㈠ 大数据的概念及特点大数据的作用有哪些
大数据概念:
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通过目前主流软件工具,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。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中[2] 大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法)大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据概念的特点:
大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台——并行数据库、MapRece及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望。
大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,处理速度快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。
从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据的作用
对于一般的企业而言,大数据的作用主要表现在两个方面,分别是数据的分析使用与进行二次开发项目。通过对禧金信息大数据进行分析,不仅能把隐藏的数据挖掘出来,还能通过这些隐藏的讯息,通过实体的销售,提升自己的客户源。至于对数据进行二次开发,在网络服务项目中被运用的比较多,通过将这些信息进行总结与分析,从而制定出符合客户需要的个性化方案,并营造出一种全新的广告营销方式,在这里,你需要明白的是,通过大数据的分析,将产品与服务进行结合起来的并不是偶然事件,实现这种的往往是数据时代的领导者。
目前市面上也出现了比较多的数据分析平台,比如追灿的决策狗,还是比较好用的。
㈡ 数据可根据作用方式的不同分为两类请问是哪两类
数据根据来源可分为自有数据和第三方数据两大类,自有数据主要是自身的系统产生的用户有意或无意留下的数据,这些数据运用得当可以更好的改善企业的产品体验;第三方数据就是企业与第三方合作获取的第三方数据。
㈢ 大数据是什么有什么价值作用
“大数据”是指以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面:亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下,很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据,同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中,数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落,毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据,就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。
一、技术价值
大数据,根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割,技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。
App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。
大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式,更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础,例如人工智能等。
大数据中客户与企业进行交易的数据,是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存,基本以“事后”数据为主。
交易数据是推进企业数据驱动业务,与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛,无论大数据获取能力如何发展,直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。
淘宝的交易分析报告中提到,大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%,要明显高于普通买单的18.8%和10.7%,则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后,次单完全存在放大金额的可能,并且比普通买单的可能要高得多。
由此引导卖家增进服务、坚守质量,并适时推出捆绑推荐,以求同类商品同店大额下单的几率。
只有有了大数据的处理技术,交易行为才能够得到记录分析,企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础,以开发更新更适合时代的企业产业。
目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路,但其实大数据技术能力并没有建立起来,真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少,很多该做的“埋点”没有做,数据的统计也缺乏技术支撑。
这时大数据的技术价值就会显得尤为重要,且是所有价值的基础,一梁塌,全屋倒。
无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司,也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现,至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。
二、商业价值
在实际的升级运行中,习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑:如何提升运营现状?目标客群是谁?有哪些特点?与竞品相比竞争优势在哪?现有经营问题又是什么?
而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘:客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据,类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。
单就运营而论,数据作为一种度量方式,能够真实的反映运营状况,帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。
㈣ 数据分析常被应用于哪些领域有什么作用
【导读】众所周知大数据已经渗透到了我们日常生活中,各行各业都有它的身影,除了在工业和生活中有多应用,在我们的医疗行业也是不可或缺的存在,那么你知道数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?在此引用马云说的一段话“数字化以前只是让一些企业获得更好,而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进,未来一二十年,中国有望实现数字化。并且,在未来,大到企业、小到个人,都将从数据分析中获益。”由此观之,未来十年中,数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标,数字化也将成为企业获益的关键因素。那么,数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?下面,我们就来一起了解下。
1、医疗行业
依托于大量临床数据的收集、实验和分析,在医疗保健方面,我们取得了实质性的进步,这使得普通人的寿命得以延长。
目前,我们已经能通过收集各个患者的数据,包括:姓名、性别、年龄、体重、病史,以及生活方式、习惯、喜好等等,加以分析,来为他们提供对患者最有益,最适合病人本身的个性化服务。
另外,现如今,大多数人都希望通过佩戴健身追踪器,如智能手环等,来帮助自己了解自己的饮食是否健康,体重是否需要加以控制,从而保证身体健康等。除此之外,这些设备所检测到的数据,还可以被用于其他医疗保健、公共卫生状况预测等。
2、物流领域
得益于各国数据系统的逐渐完备,当下,我们的物流行业得以蓬勃发展。通过对数据的深入分析,物流行业在各个方面都得到明显的改进。
比如,通过天气数据的预测分析,航班公司可以合理安排航班的起飞时间、延误时间等,并能根据季节性变化、最新社会趋势或事件的发生(例如:冬奥会),合理的预估航班座位需求数量、飞机数量,以及对应淡旺季的机票价格等。
又或者,像DHL、FedEx、顺丰等大型快递公司,他们可以通过数据库分析,来合理规划运行路线,合理缩短快递的交付时间,从而提高运营效率。
即使您是从另一个国家订购的商品,也可以通过数据库的数据信息,预估商品在运输途中所需要耗费的时间。如果没有数据库和数据分析,显然这是办不到的。
3、人脸识别领域
说到人脸识别技术,想必大家并不陌生。面部识别算法就是基于人脸数据而产生的。早在10年前,面部识别算法就产生了,但由于算法不够精确,经常出现把动物、照片等,误认为是人脸的问题。
如今,随着越来越多的人脸数据为之助力,人脸识别技术得以进一步完善。例如,现在的智能手机几乎都提供人脸解锁功能,甚至可以识别双胞胎。
更值得一提的是,随着人脸识别技术的进一步精确,未来,人脸识别技术将对执法提供强有力的支持和保障。
4、无人驾驶领域
基于我们对社会各行各业数据的收集和处理分析,曾经被我们视作”空想“的无人驾驶汽车,最终成功被我们的科学家变成了现实。
要知道,对于一辆无人驾驶汽车来说,它每秒可产生的数据接近1GB,这相当于一年的PB数据,也相当于一辆汽车产生的数据。之所以有这么庞大的数据量,这是因为,除了实时收集和处理数据的传感器(雷达,摄像机,GPS,超声传感器等)外,它还需要使用普通汽车的数据。例如,使用最新的导航数据,规划出行路线图,然后通过机器学习,帮助汽车收集处理行程中,可能遇到的紧急状况等问题。
以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?”的相关内容,希望对大家有所帮助。总的来说,大数据的价值不可估量,未来发展前景也是非常可观的,因此有兴趣的小伙伴,尽早着手学习哦!
文章来源:https://wenda.hqwx.com/article-42047.html
㈤ 数据分析的作用有哪些
1.评估产品机会
产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。
2.分析解决问题
产品出现不良状况,肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题,必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头,进而制定合理的解决方案,彻底解决问题。
3.支持运营活动
产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的,人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据,才能对具体的活动作出最真实的评判。
4.预测优化产品
数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态,即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动,区别只是先见性数据能预测未来发生什么,缩短迭代周期,精益求精。
㈥ 现代商业中数据分析的作用都有哪些
很多人都拥有很强的商业分析能力,而这个很强的商业分析能力之所以强大是因为他们拥有足够强大的数据分析能力,学会分析数据不仅有助于增强商业领域的分析能力,也将有助于其它领域的分析能力。那数据分析到底拥有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候,不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳,还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系,是变量与变量之间的关系,还是变量与定量之间的关系,这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析,可以将数据之间的关系可以其它方式表现出来,比如通过图表的变化关系来阐述数据之间的关系;通过数据分析工具来找到数据之间的内在规律。这样就可以大大节省工作的时间,从而提高工作的效率。
二、可以使分析工作进行的更有条理
庞大的数据库一般是杂乱无章的,从表面上也看不出数据之间到底有何联系,人们在工作过程中也很难一下子记住那么多的数据,因为这种种困难将会大大阻碍工作进程,同时也会造成工作处理进程上的混乱。而通过数据分析让数据变得可视化,更利于工作人员记住,更益于工作人员进行分类,这样就会使各项工作进行得更加清晰有条理。
三、可以使分析的结果更加准确
当数据量非常庞大时,单用眼睛看,用脑袋记就会很容易出现混乱,计算的结果也会容易出错,有可能还会造成大量错误,有了数据分析后无论是条理上还是在层次上都会更加明了清晰,可以有效地确保分析结果的准确无误。
现今各行各业一般都自带数据分析工具或者软件,正是因为它的作用在各项工作中必不可缺,故而人们只能借助数据分析的力量让自己的工作开展得更顺利,更快地完成相应的工作。
㈦ 数据库的作用是什么
数据库的作用:
数据库是为了实现一定目的按某种规则和方法组织起来的“数据”的“集合”。
数据库可以直观的理解为存放数据的仓库,只不过这个仓库是在计算机的大容量存储器上,而且数据必须按照一定的格式存放,因为它不仅需要存放,而且要便于查找。
数据库可以做到:
⑴ 实现数据共享
数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。
⑵ 减少数据的冗余度
同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。
⑶ 数据的独立性
数据的独立性包括逻辑独立性(数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立)和物理独立性(数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构)。
⑷ 数据实现集中控制
文件管理方式中,数据处于一种分散的状态,不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理,并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
⑸ 数据一致性和可维护性,以确保数据的安全性和可靠性
主要包括:安全性控制、完整性控制、并发控制,使在同一时间周期内,允许对数据实现多路存取,又能防止用户之间的不正常交互作用。
⑹ 故障恢复
由数据库管理系统提供一套方法,可及时发现故障和修复故障,从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障,可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。
(7)数据作用方式有哪些扩展阅读:
数据库管理系统:
数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统,一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。
数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类,例如关系式、XML;或依据所支持的计算机类型来作分类,例如服务器群集、移动电话;
或依据所用查询语言来作分类,例如SQL、XQuery;或依据性能冲量重点来作分类,例如最大规模、最高运行速度;亦或其他的分类方式。
不论使用哪种分类方式,一些DBMS能够跨类别,例如,同时支持多种查询语言。
㈧ 数据的作用及形式是什么
数据(Data)就是描述事物的符号记录。描述事物的符号可以是数字
㈨ 数据的作用
就我想到的,有以下的几点:
1.记录作用。用数据记录下来我们可以在很久之后依然能找到
2.数据分析。基于数据来分析对应现象,或者说现象可以由数据抽象出来
3.数据挖掘。可以通过分析数据后,进行同步比对,来发现数据提供源的潜在信息