1. 如何利用用户行为数据进行大数据研究

大数据是一种巨型资料的结合体，
需要进行整合分析，
用户佩戴的智能设备与平时的上网习惯行为都是个人的行为模糊路径，
资料一旦积攒到可分析的程度，就能得出准确的用户画像。

2. 大数据分析用户行为 至少多少用户量合适

分析用户在每个页面的停留时间，点击量，浏览频率等，是统计学吧

3. 大数据客户行为分析平台哪家好神策数据观远数据阅客数据

联通大数据获客平台吧，错理由如下：
1，官方运营商数据，实力
2，根据用户行为及应用场景进行画像分析建立模型
3，数据不出厂，云外呼，且经过过敏，加密，不留底，无安全风险
4，按需按量提供实时线索资料

4. 阿里巴巴收集的大数据算侵犯个人隐私吗

第一条制度：为了维权个人隐私合法权益、任何人不得侵犯其他隐私信息、法人内和其他组织的人身、财容产等合法权利，对有下列行为之一，构成犯罪的，依照刑法有关规定追究刑事责任：
（一）利用互联网侮辱他人或者捏造事实诽谤他人；
（二）非法截获、篡改、删除他人电子邮件或者其他数据资料，侵犯公民通信自由和通信秘密；
（三）利用互联网进行盗窃、诈骗、敲诈勒索。

第二条制度：利用互联网实施本决定第一条、所列行为以外的其他行为，构成犯罪的，依照刑法有关规定追究刑事责任。

第三条：利用互联网实施违法行为，违反社会治安管理，尚不构成犯罪的，由公安机关依照《治安管理处罚条例》予以处罚；违反其他法律、行政法规，尚不构成犯罪的，由有关行政管理部门依法给予行政处罚；对直接负责的主管人员和其他直接责任人员，依法给予行政处分或者纪律处分。
利用互联网侵犯他人合法权益，构成民事侵权的，依法承担民事责任。

5. 在阿里巴巴的大数据分析人员在使用手机的方面有什么规定

在阿里巴巴的大数据分析人员在使用手机的方面，有的规定是不能与公司里的大树迹象联系，以防止数据会泄露。

6. 阿里巴巴大数据将严重威胁国家安全吗

阿里巴巴大数据对个人隐私的威胁的确存在，但并不是没有解决的办法，即便担忧对国家安全产生威胁，也不必动辄高呼“国有化”。

  1. 阿里巴巴并不能掌握“各种战略资源的流转”，阿里的大数据本身就包含各种商品流转的数据，通过各种商品的流转很容易分析出国家各种资源的流转，由此绘制出中国各种战略资源的流转及节点图。显然，无论战时还是平时，这样一份战略资源的流转及节点图都可用作瓦解国家安全的导航图。

  2. 首先，虽然阿里巴巴在中国电商中占据主导地位，但据国家统计局和商务部数据显示，阿里巴巴还远未达到掌握绝大多数商品流转数据的程度。

  3. 更重要的是，阿里巴巴即便掌握商品流转的数据，距离分析出各种资源的流转也很远，更不要说在目前的占有规模下分析出“各种战略资源的流转”。

  4. 事实上，在今年稍早些时候，在药品领域，阿里巴巴曾面临过更具体的指责。南方周末报道称，按照国家食药总局的监管要求，中国各类药品从生产、流通、经营和消费等所有节点的全部信息，将会储存在“阿里云”上。当时就有人认为，阿里健康将就此“运用大数据的研究方法，分析药品电子监管码所蕴含的信息，能够绘制出国内的疾病发生的时间、地域、周期，进而掌握国人的健康情况；甚至还能通过药品流转，绘制出中国各种战略资源节点图。”

  5. 仅凭阿里巴巴掌握了很多电子商务数据，就认为这些数据有可能被制作成“瓦解国家安全的导航图”，是耸人听闻的说法。

  6. 大数据的能力不应该被过度夸大，声称“大数据威胁国家安全”的这篇文章，还一个说法是，“阿里巴巴的大数据和云计算简直就是有史以来最为强大的情报搜集和分析系统——通过其大数据和云计算，中国人的一举一动及行为偏好都可以尽在其掌握之中。”这种说法完全是过分虚夸了大数据的能力。

7. 以下阿里巴巴运用大数据包括哪些

度，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交版换更多的数据，权从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，网络和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果

8. 阿里巴巴运用大数据包括哪些

  1. 大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）

  2. Data IDE（原BASE）

  3. 数据集成（原CDP云道）

  4. 大数据基础服务包括 Maxcompute 分析型数据库等

  5. 大数据分析于展现包括 Date V Quick BI 画像分析等

  6. 大数据应用 包括 推荐引擎 企业图谱

9. 大数据技术中，关于用户行为分析方面的有哪些技术

做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。

题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。具体表现为：
1.负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark，分布式文件系统hdfs等。
2.实时性。在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。
3.系统管理和平台化相关技术手段。在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有ganglia、yarn、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。
4.数据链路。企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以网络一下这几个方向的技术和开源工具。
5.应用快速生成工具。我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。