怎么大数据
全部答案（共1个回答）
消费，类似于淘宝建立了一个商店，大家都集中在一个地方购物。
而大叔据是恰恰相反的市场模式，通过互联网大家之间没有什么距离了，剩下的就是靠商家搜集大家平时的搜索关键词，对产品的不满意，以及想法搜集整理，然后做出产品在满足市场需求的一个模式，这个包含了市场调研的工作。大大节省开发成本和人们需求的判断。
以前公司是自己...
现在的市场模式是商场一般是在人居住最多的附近开，这样大家会集中去一个地方购物消费，类似于淘宝建立了一个商店，大家都集中在一个地方购物。
而大叔据是恰恰相反的市场模式，通过互联网大家之间没有什么距离了，剩下的就是靠商家搜集大家平时的搜索关键词，对产品的不满意，以及想法搜集整理，然后做出产品在满足市场需求的一个模式，这个包含了市场调研的工作。大大节省开发成本和人们需求的判断。
以前公司是自己去调研，然后开发产品，再通过销售中用户的意见进一步改进
而大数据的来临，我们可以通过互联网非常方便的搜集信息，然后进行调研，问答然后做出更加完善的产品，就是产品的更新周期将大大压缩，凡是一成不变的公司将全部死掉
大数据时代是人人创业的时代，谁发现需求，谁去满足需求就可以盈利
所以也算是一个乱世，群雄四起。也是细分化市场的年代
大数据说到底就是人们的行为习惯而已，商人利用的只是数据中的需求数据部分
答: 成年快速学拼音的方法有哪些？
答: 视觉注意力不集中，被动注意过于敏感，细微的声音刺激也会引起学生的反应，很难将注意力较稳定地、较长时间地集中在目标任务上，从而影响学习效率。
视觉记忆力不好，或是...
答: 你可以看一下
答: 总分60分。
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这个不是我熟悉的地区怎么用大数据分析孩子将来适合什么职业_百度宝宝知道大数据学习一般都学什么_百度知道
大数据学习一般都学什么
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基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 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，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：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，价值密度低以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术的学习内容有很多，包括：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
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光环大数据学习大概分为这么几个阶段第一阶段Java核心开发10年Java实战专家讲授Java核心开发课程；阶段考试-笔试、机试；光环大数据实战型项目；第二阶段Linux精讲光环名师讲授与大数据相关的Linux核心课程；阶段考试-笔试、机试；光环大数据实战型项目；第三阶段hadoop生态体系大数据实战专家讲授hadoop生态体系内容；阶段考试-笔试、机试；光环大数据实战型项目；第四阶段Jspark生态体系大数据实战专家讲授spark生态体系；阶段考试-笔试、机试；光环大数据实战型项目；第五阶段storm实时开发大数据实战专家讲授storm实时开发课程；阶段考试-笔试、机试；光环大数据实战型项目；第六阶段企业项目实战实时非法网站检测项目；实时监测车辆超速项目；高频数据实时处理项目；更多真实企业项目实战；
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Bill Franks（著）;黄海(译)
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第1章 什么是大数据，大数据为什么重要在未来几年中，各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长，它们将会对高级分析产生巨大的影响。例如，仅仅依靠人口统计学和销售历史来分析顾客的时代已经成为了历史。事实上，每一个行业中，都将出现或者已经出现了至少一种崭新的数据源。其中一些数据源被广泛应用于各个行业，而另外一些数据源则只对很小一部分行业和市场具有重大意义。这些数据源都涉及了一个新术语，该术语受到人们越来越多的议论，这个术语便是——大数据。大数据如雨后春笋般地出现在各行各业中，如果能够适当地使用大数据，将可以扩大企业的竞争优势。如果一个企业忽视了大数据，这将会为其带来风险，并导致在竞争中渐渐落后。为了保持竞争力，企业必须积极地去收集和分析这些新的数据源，并深入了解这些新数据源带来的新信息。专业的分析人士将有很多的工作要做！将大数据和其他已经被分析了多年的数据结合在一起，并不是一件容易的事情。本章首先介绍了大数据的背景、它的作用，然后从企业如何利用大数据的角度做了大量介绍。如果读者想要成功驾驭大数据浪潮，那么在理解本书其他部分的同时，需要更深刻地理解本章内容。1.1
什么是大数据关于大数据，业界并没有一个统一的定义，但却有几个一致的观点。有两份资料很好地诠释了大数据的本质。第一个定义来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在《Teradata Magazine》上的一篇文章。他说，“大数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力。”另一个定义来自于麦肯锡全球数据分析研究所（Mckinsey Global Institute）在2011年5月发表的一篇论文：“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。”......
扫描二维码，继续阅读谈谈如何系统地学习数据挖掘
作者：Han Hsiao
分类 : 比特网
　　挖掘：What?Why?How?
　　这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。
　　什么是数据挖掘?
　　怎么培养数据分析的能力?
　　如何成为一名数据科学家?
　　磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：
　　数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。
　　数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。
　　数据挖掘本身融合了统计学、和机器学习等学科，并不是新的技术。
　　更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)
　　数据挖掘适用于传统的(报表、OLAP等)无法支持的领域。
　　数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。
　　如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。
　　学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的(十年前做网页设计都能成立公司)，一般人没有这个和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。
　　一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类
　　1)数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。
　　2)数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等相关行业里做机器学习算法实现和分析。
　　3)科学研究方向：在高校、科研单位、研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。
　　二、说说各工作领域需要掌握的技能
　　(1).数据分析师
　　需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。
　　需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software()、SPSS、EXCEL等。
　　需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。
　　经典图书推荐：《与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007参考大全》、《 SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。
　　(2).数据挖掘工程师
　　需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
　　需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
　　需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(、SQL、DB2、等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用系列工具更好。
　　经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。
　　(3).科学研究方向
　　需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 (Apriori和FPTree)、分类算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。
　　相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐。
　　可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM算法调用平台–web 工程调用hadoop集群。
　　需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。
　　如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence等等;
　　数据挖掘相关领域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage等。
　　可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。
　　可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等(具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目)。
　　经典图书推荐：《机器学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。
　　三、行业数据挖掘工程师的工作感受
　　真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的;而其他的相关专业知识谁学，算不上个人发展的核心竞争力。
　　说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧。
　　从另外的一个极端的例子，我们可以看， 比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理;他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现。
　　前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要;他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的;这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的。
　　这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗?
　　数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。
　　另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘;另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数(银行、保险公司、移动通讯)，其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。
　　讲到移动方面的实践案例，如果你是来自移动的话，你一定知道国内有家叫华院分析的公司(申明，我跟这家公司没有任何关系，我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司，觉得华院还不错，比很多徒有虚名的大公司来得更实际)，他们的业务现在已经覆盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目，你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。
　　我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家，自己不懂不要紧，一边自学一边开始拓展客户，到现在在中国的移动通讯市场全面开花，的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据，用肉眼比较选择比较不同的模型，你可以想象这其中的艰难吧。
　　至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用，那太多了，比如不同话费套餐的制订、客户流失模型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型，太多了，记住，从客户的需求出发，从实践中的问题出发，移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密，当你数据挖掘能力提升到一定程度时，你会发现无论什么行业，其实数据挖掘的应用有大部分是重合的相似的，这样你会觉得更轻松。
　　四、成为一名数据科学家需要掌握的技能图
　　人一能之，己十之;人十能之，己千之。果能此道矣，虽愚，必明;虽柔，必强。与君共勉。
　　以上，祝各位挖掘到自己的快乐和金矿。
[ 责任编辑：杨瑗嘉 ]
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