1樓：戴昌盛
第一、描述思維
也就是要將一些的結構化的資料或者非結構化的資料都變為客觀的標準，在大資料思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進行資料分析的，舉一個例子就是消費者行為的研究，消費者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這裡舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行資料的採集，瞭解客戶的消費情況以及分佈的情況，消費者可以實現購物、用餐、休閒、娛樂一條龍的服務，並且也可以在很大的程度上提升使用者的體驗度。在一些大型的景區或者遊樂場，大資料可以幫助景區進行更好的遊客管理。
第二、相關性思維
就是對於資料之間相關性的研究，對於消費者行為或者使用者行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的資料都是有內在的聯絡的，大資料分析的結果就可以更好的建立起資料**的模型，可以用來**消費者的偏好和行為，相關性的研究和紛紛也可以更好的支援**思維，例如在現代物流行業，可以根據消費者的購買行為或者購買習慣，路線以及評價等**下次的購買行為，現將一些貨物進行分倉的儲存，在消費者網路下訂單之後，可以第一時間就配送到位，大大提升了使用者的體驗度。以及電商的一個重要的商品推薦功能，也是和大資料的相關性思維密不可分，我們在瀏覽頁面或者是購物完成之後經常會受到類似的推薦功能，雖然說並不是百分之百都會購買，但是推薦還是有效果的。
第三、攻略思維
在大資料繼續**以及分析之後，企業可以根據大資料分析的結果進行營銷策略的調整，這才是大資料營銷的主要目的，從描述到**，最後到攻略，這也是大資料思維的一個完整的過程。
2樓：匿名使用者
數量：資料量。數量也許是與大資料最相關的特徵，指企業為了改進企業中的決策而試圖利用的大量資料。
資料量持續以前所未有的速度增加。然而，真正造成資料量「巨大」的原因在不同和行業和地區各有不同，而且沒有達到通常引用的pb級(petabyte)和zb級(zetabyte)。超過一半的受訪者認為資料量達到terabyte和petabyte之間才稱為大資料，而30%的受訪者不知道「大」對於其組織應該有多大。
所有受訪者都同意，當前被認為「巨大的數量」在將來甚至會更大。
速度：資料在運動中。資料建立、處理和分析的速度持續在加快。
加速的原因是資料建立的實時性天性，以及需要將流資料結合到業務流程和決策過程中的要求。速度影響資料時延 – 從資料建立或獲取到資料可以訪問的時間差。目前，資料以傳統系統不可能達到的速度在產生、獲取、儲存和分析。
對於對時間敏感的流程，例如實時欺詐監測或多渠道「即時」營銷，某些型別的資料必須實時地分析，以對業務產生價值。
精確性：資料不確定性。精確性指與某些資料型別相關的可靠性。
追求高資料質量是一項重要的大資料要求和挑戰，但是，即使最優秀的資料清理方法也無法消除某些資料固有的不可**性，例如天氣、經濟或者客戶最終的購買決定。不確定性的確認和規劃的需求是大資料的一個維度，這是隨著高管需要更好地瞭解圍繞他們身邊的不確定性而引入的維度。
excel 4大資料元素中工作表對應立體維度中的點線面體哪一個？
3樓：匿名使用者
線線線線線線
再說了，excel資料不大
怎樣用大資料的思想來解讀金融科技的維度
4樓：匿名使用者
近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做fdt的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下**的平均回報率，在2023年到2023年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2023年9月花旗做了一個**，未來10年智慧理財管理會增加5萬億美元的收入。
高盛**2023年ai為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2023年3月摩根大通釋出了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。
而且，在金融領域應用大資料也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大資料，資料越多越能說明問題，而金融公司天生就是資料公司，銀行也好，交易也好，每天和資料打交道，而且這個資料的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是**和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。
還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用ai對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
小型電商如何進行大資料分析
5樓：匿名使用者
推個靠譜的二類電商代運營公司
網頁連結~~
~而此時，兩人距離醍醐所在的神源還有十萬裡之遙遠。對方也沒有報名字。你是萬古至尊，萬法退散，天道所不容，你本就不該來到這個世界上，這也是你的罪惡，原罪。
6樓：匿名使用者
我認為關鍵是要與業務相結合，要有資料準備，然後有一定的資料分析工具。至於分析的內容的話，可以分析很多方面的，比如說平臺運營效果分析、**鏈分析、人員績效分析、使用者生命週期等等，從而建立一個模型。如果簡單的分析不能滿足公司需求的話，可以使用資料分析工具。
現在市場上也有很多很好用的資料分析工具，例如國內的finebi等。
7樓：heart唐老鴨
二類電商具體的定義是泛指在今日頭條、廣點通、快手等移動資訊流平臺上，依託優質廣告流量做單品銷售的商家，交易形式以包郵和貨到付款為主。
二類電商的關鍵，一是選品，二是投放，三是物流。所以對於個人或者小企業要了解清楚加緯心，894中間984後622。
8樓：席缺
藉助大資料工具是最直接的方法。
首先想做大資料分析，就得有大資料做前提。爬資料得需要技術。且不論有沒有吧，需求很多時間是肯定的。
現在市面上做電商大資料的產品這麼多，免費不免費的都有。
如何運用大資料提升信用卡運營效率
9樓：甜菜欣
對於刷卡消費類的資料分析，如果能夠拿到所有人的信用卡消費資料（一個人可能有多張信用卡），那麼拿到這些信用卡消費資料應該如何分析。
對於使用者消費行為分析談的比較多的思路仍然是需要首先搞清楚分析的目標，然後再根據目標的分析去採集和處理需要的資料資訊。即資料分析本身是kpi驅動的，那麼如果從最原始的資料明細入手，應該如何進行和資料維度的拓展？
對於有信用卡的人，我們收到的信用卡賬單，往往有最簡單的消費明細資料，如下：
消費清單（持有卡人卡號，姓名，消費商家，消費時間，消費金額）
可以看到這個消費明細資料本身是相對簡單的，如果不結合其它的資料維度，往往單純的去做統計分析並不會產生太多的意義。任何資料分析都需要結合對原始資料的維度拓展上，維度拓展後整個資料模型會更加豐富，則可以產生多維度的分析和資料聚合。
從上面的消費詳細清單資料，簡單來看可以進行如下擴充套件
人員資訊（人員姓名，身份證號，年齡，姓名，職業型別，居住地址，家庭資訊）
商家資訊（商家名稱，商家地址，商家經營型別）
有了人員資訊就有第一層拓展，即我們對資料的聚合可以基於人員的屬性維度，即我們拿到的消費明細資料，可以按照消費者性別，年齡段，職業型別等進行聚合。對於人員的識別唯一碼不是姓名，而是人員的身份證號碼，即通過身份證號碼我們可以對一人多張信用卡的消費資料進行聚合。
有了商家資訊，我們可以根據商家的經營型別對不同型別的消費資料進行聚合。同時可以看到，對於商家詳細地址資訊本身是無法進行聚合的。那就要考慮在主體物件的屬性中的單個屬性本身的層次擴充套件，即地址資訊我們可以進行擴充套件，即城市-》區-》區域-》消費區域-》商圈-》大商場-》具體地址。
如果地址有了這個擴充套件，就可以看到最終的消費資料可以做到按消費區域進行聚合，我們可以分析某一個商圈或商場的消費彙總資料，而這個資料本身則是從原始消費明細資料中進行模型擴充套件出來的。
要做到這個事情可以看到，任何動態的消費明細資料，必須要配合大量的基礎主資料，這些基礎主資料可能有**結構也可能是維度結構，這些資料必須要整理出來並關聯對映上詳細的消費明細資料。這樣，最終的消費資料才容易進行多維度的分析，基於維度的聚合。
消費時間本身也是重要的維度，通過時間我們可以根據時間段進行資料彙總，同時時間本身可以按年，按季度，按月逐層，也是一種可以層次化的結構。同時還可以注意到時間本身還可以進行消費頻度的分析，即某一個時間段裡面的刷卡次數資料，根據消費頻度可以反推到某一個區域本身在某些時間段的熱度資訊。
如果僅僅是信用卡的刷卡消費清單資料，我們比較難以定位到具體的商品sku資訊上，如果是一個大型超市，則對於詳細的使用者消費購買資料，還可以明細到具體的商品上，則商品本身的維度屬性又是可以進行拓展分析和聚合的內容。
資料本身可能具備相關性，刷卡消費的資料往往可以和其它資料直接發生相關性，比如一個地區本身的大事件，一個區域舉辦的營銷活動，我們從交通部門獲取到的某個區域的交通流量資料。這些都可能和最終的消費資料發生某種意義上的相關性。
如果僅僅是從刷卡資料本身，前面談到可以根據商戶定位到商家的經營範圍，究竟是餐飲類的還是賣衣服類的。那麼根據不同的經營型別可以分別統計刷卡消費資料，然後我們就可以分析，對於餐飲類的消費金額增加的時候服裝類的消費是否會增加，即餐飲商家究竟對一個商場的其它用品的銷售有無帶動作用等？
對於人員同樣的道理，可以分析不同年齡段的人員的消費資料之間是否存在一定的相關性？這些相關性究竟存在於哪些型別的商品銷售上等。這些分析將方便我們制定更加有效的針對性營銷策略。
參考資料：
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靈魂出處 從近兩年大資料方向研究生的就業情況來看，大資料領域的崗位還是比較多的，尤其是大資料開發崗位，目前正逐漸從大資料平臺開發向大資料應用開發領域覆蓋，這也是大資料開始全面落地應用的必然結果。大資料開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。當...
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