『壹』 怎么用百度大数据

网络大数据是以借口的形式呈现，是要收费的哦

『贰』 大数据给人生活带来什么好处

大数据对我们的普通人的意义到底是什么呢?最近一两年，“大数据时代”、“互联网思维”在微博和微信上非常火爆，有一股“分享不谈大数据，读尽诗书也枉然”的势头。对于企业公关，广告行业来说，大数据和互联网思维确实是一种全新的理念，对于个人而言，大数据时代究竟意味着什么呢?下面就从身边的案例着手，用逆向思维的来分析下大数据对我们有什么样的改变和意义。
第一，广告主用媒体资源价值制定广告投放策略，普通人可以通过广告投放来判断媒体资源价值。我们大多数人都有这样的情况，某某电视台新出了一档火爆的电视栏目，朋友推荐了一本自己不怎么清楚的专业杂志，我们到底怎么样判断这个栏目或者杂志的专业度呢?很多朋友是通过网络，通过网络、相关宣传介绍了解该栏目或者杂志的专业度、人群。
这有没有错?没有错。毕竟很多基本信息都可以通过网络、官网了解，但是你有没有发现这种情况，比如重庆的三家报纸，《重庆晨报》、《重庆晚报》、《重庆时报》、《重庆商报》，每一家都宣传自己是重庆最好的报纸，无论是发行还是广告收入都是第一，这种情况下，我们应该如何判断呢?
媒体自己宣传可能会夸大，但是在媒体上的广告投放都是真金白银。企业选择在一个电视栏目投放广告，一定是认真了解了受众学历、年龄、收入、爱好、收视率的基础上，所以，你通过一个电视节目中植入广告的水平，就可以判断该节目的水平，以此类推。
笔者非常喜欢杨澜访谈录，它的冠名单位基本上都是奥迪、招商银行、华晨汽车等，中国好声音的冠名商加多宝就是看中了该节目在年轻人群体中的影响，香飘飘、步步高、韩束冠名非诚勿扰，说明该节目的收视人群偏年轻、偏女性化，等等。
第二，企业通过大数据分析了解消费者行为进行相关产品和服务的推荐，普通人可以通过推送和推荐信息来判断自身行为。现代生活中，社交活动越来越多，认识的朋友也越来越多，但是对于自己的认识却越来越觉得不够，很多人反映，经常莫名的郁闷和苦恼，不知道自己最近学习和工作思路对不对，那么，大数据时代的逆向思维或许可以给你一些启发。

『叁』 百度大数据怎么使用

网络的原数据来是不可能自给你的，所以只有一些接口给你用~~~
现成的网络大数据，我知道的有网络迁徙（http://qianxi..com）和网络商情（http://shangqing..com），这两款产品相当的接地气，而且很好用，还是可以在里面挖掘到一些有价值的信息的

『肆』 百度预测大数据怎么查

你先搜网络预测，找到网络预测的入口，然后，直接输入关键词就可以了

『伍』 对大数据的理解，哪些是正确的

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？
大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

那我们身边有哪些东西是大数据呢？
在生产生活中常见的有电信数据：通话数据、短信数据、手机浏览数据。银行数据，微信聊天数据等。

最后，大数据能做什么？
人们的生活离不开它，因为他在日常生活中发挥的作用逐渐加强。例如：用户画像，帮助人们制定个性化的需求，知识图谱。人工智能例如:谷歌的“阿尔法狗”在围棋大赛中赢得、阿里巴巴的ET、网络的无人驾驶汽车等。数字货币，物联网等。

『陆』 百度知道的《知道大数据》栏目是什么

《知道大数据》是网络知道于2013年9月份着力打造的一款品牌栏目，以网络知道上的海量数据为依托（目前，网络知道累计解决问题超过3.7亿，每天有3.8亿人次使用网络知道获取知识和信息，注册用户过亿），围绕特定话题进行数据挖掘，致力于用数据还原社会问题，以呈现社会现象。每两周一期。涉及医疗、教育、环保等各个领域。

『柒』 个人如何使用百度大数据，能下载吗

不能下复载

网络大数据

2013年12月06日，中制国最具影响、规模最大的大数据领域技术盛会——2013中国大数据技术大会（BDTC 2013）在北京世纪金源大饭店开幕。
网络大数据首席架构师林仕鼎从一个大数据系统架构师的角度，分享了应用驱动、软件定义的数据中心计算。

产品服务
网络大数据的两个典型应用是面向用户的服务和搜索引擎，网络大数据的主要特点是：第一，数据处理技术比面向用户服务的技术所占比重更大；第二，数据规模比以前大很多；第三，通过快速迭代进行创新。

随着对大数据系统更深层次的理解，林仕鼎认为大数据需要新的硬件体系结构，整个数据中心是一台计算机，软硬件协同创新。

产品服务
网络大数据中心与峨眉山景区强强联合，从搜索行为、游客人群、景区定制数据和网络舆情进行全面合作，以适应对数据的需求、掌控旅游发展的趋势；大数据合作为做好未来旅游发展奠定了重要的基础，能够做到早发现、早分析、早应对，对及时的做好精准营销、社群营销和网络营销都有积极的帮助，无疑是以大数据支撑“互联网+旅游”落地的极佳案例。

『捌』 百度大数据带来了哪些期待

网络在大数据方面称得上是先行者，如今的网络大数据又发展专到了一个新阶段。属比如，在大数据提炼方面，网络已拥有超大规模的实时计算能力，多端跨屏用户精准识别能力，深度学习与挖掘，智能预测，推荐算法等能力。大数据带来的价值千人千面，还是用范伟的一句来总结吧：大数据就是要帮助我们知道你想要啥，在什么时间和地点需要它。

『玖』 什么是百度大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。


商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表

2.掌握指标管理

3.随时线上分析处理

4.视觉化之企业仪表版

5.协助预测规划

导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

商业智能领域的技术应用
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。

数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。

在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

商业智能的应用范围
1.采购管理

2.财务管理

3.人力资源管理

4.客户服务

5.配销管理

6.生产管理

7.销售管理

8.行销管理

商业智能实施步骤

商业智能系统处理流程[1]
商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。

为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。

这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。



商业智能系统的功能
商业智能系统应具有的主要功能：

数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。

数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。

分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。

典型的商业智能系统
典型的商业智能系统有：

客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

[编辑]商业智能解决方案厂商
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等