大数据分析5篇

由网友分享时间：2023-10-17 23:00:28

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大数据分析1

工作职责：

1、参与大数据平台的建设维护，持续稳定支撑业务发展

2、实时/离线数据etl过程设计和开发

3、多维度海量数据的分析应用

4、日志分析、实时分析、并行计算等系统设计和实现；

任职资格：

1、对数据敏感，有意愿投身大数据事业

2、具备扎实的`数学、ai知识，至少在以下某一领域有深入的研究：统计机器学习、视觉识别、深度学习；

3、掌握常见分布式计算框架和技术原理，如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等；

4、熟悉linux操作系统和shell编程，熟悉sql编程以及性能调优；

5、精通java或者其他主流开发语言；

6、熟悉分布式服务开发，对基于docker的微服务有一定的了解；

7、性格积极乐观、诚信，能自我驱动，有较强的语言表达能力

8、1~3年工作经验，资深3年以上，具有电子商务、金融、智能交通行业经验优先考虑

9、团队合作无障碍，强烈的自我驱动力和抗压力

三人行，必有我师焉。上面就是山草香给大家整理的5篇大数据分析，希望可以加深您对于写作大数据分析的相关认知。

大数据分析2

摘要首先梳理了大数据时代发展的历程，表明目前已经进入到数据时代，接着解析数据时代是消费者成为主宰的时代，更是企业精准营销的时代，最后以京东为例，窥探了大数据在企业中的运用并给出新时代发展策略，以期给现有中小企业转型提供参考依据。

关键词大数据大数据营销京东

一、数据分析时代演变历程

(一)数据时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据时代

时代开始于20xx年，与分析要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据时代

又称为富化数据的产品时代。分析时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的'规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准；其次企业要及时进行核心数据的归档；最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造

单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求，大数据的共享已经迫在眉睫。首先，可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系，那么数据就没有发挥其应有的价值。最后，虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。

参考文献

[1]岳占仁。大数据颠覆传统营销[J].IT经理世界，20xx，17.

[2]单华。大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[J].青年记者，20xx，26.

[3]魏伶如。大稻萦销的发展现状及其前景展望。辽宁大学新华国际商学院。

大数据分析3

各位小伙伴们：

大家好！

我是负责编写政治押题部分的清华学长，在整理资料的过程中有一些心得，在此分享给大家。首先要和大家说明的是，通过大量的数据分析和整理，师兄可以得出这样的结论，即考研政治押题的套路无非两种：

一、通过热点事件可能关联到的考纲核心知识点整理命题；

二、尽量不出近两年真题中出过的大题知识点，排除法命题。

我们判断一个机构是否押题成功，往往有两个标准：一是材料是否命中；二是知识点是否命中。可以说，只命中其中之一就算押中题目的话，其实是非常简单的。因为每一年的热点很有限，很多机构出的最后4套题常常题量不止四套，或者每个问题之间都没什么关系，一个问都赶上一道大题了，完全是为了押题而出题，题目本身不具备质量。

一般来说，小伙伴们真正需要的是两个标准都达到，但考研机构只要达到了其中之一，即算是押中了。这样看来，我们就不难理解一些小伙伴们常常听到某些机构年年都押到了百分之六七十，但真正考试的时候问题与材料都对上的却很少，或者即便对上了也是小伙伴们自己都能想到的简单考法一类的情况也就不足为奇。因此，大家在最后复习的这几天时间里，切勿盲目背诵押题卷纸。我们购买押题卷子的目的是通过押题卷纸把握今年的热点和重点，并进行模拟训练。此外，大家也可以通过答案来熟悉知识点如何与材料结合，要如何套话，保证我们书写量的足够。而最后对知识点的把握，还是要回归书本才行。

相信很多小伙伴们都应该看过我们为大家推出的政治押题板块，其中的内容师兄在这里就不再赘述了。依法治国、抗日战争、APEC、小平同志诞辰110周年等等，几乎都是必考的内容。这些内容很有可能以大题的形式出现，而且形式也非常多样：例如谈谈小平的改革开放和今天的'“顶层设计”；谈谈APEC蓝与人与自然；依法治国和道德与法律；抗日战争胜利和甲午海战失败，等等等等。以此，涉及的知识点真的非常多，不仅需要大家熟悉地把握这些热点本身，还要对一些关联到的知识点也要有清楚的认识。可以说，这些内容占大纲的比例已经非常大了，要背诵的内容很多，大家一定要好好加油才是。

除此之外，还有很多内容虽然不在热点之中，但同样非常容易出题。特别是马原和思修两大部分，特别是单多选，常常就知识点直接命题。例如马原直接考一道计算题，算一下有机构成或者是剩余价值率；或者出一个古诗词或者小故事或名人警句，谈一下涉及到哪些原理。大题上，思修也可以谈一谈理想，谈一谈大学生就业与创业之类。这些内容，各个机构押得也非常分散，带有很强的运气成分。这就要求大家对马原的基本原理一定要熟练把握，思修也要会套话，能讲出东西来。

最后，师兄想说的是，考研是选拔性考试而非合格性考试。特别是考取名校和跨考的同学，更是要努力在初试中取得靠前一些的成绩，才能在复试中保持优势。离考试只剩下几天，现阶段最好提分的就是政治和英语的写作部分。师兄的一位好友考前一周临时突击政治，也考了57的成绩，最后压线进了清华。但这位同学本来是知名985理工类热门专业前百分之十的成绩，又非常有天赋，学神级别，才最终被录取。大家既应该学习他突击时的劲头，也不能像之前他那样太过轻视政治。政治是一门短时高效的学科，虽然背诵很辛苦，但是在这最后几天的时间中，它最能给人回报。特别是对于不像师兄这样考取京畿之地的小伙伴们，政治上七十也是不难的。最后师兄给大家一点小建议，我们背诵的时候不能只是对着背，还要多多动笔，写的时候也要尽量工整。政治是一门也得多也会有辛苦分的学科，常年使用电脑和手机的大家，在这最后几天里多多动笔，顺便练练字，在考试的时候就会有下笔如飞的感觉。

大数据分析4

摘要大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。主要介绍了大数据定义，分析方法、应用领域等相关问题。

关键词大数据；数据分析；应用领域

1.大数据的定义

美国国家标准和技术研究院对大数据做出了定义：“大数据是指其数据量、采集速度，或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力，或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。”我们认为大数据价值链可分为：数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。

虽然这些传统的分析方法已经被应用于大数据领域，但是它们在处理规模较大的数据集合时，效率无法达到用户预期，且难以处理复杂的数据，如非结构化数据。因此，出现了许多专门针对大数据的集成、管理及分析的技术和方法。

2.大数据分析方法

布隆过滤器：其实质是一个位数组和一系列HASH函数。布隆过滤器的原理是利用位数组存储数据的HASH值而不是数据本身，其本质是利用HASH函数对数据进行有损压缩存储的位图索引。其优点是具有较高的空间效率和查询速率，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器适用于允许低误识别率的大数据场合。

HASH法，其本质是将数据转化为长度更短的定长的数值或索引值的方法。这种方法的优点是具有快速的读写和查询速度，缺点是难以找到一个良好的HASH函数。

索引：无论是在管理结构化数据的传统关系数据库，还是管理半结构化和非结构化数据的技术中，索引都是一个减少磁盘读写开销、提高增删改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要额外的开销存储索引文件，且需要根据数据的更新而动态维护。

TRIE树：又称为字典树，是HASH树的变种形式，多被用于快速检索，和词频统计。TRIE树的思想是利用字符串的公共前缀，最大限度地减少字符串的比较，提高查询效率。

并行计算：相对于传统的串行计算，并行计算是指同时使用多个计算资源完成运算。其基本思想是将问题进行分解，由若干个独立的处理器完成各自的任务，以达到协同处理的目的。

传统数据分析方法，大多数都是通过对原始数据集进行抽样或者过滤，然后对数据样本进行分析，寻找特征和规律，其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和存储能力的提升，大数据分析方法与传统分析方法的最大区别在于分析的对象是全体数据，而不是数据样本，其最大的`特点在于不追求算法的复杂性和精确性，而追求可以高效地对整个数据集的分析。总之，传统数据方法力求通过复杂算法从有限的数据集中获取信息，其更加追求准确性；大数据分析方法则是通过高效的算法、模式，对全体数据进行分析。

3.大数据应用领域

4.结束语

大数据引发思维变革。在大数据时代，数据的收集、获取和分析都更加快捷，这些海量的数据将对我们的思考方式产生深远的影响。分析数据时要尽可能地利用所有数据，而不只是分析少量的样本数据。相比于精确的数据，我们更乐于接受纷繁复杂的数据。我们应该更为关注事物之间的相关关系，而不是探索因果关系。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更为有效。大数据的分析结果将减少决策中的草率和主观因素，数据科学家将取代“专家”。 [科]

参考文献

[2]黄晓斌，钟辉新。基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[J].情报杂志，20xx（03）.