『壹』 怎麼用百度大數據

網路大數據是以借口的形式呈現，是要收費的哦

『貳』 大數據給人生活帶來什麼好處

大數據對我們的普通人的意義到底是什麼呢?最近一兩年，「大數據時代」、「互聯網思維」在微博和微信上非常火爆，有一股「分享不談大數據，讀盡詩書也枉然」的勢頭。對於企業公關，廣告行業來說，大數據和互聯網思維確實是一種全新的理念，對於個人而言，大數據時代究竟意味著什麼呢?下面就從身邊的案例著手，用逆向思維的來分析下大數據對我們有什麼樣的改變和意義。
第一，廣告主用媒體資源價值制定廣告投放策略，普通人可以通過廣告投放來判斷媒體資源價值。我們大多數人都有這樣的情況，某某電視台新出了一檔火爆的電視欄目，朋友推薦了一本自己不怎麼清楚的專業雜志，我們到底怎麼樣判斷這個欄目或者雜志的專業度呢?很多朋友是通過網路，通過網路、相關宣傳介紹了解該欄目或者雜志的專業度、人群。
這有沒有錯?沒有錯。畢竟很多基本信息都可以通過網路、官網了解，但是你有沒有發現這種情況，比如重慶的三家報紙，《重慶晨報》、《重慶晚報》、《重慶時報》、《重慶商報》，每一家都宣傳自己是重慶最好的報紙，無論是發行還是廣告收入都是第一，這種情況下，我們應該如何判斷呢?
媒體自己宣傳可能會誇大，但是在媒體上的廣告投放都是真金白銀。企業選擇在一個電視欄目投放廣告，一定是認真了解了受眾學歷、年齡、收入、愛好、收視率的基礎上，所以，你通過一個電視節目中植入廣告的水平，就可以判斷該節目的水平，以此類推。
筆者非常喜歡楊瀾訪談錄，它的冠名單位基本上都是奧迪、招商銀行、華晨汽車等，中國好聲音的冠名商加多寶就是看中了該節目在年輕人群體中的影響，香飄飄、步步高、韓束冠名非誠勿擾，說明該節目的收視人群偏年輕、偏女性化，等等。
第二，企業通過大數據分析了解消費者行為進行相關產品和服務的推薦，普通人可以通過推送和推薦信息來判斷自身行為。現代生活中，社交活動越來越多，認識的朋友也越來越多，但是對於自己的認識卻越來越覺得不夠，很多人反映，經常莫名的郁悶和苦惱，不知道自己最近學習和工作思路對不對，那麼，大數據時代的逆向思維或許可以給你一些啟發。

『叄』 百度大數據怎麼使用

網路的原數據來是不可能自給你的，所以只有一些介面給你用~~~
現成的網路大數據，我知道的有網路遷徙（http://qianxi..com）和網路商情（http://shangqing..com），這兩款產品相當的接地氣，而且很好用，還是可以在裡面挖掘到一些有價值的信息的

『肆』 百度預測大數據怎麼查

你先搜網路預測，找到網路預測的入口，然後，直接輸入關鍵詞就可以了

『伍』 對大數據的理解，哪些是正確的

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？
大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

那我們身邊有哪些東西是大數據呢？
在生產生活中常見的有電信數據：通話數據、簡訊數據、手機瀏覽數據。銀行數據，微信聊天數據等。

最後，大數據能做什麼？
人們的生活離不開它，因為他在日常生活中發揮的作用逐漸加強。例如：用戶畫像，幫助人們制定個性化的需求，知識圖譜。人工智慧例如:谷歌的「阿爾法狗」在圍棋大賽中贏得、阿里巴巴的ET、網路的無人駕駛汽車等。數字貨幣，物聯網等。

『陸』 百度知道的《知道大數據》欄目是什麼

《知道大數據》是網路知道於2013年9月份著力打造的一款品牌欄目，以網路知道上的海量數據為依託（目前，網路知道累計解決問題超過3.7億，每天有3.8億人次使用網路知道獲取知識和信息，注冊用戶過億），圍繞特定話題進行數據挖掘，致力於用數據還原社會問題，以呈現社會現象。每兩周一期。涉及醫療、教育、環保等各個領域。

『柒』 個人如何使用百度大數據，能下載嗎

不能下復載

網路大數據

2013年12月06日，中制國最具影響、規模最大的大數據領域技術盛會——2013中國大數據技術大會（BDTC 2013）在北京世紀金源大飯店開幕。
網路大數據首席架構師林仕鼎從一個大數據系統架構師的角度，分享了應用驅動、軟體定義的數據中心計算。

產品服務
網路大數據的兩個典型應用是面向用戶的服務和搜索引擎，網路大數據的主要特點是：第一，數據處理技術比面向用戶服務的技術所佔比重更大；第二，數據規模比以前大很多；第三，通過快速迭代進行創新。

隨著對大數據系統更深層次的理解，林仕鼎認為大數據需要新的硬體體系結構，整個數據中心是一台計算機，軟硬體協同創新。

產品服務
網路大數據中心與峨眉山景區強強聯合，從搜索行為、遊客人群、景區定製數據和網路輿情進行全面合作，以適應對數據的需求、掌控旅遊發展的趨勢；大數據合作為做好未來旅遊發展奠定了重要的基礎，能夠做到早發現、早分析、早應對，對及時的做好精準營銷、社群營銷和網路營銷都有積極的幫助，無疑是以大數據支撐「互聯網+旅遊」落地的極佳案例。

『捌』 百度大數據帶來了哪些期待

網路在大數據方面稱得上是先行者，如今的網路大數據又發展專到了一個新階段。屬比如，在大數據提煉方面，網路已擁有超大規模的實時計算能力，多端跨屏用戶精準識別能力，深度學習與挖掘，智能預測，推薦演算法等能力。大數據帶來的價值千人千面，還是用范偉的一句來總結吧：大數據就是要幫助我們知道你想要啥，在什麼時間和地點需要它。

『玖』 什麼是百度大數據

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(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）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。


商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。

3.協同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。

商業智能領域的技術應用
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。

在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。

數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

商業智能的應用范圍
1.采購管理

2.財務管理

3.人力資源管理

4.客戶服務

5.配銷管理

6.生產管理

7.銷售管理

8.行銷管理

商業智能實施步驟

商業智能系統處理流程[1]
商業智能（BI）作為一個概念，描述與業務緊密結合，並且根據需要進行相關特性展示和數據處理的過程。

為了讓數據「活」起來，往往需要利用數據倉庫、數據挖掘、報表設計與展示、聯機在線分析（OLAP）等技術。數據或者數據源包含的種類繁多，例如存儲在關系型資料庫中的，在外圍數據文件中的，在業務流中實時產生存儲在內存中的等等。而商業智能最終能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。

這些分析有財務管理、點擊流分析（Clickstream）、供應鏈管理、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、客戶分析等。商業智能關注的是，從各種渠道（軟體，系統，人，等等）發掘可執行的戰略信息。商業智能用的工具有抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和載入（Load）軟體（搜集數據，建立標準的數據結構，然後把這些數據存在另外的資料庫中）、數據挖掘和在線分析（Online Analytical Processing，允許用戶容易地從多個角度選取和察看數據）等 。



商業智能系統的功能
商業智能系統應具有的主要功能：

數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。

數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。

數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。

分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。

典型的商業智能系統
典型的商業智能系統有：

客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。

[編輯]商業智能解決方案廠商
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等