Ⅰ 如何統計和分析利用網路大數據
如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。
Ⅱ 如何運用大數據分析
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。
3. 預測性分析
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. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.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。
Ⅲ 如何充分利用好大數據
就目前而言，幾乎所有行業：醫療保健，製造業，金融業，零售業都在發生數字變化，而且這個名單還在繼續。如果用好大數據可以預測好未來的發展，那麼大家知道不知道如何充分的利用好大數據呢？這就需要建構一個新的結構，以及做好協作工作。
現在人工智慧是很普及的，機器人亦是如此，在不久的將來，隨著銷售和客戶服務的自動化，未來的發展重心將更高的價值放在人與人之間的互動上，當然，人們還會保持對提出服務的期望。這樣才能夠讓自己的需求得到充分的滿足。如果利用分析的強大功能去進行大數據分析，那麼企業將能夠對這些海量數據進行分析並分類，機器就會以驚人的速度從中學習。這樣就能夠獲得極佳的發展方向。從而推動科技的發展。
用好大數據必須建構一個新結構
大數據的分析需要一個新的結構，雖然公司將擁有了比以往更多的數據，但是要想進行大數據的分析，就需要重新考慮企業的結構，現如今，隨著公司適應技術不斷變化，轉型的速度將推動現代企業模式的發展。企業必須開始以反向思維的方式運轉，不能夠繼續使用新的企業結構。
當然，企業還應該培養分析文化，這是最重要的一件事情，企業培養分析文化就需要舍棄傳統的決策層次結構。這句是要求企業中的每個人都能夠做出基於事實的決策的能力。如果詢問一線員工，包括銷售人員和生產車間員工，他們使用哪些數據做出決策。通過這些問題才能夠讓未來的發展路線變得更加通透。
對於那些扁平化企業結構並消除決策障礙的公司將變得更加敏捷，因此使得這類公司更具有競爭力。我們需要全面拆除企業結構中的某些局部結構，這種轉變能夠使企業運作發生了巨大變化。使得企業有一個比較民主的氛圍。
大數據的適應需要做好協作工作
傳統的層次是公司的常態，但是並不是公司必須改變的唯一方面。對於扁平化的企業結構需要合作水平必須提高，必須培養共享協作的文化。這樣才能夠讓公司更具有凝聚力。企業還應選擇具有多學科背景的管理工作人員，並要求他們查看不相關的業務並借鑒想法。這將有助於鼓勵合作並吸收新的和創新的想法。
要想發展這種文化的作用，需要確定如何平衡個人貢獻與團隊合作。如果每個團隊成員沒有平等的貢獻，那麼過於緊密地合作可能會導致個人的靈感流失。就個人而言，專業人士需要在個人安靜的時間來完成工作。考慮到這些要素，理想的企業模式將能夠加快決策速度，減少層級的監督，並產生一種重視個人貢獻的協作工作環境。這樣才能夠讓人們更加團結。
看完上述的內容，想必大家已經知道了如何充分利用好大數據了吧，大數據的使用需要建構一個新結構和做好協作工作，這樣才能夠充分使用大數據，才能夠對未來做好精準預測。
Ⅳ 如何用大數據解決生活中的問題
1、應用於能源
隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。
2、醫學應用
大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。
3、對於金融業來說
大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。
4、應用於地理信息
地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。
5、應用於消費
為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。
6、應用於製造業
大數據影響生產力，使機器設備在應用中更加智能化、自主化，使生產過程更加簡潔、准確、安全，提高生產能力。此外，大數據技術可以幫助企業了解客戶的偏好，從而生產出市場需要的產品。
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Ⅳ 該如何用好大數據
該如何用好大數據
近一兩年來，大數據是一個被頻繁提及的詞彙。不管是近幾天麻涌舉行的五礦物流麻涌基地發布會上，還是在智博會配套活動中國（東莞）雲計算高峰論壇上，越來越多的企業和研究者對大數據產生了非常濃厚的興趣。越來越多的東莞企業表示想要做好大數據運營，但是，大數據要用好並不容易。
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。
大數據聽起來似乎很高深，但其實已經滲透到人們生活的方方面面。例如一個消費者在淘寶上搜索了泳鏡，接下來他在打開許多網站時都會看到游泳衣、游泳圈等相關產品的廣告。這，就是當前大數據營銷的一個典型應用場景。
前不久，陳國良和石鍾慈兩名專門研究雲計算和大數據的工程院院士在東莞進行了一次大數據的知識普及講座。
據陳國良院士介紹，2012年3月，美國總統奧巴馬在一次研究計劃上提出了大數據概念。「大數據」的說法由此被全球范圍採用，而在此前，國內的研究者一般稱其為天文數據、海量數據或者巨量數據。不管是物聯網設備的感測器、科學研究還是人們的日常生活，都會產生大量的數據。而善於用好大數據技術，則可以從這些數據中挖到「黃金」。
不過，陳國良也表示，大數據的結果很有價值，但千萬不能陷入大數據獨裁主義，人，才是大數據的第一要素。當然，要求所有企業都具有大數據分析能力。
陳國良所說的大數據分析能力，便是大數據的組成部分。隨著大數據的應用日漸廣泛，影響日漸深遠，大數據思維的重要性也日漸顯著。
大數據思維，就是能夠正確利用好大數據的思維方式。大數據並不是指任何決策都參考數據，也不是要求所有問題都足夠精準，更不是花巨資打造大數據系統或平台，而是在應該讓大數據出場的地方把大數據用好。
要用好大數據，首先應該採集大數據。與傳統的調查問卷等搜集信息數據的方式不同，互聯網時代的大數據採集是「無限的、無意識的、非結構化的」數據採集。各種紛繁復雜的行為數據以行為日誌的形式上傳到伺服器中，隨用隨取。此外，分析數據使用了專門的數據模型。最值得一提的是，大數據可以根據營銷、決策等特定問題，從資料庫中調取海量數據進行挖掘以完成數據驗證，甚至可以得出與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。
不少業內人士表示，很多時候，大數據的價值正是體現在這樣與直觀判斷大相徑庭的地方。對此，陳國良也表示，「大數據分析結果有時候沒有理論支撐甚至無法證明，不過分析仍然有效，技術仍然在發展！」陳國良還為東莞有意進行大數據挖掘的企業支招說，大數據的獲取，不能依靠隨機采樣，也不能強求精確性，甚至分析結果也難以解釋其所以然，不過能用就好，以後可以慢慢再弄清其中的科學原因。
業內人士分析說，大數據的應用領域正在逐步增加。一方面，東莞企業可以通過大數據對用戶行為與特徵作出分析。通過大量數據可以分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。此外，通過大數據可以支撐精準營銷信息推送。讓最精確的信息傳遞到正好匹配的客戶手中。
另外，通過大數據可以讓營銷活動能夠與用戶能夠產生「會心一擊」的效果，這種基於海量數據的挖掘和匹配實現的精準信息，能夠讓企業有效地取得客戶的歡心。
在陳國良眼中，雲計算、物聯網以及大數據是三位一體的，伴隨著萬物互聯的趨勢以及雲計算逐步變得更加方便易得，價格低廉，大數據的應用場景以及應用的經濟類型也都將得到進一步的加強。
Ⅵ 大數據怎麼使用
以下是關於如何成功使用大數據的一些方法。
1.敏捷
敏捷地掌握新興技術的最新進展。顧客的需求往往在變化，因此，技術必須靈活適應客戶的苛刻需求。如果想成功，應該調整收集的數據並處理，以滿足客戶的需求。
2.實時操作
實時操作業務，以了解客戶遇到的各種問題。最好的方法是使用實時數據。因此，要了解業務的缺點，並實施適當的步驟來促進最佳的用戶體驗和更高的生產力。
3.多種設備
使用不同的設備來收集有關客戶的相關信息，包括智能手機，筆記本電腦和平板電腦，因為客戶會使用各種設備訪問公司的產品。
4.使用所有的數據
全面使用數據來捕獲匯總數據中的重要見解。從客戶的經驗和行為中收集的數據對於提高產品品牌和業務生產力非常重要。
5.捕獲所有信息
在數據採集過程中，要掌握所有客戶的信息，深入了解客戶，避免盲點。還應該收集可能影響到客戶的信息，從而提升品牌知名度
Ⅶ 怎樣用好大數據
秘訣一：目標要明確
就算一個公司擁有再多的數據，也不能代表它就一定會獲得商業上的成功。只有真正懂得如何利用大數據，了解到公司利用大數據可以達到什麼目標，公司最終才有可能真正成功。在公司在發展過程中往往也會面臨諸多選擇，也只有目標設定明確了，才能夠縮小選擇范圍聚焦精力去發展。企業應時刻保持頭腦清醒，朝著自己定好的目標前進，才有助於公司進行持續長久的良好運作。
秘訣二：要區分清楚「森林」和「樹」
現在，企業可以做到一些他們以往沒有能力做到的事。對於很多公司來說，可供分析的數據更多，可以用來分析數據的工具和方法也比以前更先進方便。公司已經完全有能力去分析和處理他們收集到的大量數據，這對於企業來說或許是件好事，然而，有時候這些數據也會過於分散。
秘訣三：做好團隊的協調
在大數據的世界裡，最有價值和作用的數據往往十分稀少。要想找到真正有價值的數據，就如同大海撈針一樣困難。所以，為了找到這些有價值的數據，企業內部應齊心協力通力合作，要經常保持有效的溝通和協作。
秘訣四：用機器代替人工
機器學習指計算機模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，從而對自身功能進行改進。機器學習相比人工學習，速度更快，學習規模也更大，一個公司能通過機器學習較快地發現新的問題。
秘訣五：要謹慎對待數據
有時，企業是沒有能力去獲取數據的，也就沒法用數據去解決問題。就算公司獲得了一些數據，他們往往也不清楚這些數據最終能否解決他們的問題。
Ⅷ 如何學會利用大數據
1、獲取全網用戶數據
僅有企業數據，即使規模再大，也只是孤島數據。還要互聯網數據統合，才能准確掌握用戶站內站外的全方位的行為，使得數據在營銷中體現應有的價值。在數據採集階段，建議在搜集自身各方面數據形成DMP數據平台後，還要與第三方公用DMP數據對接，獲取更多的目標人群數據，形成基於全網的數據管理系統。
2、讓數據看的懂
採集來的原始數據難以讀懂，因此還需要進行集中化、結構化、標准化處理，讓“天書”轉變為看得懂的信息。
3、分析用戶特徵及偏好
將第方標簽與第三方那個標簽相結合，按不同的評估唯獨和模型演算法，通過聚類方式將具有相同特徵的用戶化成不同屬性的用戶族群，對用戶的靜態信息、動態信心、實時信息分別描述，形成網站用戶分群畫像系統。
4、制定渠道和創意策略
根據目標群體的特徵和分析結果，在計劃實施前，對投放策略進行評估和優化。如宣和更適合的用戶群體，匹配適當的媒體，制定性價比及效率更好的渠道組合，根據用戶特徵制定內容策略，從而提升用戶人群的轉化率。