大數據時代老闆新思維總裁班
Ⅰ 什麼是大數據時代的思維
面對數據處理，數據分析，有人覺得很難、很亂，其實我們首先要做的是對數據處理的正確認識，也就是數據分析思路。
1、分析需求
分析需求，首先要收集需求，需求可以從訪談、走訪、市場調研的方式獲得。對於手機來的需求也許很雜很亂，目標不同意，可以使用思維導圖分析數據，5W2H分析法還有人貨場分析法。確定好的需求一定要經過合適明確。
2、收集數據
在收集過程中不斷要問：數據來源是否可靠？我收集的數據方法是否有瑕疵？我收集的數據是否有缺失？
3、整理數據
有人會問，為什麼會有整理數據這一步？整理數據是對收集到的數據進行預處理，使之變成可供進一步分析的標准格式的過程。數據整理的好與壞直接決定分析的結果!對於數據的處理如果用EXCEL處理，有分類，排序，做表，預分析等等，利用刪除重復項，透視表， 圖表，函數等功能進行輔助整理；
然而，很多企業的數據量很大，需要用專門的ETL工具清洗，或者用集成了ETL、數據處理、可視化的工具FineBI。
4、分析數據
分析數據的思路可以按照點-線-面的三維分析法，點是某個節點的一個指標值。線是包含這個點的縱向發展趨勢或者包含這個點的橫向對比趨勢。面是包含這個點的上一級或者對象的指標值。
5、數據可視化
將分析結果用簡單而且視覺效果好的方式展示出來，一般運用文字、表格、圖表和信息圖等方式進行展示。數據可視化是數據分析的「表達」，好的數據可視化可以錦上添花，相反會前功盡棄。
數據圖表主要作用是傳遞信息，不要用他們來炫技，不要捨本逐末過分追求圖表的漂亮程度。
也不要試圖在一張圖表中表達所有的信息，可以選擇dashboard這樣的圖表分析方式。
6、應用模板開發
對於那些標准化程度比較高的數據以及使用頻率比較高的分析文件，可以開發成一種固定的模板格式，好處標准化，程序化，大大節約時間。
對於數據量大的模板，或者需要共享/共同開發的模板，可以使用FineReport這種專門的報表工具來處理。
7、分析報告
分析報告是數據分析的最終製成品，可以用word，excel，ppt作為報告的載體，承載的是圖片還是網頁，以及如何美化在這就不算重點，也不詳解了。寫分析報告之前，切記要弄清楚你是給誰匯報和分析報告，對象不同，關注點自然不一樣。
Ⅱ 大數據時代引發學習時代的哪些變革
根本在於社會生產力的發展，生產力是推動社會進程的基本動力。
Ⅲ 在大數據時代，企業應該怎麼做
最後，要善於利用第三方服務。
能用第三方服務解決的，就盡快去嘗試。在競爭激烈的情況下，通過採用新技術，獲得技術紅利，跑的更快。就像愛迪生當年發明白熾燈後，那些更早將白熾燈用於工廠的企業家，更有可能提升工人的工作效率。
Ⅳ 什麼是大數據時代的營銷思維
大數據時代要求企業所有的部門和運營都需要以客戶為核心。企業首先需回要一個以答CRM系統為核心的數據收集系統與業務流程運作相結合。這樣才可能把公司外部客戶和內部員工圍繞業務連接起來。在大數據時代，數據分析力量要滲透到業務和管理的各個環節，圍繞核心大客戶的價值分析，商機挖掘、差異化服務，一對一營銷，定製化服務，這些在各個方面、各個環節發出數據的聲音、體現數據的價值。因此企業需要一款CRM客戶關系管理系統來實現業務流程的優化。
Ⅳ 關於大數據時代這本書
<大數據時代>
頁數 270
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目錄如下：
推薦序一 擁抱「大數據時代」
寬頻資本董事長 田溯寧
推薦序二 實實在在大數據
中國互聯網發展的重要參與者，知名IT 評論人
譯者序在路上·晃晃悠悠
電子科技大學教授，互聯網科學中心主任
引言一場生活、工作與思維的大變革
大數據開啟了一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發……
大數據，變革公共衛生
大數據，變革商業
大數據，變革思維
大數據，開啟重大的時代轉型
預測，大數據的核心
大數據，大挑戰
第一部分 大數據時代的思維變革
第1章 更多：不是隨機樣本，而是全體數據
當數據處理技術已經發生了翻天覆地的變化時，在大數據時代進行抽樣分析就像在汽車時代騎馬一樣。一切都改變了，我們需要的是所有的數據，「樣本= 總體」。
讓數據「發聲」
小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息
全數據模式，樣本=總體
第2章 更雜：不是精確性，而是混雜性
執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5% 的數據是有框架且能適用於傳統資料庫的。如果不接受混亂，剩下95% 的非框架數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。
允許不精確
大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效
紛繁的數據越多越好
混雜性，不是竭力避免，而是標准途徑
新的資料庫設計的誕生
第3章 更好：不是因果關系，而是相關關系
知道「是什麼」就夠了，沒必要知道「為什麼」。在大數據時代，我們不必非得知道現象背後的原因，而是要讓數據自己「發聲」。
關聯物，預測的關鍵
「是什麼」，而不是「為什麼」
改變，從操作方式開始
大數據，改變人類探索世界的方法
第二部分 大數據時代的商業變革
第4章 數據化：一切皆可「量化」
大數據發展的核心動力來源於人類測量、記錄和分析世界的渴望。信息技術變革隨處可見，但是如今信息技術變革的重點在「T」（技術）上，而不是在「I」（信息）上。現在，我們是時候把聚關燈打向「I」，開始關注信息本身了。
數據，從最不可能的地方提取出來
數據化，不是數字化
量化一切，數據化的核心
當文字變成數據
當方位變成數據
當溝通成為數據
一切事物的數據化
第5章 價值：「取之不盡，用之不竭」的數據創新
數據就像一個神奇的鑽石礦，當它的首要價值被發掘後仍能不斷給予。它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。
數據創新1：數據的再利用
數據創新2：重組數據
數據創新3：可擴展數據
數據創新4：數據的折舊值
數據創新5：數據廢氣
數據創新6：開放數據
給數據估值
第6章 角色定位：數據、技術與思維的三足鼎立
微軟以1.1 億美元的價格購買了大數據公司Farecast，而兩年後谷歌則以7 億美元的價格購買了給Farecast 提供數據的ITA Software 公司。如今，我們正處在大數據時代的早期，思維和技術是最有價值的，但是最終大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。
大數據價值鏈的3大構成
大數據掌控公司
大數據技術公司
大數據思維公司和個人
全新的數據中間商
專家的消亡與數據科學家的崛起
大數據，決定企業的競爭力
第三部分 大數據時代的管理變革
第7章 風險：讓數據主宰一切的隱憂
我們時刻都暴露在「第三隻眼」之下：亞馬遜監視著我們的購物習慣，谷歌著監視我們的網頁瀏覽習慣，而微博似乎什麼都知道，不僅竊聽到了我們心中的「TA」，還有我們的社交關系網。
無處不在的「第三隻眼」
我們的隱私被二次利用了
預測與懲罰，不是因為所做，而是因為「將做」
數據獨裁
掙脫大數據的困境
第8章 掌控：責任與自由並舉的信息管理
當世界開始邁向大數據時代時，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變人類基本的生活與思考方式的同時，大數據早已在推動人類信息管理准則的重新定位。然而，不同於印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去適應，我們也許只有幾年時間。
管理變革1：個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任
管理變革2：個人動因VS預測分析
管理變革3：擊碎黑盒子，大數據程序員的崛起
管理變革4：反數據壟斷大亨
結語 正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。
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Ⅶ 什麼是大數據時代的思維
什麼是大數據時代的思維
一百多年前，汽車行業是第一個真正引入大規模生產概念的行業。那些以前買不起車的美國工薪階層，突然承擔得起汽車這個富人的專屬玩具了。福特T型車讓成千上萬美國家庭擁有汽車。但大規模製造也有其局限性，福特先生說過，你可以買到各種色彩的車，但紅色、綠色都不可能，只能是黑色。大規模生產讓數以百計的人買得起商品，但商品本身卻是一模一樣的。
我們面臨這樣一個矛盾：手工製作的產品漂亮無比卻非常昂貴；與此同時，量產化的商品價格低廉，但無法完全滿足消費者的需求。
我認為下一波的改革是大規模定製，為大量客戶定製產品和服務，成本低、又兼具個性化。比如消費者希望他買的車有紅色、綠色，廠商有能力滿足要求，但價格又不至於像手工製作那般讓人無法承擔。
因此，在廠家可以負擔得起大規模定製帶去的高成本的前提下，要真正做到個性化產品和服務，就必須對客戶需求有很好的了解，這背後就需要依靠大數據技術。
數據能告訴我們，每一個客戶的消費傾向，他們想要什麼，喜歡什麼，每個人的需求有哪些區別，哪些又可以被集合到一起來進行分類。大數據是數據數量上的增加，以至於我們能夠實現從量變到質變的過程。舉例來說，這里有一張照片，照片里的人在騎馬。這張照片每一分鍾，每一秒都要拍一張，但隨著處理速度越來越快，從1分鍾一張到1秒鍾1張，突然到1秒鍾10張後，就產生了電影。當數量的增長實現質變時，就一張照片變成了一部電影。
讓我來告訴大家，美國有一家創新企業Decide.com。它可以幫助人們做購買決策，告訴消費者什麼時候買什麼產品，什麼時候買最便宜。預測產品的價格趨勢。這家公司背後的驅動力就是大數據。他們在全球各大網站上搜集數以十億計的數據，然後幫助數以十萬計的用戶省錢，為他們的采購找到最好的時間，提高生產率，降低交易成本，為終端的消費者帶去更多價值。
在這類模式下，盡管一些零售商的利潤會進一步受擠壓，但從商業本質上來講，可以把錢更多地放回到消費者的口袋裡，讓購物變得更理性。這是依靠大數據催生出的一項全新產業。這家為數以十萬計的客戶省錢的公司，在幾個星期前，被ebay以高價收購。
再舉一個例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在該平台上的每一筆交易都可以進行大數據的分析。他們可以預測一個經濟體的健康性和增長性。比如，該公司現在為全球性客戶提供經濟指數，這又是一個大數據服務。
大數據有三大特點: 更多，更亂，但內部有關系可循。
如果拍一張照片，我需要對著某一個人，好比說拍陳部長的照片，如果焦點只對准他，那其他的人物在照片里就會模糊掉。我會得到陳部長的所有信息，但是其他觀眾的信息就過濾掉了。我們採集信息的時候也要做決策，到底要回答什麼問題，採集什麼數據，因為一旦數據採集完畢，就無法重新問另外的問題。
但今天我們已經擁有全新的照相技術了，一張照片里可以把對角所有事物，包括所有的數據、光線都會被拍攝進去。這樣，我任意點一個地方，它都能變得清晰。
為什麼要這么做呢？方便決策。
我可以在照片生成之後再決定我究竟要什麼，因為這些數據包含所有的答案。不要把自己限制於眼前的問題，要為有前瞻性，把其他有可能出現的問題也給囊括進去。這是一個非常創新的辦法，同時很清晰地告訴我們大數據能夠做什麼。我可以跟大家分享一個秘密，如果你把照相機拿出來仔細看，可以看到這是中國製造。
在擁有如此多的數據以後，接下來我們面對的數據質量問題。
為了避免混亂，我們需要找到數據之間的關聯性。
舉個實際生活中的例子，大約20年前，亞馬遜剛成立時，傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書，他意識到不僅僅可以請人來寫書評，還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據，不是大數據，把客戶進行分類，比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣，系統會自動提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開始使用這個數據推薦時，使用體驗並不好；在進一步分析後，亞馬遜決定不對人進行分類，而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功，以至於到今天，推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。
這就是數據收集和再處理。亞馬遜有交易數據，每買一本書就是一個交易，然後對這個數據進行分析。但今天我們已不再滿足於交易數據了，轉而收集起溝通數據。你看了某一個書評、某一個交流會給商家更多的信息和細節。
同時，大數據也重構了傳統零售業，是未來零售業變革的催化劑。比如使用谷歌眼鏡，消費者不需要屏幕了，因為下一代的眼鏡會更好地理解消費者看到什麼，知道如何更好地抓住人們的視線。對於零售商而言，消費者眼中看到的信息是極具價值的資產。賣家就可以了解大家在看什麼樣的廣告，什麼樣的產品，在路過櫥窗時究竟看了一些什麼。
數據的產生和收集本身並沒有直接產生服務，最具價值的部分在於：當這些數據在收集以後，會被用於不同的目的，數據被重新再次使用。
大數據的一大優點就是數據可以被重復使用。比方說這家公司實時車輛交通數據採集商Inrix，該公司目前有1億個手機端用戶。Inrix可以幫助你開車，避開堵車，為司機呈現路的熱量圖，紅的就表面堵車。如果只提供數據，這個產品沒什麼特色，
但值得一提的是，Inrix並沒有用交警的數據，這個軟體的每位用戶在使用過程中會給伺服器發送實時數據，比如走的多快，走到哪裡，這樣每個客戶都是探測器。
這里還有更大的秘密，Inrix可以重復使用數據。比如它了解到周末堵車時，哪裡有堵車哪裡有更好的銷售，他們就可以把這樣的數據提供給投資公司，投資公司根據這些數據對零售業再投資，這樣的服務以前是從來不存在的。
那麼，大數據可以如何為創新企業所用？
你覺得之前成立新公司需要大筆資金，但事實並非如此。Inrix一開始並沒有錢，如果你想在大數據時代獲得成功，你已經不需要大的生產基地，大的倉庫了。你只需數據，只要擁有數據，對其進行分析就可以了。有雲存儲的話，這個成本就更低。Inrix在成立之初根本沒有伺服器和電腦，他們只是租用了雲服務，也不需要很多的啟動資金，他們只是有這樣一個產品想法。
大數據時代的思維方式是：每天早上起來想一下，這么多數據我能用來干什麼，這些價值在哪裡可以找到，能不能找到一個別人以前都沒有做過的事情。你的想法和思路，是最重要的資產。
大數據的思維方式也可以幫助政府為大家提供更好更有效的服務，好比說我們可以通過大數據來確定哪些地方會有火災。以前防火檢查員只有13%的時間可以准備預測，現在他們找到火災隱患的概率達到了70%，比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個巨大無比的進步，未來的公共服務業可以由此獲得更多便利。
Target是一家非常大的美國零售公司，他們已有大數據的分析。
有一天，一個電話打進來，是一位非常生氣的客戶，這個客戶說公司送給他17歲的女兒一個折扣券，這個產品是尿布或者是避孕葯，這位客戶說：「我17歲的女孩子根本不需要，我需要你來道歉。」幾天以後，客戶自己跑來道歉，他說你說的很准，我的女兒真的懷孕了。因為懷孕的女性會有不同的生活習慣，會買不同的東西，我們自己有時候都不知道他們已經懷孕了，而Target反而知道了。
這家公司就用這些信息為客戶推薦產品，然後給折扣券。為什麼要講這個例子呢？因為美國很多客戶感到緊張，Target有這樣的能力來了解他們的生活中究竟發生了一些什麼。
這意味著大數據的另一個關鍵點，要提高客戶對你的信任。
舉個例子，大數據時代美國運通有這樣一個功能，你給他們打電話的話，他們會知道你是誰，好比說你的電話號碼跟你的姓名相關。如果在電話里說：你好嗎？維克托先生，我能為你做什麼，這會嚇著客戶，因為他不知道為什麼你知道他的名字。營造信任很重要。我相信你的過程中，也希望你們相信我，所以我們做大數據分析的時候，客戶需要能夠信任服務供應商，而服務供應商也需要表現出來為什麼他是值得信任的。
這樣一個信任也不應該被打碎，企業應該要知道哪些事情可以做，哪些事情不能做，客戶的信任將是最珍貴的資產。
什麼樣的服務行業會從大數據中獲益？
其實所有的服務行業都可能從中獲益，即便是你覺得和大數據沒有關系的也可以從中獲益，好比說醫療服務、教育、學習。
我正在寫一本新的書，明年的上半年會出版，還是大數據以及相關的服務業。明年你就知道了，這本書裡面會提到大數據對服務業很重要，因為服務業將會面對巨大的改變，這不僅僅是效率，大數據會為各行各業帶來效率，而大數據對於服務業來說不僅僅是效率，我們更多看到將是創新。我們會有越來越多的創新想法，來提供新的產品和服務，這樣的話可以讓經濟更好地發展，我們以前是從來沒有看到過的。
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Ⅷ 《爆發-大數據時代預見未來的新思維》這本書可不可發一份給我，謝謝了，郵箱[email protected]
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我是雷鋒我自豪
Ⅸ 全球知名咨詢公司麥肯錫最早提出「大數據時代」的到來。請根據以下信息，提煉出「大數據」的三個特點，每
| ①信息量大。②處理速度快。③數據類型多。
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