涕零
① 分享10个大数据的使用方法
分享10个大数据的使用方法 收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急，下面将分享10个大数据的使用方法，可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势： 1. 将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。你的网络中包含了大量其它公司无法从中获益的数据，收割这些数据中的价值是你真正理解用户体验的第一步。 2. 不要总是用假设去了解你的用户，并且知道他们需要什么。拥抱用户，并且切实的了解用户行为，要比去假设要好的多。保持客观，从实际数据中获得见解。 3. 尽可能的收集数据，从而减少盲点。盲点可能导致丢失关键信息，从而得到一个歪曲的用户体验观。确认你收集了一切可以影响到用户体验和行为分析的数据。 4. 对比数据的体积，我们该更看重数量。收集好数据之后，专注于重要的数据来做分析方案。 5. 迅速。用户需求优先级总是在变化的，技术需要迅速的做出分析并做调整。这样才能保证你分析出的不是过时结果，对于随时都在改变的需求，你需要迅速的收集数据并做出响应的处理。 6. 实时的业务运作。这就需求对数据的实时分析并获取见解，从而在情况发生后可以实时的做出调整，从而保证最佳的用户体验及经营结果。 7. 分析不应该给产品系统带来风险，也就是分析永远都不应该给用户体验带来负面的影响。所以尽可能多的捕捉数据，避免盲点才能让分析出的见解不会对业务有负效应。 8. 利用好你数据的每一个字节，聚合数据可能会暗藏关键见解。这些信息片段可能会反应最有价值的见解，可以帮助持续的提升用户体验及经营效果。 9. 着眼大局。捕捉与你站点或者网络应用程序交互的所有数据，不管是来自智能手机、平板或者是电脑。丰富数据，将不同储存形式之间的数据关联起来，确信这些点都被连接了起来。在处理中关联的越早，获得的见解就越完整、精准、及时和有效。 10. 和平台无关，确保你的大数据分析能力不会受到设备的类型限制（笔记本、台式机、智能手机、平板等）。
② 个人大数据多久能恢复一次
手机里面的个人数据想要找回的话，看你的数据有没有被覆盖，一般都是能够找回的，不过需要借助一些工具的帮助才能够找回，在豌豆荚或者浏览器里面都是能够找到能够下面这个帮助找回个人数据的
③ 大数据是未来营销的救命稻草
大数据是未来营销的救命稻草大数据！大数据！现在这个词成了各大门户网站各种营销教材出现频率最高的词，于是疯狂的刮起了一阵大数据风潮，特别对大数据在消费者前期调研预测方面所谓功效的大肆渲染。美国《纸牌屋》在成功运用了所谓大数据分析之后，严格定制出来的作品大受欢迎，但我们仅凭星星点点的小规模成功就足以肯定，大数据时代，真是未来营销的救命稻草？那我真要说，还高兴太早！我在这里就不列举各种主流媒介对大数据趋之若骛的各种溢美之词，因为那些都听到耳朵起茧！侧重于过于渲染大数据在消费者前期预测调研这点上，笔者只想说几点：第一、大数据=大消耗 我们敞开天窗说亮话，做生意哪有不计成本的，得，这大数据还就真是个耗钱的主。从搜集数据成本来说，各大门户网站，各种数据挖掘公司层出不穷，设计各种工具如狗仔队似的巴不得把消费者的底牌窥到极至，那场面堪称宏大，各大门户得建立各种数据部门，这是钱吧？企业主找外包数据公司，这也是钱吧？各种工具用上，工作人员不眠不休盯着，那微博说话用什么词，各种数据模型分析、有的公司甚至想了解完全中国的数据，老大，还要多维度的，试问您真有钱，况且你要么干脆和全国人民说开个数据端每天把数据传给您得了，这样您就可以分分秒秒掌握全国人民消费者的动态，试问，这可能么？您得有多土豪啊？ 另外，顺便一提一般线下数据搜集公司，通常采用布各种小分点，分区送试用品送奖品的方式搜集用户体验样本，知名快消企业主尤其如此，这块的付出和投入也是相当的大，且先不说得回来的数据有否有用，但就对这块数据有需求的企业主来说，只要您想得到所谓深入数据，那么您付出的成本也非常大，特别是在今天各个数据终端这么发达和多样的前提下。时至今日，经济慢行，在营销费用里，除了广告、PR、这块费用的上涨依旧在侵蚀着企业主的口袋，各位还是忧着点好。 第二、大数据=朦胧美 对于大数据样本调查的精确度和深度在这里是要提出疑问的。仅仅是数据范围够宽够广就够了么？仅仅是数据调查的项目类别够多就够了么？答案从来没有那么简单！从现在的调查方式和样本采集来说，就存在很多数据的漏洞，包括了线上和线下： 其一、数据调查公司抽取的样本足以有代表性么？据我所知，单举某快消线下调查样品来说就存在问题，例如尿布基本上样品发给的是没用过这个牌子的一组人，她们参与调查的动机仅仅是为了赢得样品和之后的奖品，仅此而已，那么认真回答的可能性就不大，消费意向性也不大，这样的样本调查等于没有做！ 其二、在数据调研公司我们常说两个词，定性和定量，这些一般是用来做数据分析比较常规的基准词，但笔者要说的是定量和变量！消费者对一个事物的认知和感觉它是有定量和变量的，通常大数据调查出来的是定量，所谓大部分人一般的看法，可却忽略人的思维的随时变化的变量。比如今天小王觉得挑沙发在乎的是舒适度，明天小王可能听朋友谈起沙发，他又觉得在乎的是沙发的颜色和款式，后天小王也许看了某本杂志又觉得在乎的是档次感，各种变。所以消费者是观念是流动的，大数据仅仅是某一时刻或者时期消费者的喜好和观点，但一旦脱离那个时刻，数据的可变性便体现不出来了，因为人是时刻在变的，这点大数据永远追不上，即使追也很辛苦。 其三、大数据仅仅是统计消费者行为结果和表现频次和偏好，调查不出消费者潜在观念的深刻的观点，因为这个也是在变的，再举小王的例子，小王在微博发几张图，小狗，树和阳光，你能说他就是环保主义者或者素食主义者？信息如此碎片分布，机器的抓取和解读还达不到深度解读的阶段，即使某天仿佛达到了，那也还是存在变量的问题。 第三、大数据=陷入主流雷同，扼杀创新的多元性 试想如果到时候大部分企业主都选择使用大数据，而大部分的数据公司也就那几家，那会出现什么局面？大家可以不难想象，得到的数据结果会基本趋于雷同，因为国内就兴跟风，结果一群企业主会发现，怎么它的产品和我的会象，结果一问才知找的外包数据公司都一家么…那么不是又陷入红海了么？ 而这个时候，那些不用大数据的企业反而有些突出重围，他们可以由着他们的小众市场，跳脱出趋于雷同的局面造就独特的差异产品，同时取得一定的市场份额。之后陆续成为主流市场的新军。现实不就有麦包包这类一直专注于产品研发的成功者么？他们也没一天盯着消费者数据看。 而对于依然执着于大数据的主流企业主那里，大数据的依赖必然会对该企业主本身对其他产品创新可能性带来一定的束缚，但不可避免，这些主流公司依然会占据相当的主流市场，而这样也必然波及到其他中小企业的市场，扼杀了一些创新型中小企业的生存空间，消灭了一定的市场创新的多元性，特别是对艺术类和文化类市场来说尤其如此。 对大数据，笔者并非一秆子打到底，但仅仅是想说做好新时代的营销，只依靠这个不是一个出路，因为消费者是活的，不是木偶，不是任由电脑提取的数据而已！
④ 大数据的价值是什么
“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。
⑤ 大数据 是否大得难以处理
大数据 是否大得难以处理尽管现如今的企业对于大数据项目充满了热情，但究竟有多少关于大数据的探讨最终变成了实际执行的大数据项目呢?到底是哪些因素阻碍了企业对于大数据项目的实施呢?为了找出企业迄今没有对于这一时下炙手可热的技术做出实质性进展的原因，计算机世界网站从今年5月开始在香港地区展开了一项调查。该项调查的重点是基于用户对于大数据的“三大特性”(数据量、种类、输入和处理速度)的态度进行的采访，这三大特性定义了大数据。截至到七月，有140多名香港地区的IT专业人士参与了这项仍在进行中的调查。大数据项目从讨论到正式部署首先统计的是受访者所在企业目前的状态和对大数据采用的计划。调查结果显示，采用率很低，仅有五分之一(20.1%)的受访专业人士表示，他们的企业目前正在使用大数据技术进行生产，另外，有9.7%的机构计划在未来12个月内实施大数据项目。但也有40.3%的IT专业人士表示，他们所在的企业没有任何实施大数据项目的计划。而表示不确定的受访者也占到了29.5%的比例。对于该项新兴技术采用的趋势和态度不同的企业各有不同：大多数企业往往对这项新技术持怀疑、等待和观望的态度。但是，这项调研也显示了香港地区的大多数IT专业人士都对他们所在的企业实施大数据计划的态度是十分鲜明的：它们要么非常积极的赞成该技术，要么直接持拒绝态度，并没有留下一点持怀疑态度的空间。大数据项目的驱动因素和其所面临的挑战为了更好的了解市场对于该技术的热情和接受程度，我们让受访者基于他们对于大数据三大特性的印象对大数据的益处进行了评价。大数据的收集和分析大量数据的能力获得最高评价，有47%受访者将这一特性评为最重要的益处。评价第二的是：处理各种数据格式的能力(占29.1%)。大数据技术传递速度和性能分析是排名最低，只有23.9%的IT专业人士认为该特性是其最重要的益处。调查显示，关于实施大数据项目所面临的挑战：数据集成工具较差(占48.8%)，数据质量差(占39.8%)，缺乏数据架构(占39%)和混乱的数据所有权(占39%)位列受访者们调查结果的前四名。在这四大因素中，前三名的挑战与技术不成熟和数据管理有关。尽管这些问题都是相当麻烦的，但他们主要是与技术相关的问题，通常是容易解决的。好消息是，更为复杂的挑战问题，诸如开发商业案例(占24.4%)或企业内部文化冲突(占14.6%)的排名很低。这一发现表明，企业用户均普遍意识到大数据的益处，今后在员工教育和说服用户方面的不用花费大量的资金投资了。数据量与种类除了研究企业部署大数据项目的动机和面临的挑战，本次调查还进一步的研究的大数据的“三大特性”，以了解进行大数据管理的需求和期望。在香港，被企业视为大数据的数据量标准与全球标准是持平的。大约三分之二的本地IT专业人士认为，大数据的数据量将至少要在10TB以上，接近20%的受访者不是，超过100TB的数据量才能被认为是大数据。根据维基网络介绍，决定大数据大小的指标永远在变，截至2012年，大数据中的数据集可以由几十兆字节至数拍字节的数据组成。这指标不固定是因为传统数据库管理系统以至NoSQL等新型数据库，它们的科技和处理大容量数据的能力不断在改进。随着技术的进步，企业的数据量还将继续增加。除了针对数据量的调查，本次调研还试图量化数据的性质对于促进大数据增长的作用。调查采访了受访者们两个单独的问题：不同类型的数据所产生的数据量，以及可能导致大数据分析的数据类型。调查显示，目前正在大规模产生的海量数据预计也将用于大数据分析。IT专业受访者们表示，目前产生最大数据量的来源为结构化的事务处理数据和电子邮件数据，分类占到数据量的62.7%和53%。这两大数据来源所产生的数据也是可用于大数据分析的最流行的两种数据类型。后起之秀：社会化媒体内容鉴于大多数IT用户将能够处理大量数据的能力作为大数据最为重要的益处。大容量的数据类型就更可能被用于先进的分析了。然而，也有例外的情况发生。社会化媒体内容即是如此。相对而言，仅有较少的企业(26.9%)表示，社交媒体正在产生大量的数据信息，但是社会媒体的数据信息则占到了大数据分析很高的权重(40.5%)。虽然从社会媒体所产生的数据量是巨大的，大多数企业尚未开始捕获并分析这些数据集。随着社会媒体流动性和影响力的继续增加，更多的企业将转向这方面平台的洞察，届时大数据技术有望在这个过程中发挥关键性的作用。相同的动机驱动因素在利用大数据来分析数字丰富的数字媒体，如视频、音频、图像方面占到的比例更高(37.3%)。分析当前和未来的状况该调查还研究了不同类型的业务在当前所支持和采用的先进的分析方法，并预计其将在未来的发展趋势。顶级商务功能方面，目前正在采用和执行的高级分析包括：业务报告(71.9%)，规划和预测(56.8%)和预算(53.5%)，这几项在未来先进的分析性能预测中排名很低。调查表明，目前的分析主要用于执行操作的角色。更具战略性的业务功能，如战略管理(64.8%)，利润模型(58.7%)，企业绩效管理(58.6%)和研发(58.3%)，预计在未来的先进分析应用中将占主导地位。这一发现表明，香港地区的企业非常了解大数据分析的战略价值。先进的分析方法是将从当前的业务支持更多转向发挥战略方面的作用。随着企业对于更大量数据和更多类型数据的收集的增加，以及分析模型演进，预计企业将在未来利用大数据分析进行战略决策。输入和处理速度仍然很重要尽管受访者对于数据分析速度的排名较低，但其性能似乎对本地企业来说仍然是一个问题。该调研调查了受访者们关于查询分析结果的最佳时间。虽然大多数的IT受访者(42.1%)表示可以为结果等待一分钟的时间，超过三分之一(37.3%)的受访者则希望能够在不到10秒的时间内就得到分析结果，以满足其业务需要。这一发现表明，输入和处理速度、以及数据量的问题将对企业的IT部门及其处理进程提出相应的要求。如果数据结构和IT基础设施还没有准备好能够在10秒内处理并分析100TB的数据，一些IT用户则表示这是无法接受的。调查结果表明，大多数IT用户(58.5%)关心的是现有的信息基础设施所采集的大数据的状态。对于数据结构和IT基础设施缺乏信心是香港企业最为关注的问题。而如果不建立这样的信心，大数据项目的采用将很难实现。
⑥ 大数据的4V+1O指的是什么
大数据的特征（4V+1O）：
数据量大（）。第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、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。
价值密度低（Value）。第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
速度快时效高（Velocity）。第四个特征数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
数据是在线的（Online）。数据是永远在线的，是随时能调用和计算的，这是大数据区别于传统数据最大的特征。现在我们所谈到的大数据不仅仅是大，更重要的是数据变的在线了，这是互联网高速发展背景下的特点。比如，对于打车工具，客户的数据和出租司机数据都是实时在线的，这样的数据才有意义。如果是放在磁盘中而且是离线的，这些数据远远不如在线的商业价值大。
⑦ 大数据是什么意思
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
(7)永远大数据扩展阅读：
大数据的应用
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
⑧ 大数据是什么，是怎么带动经济发展的
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉版、管理和处理的数据集权合。有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。