A. 教你如何利用大數據思維
教你如何利用大數據思維 在和一些企業家交流時，有幾個問題會被常常問到，"沒有多少數據怎麼辦?"，"大數據都是大公司的事情，我們小公司怎麼辦?""能不能告訴我，哪些軟體或者工具可以解決大數據的問題?"一般情況下，我都會說，首先要有大數據思維!大家紛紛點頭稱是，這詞兒聽起來非常高大上，甚至給人一種不明覺厲的趕腳!但啥是大數據思維，我一直沒有空來整理提煉。
前陣子一個內部的論壇，要求大家必須講干貨，趁此機會，系統的梳理一遍，概括起來，也就三條：第一認識大數據飛輪，第二理解數據資產評估，第三運用泛互聯範式。
圖1：大數據思維
干貨肯定是經過濃縮的，甚至把案例都作為水分擠掉了，所以這篇文章讀起來不是那麼有趣。但我可以保證，掌握這三條給上市公司做大數據戰略咨詢肯定沒有問題。因為我已經靠這三板斧，搞定了十幾家上市公司。連國內最大咨詢公司的董事長都認為有料，要走了PPT。
每條都用一幅圖來表達，每個圖中的圓圈都有許多案例來佐證。大家如果對案例更感興趣，讀拙作《大數據時代的歷史機遇》好了。其實圖1就涵蓋了大數據思維的全部思想。這幅圖里外三層、上下結構，看起來比較復雜，所以後面拆成三幅圖來講。思維的過程是自上而下、自外而里的。圖的上半部分講得是大數據的商業功用，就是說有了大數據我們能幹什麼?怎麼賺錢?有哪些好玩的商業模式?以前常說"羊毛出在羊身上"，搞懂這些模式你會發現原來可以"羊毛出在狗身上"。書里詳細寫了六種，圖上只畫出五種。
補充：六種商業模式簡述
圍繞數據資產，筆者曾考察不同行業的盈利方式和經營策略，歸納總結了六種商業模式(詳見《大數據時代的歷史機遇》一書)。
租售數據模式：簡單來說，就是售賣或者出租廣泛收集、精心過濾、時效性強的數據。這也是數據就是資產的最經典的詮釋。按照銷售對象的不同，又分為兩種類型。第一是作為客戶增值服務。譬如銷售導航儀的公司，同時為客戶提供即時交通信息服務。廣聯達公司為他的客戶提供包年的建築材料價格數據。僅此一項業務，年收入超過1億元人民幣。第二是把客戶數據，有償提供給第三方。典型的如證券交易所，把股票交易行情數據授權給一些做行情軟體的公司。
租售信息模式：一般聚焦某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用傳播渠道，也可成一方霸主。信息指的是經過加工處理，承載一定行業特徵數據集合。
數字媒體模式：這個模式最性感，因為全球廣告市場空間是5000億美元。具備培育千億級公司的土壤和成長空間。這類公司的核心資源是獲得實時、海量、有效的數據，立身之本是大數據分析技術，盈利來源多是精準營銷和信息聚合服務。
數據使能模式：這類業務令人著迷之處在於，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些公司的業務其實難以開展。譬如阿里金融為代表的小額信貸公司。通過在線分析小微企業的交易數據、財務數據，甚至可以計算出應提供多少貸款，多長時間可以收回等關鍵問題。把壞賬風險降到最低。
數據空間運營模式：從歷史上，傳統的IDC就是這種模式，互聯網巨頭都在提供此類服務。但近期網盤勢頭強勁，從大數據角度來看，各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源。海外的Dropbox，國內微盤都是此類公司的代表。這類公司的發展空間在於可以成長為數據聚合平台，盈利模式將趨於多元化。
大數據技術提供商：從數據量上來看，非結構化數據是結構化數據的5倍以上，任何一個種類的非結構化數據處理，都可以重現現有結構化數據的輝煌。語音數據處理領域、視頻數據處理領域、語義識別領域、圖像數據處理領域都可能出現大型的、高速成長的公司。
明白大數據的功用後，大家自然而然地關心，數據這么值錢，理所當然應構成新型的資產。圖1的中間部分描述了這塊內容。"數據成為資產"這一原創論斷成為大數據思維的中心理論。圖2數據資產評估模型給出一個完整的思維框架來描述數據資產的價值(完整描述評估模型，非本文主旨。讀者若有興趣，移步閱讀拙著吧)。但是這方面的工作遠遠不夠，無法定量的給出評估。在「諾獎級別的學術難題」一文(回復b10獲取該文)中，我曾經說，學術界如果在數據資產的定量評估上取得進展，是可以獲得諾貝爾獎的。因為這和公司的估值緊密相關。產業界在信用定量計算方面己經走在前列，並付諸商用，但是離一般意義上的數據資產估值還相去甚遠。
圖2：數據資產評估模型
既然數據成為資產，資產間的交易也會提上日程。聯盟特別任命兩位副秘書長推進這個事情，從而傳播開放、共享的理念。藉此呼籲所有願意開放數據資源的企業，卻可以藉助聯盟的力量，來共同推進。
數據成為資產是在了解大數據功用基礎上的抽象認知。接下來看圖1的下半部分，泛互聯範式。這個範式給出了不斷的採集數據並且發揮數據價值的行動指南。許多公司的轉型，都要從這幅圖開始。見圖3。終端+平台+應用+大數據四位一體，構成大數據思維的行動指南。最近和一些公司聊，他們己經了解了數據的重要性，開始想些損招去「劫掠」客戶的數據。這不免誤入歧圖。還是認真研究一下這個範式，從應用、終端上動動腦筋，真正的為用戶提供靠譜的服務，才是上策。
圖3：泛互聯範式
回顧圖1，我們在講大數據思維時，利用自上而下的次序，從大數據的功用入手，深入到理論內核，再到可供操作的範式。但真正上手實踐，需要腳踏實地，自下而上的行動。回到德魯克的經典問題上來，你的客戶是誰?
大數據產業聯盟願意為所有有志於從事大數據戰略咨詢的顧問們服務，掌握這套方法論並切實幫到企業的顧問，聯盟會在官方網站上列出您的大名，並向成員企業推薦。
所以, 這次,我們來點兒作業吧：大家可以用上面的大數據思維分析框架來分析一下自己所在的公司自己感興趣的公司,看看大數據於公司有什麼功效, 公司可操作的泛互聯範式是什麼。
在此，也先拋幾個小例子：
1)樂視網的野心
B. ppt演講主題有哪些
PPT演講主題多種多樣，主要包括以下幾個方面：
1.科技發展
科技發展為人類社會帶來了巨大的改變，是當今社會不可忽視的主題之一。在PPT演講中，可以圍繞人工智慧、大數據、雲計算、區塊鏈等前沿技術展開討論，闡述它們對產業、生活等方面的影響。
2.環境保護與可持續發展
隨著全球環境問題日益嚴重，環境保護和可持續發展成為了重要的議題。演講主題可以涵蓋綠色能源、低碳生活、生態文明建設等方面，引導聽眾關注環境問題並採取實際行動。
3.教育與人才培養
教育是國家發展的基石，人才培養是教育的重要目標。PPT演講可以圍繞教育改革、素質教育、職業教育等主題展開，探討如何培養具有創新精神和實踐能力的人才。
4.經濟變革與金融創新
經濟全球化、數字化轉型等趨勢推動了經濟變革。演講主題可以涉及數字經濟、共享經濟、金融科技等，分析這些新興領域的發展趨勢以及對傳統產業的沖擊。同時強調金融創新在推動經濟發展中的作用以及存在的風險和挑戰。還可以通過具體案例進行說明以加深聽眾理解並引發深度思考如移動支付互聯網金融的創新和監管等話題都可以作為演講的切入點展開論述。這些主題能夠吸引聽眾的注意力並激發其參與討論的興趣從而幫助演講者有效地傳達信息並影響聽眾的觀點和行為方式。
C. 大數據分析一般用什麼工具分析
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash
D. 要做一個介紹大數據的PPT,求大神幫幫忙，感激不盡！
問題描述不清楚喲，不過還是提供點信息給你吧。
1.大數據是什麼？怎麼理解大數據？
數據就好比地球上的水，單個數據就是一滴水，小溪、河流、湖泊，對應不同的數據體量，所有的水最終匯到海洋，大數據就象地球上的海洋，它足夠大，水滴足夠多，多到用人工數不清楚，裡面的資源超級豐富，那些資源也是數據。這么說，你明白大數據了嗎？就是把超級多數據信息匯集到一起，然後在裡面「釣大魚」。
2.都說大數據有4V的特徵，是什麼意思？
大數據的4V，就是「容量大Volume」「多樣性Variety」「價值高Value」「速度快Velocity」，同樣以海洋為例：
A.容量大：地球表面有70%左右都是海洋，想想裡面都有多少水滴？大數據時代，每一個人、每一件物品的信息、狀態，都能夠形成一系列隨時更新的數據，數據量也呈現出指數級的增長；
B.多樣性：海洋裡面的物產非常多樣化，就拿海鮮來說，小智一天吃一種，這輩子都可能吃不完一遍（所以小智不會糾結吃什麼的問題），太平洋的海水和大西洋的海水是有區別的，不同地方海水裡面蘊含的物質、生活的物種都有不同，海洋就是超級大寶藏，裡面有原油、有萌寵、也有大白鯊之類的獵手……大數據也和海洋一樣復雜，各種結構化、非結構化數據，匯成了數據海洋；
C.價值高：說到這個，資深吃貨口水直流，海里好吃的有大龍蝦、石斑魚、三文魚……更不用說其它寶貝啦，數據海洋裡面各種資源同樣豐富到極致，人們利用海洋，開發海洋中無窮的價值；
D.速度快，有兩個層面的意思，一是海水流動快，二是隨著技術的提升，我們對海水的利用也加快了速度（看看快艇、游輪的發展），畢竟嘛，先來吃肉、後來喝湯，這個道理，你懂的。
3.對大數據的處理，以海洋捕魚為例：
通過技術手段，在茫茫大海中找到魚群較集中的地點，這是數據挖掘；
捕到的魚進行初步分類，把太小的魚放回海中（養大了才好吃，原諒我是吃貨），這是數據清洗；
然後把魚運上岸，仔細分類，根據實際情況決定哪些魚送到海鮮市場賣活的，哪些魚用於做魚干，這是數據分析；
魚干、魚罐頭、魚子醬、魚肝油……目不暇接的海產品最終呈現在我們面前，此為數據可視化。
更多的，可進一步交流。
E. 如何看待數據可視化
現如今，數據可視化是一個備受關注的事物，很多人在自己的工作中都會使用到數據可視化這一工具去展示數據，數據可視化在各個領域中都有重要的應用，由此可見數據可視化是一個十分重要的技術。那麼我們應該如何看待數據可視化這個技術呢？下面我們就給大家介紹一下數據可視化的相關知識。
其實我們可以這樣認為，數據可視化降低了數據分析的門檻，這是由於數據可視化讓理解數據變得十分簡單，觀眾不是統計學專家，不懂各種復雜的數學公式，也一樣可以快速的從圖中發現一些問題，探察到潛在的商業價值，從而幫助制定更好的商業決策。同時，數據可視化工具也降低了觀眾的學習成本，觀眾並不需要了解那些專業的統計學工具、建模工具如何使用，也不需要回任何編程語言，只需要將數據連接上，通過托拉拽等方式，就可以很容易地理解數據包含的意思。
從上面的內容我們不難發現數據可視化是大數據中重要的一環，其實由於這幾年隨著互聯網的發展越發的快速了起來，曾有統計顯示，全球數據量正以平均年增長率50%的速度在增長著，而當前數據總量的80%都是最近兩年產生的。由此可見，現在正是數據的時代。而面對如此龐大的數據量，如何利用是一個關鍵。大數據可以做很多事，我們在使用數據可視化的時候需要有一個明確的目標，這個目標具體就是讓數據能被更好地理解，並且與其他工具一樣使企業能夠把握不斷增長的數據流。當然還必須促進數據發現，從而幫助人們進行更好地決策。
大家都知道，任何事物都是有兩面性的，大數據也不例外，如果我們用好了大數據就能夠造福用戶，如自動駕駛、阿爾法狗都是人類智慧、機器智能和大數據的結晶。但是如果用不好，那就是對資源的浪費和對個人隱私的侵犯，所以我們可以引用一句名言，那就是狄更斯說的:這是最好的時代，也是最壞的時代；這是智慧的年代，也是愚蠢的年代；這是信仰的時期，也是懷疑的時期；這是光明的季節，也是黑暗的季節；這是希望的春天，也是失望的冬天；大夥兒面前應有盡有，大夥兒面前一無所有。所以說，我們在使用大數據的時候還是需要掌控其方向，這樣才能夠促進人類社會的發展。
那麼數據可視化和報表有什麼需要我們注意的呢？其實對於數據可視化這個詞以及數據可視化工具與報表和傳統的報表工具如Excel、PPT的區別是需要大家了解的，其實這二者有很多相似之處，而且很多數據可視化的展示就是靜態報表。然而數據可視化很重要的一點在於其交互性，通過動態的方式來展示，相較於靜態的報表涵蓋的信息量更大。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於數據可視化的相關知識，通過這些知識我們不難發現數據可視化是一個十分實用的工具，因此我們很有必要去掌控數據可視化這一門工具技能，讓數據可視化為我們做出更大的貢獻。
F. 什麼是大數據時代的思維
面對數據處理，數據分析，有人覺得很難、很亂，其實我們首先要做的是對數據處理的正確認識，也就是數據分析思路。
1、分析需求
分析需求，首先要收集需求，需求可以從訪談、走訪、市場調研的方式獲得。對於手機來的需求也許很雜很亂，目標不同意，可以使用思維導圖分析數據，5W2H分析法還有人貨場分析法。確定好的需求一定要經過合適明確。
2、收集數據
在收集過程中不斷要問：數據來源是否可靠？我收集的數據方法是否有瑕疵？我收集的數據是否有缺失？
3、整理數據
有人會問，為什麼會有整理數據這一步？整理數據是對收集到的數據進行預處理，使之變成可供進一步分析的標准格式的過程。數據整理的好與壞直接決定分析的結果!對於數據的處理如果用EXCEL處理，有分類，排序，做表，預分析等等，利用刪除重復項，透視表， 圖表，函數等功能進行輔助整理；
然而，很多企業的數據量很大，需要用專門的ETL工具清洗，或者用集成了ETL、數據處理、可視化的工具FineBI。
4、分析數據
分析數據的思路可以按照點-線-面的三維分析法，點是某個節點的一個指標值。線是包含這個點的縱向發展趨勢或者包含這個點的橫向對比趨勢。面是包含這個點的上一級或者對象的指標值。
5、數據可視化
將分析結果用簡單而且視覺效果好的方式展示出來，一般運用文字、表格、圖表和信息圖等方式進行展示。數據可視化是數據分析的「表達」，好的數據可視化可以錦上添花，相反會前功盡棄。
數據圖表主要作用是傳遞信息，不要用他們來炫技，不要捨本逐末過分追求圖表的漂亮程度。
也不要試圖在一張圖表中表達所有的信息，可以選擇dashboard這樣的圖表分析方式。
6、應用模板開發
對於那些標准化程度比較高的數據以及使用頻率比較高的分析文件，可以開發成一種固定的模板格式，好處標准化，程序化，大大節約時間。
對於數據量大的模板，或者需要共享/共同開發的模板，可以使用FineReport這種專門的報表工具來處理。
7、分析報告
分析報告是數據分析的最終製成品，可以用word，excel，ppt作為報告的載體，承載的是圖片還是網頁，以及如何美化在這就不算重點，也不詳解了。寫分析報告之前，切記要弄清楚你是給誰匯報和分析報告，對象不同，關注點自然不一樣。