1. 如何利用用戶行為數據進行大數據研究

大數據是一種巨型資料的結合體，
需要進行整合分析，
用戶佩戴的智能設備與平時的上網習慣行為都是個人的行為模糊路徑，
資料一旦積攢到可分析的程度，就能得出准確的用戶畫像。

2. 大數據分析用戶行為 至少多少用戶量合適

分析用戶在每個頁面的停留時間，點擊量，瀏覽頻率等，是統計學吧

3. 大數據客戶行為分析平台哪家好神策數據觀遠數據閱客數據

聯通大數據獲客平台吧，錯理由如下：
1，官方運營商數據，實力
2，根據用戶行為及應用場景進行畫像分析建立模型
3，數據不出廠，雲外呼，且經過過敏，加密，不留底，無安全風險
4，按需按量提供實時線索資料

4. 阿里巴巴收集的大數據算侵犯個人隱私嗎

第一條制度：為了維權個人隱私合法權益、任何人不得侵犯其他隱私信息、法人內和其他組織的人身、財容產等合法權利，對有下列行為之一，構成犯罪的，依照刑法有關規定追究刑事責任：
（一）利用互聯網侮辱他人或者捏造事實誹謗他人；
（二）非法截獲、篡改、刪除他人電子郵件或者其他數據資料，侵犯公民通信自由和通信秘密；
（三）利用互聯網進行盜竊、詐騙、敲詐勒索。

第二條制度：利用互聯網實施本決定第一條、所列行為以外的其他行為，構成犯罪的，依照刑法有關規定追究刑事責任。

第三條：利用互聯網實施違法行為，違反社會治安管理，尚不構成犯罪的，由公安機關依照《治安管理處罰條例》予以處罰；違反其他法律、行政法規，尚不構成犯罪的，由有關行政管理部門依法給予行政處罰；對直接負責的主管人員和其他直接責任人員，依法給予行政處分或者紀律處分。
利用互聯網侵犯他人合法權益，構成民事侵權的，依法承擔民事責任。

5. 在阿里巴巴的大數據分析人員在使用手機的方面有什麼規定

在阿里巴巴的大數據分析人員在使用手機的方面，有的規定是不能與公司里的大樹跡象聯系，以防止數據會泄露。

6. 阿里巴巴大數據將嚴重威脅國家安全嗎

阿里巴巴大數據對個人隱私的威脅的確存在，但並不是沒有解決的辦法，即便擔憂對國家安全產生威脅，也不必動輒高呼「國有化」。

  1. 阿里巴巴並不能掌握「各種戰略資源的流轉」，阿里的大數據本身就包含各種商品流轉的數據，通過各種商品的流轉很容易分析出國家各種資源的流轉，由此繪制出中國各種戰略資源的流轉及節點圖。顯然，無論戰時還是平時，這樣一份戰略資源的流轉及節點圖都可用作瓦解國家安全的導航圖。

  2. 首先，雖然阿里巴巴在中國電商中占據主導地位，但據國家統計局和商務部數據顯示，阿里巴巴還遠未達到掌握絕大多數商品流轉數據的程度。

  3. 更重要的是，阿里巴巴即便掌握商品流轉的數據，距離分析出各種資源的流轉也很遠，更不要說在目前的佔有規模下分析出「各種戰略資源的流轉」。

  4. 事實上，在今年稍早些時候，在葯品領域，阿里巴巴曾面臨過更具體的指責。南方周末報道稱，按照國家食葯總局的監管要求，中國各類葯品從生產、流通、經營和消費等所有節點的全部信息，將會儲存在「阿里雲」上。當時就有人認為，阿里健康將就此「運用大數據的研究方法，分析葯品電子監管碼所蘊含的信息，能夠繪制出國內的疾病發生的時間、地域、周期，進而掌握國人的健康情況；甚至還能通過葯品流轉，繪制出中國各種戰略資源節點圖。」

  5. 僅憑阿里巴巴掌握了很多電子商務數據，就認為這些數據有可能被製作成「瓦解國家安全的導航圖」，是聳人聽聞的說法。

  6. 大數據的能力不應該被過度誇大，聲稱「大數據威脅國家安全」的這篇文章，還一個說法是，「阿里巴巴的大數據和雲計算簡直就是有史以來最為強大的情報搜集和分析系統——通過其大數據和雲計算，中國人的一舉一動及行為偏好都可以盡在其掌握之中。」這種說法完全是過分虛誇了大數據的能力。

7. 以下阿里巴巴運用大數據包括哪些

度，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交版換更多的數據，權從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果

8. 阿里巴巴運用大數據包括哪些

  1. 大數據計算服務（MaxCompute，原ODPS）

  2. Data IDE（原BASE）

  3. 數據集成（原CDP雲道）

  4. 大數據基礎服務包括 Maxcompute 分析型資料庫等

  5. 大數據分析於展現包括 Date V Quick BI 畫像分析等

  6. 大數據應用 包括 推薦引擎 企業圖譜

9. 大數據技術中，關於用戶行為分析方面的有哪些技術

做用戶行為分析的基礎是獲得用戶行為數據，例如用戶頁面停留時間、跳轉來源等等。這些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些計算才能拿到的。一般來說用戶訪問時的一些信息都是以日誌的形式打到web容器的日誌空間中去，這其中包含了最通用的一些訪問信息以及一些自定義的日誌打點。

題主提到了大數據技術中對用戶行為進行分析，那麼可以假定網站或者App的訪問量是比較傲多的。由於系統流量比較大，計算維度又比較多，後續數據消費者的需求增長比較快，所以對計算分析平台有了一定的要求。具體表現為：
1.負載能力。流量增大以後帶來的壓力是多方面的，比如網路帶寬的壓力、計算復雜度帶來的壓力、存儲上的壓力等等。一般來說這些都是比較顯而易見的，會對產生比較直接的影響，比如計算實時性下降、消息出現了堆積、OOM等等。為了解決這一現象，一般來說會選擇一些分布式的框架來解決這個問題，比如引入分布式計算框架storm、spark，分布式文件系統hdfs等。
2.實時性。在系統資源捉襟見肘時消息的實時性會立即受到嚴重影響，這使得部分演算法失效（例如對計算和收集上來的數據進行行為分析後，反饋到推薦系統上，當整體響應時間過場時會嚴重影響推薦效果和准確度）。對於這個情況來說可能會選擇storm這種具有高實時性的分布式流式計算框架來完成任務。
3.系統管理和平台化相關技術手段。在大數據情景下，企業內數據環境和應用環境都是比較復雜的，用戶行為分析應用不是一成不變的，那麼就要求用戶行為分析這種多變的應用在復雜環境中能有效生存，這包括演算法數據材料的獲得、系統運維、系統任務調度、系統資源調度等等，相關的技術很多時候要求團隊自研，但也有ganglia、yarn、mesos這類開源系統可以參考或者直接使用。
4.數據鏈路。企業技術環境一般來說是非常復雜的，一層一層交錯在一起，遠不是一句MVC三層架構能夠概括得了的，為了避免消息流通呈復雜的網狀結構，一般會考慮應用服務化、企業服務匯流排（ESB）及消息匯流排來做傳輸，有興趣的話題主可以網路一下這幾個方向的技術和開源工具。
5.應用快速生成工具。我個人認為在大數據環境下應用都擺脫不了一個快速開發的要求，用戶行為分析也是如此，這時候要考慮對接一些開源的分布式數據分析演算法庫而不是通過自己去實現，比如像spark ml，mahout這類的庫用得好能減少很多工作量。