大數據論淡
Ⅰ 大數據對未來教育的影響包括哪些
作為社會子系統重要的組成部分，教育也深受大數據來臨的深刻影響。國外高校教學管理中，教育數據的挖掘也成為提高教學管理水平和教學質量的重要方式。美國的學校能夠通過對學生數據的分析，以85%的精確度預測學生的升學率。[4]中國教育在當前社會轉型影響下存在不少問題，通過正在形成的大數據技術，教育政策的制定、學習方案與評價方式的確立等，都將發生革命性變化。
1.滲透到教育的核心環節
教育和社會之間是哲學上的辯證關系，一方面，通過教育培養出能改變世界、創造世界的人才；另一方面，教育又深受當前社會氛圍、國家體制、經濟狀況、文化傳統等的影響。從當前來看，教育深受工業社會的影響。從18世紀中葉開始，整個世界開始受到工業革命的影響，市場的擴大和勞動時經驗與技術的要求，對勞動力的素質提出了新的要求，實際的動手能力代替了過去注重個體層面的文化修養學習，能不能解決問題，成為衡量人才的標志。這種人才觀對教育的影響是巨大的，這從美國實用主義哲學家杜威教育思想的流行可見一斑。
大數據時代的來臨將會革新這種延續了近三個世紀的教育理念。美國著名的未來學家，當今最具影響力的社會思想家之一的阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的著作《未來的沖擊》中提出逗未來的教育地，他預測未來的教育要面對服務、面對創新，因此在家上學、教育空間設計、面向未來的學校界限的消失將成為趨勢。[5]解決實際問題的能力作為大數據時代人才的能力之一，將漸漸淡出教育的邏輯起點位置，發掘知識、尋找聯系、總結規律將成為大數據時代人才的重要要求。大數據時代教師將集中在挖掘學生與學習有關的表現，最適宜學生學習的方法，而不是依賴於定期的能力測試。教師分析學生知道什麼，什麼是最有效的學習路徑。通過對在線學習工具等的分析，可以評估學生在線學習行為的長度，以及學生們如何獲得電子資源，如何迅速地掌握概念。[6]
從我國實際情況來看，教育政策的制定與執行都是自上而下的，這種情況有利於政策的權威性與執行的效率，但是忽視教學與學生實際的弊端也客觀存在。大數據時代將可以通過對教育數據的分析，挖掘出教學、學習、評估等符合學生實際與教學實際的情況，這樣就可以有的放矢地制定、執行教育政策，從而為學生制定出更符合實際的教育策略。
2.重新構建教學評價方式
長期以來，教學評價活動主要是學校以及上級主管部門在聽課和學生考試成績的基礎上對任課教師進行評價，或者教師根據學生考試成績和作業成績以及課堂表現等對學生進行評價。[7]教學評價活動促進了教師的教學和學生的學習，但是在細節方面還有待提高，比如教師在教學活動中，哪些教學方式是最為擅長也最容易為學生接受看學生在學習過程中，個體的學習習慣是什麼，什麼樣的學習方式最容易掌握知識看這些細節可能需要大量的實踐經驗總結出來，短期的教學評價是難以實現的。
大數據技術通過對教師與學生長期行為進行分析，得出具有個性化的教學行為、習慣、方式。逗不得不承認，對於學生，我們知道的太少地。同樣，我們也可能對教師知道的太少。大數據的到來，可以通過技術層面來評價、分析並進而提升教學活動。首先，教學評價的方式不再是經驗式的，而是可以通過大量數據的逗歸納地，找出教學活動的規律。比如新一代的在線學習平台，就多出了行為和學習誘導的部分。通過記錄學習者滑鼠的點擊，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同知識點有何不同反應，用了多長時間，以及哪些知識點需要重復或強調。[8]對於學習活動來說，學習的效果體現在日常行為中，哪些知識沒有掌握，哪類問題最易犯錯等成為分析每個學生個體行為的直接結果。其次，可以對學生進行多元評價，而不僅僅是知識掌握的單一維度。對學生的評價應該是多元的，特別是通過數據分析，可以發現學生思想、心態與行為的變化情況。比如，同一寢室，互相刪除了聯系方式，或者兩者之間沒有任何數據產生，同學之間的關系肯定出現了問題，通過數據分析，就應在學生心理與行為方面進行關照。如果通過文本分析、信息抓取分析出學生的近期情緒狀態，很多悲劇可能就能避免。即使是掌握知識的單一維度，其因素也是多方面的，有的是記憶好，有的則是邏輯思維能力強，通過大數據技術，可以分析出每個學生的特點，從而發現優點，規避缺點，矯正不良思想行為。第三，教學評價跳出了結果評價的圈子，實現過程性評價。傳統教學評價多是教的好不好，學的好不好，注重的是結果。而大數據時代可以通過技術手段，記錄教育的過程。現在一些學校實行了電子課本，如果能記錄下作業情況，課堂言行，師生互動，同學交往，並將這些數據匯集起來，不僅可以發現學生的特點，更不用為如何寫期末評價費力了。
3.革新教育者教學思維
傳統的教育大多是教育主管部門和教育者通過教學經驗的學習與自己的總結，認為某些因素對教學活動很重要，從而一而再、再而三地強調。但是有些經驗是不具有科學性的，常識有時會影響人們的判斷。比如蘋果公司就發現，筆記本電腦銷售額的提升，常識認為的比如提高庫存管理能力、提供員工更多的專業培訓、做更為時尚的廣告、促銷等等，只能提升2%～9%的銷售額，而把電腦屏幕和桌子呈70度角左右放置，卻能高出其他電腦銷售額的15%。70度角放置的電腦，因為反光會讓人不舒服，從而誘使客戶去搬動屏幕，一旦潛在客戶與貨物發生了肢體接觸，他購買這個商品的可能性就上升了15%。[9]
大數據時代教師的教學思維需要從群體教育的方式轉向個體教育，在教學過程中，可以真正做到因材施教，因人而異。傳統教育也提倡因材施教，但是由於學生數量、教師精力、教育任務等制約，因材施教總是有些缺憾。大數據技術將給教師提供最為真實、最為個性化的學生特點，教師在教學過程中可以有針對性地進行因材施教。比如，在課堂學習過程中，哪些（或哪個）同學注意基礎部分，哪些同學注意實踐內容，哪些同學完成某一練習，哪些同學可以閱讀推薦書目等等。這和網路購物相似，通過你過去的購買痕跡，網站就會分析出你的購物興趣，從而有針對性地給你推送廣告信息。
不僅如此，當學生在完成教師布置的作業時，也能通過數據分析強化學習。比如通過電子設備做作業時，某一類型的題目有幾次全對，就可以把類似的題目跳過；如果某個類型的題目犯錯，系統則可進行多次強化，這樣不僅提高了學習效率，也減輕了學生的學習負擔。
4.影響學校教育模式
學校教育是當前教育的絕對模式，適齡兒童、青少年都需要進入學校，通過教師的講授進行學習。但是隨著大數據時代的來臨，這一教學模式可能會得以改變。2004年，澳大利亞人馬丁開發了一個開源課程平台moodle，解決了來回奔波上課的問題。教師通過這個平台與學生互動，學習、考試、資料分發與上傳等，都通過網站完成。2010年，這個平台數量已經達到了100萬門戶。2006年，孟加拉裔金融白領薩爾曼·可汗將自己的10分鍾教學視頻傳到網上，幾年後，這個網站注冊用戶達到了1000萬。[10]
教育平台的開發，使網路課程得以飛速發展，2012年美國在線課程投資達到10億美元以上。網路課程的發展給傳統教學帶來了巨大沖擊，一方面，教育的方式將不再僅僅局限於學校教育；另一方面，教師的課堂教學出現新的替代模式。這種教育模式的革新，在大數據時代更有了存在的價值與意義。
傳統教學模式有教師的督促、隨時溝通、情感交流，是按照教學大綱按部就班地完成教學活動。這種教學模式有計劃、有步驟，體現秩序性，但是在一定程度上也框定了學生的思維框架，學生的創新能力沒有得到最大發揮。美國不少商業巨鱷都有輟學經歷，甚至有的創業基金要求學生輟學才能發放。這當然不值提倡，但是，從一個側面也反應出非學校教育，也同樣具有創造能力的事實。大數據時代的來臨，可以通過學生學習興趣、在某一在線課程停留的時間、點擊率、情緒反應等，推送更具有個性化的學習內容。這在知識爆炸的時代，顯得尤為重要。此外，隨著媒介社會化時代的來臨，學生學習生活網路化已成事實，學生可以通過在線學習目前正在開設的課程，這對正在授課的教師是一種挑戰。美國有個Udemy網站，老師根據自己上傳視頻的點擊率獲得報酬，2012年5月份，該網站上有的老師收入已經超過20萬美元。隨著技術的發展，以後教育網站將在大數據的支撐下，根據知識傳播的形式、受眾的興趣不斷優化教學內容、教學方式，為學生提供更高質量的學習內容。
Ⅱ 大數據工程師需要掌握哪些技能
大數據技術體系龐大，包括的知識較多
1、學習大數據首專先要學習Java基礎
Java是大數據學習需要的屬編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop
2、學習大數據核心知識
Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。
3、學習大數據需要具備的能力
數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
4、學習大數據可以應用的領域
大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。
Ⅲ 如何理解傳統數據與大數據之間的區別
針對大數據帶給教育的機遇與挑戰，與讀者深入探討和分享大數據與傳統數據的區別，及其行業落地的進展情況。
二、大數據時代潛藏的教育危機
「不得不承認，對於學生，我們知道得太少」——這是卡耐基·梅隆大學（Carnegie Mellon University）教育學院研究介紹中的一句自白，也同樣是美國十大教育類年會中出鏡率最高的核心議題。這種對於學生認識的匱乏，在21世紀之前長達數百甚至上千年的教育史中並沒有產生什麼消極的效應，但卻在信息技術革命後的近十年來成為教育發展的致命痼疾。
「過去，對於學生來說，到學校上學學習知識具有無可辯駁的重要性，而那是因為當時人們能夠接觸知識的渠道太少，離開學校就無法獲取成體系的知識」斯坦福大學教授Arnetha Ball在AERA（美國教育研究會）大會主旨發言中說道，「但是，互聯網的普及將學校的地位從神壇上拉了下來。」Ball的擔心不無道理。根據Kids Count Census Data Online發布的數據，2012年全美在家上學（Home-Schooling）的5-17歲學生已達到197萬人，相對逐年價下降的出生人口，這一人口比重十分可觀。
與此同時，應運而生的則是內容越來越精緻的網上課堂，而創立於2009年並迅速風靡全球的可汗學院（Khan Academy）正是其中的傑出代表。從知名學府的公開課到可汗學院，這種網路學習模式受到熱捧恰恰證明了：人們對於學習的熱情並沒有過去，但是人們已經極端希望與傳統的學院式授課模式告別。一成不變，甚至「目中無人」的傳統集體教學模式在適應越來越多元化、也越來越追求個性化的學生群體時顯得捉襟見肘。
可汗學院模式不但支持學生自主選擇感興趣的內容，還可以快速跳轉到自己適合的難度，從而提高了學習的效率。學習者沒有學習的壓力，時長、時機、場合、回顧遍數都可以由自己控制。
可以想像，如果可汗學院的模式進一步發展，與計算機自適應（CAT）的評估系統相聯系，讓使用者可以通過自我評估實現對學習進度的掌握以及學習資料的精準獲取，那麼它將形成互聯網產品的「閉環」，其優勢與力量將是顛覆性的。
而如果傳統教育的課程模式不革新，課堂形態不脫胎換骨，教師角色與意識不蛻變，那麼學校的存在就只有對現代化學習資源匱乏的學生才有意義；而對於能夠自主獲得更適宜學習資源的學生來說，去學校可能只是為了完成一項社會角色賦予的義務，甚至談不上必要性，也就更談不上愉快的體驗或興趣的驅使了。
大數據的研究可以幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新的技術以及細致的分析找到怎樣的課程、課堂、教師是能夠吸引學生的。但問題在於，社會發展給予教育研究者的時間窗口並不寬裕，因為有太多人同樣在試圖通過大數據挖掘設法瓜分學生們有限的精力與注意力。而且從某種程度上，他們做得遠比教育研究者更有動力與誠意。
首當其沖的是游戲的設計者——青少年是其主要消費群體。撇開馳名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美國藝電公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等國際巨鱷不談；即使是國內的盛大網路，第九城市，巨人科技，淘米網路等游戲公司，亦都早已組建了專業實力強勁的「用戶體驗」研究團隊。他們會通過眼動跟蹤，心律跟蹤，血壓跟蹤，鍵盤與滑鼠微操作速率等各種微觀行為來研究如何讓玩家在游戲中投入更多的時間，更加願意花真實世界的錢來購買虛擬世界的物品。什麼時候應該安排敵人出現，敵人應當是什麼級別，主人公需要耗費多少精力才能夠將其擊敗，這些變數都得到了嚴格的設計與控制，原因只有一個——大數據告訴游戲創作者，這樣的設計是最能夠吸引玩家持續游戲的。
其次是電影視頻、青春小說等鏈式文化產業。為什麼在網站上看視頻會一個接一個，無法停止，因為它會根據該賬號的歷史瀏覽記錄推算出其喜歡看什麼樣的視頻，喜歡聽什麼類型風格的歌，並投其所好；而暢銷網路小說看似並沒有「營養」，但裡面的遣詞造句、語段字數，故事起伏設定，甚至主人公性格的類型都是有相關研究進行支持——讀者往往並不喜歡結構嚴密、精心設計的劇情——這就是為什麼情節千篇一律的韓劇受人追捧的原因，他們通過收視率的反復研究，挖掘到了觀眾最需要的那些元素，並且屢試不爽。
此外還有許多更強大的研究者，比如電子商務，總能通過數據找到你可能願意購買的商品——他們甚至知道買尿片的父親更願意買啤酒。
這些領域看似與我們教育者並無特別關聯，但是他們與我們最關心的對象——學生卻有著千絲萬縷的聯系。數百年甚至數十年前，學生並不會面對如此多的誘惑，學校在其生活中占據極大比重，對其影響也最為顯著，因此教育者對於學生的控制總是有著充分的自信。但是，當不同的社會機構與產品開始爭奪學生的注意力時，教育者的自信就只能被認為是一種無法認清形勢的傲慢了——因為在這場「學生爭奪戰」中，傳統學校看上去實在缺乏競爭力。
即使教育研究者願意放下身段，通過大數據的幫助來悉心研究學生的需求與個性。但是人才的匱乏也是非常不利的一點因素——相比於商業環境下對研究實效的追逐，教育研究的緩慢與空洞顯得相形見絀。在互聯網企業紛紛拋出「首席數據官」的頭銜，向各種數據科學狂人拋出橄欖枝，並且在風險投資的鼓舞下，動輒以百萬年薪進行延聘時，大數據研究的前沿陣地必然仍是在互聯網行業中最轟轟烈烈地開戰。
分析形勢後的姿態，以及投入的力度與強度，或許是教育領域在進入大數據研究時最先需要充分考慮的兩個先決條件。
三、誰在為大數據歡呼：一場關於「人性」研究的啟蒙
孜孜不倦地觀測、記錄、挖掘海量的數據，有朝一日終會推導出或簡約或繁復的方程，以此得以在自然科學的歷史豐碑上留名——數百年來，這種對數據的崇拜早已成為了物理學家、化學家、生物學家、天文地理學家們的信念。而牛頓，貝葉斯，薛定諤等一代代巨匠的偉業也揭示了數據對於科學發現的無限重要價值。
相形之下，社會科學領域的研究就要慘淡地多——他們同樣看重數據，同樣追求統計與分析的「程序正義」，同樣勤勤懇懇地設計實驗與調研，去尋找成千上萬的被試，同樣像模像樣地去嵌套方程……但是幾乎很少有研究結果能夠得到普遍的承認，不管是社會學、心理學、經濟學、管理學還是教育學。
當然，社會科學領域的研究者們遇到的困難是顯而易見的：「人性」與「物性」是不同的，物質世界比較穩定，容易尋找規律；而由人組成的社會極其善變，難以總結。從數據的角度來說，人的數據不如物的數據那麼可靠：
首先是人不會像物那樣忠實地進行回應：誰知道一個人填寫的問卷有多少是注意力不集中填錯的、語文水平不高理解錯的、還是壓根沒打算講真話？此外，人與人本身的差距也大於物與物的差距：兩個化學組成相同的物質表現出各種性質幾乎是完全一樣的，但即使是兩個基因完全相同的雙胞胎也會因為不同的人生經驗，而表現出大相徑庭的行為特徵。
但這些都還並不關鍵，最最重要的是：人無法被反復研究。人不是牛頓的木塊，不是伽利略的鉛球，不是巴普洛夫的狼狗，人不會配合一次次從斜坡上被滑下來，一次次從比薩塔頂被扔下來，一次次流著口水乾等著送肉來的鈴聲。而我們知道，在「科學」的三個標准中，首當其沖的就是「可重復驗證」。
換句話說，我們可以獲得的關於「人性」的數據不夠大，不夠多，不夠隨時隨地，因此我們無法從數據中窺見人性。2002年諾貝爾經濟學獎授予心理學家丹尼爾?卡尼曼（Daniel Kahneman）時，似乎標示著社會科學領域已經接受了這樣一種事實：人類的行為是無法尋找規律、無法預測、難以進行科學度量的。社會科學開始懷疑用純粹理性的方法是否可以解答關於「人性」的種種現象。與此相映成趣的是2012年的美國大選，奧巴馬的團隊依靠對網路數據的精準篩選捕捉到了大量的「草根」選民，而對於其喜好與需求的分析與把握更是贏得其信任，從而在不被傳統民調與歷史數據規律看好的情況下一舉勝出。這跨越十年的兩個標志性事件讓人們對於「數據揭示人性」可能性的認識經歷了戲劇性的轉變。
如今，迅速普及的互聯網與移動互聯網悄然為記錄人的行為數據提供了最為便利、持久的載體。手機，iPad等貼近人的終端無時不刻不在記錄關於人的點點滴滴思考、決策與行為。最最重要的是，在這些強大的數據收集終端面前，人們沒有掩飾的意圖，人們完整地呈現著自己的各種經歷，人們不厭其煩一遍又一遍重復著他們不願在實驗情境下表現出來的行為，從而創造著海量的數據——傳統數據研究無法做到的事，傳統研究範式苦苦糾結的許多難點，都在大數據到來的那一剎那遁於無形。
大數據的到來，讓所有社會科學領域能夠藉由前沿技術的發展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究「人性」成為了可能。而對於教育研究者來說，我們比任何時候都更接近發現真正的學生。
Ⅳ 大數據時代 論壇垃圾帖的危害有多大
垃圾帖的存在 跟大數據沒什麼沾邊的關系
拿大數據當話題的講課都扯淡
不是說有這么個詞出來 什麼事都沾的上去。。。
且不說垃圾帖
如果一件事對一個人意義重大 而這個人的朋友都在看論壇
只需要一個帖子，一貼而已 足以改變他的人生
無論幫他還是害他。。。
這是輿論的力量 扯不上什麼大數據。。。
所以重點是受眾群體 並不是垃圾的意義
一貼而已能算垃圾帖？
明顯不是吧
但意義和影響存在
所以沒事少聽那些理論家空談書本的偽講師課堂
有害無利
Ⅳ 如何緩解大數據帶來的尷尬
如何緩解大數據帶來的尷尬
關於大數據，最近爆出的一個笑話：在電影業一次內部行業會議上，一位巨無霸級別的電影業發言人說：通過數據挖掘，我們發現不同觀眾的相關賣品偏好。比如《芳華》的觀眾比《戰狼》觀眾消費了更多的熱飲。這些都是之前我們不知道的，也是無法預測的。
上面這樣一個基於兩部影片的觀影數據分析得出來的結論，看似客觀正確，實則因為模型不完善(缺少觀影季節的考量)等原因，而鬧出笑話。
在近期，我們在給金融科技做盤點的時候，就發現大數據自身就是一個「尷尬」。我們找遍新聞，也沒有發現這個詞有什麼特別值得說道的地方。只能靠著一點時政資料湊齊了這個關鍵詞的盤點。
2017年，大數據如此重要，卻又如此沒有料。
大數據模型不完善，是因為根基不牢大數據一直不溫不火，和他的發展缺陷有很大的關系。雖然大家極力看好它，但未能迎來行業的爆發。
和一些做大數據的朋友聊天，他們甚至會很直白地吐槽自己家的數據模型。
「那些所謂的數據模型之類的鬼東西，你只需瞄上一眼，就能頭疼一整天。模型里的數據巨大無比，線索邏輯紛繁復雜。很多數據看似很重要卻極其無聊，對結果判斷毫無意義，食之無味棄之可惜，雞肋一般的存在。」
「說實在的，根本原因不在於技術的落後，而是整個行業的發展根基太淺，無法對數據的有效性進行勘誤、歸納和合理解釋。」
「粗略地說，合理的大數據架構是，數據模型完善，能根據特定領域做出全面合理的數據精簡，去掉無關數據和干擾數據，梳理出一條合理的客觀建議，並根據數據分析師的主觀判斷和勘誤，再總結出合理的結論，對相關行業做出准確的預判。」
「現在呢?本來數據模型都存在這樣和那樣的漏洞，卻還想著數據處理的完全自動化。」
「而完全依靠客觀數據，完成所謂的人工智慧演算，那都是扯淡的事兒。」
「剛才說的那個《芳華》和《戰狼》的笑話其實就是一個看似客觀，實則可笑的分析結論。」
「這是因為，大家一說到大數據，就太拿數據想當然了。如果只靠著這點意識去做消費金融領域的數據分析，肯定有很多投資人被坑得底兒朝天!」
「所以現在掙錢的還是那些靠著倒買倒賣用戶資料的數據公司，一個數據包，加點水分，到處賣，收益無限。」
「不過，最近似乎也沒那麼容易整了，因為官方越查越嚴，有些所謂的大數據公司搞不動了，怕是要涼了。」
物聯網或許是大數據公司的真正機會「除了行業經驗的累積，還需要更多數據做線上支撐。」
「當然，並不是說數據越多越好，而是說，線上的數據越豐富，越有利於我們組織有效數據。」
「核心問題就在於，如何產生大量的有效數據。」
「有效數據，簡單了說，就某個領域，比如，消費金融領域的某一個小細分的消費品的相關數據，在合理組合和解構之後，對行業發展做出合理預判，對投資人預期負責的數據。否則，數據越大，負擔越重，越成不了事兒。」
積累經驗到什麼時候才算是個頭呢?
「或許要等到物聯網時代的真正到來。」
為什麼?
「物聯網可以讓更多的消費金融數據和物流數據線上化，個人消費信用信息也將進一步線上化，數據的歸集和處理將更加高效和全面。」
「不過，隨著移動支付的快速發展，更多人的金融消費能力在線上就基本被呈現了出來，包括個人的消費習慣和個人徵信信息都被線上化，而由此產生的物流信息、住房、貸款信息等都在逐步完成終極線上化，這些對大數據來說，都是極好的機會。」
「大數據行業機會很大，但大數據是一個不穩定的行業，因為一切的數據都歸結到機器里，而機器由人來掌控，相關的操作風險完全看自己的風險意識和人品。行業隨時爆發大規模風險，運氣好隻影響數據安全，運氣不好，很企業和個人的信用會破產。這會給行業，甚至整個社會帶來巨大的災難。」
「因此，從業企業的相關准則需要進一步細化和規范，對人也需要有個職業操守方面的管制。」
什麼樣的人怎麼用數據，其目的和效果都是不一樣的。
這又和一個大數據相關的段子有點關系，正好段子開頭，笑話結尾，也還算圓滿。
Ⅵ 大數據營銷方案該怎麼做
1、淡化商業形象，與消費者進行對話，大數據時代是一個注重社交的網路時代，人們更願意通過互聯網進行溝通，企業應淡化商業形象，將自身置身於與消費者同樣的環境，以消費者的角度去看待，與消費者進行更靠近的「對話」，才能更加了解消費者的想法和需求，才能制定更合適的大數據營銷策略，展開更精準的營銷活動。
2、在開發新產品時，企業應該參與到消費者對產品的討論中，根據消費者的看法和實際需求完善產品，做好企業產品的規劃，有了合適的產品才能讓營銷策略奠定好的基礎。
3、在互聯網和社交網路時代的環境下，企業要穩定的發展需要有穩定的客戶群，並且有一定的增長穩速，企業可以通過合理的廣告宣傳、品牌效益等吸引消費者主動關注企業，然後制定更主動的大數據營銷策略，積極開發新的用戶群體，主動推銷企業自身的產品和服務。
Ⅶ 如何看待攜程大數據「殺熟」
攜程又不消停了。最近，有網友質疑攜程利用大數據手段「殺熟」，針對不同的手機、不同的用戶採取不同的定價策略，導致出現「酒店同房不同價」等問題。也就是說，同樣一個酒店房間，不同的人搜索出來的價格可能不一樣。
實際上，攜程作為平台的優勢已經越來越小，不僅訂酒店的價格優勢喪失殆盡，而且平台服務內容越來越復雜，用戶體驗越來越差。我就不止一次碰到，在攜程預定酒店，結果價格比酒店高的情形。在攜程上預定酒店，往往還需要全款保證金，而實際上保證金並不是給酒店，而是進入攜程賬戶，用戶到酒店還要另外支付保證金。攜程利用這個時間差，估計沉澱了不少資金，利用這筆資金可以做不少事情，卻也可能存在一定的金融風險。這也是值得注意的地方。
所以，這里並不想指責攜程是否真的利用大數據殺熟，而是這件事情提醒了消費者，這種可能性確實存在。同時，這也提醒攜程加強自我反思，是否在產品設計中存在類似漏洞，是否存在產品過於復雜導致用戶不買賬的情況。當一個平台的用戶粘性越來越差，哪怕再忠實的用戶也可能轉身離開。作為使用攜程15年以上的用戶，我現在都有這種考慮。
來源：錢江晚報
Ⅷ 程序員轉行大數據是個明智的選擇嗎
程序員又被人們戲稱為「程序猿」，雖然薪資不低卻依然掩飾不住悲催的命運：加班、單身成了這一職業的代名詞。而最重要的，是職業發展限制性較高，常常有程序員憂慮自己的職業只是一碗青春飯。而正在這時候，大數據時代來臨了，程序員們彷彿看到了希望的曙光，想要投身大數據行業。那麼，程序員轉行大數據是個明智的選擇嗎？
除去個人因素，大數據的確具有十分強大的發展潛力。從國家政策到國內各大企業的重視程度，無一不在為大數據時代的騰飛積蓄著力量。而且，不同於傳統的IT行業，大數據行業其實更像是一個工具，也可以說是各行各業的一個神器。它的應用范圍十分廣泛，幾乎360行，行行都能利用大數據分享到不小的紅利。大數據技術能夠精準地引導企業進行企業決策，把企業從傳統的「憑經驗吃飯」的套路中解脫出來。從此以後，再也沒人說「嘴上無毛，辦事不牢」了，經驗代表過去，而大數據代表著未來。大數據工程師經過多年的歷練，說是企業的「軍師」也不為過。而廣泛的行業范疇更為大數據專業人才提供了無限的可能。可以說，大數據給了人們一個更廣闊的發展空間，無限的發展可能。而相比之下，程序員的發展空間就會顯得局促很多。其實，任何行業都不是一味的黯淡無光和一味的前途無量。還是需要看個人的喜好和專長。如果你對大數據感興趣，歡迎來報名光環大數據培訓班，相信你會有一個美好的將來！
Ⅸ 大數據指的是什麼
大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉內、管理和處理容的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
(9)大數據論淡擴展閱讀：
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。
據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了。
Ⅹ 大數據分析培訓哪個機構好
在眾多大數據分析培訓機構中，推薦上海尚學堂，下面介紹上海尚學堂大數據分析培訓機構中脫穎而出的優勢：
1、上海尚學堂2006年2月16日成立，14年風雨兼程，尚學堂早已桃李滿天下，數十萬參與培訓的學員如今已然奮戰在IT行業第一線。現旗下業務覆蓋：JAVA開發技術培訓、讓人人享有高品質教育高級架構師培訓、大數據雲計算培訓、人工智慧python培訓、Web前端培訓。現有校區遍布全國，上海、北京。
2、上海尚學堂在成都、 太原等擁有14個校區。公司以助力學員跨入IT領域，為IT人才提供就業服務為宗旨，打造高端復合型人才。師資實戰團隊高達240人，學員遍布全球海內外，受益千萬學員。至今就業合作企業數量已達1000+，讓人人享有高品質教育同時，為中國的IT人才全力護航。推出線上視頻，下載量累積破2.3億次。
5、並推出軟考、Adobe認證、PMP認證、紅帽RHCE認證課程，教學大綱緊跟企業需求，並推出軟考、Adobe認證、PMP認證、紅帽RHCE認證課程，讓人人享有高品質教育同時，為中國的IT人才全力護航。擁有全國一體化就業保障服務，成為學員信賴的IT職業教育品牌。擁有全國一體化就業保障服務，成為學員信賴的IT職業教育品牌。