2017年1月23日，《大数据产业发展指数报告》暨国际大数据发展委员会筹备研讨会在京举行，首度面向国内31个省市区、70个大中城市开展大数据产业发展水平研究，这也意味着我国的大数据技术走到了一个关键路口。

自“大数据商业应用第一人”维克托·迈尔·舍恩伯格发表《大数据时代》一书以来，“大数据”一词获得了广泛关注，但同时也引发了人们的扣问：大数据究竟能给我们带来什么？大数据发展至今，它的下一步会是怎样的？对此，近期在接受采访时，百度研究院大数据实验室沈志勇博士给出了他的答案：“大数据技术的发展往上往下两个方向走，往上的方向是人工智能，往下的则是各个行业的具体落地。”

那么百度作为一家以技术为驱动的互联网企业，又是如何应对大数据时代的挑战的呢？沈志勇博士介绍到，目前百度在做的包括基础的语音识别、图像识别、自然语言处理的强化，以及在这些技术基础上结合应用场景衍生出的技术，比如其所在的百度研究院大数据实验室（BDL）在做的美乐医问诊平台、无人驾驶、度秘机器人等。

沈博士同时畅谈了BDL目前的发展方向。秉承着百度“科技为生活”的理念，BDL会更多的关注生活中的重要元素：健康。通过美乐医智能问诊平台，为大众提供健康管理服务：包括健康资讯、导诊与个性化体检等服务；同时通过辅助诊疗系统，提高基层医生的水平以及重点医院的效率，改善患者的就诊体验。为了丰富这一理念的实践价值，百度还与西安交通大学共建大数据实验室。“西交大有技术的积累、数据的资源，我方同样有技术的积累，以及庞大的面向用户的应用平台。”谈及此次合作，沈博士表示，希望双方能够共结惠及大众的医疗健康相关的人工智能技术硕果。

让技术普惠生活，让AI等高新技术更多的走出实验室同人们的日常接轨，是BDL团队的使命，也是他们共同的愿景：学以致用，希望将自己的所学，包括机器学习、数据挖掘以及人工智能的相关技术，在百度这个大平台上，在行业、用户中产生切实的影响力。

而这份愿景也源自这批百度研究院大数据实验室（BDL）人才团队对于生活和技术的热忱。不同于传统意义上无趣的IT狂人、奇异博士，这些顶着“数据科学家”title的顶尖人才也是一群接地气的生活达人。谈及团队伙伴，沈博士不时流露出自豪之感：“他们都是很正常的码农，很多同学也有很广泛的爱好。平时团建的时候可能是比较多能体现出各自生活中特点的时候，可以看到很多人喜欢摄影，去KTV发现很多人是隐藏的麦霸，密室逃脱的时候也经常做不出题来……”正因为他们懂生活，也自然更懂普通人最迫切的所需，从而更加懂得：技术唯有扎根于生活的土壤才更有意义。

正如沈博士所言：“生活里面很多事情都是有乐趣的，希望人工智能技术给人带来的便利在任何时候都是可切换的，尽量的去取代那些已经让人厌烦但是不得不做的事情。”

关注我的人都成为了月薪5w以上的技术大牛

这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。”大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟程程一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位有哪些。

1、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

2、数据分析师

数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

4、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大家能从事的工作岗位并不只是上面的这几个，还有很多细分岗位程程就不一一列举了。想要在工作中立于不败之地还是需要大家不断给自己充电的。

好程序员特训营，致力于移动互联网精英人才培养，开设全栈HTML5+、大数据+人工智能、JavaEE+云数据等多门课程。学员入职阿里、新浪、百度、搜狗等知名企业屡见不鲜，成就学员转行、就业，拿高薪进名企的梦想。 大数据+人工智能课程12月18日开班在即，现报名免费试学30天，学费优惠5000元。

看着大数据时代的到来，IT行业又迎来了全新挑战，面对科技的进步和时代需求，人才需求成为行业内的核心话题，在未来的3-5年，大数据智能化人才缺口预计达到150万人，而在智博会期间，来自世界各地的企业共与重庆签订501个重大项目，投资总额约6120亿元，所签项目集中于新一代信息技术、智能制造、智能服务三大板块，覆盖集成电路、物联网、大数据、新能源和智能汽车、智能硬件、智能装备、智能工厂、智慧总部、智慧物流等众多智能产业和智能化应用关键领域等。可见，大数据人工智能化已经覆盖到各个行业。

巨大的人才缺口，覆盖在各个行业的大指数智能化科技企业，二者会产生奇特的团体效应，哪里有人才聚集的地方，哪里有技术应用服务，大批企业便会奔向哪里，为此，中恒蚁创大数据科技有限公司建立一个提供人才供给，大数据智能化技术应用服务，人才引进、课程更新升级为一体的大数据智能化人才培养基地与创新应用研究院，在未来将吸引更多做大数据的企业入驻。

根据《2018年重庆大数据智能化人才白皮书》中的调查数据我们发现，重庆市“大数据智能化”供给人才就业流向集中于西南区域经济体，占比约 60.98%；泛珠江三角洲区域，占比约为 12.47%；泛长江三角洲区域和泛渤海湾区域，分别占比 8.51%和 7.91%；其余是中原区域、陕甘宁青区域、西部生态区域和东北区域。十年来我市已引进人才1000余人，但“大数据智能化”领域仅有80多人。

可见，大数据智能化领域人才引进数量极少，并有40%左右的大数据人才流入外省，重庆本地中高端人才供给出现不足。大量的空缺岗位，优质的社会背景和资源，积极参加培训，成就自己的完美未来。

看看这些岗位及职能需求，有没有你感兴趣或者擅长的，参加阿尔克职业培训学校的大数据学习项目，成为大数据人才，是你未来在IT行业继续进步，发展的重要手段。

开发工程师系列

01

Java Web开发工程师（中级）

Java 大数据开发工程师（初级）

掌握Java语言及结构化查询语言、SQL语言。熟悉Java语言基础语法、OOP编程、多线程及网络编程、MySQL数据库、Maven项目管理等掌握大数据必备的基本编码能力。

02

Java EE开发工程师（初级）

掌握Java Web主要技术和SSM 三大框架。了解如何制作网页和实现简单的网页特效；熟悉动态页面的开发和MVC架构开发模式，完成实现简易的留言管理系统。

03

Hadoop工程师（中级）

大数据开发工程师（初级）

数据仓库工程师（初级）

ETL工程师（初级）

熟悉分布式存储/分布式计算/数据仓库工作流程，掌握数据采集、ETL、数据分析、数据展示，具备基本的数据分析开发与优化能力。

04

Hadoop工程师（中级）

大数据开发工程师（初级）

数据仓库工程师（初级）

ETL工程师（初级）

熟悉大数据技术框架，对业务数据进行存储、分析、调度和结果展示。对海量数据存储和实时查询的大数据NoSQL数据库Hbase、两个电商网站用户流量统计分析。

05

Spark开发工程师（中级）

Spark研发工程师（高级）

大数据Hadoop/Spark项目经理

掌握Scala基础语法和函数式编程。Spark生态栈完成了离线批处理Core、交互式处理SQL和微实时流式数据分析，能够围绕现在流行的数据可视化技术，在大数据的基础上对数据进行进一步的可视化分析。

06

Spark 机器学习工程师

大数据实时数据分析工程师

大数据架构师（中级）

掌握大数据高级知识，包含Spark Mllib中机器学习算法、推荐系统的构建、搭建大数据平台及Lambda 架构、大数据离线和实时数据采集、ETL与分析。

网络安全工程师系列

01

网络安全工程师

熟悉网络，有丰富的网络维护经验，对信息安全意识强，有安全管理经验，能提出网络安全解决方案并实施，具备计算机网络、系统安全网络安全相关知识，熟练各种操作系统，常用软件安装与配置，会网页设计与制作，网络程序设计。

02

系统运维工程师

精通windows server操作系统的维护和管理，熟悉邮件服务器及排除故障的方法，熟悉网络安全常识，了解黑客入侵网站、攻击服务器的原理及防范措施，对病毒的防护有丰富的经验，负责公司局域网的管理、髌骨防范、以及服务器运行异常的应急处理。

03

灾备恢复工程师

熟悉Windows操作系统、Linux操作系统及计算机硬件；熟悉常见服务器、常见存储阵列配置及管理；掌握焊接技术，电路知识，掌握硬盘的固件修复。

04

数据库运维工程师

掌握Linux操作系统的常用命令，会编写Shell脚本(如果是SQL Server，则需要熟悉Windows Server);精通数据库的运行机制和体系架构，掌握数据库的管理、扩容、备份、恢复、监控、集群等基本操作;掌握数据库SQL的编写、存储过程的编写;掌握数据库安全加固和安全设置的策略;掌握InnoDB和MyISAM的机制和优化策略;掌握memcached,redis等缓存服务。

05

网络安全架构师

精通安全技术基础或常识、安全机制、算法、工具组件、安全要素、独立实现某种安全功能的安全产品，熟练组织、人员、策略、资源、流程等非技术的因素，成为安全架构中的组件；具备安全规划、安全架构、安全流程、构建安全的产品、安全的体系或安全的能力。

06

网络攻防工程师

熟悉tcp/ip协议，熟悉sql注入原理和手工检测、熟悉内存缓冲区溢出原理和防范措施、熟悉信息存储和传输安全、熟悉数据包结构、熟悉ddos攻击类型和原理有一定的ddos攻防经验，熟悉iis安全设置、熟悉ipsec、组策略等系统安全设置;熟悉windows或linux系统，精通php/shell/perl/python/c/c++ 等至少一种语言;了解主流网络安全产品(如fw、ids、scanner、audit等)的配置及使用。

俗话说，没有高考的人生是不完美的人生，毕竟它是人生最重要的一个转折点，即便不能因此改变你的命运，但至少会决定你在哪个城市打LOL...哦不，我说的是高考可能会决定你在哪个城市工作&生活。

言归正传，又是一年高考季，今天要和大家聊的是大数据能给高考带来什么？

选择题有规可循？大数据say no！

不想考高分的学生不是好学生，即便学渣也是如此，他们和学霸一样久经沙场，虽然技不如人，但他们总结的套路似乎比大家走的路还多，比如做选择题就有很多口诀。

如，不会做就选C；

还有：

三短一长选最长，

三长一短选最短，

长短不一就选B，

参差不齐就选D。

坊间传言，按照这些规律可以大幅提升选择题的准确率。

纳尼？糊里糊涂也能懵一个高分来？

事实上，已经有第三方用大数据测试给出了否定的答案，按照口诀中的规律来答题准确率并不会得到提升。虽然道理大家都懂，不过咱还是用数据说话！

根据过去几年高考试题和模拟试题测试的结果显示，选择题中，B选项的正确率最高，占比为26%~28%，C选项的正确率占比约为26%，不过是一个平均水平；另外，三长一短正确率仅有21%左右；三短一长正确率约26%~31%，错误率约68%~74%。

还有一个大家都知道，但又不肯承认的事实：大数据显示每个科目选择题ABCD四个选项的概率都在25%上下，一般最大不超过3%！

所以，大家还是不能抱有侥幸心理，做题还得靠真本事啊！

大数据能帮你把衣食住行解决了？

听起来像个噱头，其实不然！

用大数据来解决智能交通、智慧城市问题早已是学术界和产业界研究的课题，更不用谈高考这短短两天了。

不过喜闻乐见的是，今年高考期间，已经有相关服务上线。据了解，高德地图已经联合北京、上海、广州、深圳、重庆、济南、苏州等多地交警发布了《2018高考出行攻略》。其目的很简单，就是提醒考生在考试期间做好出行和饮食规划。

而其方式也很简单，就是通过往年高考期间高德地图历史出行交通大数据深入研判分析，包括考点避堵攻略、地铁附近考点出行攻略及周边的住宿、美食等。

按照这样的趋势，大数据可能要完全接管考生考试期间的衣食住行了！

大数据帮你填志愿，靠谱or not？

如果你认为大数据提供衣食住行服务已经很实用了，那么通过大数据分析来辅助填报志愿对考生来说可以说更是极具诱惑力。

过来人都知道，考个高分不代表你就一劳永逸了，七分成绩定，三分志愿拼！

于是，一个新的产业应运而生：大数据志愿服务！！！

通俗的说，大数据志愿服务可以帮助你算出未来热门专业是哪些？就业率如何？往年录取情况如何？然后你可以根据这些信息来选取心仪的学校、专业...

目前有不少创业公司都开始涉足这一领域，并且逐渐受到了考生们的推崇。但行业也存在一些乱象，以大数据作为填报志愿的导向，理论上更加准确，但打着大数据幌子来骗取钱财的近两年也屡见不鲜。

有没有强大的数据库？数据来自哪里？...大家要擦亮眼睛看清楚！

上面提到的只是大数据应用的冰山一角，它已经渗透到了大众生活的方方面面。

那么，在你的眼中大数据究竟可以做什么？

对高考期间起的作用你怎么看？

当IT行业成为社会主流，Java技术以专业性和强大的规范性独受企业青睐。企业对合格的Java开发人员求贤若渴, 在各大主流招聘平台上, Java相关职位数量一直名列前茅。

Java开发入门简单, 职业发展潜力大, 随着开发经验的积累, 薪资上升幅度显著，平均薪资12000+。你眼里苦逼的程序猿，或许薪水在你之上不知几倍。

Java开发人才的需求量在不断增多，但是学习Java大数据开发只能做软件开发工程师吗？

“

事实并不是这样，如在翡翠教育学习Java大数据课程，经过学习你可以轻松选择Java软件开发工程师、大数据工程师、Web开发工程师、数据库设计工程师、软件测试工程师等多个职位，或者从一个普通的程序员升级成中高端Java工程师，或者你还可以从事游戏开发，未来不是企业选你，而是你选企业，升职前景广阔。

”

Java就业方向一：Java可以做网站

Java可以用来编写网站，现在很多大型网站都用Jsp写的，JSP全名Java Server Pages它是一种动态网页技术，比如我们熟悉的163，一些政府网站都是采用JSP编写的。

Java就业方向二、Java可以做游戏

目前市面上流传的手机游戏大多数使用Java开发的，此外，在PC端，Java的功劳也不可忽视。最经典游戏《我的世界》(minecraft，简称MC)和当今世界最具人气和影响力的网络游戏之一《英雄联盟》(简称lol)都是使用Java开发的。

Java就业方向三、Java可以做软件

Java已成为当今市面上很受欢迎的编程软件，对于处于信息高速发达的今天，Java技术已经无处不在，手机软件、手机Java游戏、电脑软件等等。企业级应用开发，更是Java的天地，小到中小企业的应用解决方案，大到全国联网的系统，Java都占有极为重要的地位。

翡翠教育Java大数据开发课程赋予学员独立完成商业级CRM项目的能力, 超越普通企业的用人要求，培养T型人才, 增强就业竞争力，扩宽学生职业发展道路，目前, JavaWeb程序员升级成大数据工程师,是非常流行且可行性很高的发展路径。

如果你对IT感兴趣~

如果你想成为IT技术大咖~

如果你有梦想~

如果你想拥抱成功~

快来报名加入我们~

翡翠教育的大舞台~

任你挥洒努力的汗水~

学好IT技术~

翡翠教育成就美好人生！

长按指纹

一键报名

　　大数据这个词已经被炒的满天飞，还有的人说它是泡沫，现在什么东西即使没用大数据技术也要加个大数据概念，要不都觉得落伍了，当然这是迎合宣传的手段，不过搞虚假宣传还是不太好的。那真正使用大数据技术的地方且比较有代表性的产品有那些：

　　·云存储：中国比较好的有百度云，国外比较好的有AWS等。正是因为有这些产品的出现，数据在云端的概念才终于变成现实了，大家都不用踹着U盘到处跑了。

　　·内容推荐：最具代表性的有今日头条，它正是运用了大数据技术来找到你喜欢的内容并且推荐给你。自从这个产品出现以后已经有很多人抛弃以前的新闻阅读方式。它让网易新闻、新浪新闻、腾讯新闻等产品上了不少火。现在大家都开始纷纷的学习它。

　　·物品推荐：电影网站、音乐网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析，根据你的兴趣推荐给你相应的物品，比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。

　　·广告计算：应用比较好的有百度、谷歌、淘宝、腾讯，他们要根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序，好在流量中达到最好的变现效果，这时数据的处理速度与数据的量级直接影响了他们的收入。

　　·金融：银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力，用来降低提供给用户的贷款风险，减少环帐率。

　　·信用：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度，比如你的人际关系、学历、车等等元素来评估你的信用值，给信用值高的人提供更好的服务，比如信用度高住酒店就不用交押金。

　　·数据分析：这个具有代表性的产品不多，但确是大数据应用非常主要的场景，一般都是公司内部定制性的，所以一般不公开，但确实各种公司都在用，比如网站的流量分析、相关产品的用户特性分析、微博的语义分析。可以根据这些分析为自己的业务或者产品发展方向提供决策依据。

　　·智慧城市：这个现在比较有代表性的功能就是可以根据人流控制路灯的亮度，可以达到省电的效果。通过车流控制红绿灯的变化，减少道路拥堵。

　　正是有了大数据处理技术的应用才使以上这些方面有了更好的发展，如果没有大数据处理技术的出现那可能就会因为数据太多处理不过来或者根本就无法处理。那自然就会导致一些业务的发展落后或者根本无法进行的。当然未来大数据的应用场景将会越来越多，比如物联网、人工智能等等。前景十分看好。

　　如果以上这些你都不了解那我就再举个更俗的例子，就是”你一撅屁股我就知道你要拉什么屎“。这是因为你对某个人或物接触时间长了，知道了对方足够多的信息，促进了你对事物的认知，从而就能更了解这个事物并预测到它下一步动作。大数据处理技术也就是这么个过程，它的过程可以分为收集，处理，分析识别、预测这四个步骤。其实就是模拟人类对事物认知这个过程并把这个过程程序化、海量化。

　　还觉得大数据是泡沫的您还这么想吗？可别再继续无知下去了。

似乎很多创业人，都喜欢讲一些概念化的东西。例如前两年的互联网+，例如后来的大数据，又例如最近的区块链……

然而我看到的满嘴互联网+、大数据、区块链的人，并没有几个真正理解这些东西到底是什么，是如何运作的，以及如何达到世人所见的“神奇”效果。

当人们在不了解某样东西的时候，就会很容易神化或者妖魔化它。

例如这位广告主的控诉：

“我做茶叶，用这套数据投放，获得了不错的效果，按钮成本不足2元、加粉成本低到30元。最近做蜂蜜……为什么效果就不好了？一个粉丝200元都打不住！”

还有这一位的心声：

“你看这个美容产品的落地页挺不错的，打动我了，你也要帮我做成这样的去投放！肯定效果好！”

这就好像说上一次你给土地奶奶烧了香，小孙子烧退了，这次你病了还给土地奶奶烧香，怎么反而病得更厉害了呢？

当你对大数据不够了解时，你的一切行为，都是建立在迷信的基础上，等同于去庙里烧香拜佛，但并不能起到任何实质性的作用。

那么，大数据是如何“神奇的”解决问题的呢？在你看不到的地方，许多专业人士正用你不理解的方式操作，对他们来说，大数据，只是个工具而已。

那么，不是专业数据分析师的你，该如何科学的看待大数据呢？

思路1：“懂生意”比“懂数据”更重要

我们都知道数据分析离不开对投放关键指标的跟踪。比如CPM、CPS、GMV、DAU等，这些指标往往与你的生意（比如获客成本、平均客单价、客户数量等）密切有关 。

但很多人可能不知道，这些指标的跟踪也是有优先级的。具体和公司本身情况密切相关。

同样是上述这些指标，对于成熟的公司成熟的业务模式或许是可行的，因为成熟公司讲究的是执行到位，商业模式验证阶段已经完成了。企业只需要复制既有模式，按部就班，扩大规模就能顺利运营，达成商业目标。对应的，GMV这些指标是可以衡量运营绩效的，对这些关键指标的追踪也能有效的度量我们的投放运营活动。

但对于创业阶段还处于摸索时期的新项目而言，则有可能是“虚荣”指标。

为什么这么说呢？因为初创时期，大部分公司可能连自己的商业模式都还没办法完全确定，还在不停的修改自己的推广活动，还在寻找正确的产品或是目标客户，种种不确定之下，又如何去确定指标？

即使这个阶段需要做广告投放，目的也是为了测试验证产品和市场的匹配程度，也就是说，在资金耗尽之前，通过广告投放测试了解当前的产品、商业模式是否能让自己活下去，那么这个时候需要考核的重要指标不是GMV、DAU，而是在广告停掉以后，有多少用户会继续使用自己的产品、复购率有多少、转介绍次数有多少？等等与公司生存密切相关的数据。

这也就是营销分析师常说的，不懂生意就没有办法正确的解读数据，对生意而言，重要的不是数据本身，而是，从生意角度出发，从数据中发现的有效的商业洞察。

比如你新开一个淘宝店，因为没有自然流量，所以尝试投放信息流为自己的店铺引流。那么这种情况下，每天店铺有多少客户、有多少流水，并不是你最应该关心的指标，你需要着重关心的是：这期间下单的客户里有多少在多少时间内又复购了、有多少客户开始通过搜索你的店铺名称、你的产品品牌名称进店，等等。如果这些数据不清晰，你就不知道，到底是流量帮了你，还是因为你自己的产品有竞争力吸引了客户，接下来的店铺活动、投放策略也就无法确定，后续的生意规模也很可能因此受限。

思路2：“懂人性”比“懂数据”更重要

广告的目的是为了影响消费者的决策。那么消费者是如何做决策的呢？我们常听说大数据可以预测的人的行为，那是不是利用了可以预测人行为的大数据就可以影响消费者的决策，让广告更有效了呢？

很遗憾的告诉各位，大数据平台可以精准的搜集每个个体的行为数据，而非精准的预测。这也是为什么淘宝会推荐给你你刚刚买过的产品，头条总向你推送你刚刚看完的电影的缘故。

而预测，则是在行为数据的基础之上，通过人为干预或者机器学习建立的预测模型，去推测他们下一步可能进行的行动，并加以干预。

事实上，大数据技术出现之前，商人们一样做生意。

好的商人，通过观察收集数据，通过思考解读数据，然后再通过销售行为的调整来利用数据。和现在的大数据比起来，只是不那么方便、没有那么大的基数。这里我就不列举了，你此刻能想到的知名品牌都是在这方面做的好的实例。

而如今的大数据，只是省去了我们一一收集处理的过程而已。洞察这件事，至今为止，还需要人脑来进行，大数据技术只能辅助而非主导。

我们做广告，不管是做信息流还是其他，其实都是在研究人的购买决策过程，即研究用户从“看到”到“产生兴趣”、再到“产生购买欲望”、最后完成购买行为的一整个过程。当然了，这些研究都是基于“人是一个理性人”的假设，如果你做过市场调研就会发现，真正的需求往往是隐而不见的，对于营销人而言，最麻烦的就是，决策往往是因为隐性动机而引发的。而想要把隐形动机发掘出来，就必须要学会洞察人性。

我们一直会举一个有趣的例子：一个人本来看了广告想买A品牌车，后来却因为B品牌车的车模比较漂亮就买了B品牌的车。你说这人的决策有道理么？从人性角度看是有的。

人的决策路径有两种，一是中央路径，即考虑购买问题是基于充分的调研和思考，偏向“理性”，而这种临时的决策行为则指向边缘路径，即购买决策来自产品之外的某些线索。

比如决策人的择偶自我被车模激活，在这种次级自我的行为模式下，消费者的决策呈风险偏好，容易产生冲动消费——这是人性层面较为合理的解释之一。

同样的，我们在对信息流广告数据做分析时也是一样，数据给到我们的只能是迹象，我们需要从多重视角、甚至需要从最深层次的人性角度去窥探这些迹象背后的原因，思考为什么受众会做出这样的反应？他们转化或是不转化的底层逻辑是什么？如此反复，才可能找到优化的方向，比你的对手提前一步找到客户。

思路3：“懂专业”比“懂数据”更重要

数据分析分为定性分析和定量分析两种方式。其中，定性分析是指：对事物的性质作出判断，即，回答“它是什么”。另外一种分析方式叫定量分析，具体是指：对事物数量上作出统计。我们通常说的点击率是多少、转化率是多少，等等，指的就是定量分析。

因为点击率、转化率等数据比较直观，优化师也好，老板也好，都会比较关注这方面的数据，各种信息流交流群里交流最多的也是“你今天点击率多少啊”，“你今天的转化率多少啊”，等定量数据。这种交流本没有问题，但当大家不分行业、不分投放阶段，直接以这些量化指标衡量投放效果的时候，你就需要注意了：

1、对于一个陌生项目而言，没有过往的参考数据可以参考，从零起步的时候，你需要的是基于营销专业的定性分析而非定量分析的技能。

比如你可以分析这个产品本身是基于什么需求场景开发的，公司为什么会开发这个产品，这些定性的分析会帮助找到可能有效的诉求方向。

2、定量分析的AB测试固然需要，但过分依赖反而会对投放造成致命伤害。

比如你要优化一个落地页，AB测试有数十乃至数百个变量（排版布局、卖点文案、情绪唤起、颜色搭配、产品组合、定价、赠品等等），如果每一个都要做AB测试，那么测到什么时候才能上线呢？（老板等着你赚钱呢！）

这个时候，就需要我们先启用营销专业的分析了，靠专业的判断来选择3-5个版本测试，然后再结合投放数据分析选哪个做大规模投放更好。

3、当数据分析的结论和自己的专业判断出现偏差时，绝大部分情况下，都应该听专业的判断，而非数据分析的结论。

比如此前一个广告主来咨询，自己在朋友圈投放了一个宝马车的广告，可收到广告的用户在底下留言说“买不起”之类的，“不是说大数据很精准的么？怎么会找错人呢？”

首先，数据本身是不完整的。

广告主认为的精准，是说平台把广告展示给了关注宝马或者关注宝马同级别车的用户。当然，如果从理论上说，平台抓取到用户所有的行为数据是可以实现100%精准的，但实际上广告平台并不能做到，他们的数据是不完整的。

不完整的原因很复杂，比如可能是出于对用户隐私的保护； 比如各个平台之间的数据并没有完全打通，数据孤岛在相当长的时间内是必然存在的。像上面那则广告用户评论说买不起，数据层面分析大概率的原因就可能是平台没有抓准用户的财务状况，那么对受众财务状况的数据掌握最精准的平台可能是各个银行，或者国家税务部门等等，但是不管是出于隐私保护，还是数据安全的考量，这些数据在短时间内又不可能开放给各个广告平台，所以，数据不完整是我们营销人必须面对的实际情况。

其次，人性本身不可预测。

即使数据孤岛被打通，数据本身是完整的，也不能保证各大信息流平台就能精准的识别和预测潜在受众对广告的主观反映，因为：人性本身是不可预测的。

行为经济学认为，人在许多情况下都是非理性的。甚至可以说，人在本质上就是非理性的。就如同你爱上一个人，当你爱ta，你甚至不知道自己为何而爱，你能想起的，都是一个又一个毫无逻辑的片段。但是这背后有没有规律可循？当然有，这背后的逻辑是进化论研究的课题，我们人类的一切行为某种意义上都为了物种的生存和繁衍，人类的行为反应也是由此而来的。

说回上面那个在宝马广告下留言说自己买不起的用户：他们是真的买不起吗？并不一定，只是他们不认为立刻购买一辆宝马是他们此刻当务之急必须完成的事情，这件事对他们来说，急迫程度不够高，也就不值得他们花费一辆宝马车的费用来完成。如果你给这些用户一个理由，例如：

“你花19元买了杯没品牌的咖啡送女神，

他用19元日供的宝马，送女神回家。”

那么“每天一杯咖啡钱买宝马，赢取美人心”，就会变成一个迫切需要完成的任务。用户不会去算总账，也不会再说买不起。

要知道，当你没有给到他们合理的购买理由时，他们会告诉你买不起，并且他们自己也会认为自己是因为“买不起”而不买。这种情况，我们简单的概括为“口是心非”。

“口是心非”的情况在我们营销调研的场景里经常出现。当然，你首先要能够识别出消费者的“口是心非”，然后才能想办法让他“吐真言”。在线下可以通过独特行为观察等方法来引导和确认，在线上投放时，就需要基于他们的真正的“心意”做出可以让他们心动的文案。

在多数人还不理解IT的时候，我们已经进入DT时代。”万物互联“的世界，我们正在见证时代的改变。

手机装载操作系统，通话功能只占20%，晚上醒来第一件事情不是摸老婆，而是摸手机。

汽车如果加上数据，“代步”功能如果只有20%的话，那未来会变成什么样子?

灯泡、家用电器智能以后呢?

现在谈这个问题可能会让大家笑话，似乎所有人都知道大数据能干这个，能干那个，最后连我们自己都觉得可笑。

大数据已经都不是被“妖魔化”了，是“娱乐化”。大数据似乎是个离我们忽远又忽近的事物了，变得不真实起来。

结合行业需求来说说大数据“解决过什么问题”吧：简单地来说，大数据可以帮我们解决决策和选择的问题。

天气预报就是一个最古老而且众所周知的预测，你可以根据预报来决定明天穿什么衣服，是否要带雨伞等等。

近两年来，大数据被应用到影视制片行业，基于对观众偏好的分析，去预测、设计观众喜欢的剧情，找观众喜爱的演员出演相关的角色，甚至可以去预测票房。这些所有的预测都是基于数据的基础上，经过一定的模型处理，得到接近真实的结论。从某种程度上给决策者决策的依据，比如《纸牌屋》和《星星》。

大数据还有一个重要的作用，就是解决人们的“选择”问题。别笑，无论你的年龄、性别、教育背景，人们目前都面临着前所未有的选择问题。讲的学术一些，这是由于“长尾效应”导致的问题；讲得通俗一些，就是由于日益增多的可选择的对象和我们自身的处理能力之间的矛盾。

科技的进步让人变得更懒，也就是我们自身的处理能力降低，无论是主观的还是客观的。而可被选择的对象却在日益增多。从纷繁复杂的商品（电商），到海量曲库中的乐曲；从婚恋网站的男女朋友，到交通管理的信号灯。

基于人工智能下的大数据，就是可以使人们“变懒”的一个手段。基于你的历史行为，判断出你可能的喜好，乃至需求，将最佳结果，推荐给你。这就是大数据，她是你的贴心管家，或者说是最懂你的朋友。

一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。尿布跟啤酒自然是毫无关联的两个品类的商品，从个人经验上来看，根本想不到二者的联系。后来发现，这是一类社会现象所导致的。美国有很多年轻夫妇，尿布用完后，女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布。买完尿布之后，男主人通常会顺带着买些啤酒。

上述例子说明，数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在，并且经常发生的现象。

再举个例子，武汉的交通拥堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，这已经不需要预测了。但如果根据历史交通数据，再经过数学模型，计算出一个全武汉最佳的交通信号灯管理系统，这就属于大数据的范畴了。

武汉华信智原 Java大数据培训 ，4个月理论应用武汉+4个月实战项目北京。知识改变命运，技术成就未来。如果你怀揣梦想，如果你心有所盼，选择华信智原，高薪未来不是梦！

都说大数据时代已经来临，那么什么是大数据？互联网时代下的大数据又有哪些应用？在这种大环境之下，我们又能做些什么？

一、大数据简介？

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据（Big Data）又称为巨量资料，但它的主要作用并不是收集资料、数据，而是对数据进行分析、挖掘及处理。

二、大数据的基本特征？

大数据有3V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）。具体来说：

（1）大数据的规模性（大量），即大数据具有相当的规模，其数据量非常巨大。数据的数量级别可划分为B、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB等，而数据的数量级别为PB级别的才能称得上为大数据。而在2011年，全球就已经产生了1.8ZB的数据总量。

（2）大数据的多类型性（多样），即大数据的数据类型呈现多样性，数据类型繁多，不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据；其中结构化数据即音频、图片、文本、视频、网络日志、地理位置信息等等。因为这样才能保证数据结果的可靠以及价值。

（3）大数据处理的快速性（高速），即处理大数据的速度越来越快，处理时要求具有时效性。

在数据量如此庞大的情况下，却依然拥有极高的处理速度，这是大数据的一大特点。

随着科技的发展，大数据的特点已经不止是3V了，陆续有人提出了更多的特点，但是这些都离不开3V的基本特征。

说了这么多理论，那么大数据到底有什么实际的应用呢？

三、大数据的应用？

大数据的应用遍及各个领域，实在是太广了，播妞简单给大家举个栗子

最简单的例子就是你常用的网购APP的推荐商品，都是根据你日常的购买习惯、消费情况以及你最近或者是之前购买过的东西，进行推荐的。这里包含了，数据的采集及分析，这个只是简单的应用例子。

新浪微博是大数据时代典型的产物，微博颠覆了传统意义上普通信息媒介的传播方式，它具有传播速度快，传播范围广的特点，能在短时间形成飓风的传播效应，进而形成广泛的影响力。

以大数据作为机器学习的训练集，从而训练出拥有一定决策能力的人工智能。典型的代表案例就是谷歌的AlphaGo, 通过大量围棋棋局的学习，最终拥有了打败围棋世界冠军的能力。

现在的生活中，可谓到处都是大数据！

四、大数据时代什么最贵？

十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么最贵?”—“人才”，深以为然。而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才。那大数据的人才到底有多“贵”，又有哪些行业是可以从事的呢？下面一张图告诉你

大数据时代已经来临，它将在众多领域掀起变革的巨浪。

因此，针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信，在国家的统筹规划与支持下，通过各地方政府因地制宜制定大数据产业发展策略，通过国内外IT龙头企业以及众多创新企业的积极参与，大数据产业未来发展前景十分广阔。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者的消费信息进行收集、整理，利用大数据进行精准营销；

2)中小企业可以利用大数据做转型；

3) 在互联网压力之下传统企业需要充分利用大数据的价值

大数据，互联网时代新风口

在这个硬件快速发展的时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，来解决实际生活中的某些问题。

大数据可以用来干什么

1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

2）为成千上万的车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

3）分析消费信息，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

5）从大量客户中快速识别出金牌客户。

利用大数据精准营销

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。