❶ 大數據的重要性體現在哪些方面

大數據是推動數字經濟發展的關鍵生產要素


發展數字經濟是實現經濟高質量發展、構建現代化經濟體系的必由之路。推進經濟社會數字化轉型實際上就是從工業經濟時代向數字經濟時代的轉變。在這一轉變過程中，數據發揮著至關重要的作用。


大數據是重塑國家競爭優勢的重大發展機遇


世界各國都已充分認識到大數據對於國家的戰略意義，並早早開始布局。國家間的競爭將從資本、土地、資源的爭奪轉變為技術、數據、創新的競爭。


大數據是實現治理能力現代化的重要創新工具


大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關系，推動政府數據開放共享，促進社會事業數據融合和資源整合，將極大提升政府整體數據分析能力，為有效處理復雜社會問題提供新的手段。


大數據是建設數字中國的關鍵創新動力


加快數字中國建設是以信息化培育新動能、用新動能推動新發展的重要舉措。數字中國涉及內容十分廣泛，面臨的主要障礙就是各行業領域普遍存在的信息孤島和數據煙囪。


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❷ 關於大數據的名言

年前，哈佛商業評論說數據科學家的是「二十一世紀最性感的工作」。但你知道做一個數據科學家意味著什麼嗎？來，我們先看看這些數據科學專家的名言。

Data scientists 「tend to be 「hard scientists」, particularly physicists, rather than computer science majors. Physicists have a strong mathematical background, computing skills, and come from a discipline in which survival depends on getting the most from the data. They have to think about the big picture, the big problem – DJ Patil, VP of Proct at RelateIQ

「數據科學家更傾向於是』硬科學家』 ，相對於計算機專業的，他們更像物理學家。物理學家有強硬的數學背景，計算機技能，並且來自一個靠數據吃飯的領域。他們需要從整體的角度思考，考慮比較宏大的問題。」–DJ Patil, Proct at RelateIQ的副總裁

「They need to find nuggets of truth in data and then explain it to the Business leaders」 – Rchard Snee Emc – See more

「他們需要從數據中找到有用的真相，然後解釋給領導者。」 – Rchard Snee Emc

「A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist and more Computer science than a statistician」 – Josh Blumenstock

「數據科學家是一個比計算機科學家懂更多統計學，比統計學家懂更多計算機科學的人。」 – Josh Blumenstock

「Data scientist is just a sexed up word for a statistician」 – Nate Silver

「數據科學家只是『統計學家』一個性感一些的名字。 」– Nate Silver

「Data scientists are involved with gathering data, massaging it into a tractable form, making it tell its story, and presenting that story to others」 – Mike Loukides, VP, O』Reilly Media

「數據科學家收集數據，把數據融入到易懂的形式中，讓數據講故事，並且把故事講給別人聽。」–Mike Loukides, O』Reilly Media的副總裁

「The data scientist was called, only half-jokingly, a caped superhero」 – Ben Rooney

「數據科學家曾經被譽為戴著披風的超級英雄（當然只是開個玩笑）」 – Ben Rooney

「Think analytically, rigorously, and systematically about a business problem and come up with a solution that leverages the available data」

「用分析的角度、嚴格、系統地思考業務問題，然後得出能夠影響這些數據的解決方案。 」– Michael O』Connell, TIBCO的高級分析總監

「Data Scientist = statistician + programmer + coach + storyteller + artist」- Shlomo Aragmon

「數據科學家=統計學家+程序員+講故事的人+藝術家。「 – Shlomo Aragmon

「They are half hacker, half analyst, they use data to build procts and find insights」 – Monica Rogati

「他們一半是黑客，一半是分析師，他們用數據來做產品、提出新見解。「– Monica Rogati

「A data scientist is someone who can obtain, scrub, explore, model and interpret data, blending hacking, statistics and machine learning. Data scientists not only are adept at working with data, but appreciate data itself as a first-class proct」 – Hillary Mason, Founder at Fast Forward Labs

「數據科學家是懂得獲取、清洗、探索、建模、解釋數據的人，還要融合入侵技術、統計學和機器學習。數據科學家不僅要處理數據，還要把數據本身作為一個五星產品。」– Hillary Mason, Fast Forward Labs的創始人

現在，這里有個來自Drew Conway 有趣的圖表，它解釋了數據科學家到底意味著什麼：

來看另一個簡單的圖。這是我自己關於整個數據科學過程的描繪。

那麼， 數據科學家都做些什麼呢？簡單來說，他收集數據、清洗、創建數據集、分析數據然後提出新觀點。他也嘗試用現有的數據預測未來，幫助業務提高產品、服務的質量、顧客粘性。更好的質量意味著更能取悅顧客、獲得收益。

這里有數據科學家最應該具備三個的特質：

1.一個優秀的數據科學家知道如何提出好問題

2.理解他手上的數據的結構

3.能夠很好地解讀這些數據

簡單來說，數據科學就是關於提出合適的問題，然後提出有意義的見解來指導正確的決策。

摘自：36大數據

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❸ 什麼是大數據以及大數據的特性有哪些

大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中，快速獲得有價值信息的能內力。適用於大數據容的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據具備以下4個特性：

一是數據量巨大。例如，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。

二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

❹ 什麼是大數據大數據有哪些特點、意義和缺陷

大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。

❺ 如何在大數據背景下提高顧客對物流的滿意度.docx

價格低廉：在大多數消費者看來，價格永遠是其做出購買判斷的首要因素。生活中，我們經常會看到一些大型超市在海報上寫著「驚爆價」等購物信息。也正是這些驚爆價，起到了吸引人氣的作用。因此，價格常常是商家慣用的吸引人氣的方法之一。那些能夠與其他賣場相區分，又屬於大眾消費的產品，尤其能夠吸引消費者的眼球。這就要求賣場能夠根據其他賣場的價格體系，對自己的商品價格進行調整，爭取付出較小的代價，吸引較多的賣場人氣。
交通便利：賣場的位置是否在居民區和購物中心附近，往往是決定消費人群是否願意光顧的一個重要條件。因此，賣場周邊的自然客流量常常是決定該賣場選址的一個重要因素之一。
商品充足：大賣場商品的充足與多樣化，常常被消費者視為大賣場競爭實力的象徵。大賣場的商品種類越是豐富，消費者對其的認可度越高，反之則越低。因此，幾乎所有大賣場都在想方設法滿足消費者對商品的多樣化需求，讓消費者盡量能夠體驗一站式購物。
店內特色：大賣場的店內特色，往往是讓消費者對大賣場形成印象的一個決定性因素。要想讓顧客形成對自己賣場的特殊印象，就必須抓住特色來做文章。通俗地說就是打造店內風格和特性。
購物環境：購物環境是賣場提供給消費者的另一種利益形式。在一個好的購物環境中購物，會讓人覺得身心愉悅，產生更多的購物慾望。簡單說就是「來了不想走，走了還想再來」。因此，近幾年許多大賣場都在想方設法提高自己的購物舒適度，盡量擴大內部空間，加寬購物通道，增加照明，提供優美的音樂，增加內部通風功能設施等等。其目的就是希望顧客在購物時得到一種享受，將購物休閑化。
優質服務：賣場提供的優質服務，往往是讓顧客感到貼心的地方，也是讓顧客對賣場產生感性認識的地方。從某種意義上講，賣場服務做得好不好，在消費者滿意度中占很大比重。當然，賣場能夠提供給消費者的服務有很多，並不僅僅局限於購物之中的服務，還包括購物前、購物後的服務。一個賣場服務意識的強弱，很大程度上體現在其對一些細節的處理上，如收銀時顧客等候的時間、零幣的調換等等。

❻ 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章

可參考下文9個關鍵字寫寫大數據行業2015年年終總結2015年，大數據市場的發展迅猛，放眼國際，總體市場規模持續增加，隨著人工智慧、物聯網的發展，幾乎所有人將目光瞄準了「數據」產生的價值。行業廠商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大數據公司已經投入大量資金研發相關技術，Hadoop供應商Hortonworks與數據分析公司NewRelic甚至已經上市。而國內，國家也將大數據納入國策。我們邀請數夢工場的專家妹子和你來聊聊2015年大數據行業九大關鍵詞，管窺這一年行業內的發展。戰略：國家政策今年中國政府對於大數據發展不斷發文並推進，這標志著大數據已被國家政府納入創新戰略層面，成為國家戰略計劃的核心任務之一：2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，大力促進中國數據技術的發展，數據將被作為戰略性資源加以重視;2015年10月26日，在國家「十三五」規劃中具體提到實施國家大數據戰略。挑戰：BI(商業智能)2015年對於商業智能(BI)分析市場來說，正由傳統的商業智能分析快速進入到敏捷型商業智能時代。以QlikView、Tableau和SpotView為代表的敏捷商業智能產品正在挑戰傳統的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT為中心的BI分析平台。敏捷商業智能產品也正在進一步細化功能以達到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。崛起：深度學習/機器學習人工智慧如今已變得異常火熱，作為機器學習中最接近AI(人工智慧)的一個領域，深度學習在2015年不再高高在上，很多創新企業已經將其實用化：Facebook開源深度學習工具「Torch」、PayPal使用深度學習監測並對抗詐騙、亞馬遜啟動機器學習平台、蘋果收購機器學習公司Perceptio……同時在國內，網路、阿里，科大訊飛也在迅速布局和發展深度學習領域的技術。共存：Spark/HadoopSpark近幾年來越來越受人關注，2015年6月15日，IBM宣布投入超過3500名研究和開發人員在全球十餘個實驗室開展與Spark相關的項目。與Hadoop相比，Spark具有速度方面的優勢，但是它本身沒有一個分布式存儲系統，因此越來越多的企業選擇Hadoop做大數據平台，而Spark是運行於Hadoop頂層的內存處理方案。Hadoop最大的用戶(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中運行著Spark。Cloudera和Hortonworks將Spark列為他們Hadoop發行的一部分。Spark對於Hadoop來說不是挑戰和取代相反，Hadoop是Spark成長發展的基礎。火爆：DBaaS隨著Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租戶架構開啟了DBaaS(資料庫即服務Database-as-a-Service)新時代，新的資料庫讓企業可以在單一實體機器中部署多個資料庫。在2015年，除了趨勢火爆，12c多租戶也在運營商、電信等行業投入生產應用。據分析機構Gartner預測，2012年至2016年公有資料庫雲的年復合增長率將高達86%，而到2019年資料庫雲市場規模將達到140億美元。與傳統資料庫相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可擴展性等雲計算特有的優點。

❼ 大數據分析讓個性化的客戶體驗不再遙遠

大數據分析讓個性化的客戶體驗不再遙遠_數據分析師考試

顧客通過多種渠道製造大量數據，企業則熱衷於利用這些信息來實現更為個性化的體驗。

分析公司Gartner表示，高級分析會成為客戶服務的關鍵，但是大數據分析的採用目前僅局限於不到一成的企業。 挑戰在於企業還在努力適應結構化數據，疲於根據自身的客戶關系管理(CRM)系統部署有效的分析框架，以及集成不同的內外部信息源。

然而，面對顧客通過數字技術參與而產生的快速變化的信息，企業需要及時作出反應。要想實時反應，使客戶感受到個體價值，企業只能通過高級分析來實現。

大數據為實現基於顧客個性的交互提供了可能，通過理解他們的態度，並對其他一些因素(如實時位置)進行分析以幫助實現多渠道服務環境中的個性化。

考慮個體行為

Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客戶關系高級分析師，她認為個性化和分析密不可分，並且在開發多渠道戰略時，企業需要考慮顧客的個體特性和行為。

他們應當回顧目前的行為，全網不同渠道的使用和用戶在不同渠道中的共同需求。在決定如何加入新渠道或連接新數據之前，了解趨勢是必不可少的。然後企業應該關注如何為顧客節省時間和精力，提高一次接觸解決率。他們應當努力在顧客轉換渠道的時候保留環境，使用分析法，將相關數據推送給顧客和代理商。

英國三大零售商之一樂購(Tesco)使用了Oracle的一套技術，包括它的客戶體驗產品，使公司成為了多渠道零售商。

找到顧客參與的偏好實踐和方式時個性化的關鍵，而數據分析就能夠解鎖這項技能並節省成本。Gartner表示，在各個渠道，包括網站，移動應用或客戶參與中心交互，都要有環境相關的知識。

根據Gartner，向雇員提供環境知識能夠減少供應商提供回答的時間，這樣能夠提高能力和滿意度。它也符合經濟利益，因為每一個准確的知識管理規則到位，公司就能減少25%甚至更多的客戶支持費用。

要注意將內容與客戶數據連接的方式，根據客戶偏好，客戶服務才能收到個性化信息。通過一般顧客歷程的信息和支持性問題，企業就能預測客戶的需求。

將客戶作為個體來了解，讓他們感受極致流暢的歷程，是提供良好客戶體驗的關鍵，Jamie Turner說道，他是Postcode Anywhere的地址管理首席技術官。他認為個性化客戶服務對於在數字經濟中的生存是必不可少的。

「服務就像保險一樣——當你需要它的時候，就已經十萬火急了。它不應當耗人心力，也不應復雜，而應該是一個無摩擦、無痛的過程。那些了解到這一點的企業就能夠長期存活。網上的忠誠度很低，所以你需要努力奮斗才能保住消費者。太多的企業現在還在專注於開拓新顧客，而忽視了已有客戶的情緒。」Turner說道。

在數據分析上的投資

然而，沒有分析上的投資，要實現有效的客戶服務或體驗個性化也不簡單。這是大家都想要的，但也很難做好。我們都喜歡那種知道自己習慣的酒吧，那個無需動嘴就知道你想要什麼的角落商店。這就是個性化，但這很難實現規模化。

根據Turner的說法，好的分析能夠幫助企業變得更為主動，而無需根據顧客的期待做出反應。這對於我們來說非常重要，我們構建了一套技術來幫助我們理解和預測我們客戶的『感受』。這樣我們就可能佔得先機，走到顧客前面去。

他認為要開發能夠知悉客戶個體喜好與厭惡的更加智能的服務，大數據的角色非常重要：「大數據絕對是關鍵。它對於不同的人來說有著不同的意義，但是對於我來說大數據更像一種方法。它實質上就是要收集盡量多的數據，然後用機器學習這樣的技術來從噪音中篩選出重要的部分。而挑戰之一就在於實現實時反應，或者實時採取理想化的行動。」

他表示依賴通過大批量處理數據的出的洞察，這種一產生就已經過了有效期的「洞察」，早已不能滿足需求。

「人何以提供最好的服務?都是因為他們在不知不覺中處理了從行為中得到的大量暗示，並作出如何反應的即時判斷。將這一道理應用到技術上，能夠幫助我們提供真正自然和熱心支持的個性化服務，同時還能滿足顧客的需求。」Turner說道

尊重客戶的隱私

但是，數據越大，責任就越大。Ovum的Brinsmead認為最好的實踐意味著，分析但不入侵。 「要謹慎使用客戶數據推送產品和促銷，否則就會容易失去客戶的信任。」她說。

Brinsmead認為，企業使用數據要明智，並且不斷創新，通過將全網站、社交渠道，社區型信息，移動應用和自動聊天等整合信息。客戶不想離開移動應用去社區或者聊天室取得技術幫助。

理解客戶在歷程的不同階段選擇的交互方式也是很重要的，這很簡單就能實現。需要在線支持來回答的問題都會是包含私人信息，並且復雜或緊急的需求。企業應當知道什麼時候交互需要在線服務，並為客戶實現迅速連接。企業應當提前將顧客的網頁歷史或之前的問題這種環境提供給在線服務人員。

Brian Manusama是Gartner的一個調研主管，他表示使用大數據實現客戶服務的企業能夠為提供豐富、分析性、個性化的客戶服務，從而提高客戶滿意率。因此，這些企業通過可預測分析就能實現收益的增長，有利於企業的發展。在問題升級前避免問題，是減少支持費用和留住客戶的最明智方式。

「通過分析，企業能夠更好的理解客戶遇到的服務問題，做出行動來避免問題的發生，並在客戶向客戶服務求助之前解決問題。」Manusama表示。

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❽ 什麼是大數據，大數據有什麼特點

大數據具有4v特點，即volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)和veracity(精確)，其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如微碼鄧白氏通過數據分析發現采購a產品的用戶80%也會要同時采購b產品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購a產品的客戶推送一次信息，推送的時候除了a產品的信息也同時推送b的信息。