⑴ 馬雲做大數據怎麼賺錢

隨著大數據時代的來臨，大數據早已不再神秘。帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
任何一家有EXCEL表格的公司，都敢說自己是大數據公司;任何一個地方政府公開有數字的PDF文檔，就敢說是政府大數據公開。以至於業界人士擔憂，某天大家再聽這個概念都麻木了，然而行業還是沒有做出多少事情。
區域數字鴻溝巨大
說起掘金大數據，一定繞不開政府數據。地方政府掌握著80%以上的數據。每隔一段時間，從中央到地方，都會發布關於大數據開放的政策。高層談新經濟，言必稱大數據。
而在執行層面，目前地方政府大多處於觀望狀態。關注政務數據領域的清華大學數據科學研究院執行副院長韓亦舜表示，政府數據開放並沒有那麼復雜，需要有地方能真正去實踐和摸索，做一些事情，當下所有的人都在談數據開放，但做實事的不多。
韓亦舜曾建議西部一些地方政府借大數據發展的機會，率先開放數據獲得先發優勢，另外同步做好信息化補課。
6月份，筆者見到一位來北京尋求合作的西部省份地理信息測繪局局長，他長期在部委工作，前些年調到地方當部門一把手，發展大數據思路清晰，不過讓他苦惱的是，當地信息化水平不高，很多地方沒有數據，有的數據還在紙上。
他醞釀出台一個規定，以後所有的圖都不準畫在紙上，必須上網，以電子化的形式存儲。當下他最想解決的問題是信息化，先收取數據，然後通過建立地方數據中心的形式，與企業合作，做地理信息垂直領域的數據開放和挖掘。
走在前沿的貴州省，希望以發展大數據彎道超車，實現新經濟的騰飛。然而從數據開放的程度來看，當地一些職能部門，所謂的公開數據還停留在提供PDF文件階段，遠非結構化的數據，按照國際數據公開標准來說，並不能算政府數據公開。
單從數據開放來看，思路最清晰規劃更具體的，還是廣東、上海等發達地區。對於地方政府的大數據園區來說，發達地區好比「富二代」，一出生就含著金湯匙，但大部分地區還是「窮二代」，需要更大力度的數據挖掘與開放。由於各地在大數據方面存在差距，不同區域的數字鴻溝會繼續深化。
飢渴的大數據創業公司
在掘金大數據的背景下，企業早已經等不及了。早些年，部分企業通過各種交易手段，獲得政府數據。在數據開放的背景下，部分企業還在依託不規范交易，已經有政府部門被巡視組查出了因數據交易衍生腐敗。
一部分企業希望參與政府數據公開進程，幫助政府做數據公開。比如數據堂公司與貴陽市政府共建數據生態城市。還有一批公司，則是急速擴張，跟各地政府成立相關的合資公司。
當然，還有轉型大數據二次創業的公司。在貴陽數博會上，筆者見到很多大數據公司，就是以前賣電腦和軟體開發的IT公司，轉型做大數據，業務范圍無所不在，包括智慧城市、軟體開發、智慧農業、醫療等。
除上述歸類外，企業為了獲取政府數據，採取各種「曲線救國」的招式。前不久，筆者熟悉的一家南方大數據創業公司，為了獲取某西部城市政府部門數據，報名參加當地的創業大賽，希望通過得獎，引起當地政府重視，達成數據合作。
這家公司的CEO在參賽間隙，拖著行李箱與當地國企聯絡，希望能夠以合資的形式成立公司，共同挖掘當地數據。
這位CEO還通過各種方式，找到該市分管大數據的負責人，希望能夠談成合作。他勾畫的藍圖很美好：獲取一個城市的數據，做成樣板，然後在全國復制，迅速從0到1成為該行業的「寡頭」企業。
不過，目前還沒有關於這家公司取得實質進展的消息，但這家公司尋求政府大數據開放的決心和路徑，頗具有典型性。
政府資源導向，仍是目前很多數據公司努力的方向。很多大數據公司在融資過程中，強調一定要有國有資本進入，而且堅決遠離境外資本。
從2015年國內最大的幾筆大數據創業公司的融資情況來看，幾乎都有國有資本進入，即便只佔很小的比重。在某大數據公司融資發布會上，筆者隨機問了幾家投資機構選擇投資這家公司的原因，答案驚人一致：有政府數據資源。
而在一些專家和專業投資人看來，從價值投資的角度，一是真正有技術優勢的公司，二是有自己數據源的公司。依託政府資源的公司，從長遠來說，並沒有太大的投資價值。
樂觀者認為，政府數據開放最終會走向規范化，有科技含量的公司最終會在泡沫破滅後存活下來。
BAT能否領軍?
BAT中的某一家，會成為全球最大的數據公司么?
在專業人士看來，媒體喜歡造概念，這個說法很不專業。因為數據就像石油一樣，每個地理區間都有，誰儲存了多少，很難量化和比較。
馬化騰和張小龍都說，他們很焦慮，因為用戶花在微信上的時間太多了。不過馬化騰又說，微信公眾號是騰訊前三年最偉大的發明，因為可以把人留在微信上，大家就離不開了。
BAT三家公司一方面通過自身的數據，做出反映數字中國的圖譜，甚至把脈經濟走向;另外也在建立自身的數據生態體系;以網路為代表，則認為大數據的最終應用是人工智慧。
京東CTO張晨告訴筆者，因為京東有自己的物流體系，其電商數據包括詳細的消費者畫像。張晨說，如果通過電商大數據分析，提高精準服務水平，能提高銷售一個百分點，對京東來說都是很大的大數據價值變現。
互聯網企業的數據，在整個大數據生態中，能夠起到多大作用，各方都在摸索。很多人認為，互聯網企業的數據價值被高估了。
比如韓亦舜認為，相對實體經濟來說，互聯網企業的數據，更多是第三產業，是對消費者端的，相對整個實體經濟，比如說製造業體系產生的數據，互聯網數據並不算多。
「互聯網只是個工具。」國家統計局一位原副局長在一次數據研討會上直言。他認為，互聯網是傳遞現代數據的工具，不能唱得比實體經濟還高。
至於BAT如何從大數據掘金，筆者聊了很多業內人，聽得都不太明白，仍不得解。一家企業CEO表示，現在大家的思路其實都不清晰。
6月份，馬雲在一次活動上說，阿里是一家大數據公司，不過我們也不知道怎麼用數據掙錢。

⑵ 如何在大數據分析中「掘金」

因此，行之有效的企業級信息優化戰略變得空前重要。由於預計2015年產生的數字內容中有90%將是非結構化數據，如簡訊和微博生成的信息，以及視頻和音頻，情況將變得越來越復雜。無論身處哪個行業，圍繞大數據及管理這些信息的挑戰都無處不在。·金融服務行業必須滿足客戶對數字銀行服務的期望，並處理風險和監管需求等問題;·在醫療和生命科學領域，患者隱私及葯物開發問題使合規成為了關鍵的投資動因;·了解客戶需求以提高服務和參與模式是旅遊和交通行業必不可少的;·在政府和公共事業領域，政府正在提高其智能及安全能力，以期更好地保護公眾;·實時的數據可視化、匯總和詮釋對於能源行業至關重要。毫無准備的企業可能會在應對現有原始信息的數量、種類和速度時手足無措。如果企業缺乏管理並處理多來源海量信息的能力，將會導致涉及整個企業層面的各類問題：·具有更先進的信息系統的競爭對手將能很好地利用數據並爭奪客戶;·盡管有更大量和來源，實現數據價值將越來越困難;·浪費大量時間過濾海量不相關的數據，而這些數據不能支持決策或推動其執行;·缺乏靈活性、分離的信息基礎設施成本將逐步增加。政府和企業迫切需要從無關的數據中獲取洞察，並有能力對其有效利用。那些能從戰略上迅速響應，並從海量信息中提取真正價值的企業將能獲得關鍵的市場領先地位。發揮信息的力量根據ColemanParkesResearch的研究[3]表明，亞太和日本地區62%的私有企業認為有效的信息優化戰略能幫助其獲得競爭優勢。但是僅有不到一半的企業採用了合適的解決方案並從大數據中獲得洞察，而目前僅有15%的企業將非結構化數據納入了其企業洞察、流程和戰略。企業的終極目標應是充分利用100%的信息來推動更快、更明智的業務決策。企業應能衡量信息戰略在新增收入、節約成本以及加速上市等方面所帶來的價值。要想在以信息為驅動力的新時代獲得成功，企業需要信息優化戰略以及可理解抽象概念的解決方案。企業的目標是通過涵蓋所有數據形式的信息管理和分析系統實現互聯性智能。這意味著他們必須：·建立一個敏捷的智能環境，並有合適的基礎設施來捕獲和存儲海量信息，進行實時分析並迅速適應不斷變化的優先事項;·對企業生態系統中的信息和智能戰略進行整合，以獲得對業務數據的完整視圖;·通過將洞察和理念轉化為行動而實現信息資產的全部價值。提升客戶體驗實現更好的客戶體驗是所有信息優化戰略的主要目標。改進企業搜索和分析信息的方式，以更好地了解客戶行為和需求，從而支持快速、明智的業務決策。這將有助於實現更好的客戶體驗和更高的忠誠度。信息洞察應整合所有客戶信息，無論客戶如何與企業進行互動，包括通過社交媒體、微博、移動應用，以及通過電話等其它方式。信息必須在不同的業務范圍內進行收集，同時還要解決潛在的隱私和安全問題。先進的信息技術能夠幫助企業增強其識別客戶喜好、問題和趨勢的能力。而這些情報可被用來更好地與客戶進行互動，同時提供超越競爭對手的洞察。這些新情報可在應用開發以及將應用遷移至雲的過程中發揮作用，而雲能讓客戶輕松、快速地獲得新服務。優化業務績效不僅是企業需要應對海量結構化和非結構化數據，數據也分布於多個可能互不相關的業務范圍，也存在於許多不同的應用中。現代數據中心的另一個關鍵能力是能夠處理大量的無關信息，從而獲得能提高業務績效的洞察。通過整合、遷移並匯總數據存儲，企業可以改進信息訪問，並降低IT運營成本。這能帶來簡單、靈活、迅速、低成本高收益的信息基礎設施，而此類基礎設施同時還具有可擴展性、模塊化特性，及可靠性。用智能信息基礎設施替換復雜的孤立資料庫，企業能夠在需要時捕捉、存儲並提供信息，無論採用哪種應用、規模有多大。充分利用100%的相關職能和運營數據能夠幫助客戶提高運營業績和經營利潤，並對信息生命周期管理進行自動化處理。信息優化的目標為構建一個服務於整個企業，從數據安全及合規，到分析和敏捷性的統一基礎設施。而由此帶來的快速、輕松分析信息的能力能夠幫助企業獲得更可靠的視圖，從而做出准確、有效的決策。管理安全和風險將能夠端到端管理100%大數據作為新目標，企業應研究更好的監管和安全措施來應對與日俱增的風險和復雜性。這些問題包括：不能充分利用目前所有可用數據進行及時、正確的決策所帶來的財務和法律風險，以及獲取數據並保證其是最新、最正確的。智能信息生態系統可管理安全環境中的數據，從而管理日常業務並降低風險。它還能利用洞察來引導企業投資和定價，並充分利用新的業務機會。將數據轉化為資產不能周密部署並迅速採取行動的企業有可能面臨被劇增的大數據淹沒的風險。另一方面，那些能夠實施全面的企業級信息優化戰略的企業所獲得的回報將是非常巨大的。這一戰略有助於縮小潛在的和最終實現的業務成果之間的差距。總之，它可以分為三大要素：·能捕獲、存儲、復制並擴展數據的信息基礎設施;·管理、保護、治理並充分利用數據的信息管理;·搜索、分析、理解數據並對其採取行動的信息洞察工具。能夠從自身數據資產中獲得深入洞察和價值的企業將開始收獲其實質性的信息回報。文章更新提醒功能已上線，幫助您及時了解本頻道動態。

⑶ 互聯網創業者如何掘金大數據

近年來，在國家政策支持和各方面的共同努力下，我國大數據產業迅速發展，應用不斷深化，形勢喜人。國際數據公司(IDC)預計，未來全球數據總量增長率將維持50%左右，到2020年全球數據總量將達到40ZB，其中，我國將達到8.6ZB，佔全球的21%。

據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2017年中國大數據產業市場規模達到4700億元，同比增長30.6%。預計到2018年中國大數據產業市場規模將達到6200億元，未來五年(2018-2022)年均復合增長率約為25.13%，2022年中國大數據產業市場規模將達到15200億元。

目前我國大數據產業也面臨很多挑戰，首先技術創新與支撐能力還有欠缺，在新型計算平台、分布式計算架構、大數據處理、分析和呈現方面與國外仍存在著較大的差距，對開元技術和相關生態系統的影響力還比較弱；其次，大數據支撐體系不完善，數據所有權、信息安全、開放共享等相關法律法規標准規范尚不健全，尚未建立起安全發展的數據開放管理的體系；最好，人才隊伍建設急需加強，既熟悉業務需求又可以進行管理的大數據綜合人在還很缺乏，遠不能滿足發展的需要。

⑷ 大數據掘金之中的數據分析方法不哪些

數據挖掘最常見的十種方法：
1、基於歷史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基於歷史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）來預測未來案例的一些屬性（attribute），通常找尋最相似的案例來做比較。
2、購物籃分析（Market Basket Analysis）
購物籃分析最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起？商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品，找出相 關的聯想（association）規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
3、決策樹（Decision Trees）
決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策 樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。
4、遺傳演算法（Genetic Algorithm）
遺傳演算法學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經 由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數（fitness function）決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 （cluster）問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5、聚類分析（Cluster Detection）
這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。
6、連接分析（Link Analysis）
連接分析是以數學中之圖形理論（graph theory）為基礎，藉由記錄之間的關系發展出一個模式，它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉 連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於 企業的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
嚴格說起來，OLAP分析並不算特別的一個數據挖掘技術，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數據所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術一般，透過圖表或圖形等方式顯現，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數據轉變成信息的目標。
8、神經網路（Neural Networks）
神經網路是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出一足以區分的樣式。若面對新的例證，神經網路即可根據其過去學習的成果歸納後，推導出新的結果，乃屬於機器學習的一種。數據挖掘的相關問題也可采類神經學習的方式，其學習效果十分正確並可做預測功能。
9、判別分析（Discriminant Analysis）
當所遭遇問題它的因變數為定性（categorical），而自變數（預測變數）為定量（metric）時，判別分析為一非常適當之技術，通常應用在解決 分類的問題上面。若因變數由兩個群體所構成，稱之為雙群體 —判別分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多個群體構成，則稱之為多元判別分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
10、羅吉斯回歸分析（Logistic Analysis）
當判別分析中群體不符合正態分布假設時，羅吉斯回歸分析是一個很好的替代方法。羅吉斯回歸分析並非預測事件（event）是否發生，而是預測該事件的機 率。它將自變數與因變數的關系假定是S行的形狀，當自變數很小時，機率值接近為零；當自變數值慢慢增加時，機率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協 率開始減小，故機率值介於0與1之間。

⑸ 隨著大數據掘金現象的不斷涌現越來越多的企業意識到了什麼人才的重要性

隨著大數據掘金現象的不斷涌現
越來越多的企業意識到了
數據分析人才的重要性

⑹ 掘金大數據 「貴漂」正當時

掘金大數據 「貴漂」正當時_數據分析師考試

昨日，《貴陽市大數據產業人才隊伍建設調研報告》出爐。報告顯示，截至2014年底，該市人才總量60.4萬人、每萬人人才資源數1331人，分別比2012年增長11.2萬人和217人；企業經營管理人才、專業技術人才、技能人才與2012年相比分別增長4.24萬人、1.53萬人、6.2萬人；非公有制企業人才總量從2012年的21.5萬人增加到25.7萬人。

與此同時，上半年新增大數據產業注冊企業1270家，集聚人才超過2萬人。目前，貴陽市大數據及關聯企業已超過2000戶，人才近13萬人，約占人才總量的22%。

政策：領軍人才創辦大數據企業，可獲500萬元經費

貴陽市在全省率先制定實施《關於加快大數據產業人才隊伍建設的實施意見》、《服務外包及呼叫中心產業人才培養規劃》等專項政策文件，明確大數據產業人才發展的目標任務和創新舉措，提出4個方面19條培養儲備、引進集聚大數據人才的具體措施。

對創辦大數據企業的領軍人才、核心技術人才，免費提供人才公寓、工作場所，最高給予500萬元創業啟動資金和200萬元項目開發經費；對獲得省級以上科技進步獎、制定行業標准、獲得發明專利的團隊和個人，最高給予100萬元獎勵；對引進領軍人才、核心技術人才、高技能人才和招聘基礎人才的大數據企業，給予獎勵和補貼；對做出突出貢獻的領軍人才、創新創業人才，給予物質獎勵和精神激勵。

建設：多個「國」字型大小落戶貴陽

貴陽市深化京築創新驅動區域合作，強力推進中關村貴陽科技園建設，依託高新技術開發區、經濟技術開發區及重點產業園區，搭建大數據科技創新、項目研發、人才創業承載平台，成功組建中科院軟體所貴陽分部、北京貴陽大數據研究院、首都科技條件平台貴陽合作站、「千人計劃」大數據研究院等。

建成全國首家大數據交易所、首個全域公共免費WiFi城市、首個塊上集聚大數據公共平台、首個政府數據開放示範城市和首個大數據戰略實驗室。同時，開展貴陽大數據7系列基礎平台項目建設，從北京引進項目260個。

目前，貴陽市國家級研發機構16家，省級以上企業技術中心、人才基地87家，國家級、省級科技企業孵化器8家，創客空間17家，創業孵化器和投資機構近20家。7月，該市獲國家科技部批准創建「大數據產業創新試驗區」。

培養：政、校、企聯動，訂單式培養大數據人才

貴陽市實施大數據人才培養計劃，鼓勵在築高校(職業院校)開設大數據相關專業，支持校企合作建立教育培訓基地，資助大數據企業在職人員提升學歷學位和專業技能，打造「一基地、兩中心、三示範、多點輻射」的呼叫中心人才培養體系，政、校、企聯動，訂單式培養大數據人才。

貴陽市級財政安排2000多萬元專項經費，在貴陽幼兒師范高等專科學校、貴陽市經濟貿易中等專業學校掛牌建立呼叫中心服務外包學院及示範教學基地，建設坐席1300多個。依託互聯網+現代農業，與電商巨頭、職業院校、網路公司合作，採取「理論+實踐」方式培養電商能人。今年以來，全市培養呼叫中心專業人才4000多名、電商能人400多名。

引智：大數據產業成為貴陽引才聚才重要載體

以大數據人才為重點，貴陽市建立招商引資與招才引智融合互動機制，大力實施「築巢引鳳計劃」、「黔歸人才計劃」等，大力集聚產業發展急需人才。

近兩年來，貴陽市開展的大型招才引智活動中，大數據人才、項目引進比例佔40%以上，2014年引進大數據相關專業人才535名，今年以來大數據龍頭企業貴陽朗瑪信息公司引進人才174名，大數據產業已經成為貴陽市引才聚才的重要載體。

據統計，2013年至2015年上半年，該市直接引進各類高層次人才1882名，相當於前八年引才的總和，其中博士241名、碩士1380名、高級職稱261名。高層次人才引進流出比從2012年的36∶1提高到2014年的49∶1，引才數量及層次呈逐年提升態勢。

創業：已集聚創客團隊230多支

利用創建國家級大數據產業發展集聚示範區的機遇優勢，貴陽市深入推進人才改革管理試驗區建設，全力打造「政策+基地+資金+服務+平台」模式的創新創業全生態鏈。

如今，越來越多的黔籍人才和「創客」選擇貴陽創業興業。3月14日，「『北漂』已過時、『貴漂』是時尚」節目在騰訊網播出，關注人數1000多萬，評論逾7800條。據近日阿里巴巴集團旗下螞蟻金服發布的《大學生就業流向報告》和經濟學人智庫發布的《2015年中國新興城市報告》顯示，貴州進入了大學畢業生凈流入排行榜前列，貴陽在全國新興城市的綜合排名、經濟增長及外商直接投資三個方面均列第一。

2013年以來，高校畢業生到貴陽創業就業人數年均增長30%以上，全市新增創業實體11.6萬戶，帶動就業41萬人。目前全市集聚創客團隊230多支、創客1800多人。2014年，全市新增高新技術企業40家、增長23.1%，大數據產業總量650億元，同比增長68%，科技進步貢獻率、人才貢獻率分別達到56.4%和28.13%，高於全國、全省平均水平。

目標：創新創業人才「築夢」首選地

如何才能打造創新創業人才「築夢」首選地？

貴陽市將深化與發達地區人才交流合作機制，通過調動、聘用、掛職、兼職和項目合作、技術入股等形式合理配置大數據人才資源。採取支持高校、科研院所、企業培養和「人才+項目」的模式，依託國家、省、市重大科研項目、產業項目和工程項目，在實踐中培養聚集大數據產業骨幹人才。

研究提出具有創新性和引領性的大數據人才評價認定和職稱評聘辦法，開辟大數據人才職稱評審「綠色通道」，建立以能力為導向，以業績為依託，以品德、知識、能力等為主要內容的大數據人才評價指標新體系，力爭將大數據人才認定評定標准納入國家大數據標准委員會標准立項范疇，成為大數據人才標准起草城市和試驗城市。

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