公司的健康發展，解決發展中遇到的問題，從大數據公司的概念及業務內容等入手，剖析大數據公司因有著不同於傳統企業的復雜業務，在發展中不斷遇到新問題而更需要構建內部控制。基於大數據公司的業務特點及出現的問題，認為內部控制環境、風險控制和內控監督、信息與溝通等要素是公司內部控制的重點，應構建適於大數據公司特點的企業發展戰略、誠信的生態系統及文化理念、勝任大數據業務的人力資源戰略、實時風險防控和監督體系等內部控制策略。[1]
大數據的概念
《大數據的沖 擊》一書中將大數據通俗定義為「用現有的一般技術難以管理的大量數據的集合」，並廣義地定義為「大數據是一個綜合性概念，它包括因具備多、高速、多樣的特徵而難以進行管理的數據，對這些數據進行存儲、處理、分析的技術以及能夠通過分析這些數據獲得實用意義和觀點的人才和組織。因此，大數據這一概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。[1]
大數據公司的概念及業務范圍
大數據公司通常是指有獲取大數據能力的公司。已經具備獲取大數據能力的公司即數據型的大數據公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭以及華為、浪潮、中興等國內企業，這類大數據公司通常是與人們日常生活密切相關的，涵蓋了數據採集、數據存儲、數據分析、數據可視化以及數據安全等領域。
大數據公司的業務范圍主要涉及：一是為電商企業提供個性化推薦引擎的大數據公司，包括推薦引擎、分析引擎和營銷引擎等，覆蓋大數據全產業鏈的實現路徑。二是大數據分析技術提供商，面向企業或者政府部門提供數據分析的結果。這類公司可以完整地實現大數據的採集、分析、處理，為各大企業提供高端信息技術。三是為傳統企業提供大數據技術平台搭建和大數據驅動的SaaS應用的大數據公司，整合高性能的計算和存儲能力，為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台，實現大數據存儲統一管理，能夠幫助企業精準預測和構建用戶特徵，搭建以用戶為中心的大數據運營體系。
可見，大數據公司有著不同於傳統企業的復雜業務，更需要構建內部控制。[1]

『伍』 粉絲說的做數據是什麼意思

在各種媒體輿論中增加自家偶像的流量和曝光率。。。。

『陸』 網上認識那些女的做數據是做什麼的

做數據還是有很多的，有一些數數據它主要是收集大數據給一些相應的公司或者行業做分析而已。

『柒』 光貓做數據是什麼意思

光貓上業務在開通時，需要在光貓和其上行設備OLT上進行數據配置。

『捌』 數據可以做什麼

1、提到大數據，先要說下商務智能BI，BI用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。BI作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。 為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。
2、把BI看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

3、企業導入BI的優點
1）隨機查詢動態報表
2）隨時隨地掌握指標管理
3）隨時線上分析處理
4）最終用數據協助運營規劃

4、企業導入BI的目的
1）促進企業決策流程：增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

2）降低整體營運成本：改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。

3）協同組織目標與行動：加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。

5、商業智能的主要功能
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

BI系統應具有的主要功能：
1）數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。

2）數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。

3）數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。

4）分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。

6、典型的商業智能系統有：
客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。

『玖』 數據開發是做什麼東西的

和軟體開發類似，兩者都要互相用到，彼此交叉。比如銀行的自動取款機系統，就是資料庫開發的典型例子。你會覺得這個應該是軟體開發的寫代碼啊，但是事實上寫代碼只是取款機系統實現的一步而已。資料庫開發分六步：需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計、資料庫的物理設計、資料庫的實施、資料庫的運行和維護。寫代碼只是資料庫實施中的一部分，這樣講應該能明白吧。還有像超市的收銀系統，學校的教務系統都是資料庫的例子，光會寫代碼是編不出來的。我目前已經考了資料庫系統工程師，這學期准備考個軟體設計師。兩者的區別是資料庫的語言主要是SQL，軟體設計師則是寫代碼，C、C++ 、Java等