一图胜千言，真是这样。人们处理视觉信息比处理文本信息快了不止一点点。如果没有视觉图像，我们会有淹死在文字洪流中的危险。在大数据的世界，视觉信息十分有助于记忆。

数据毫无疑问是非常有用的，但是现如今有太多的数据包围着我们。我们想快速地了解我们正在查看的内容以及弄清数据的意义所在。要做到这一点，运用视觉信息是最好的办法。

如何最好地显示数据，这里有一些很好的方法。

地图

多个世纪以来，地图一直用于从视觉角度表明数据。你可以简单看一眼地图，快速了解一个城市、国家或整个地球的物理空间构成。这种理解至少是基本层面上的。

但是它们也可以变得复杂。交互式地图允许读者点击并深入掌控多层次的细节。热力图可以通过颜色强度来证明特定度量（如人口密度或病毒案例的数量）的分布。

这一张显示了2016年美国总统选举的结果，着色根据获奖候选人的投票比例。

条形图

我们使用它们来比较简单的数据。对大数据，我们同样可以。条形图根据条块的长度或高度显示变量的值。条形图可以是单个的、分组的（也称为聚类的，表示每个变量类别中的多个项目的值）、堆叠的（也称为复合，显示整体的比例）。大多数时候，这种格式应该按照大小排序，除非是表现变量值随着时间的推移而变化。

折线图

基本的折线图表示数据随时间的变化。在一段时间内绘制单个数据点，并将其通过直线连接起来。所得到的线条是随时间变化而产生的变化的形象化表达，并且显示变量的波动性、趋势、加速度（峰值）和减速度（谷值）等数据特征。

你也可以通过线形图来比较同一时间段内的不同变量，这需要给不同变量（线条）以不同颜色。不要在坐标图中使用太多线条，或者也不要让最大的数据值超出你的坐标轴。

下图是关于线形图的一个经典例子，奥运会曲棍球决赛与加拿大埃德蒙顿地区水资源使用的直接影响。在比赛间隙人们冲厕所时出现峰值，比赛重要时刻则出现低谷。

散点图

这类图需要两个变量，自变量（X）和因变量（Y），并且二者的关系可能是正相关、负相关或无关系，你只需把它想成一个没有线条的线形图。

需要足够多的数据点（需要很多），和一条概括性的趋势线。初步来看，散点图能够展示不同数据点之间的既有联系。

以下这个图表，人均GDP与预期寿命成正比，随着时间推移，人们预期寿命变长，这个相关关系依然存在。

信息图表

它可能是目前最流行的数据可视化展示工具。许多人喜欢并在社交媒体上分享的信息图表内容会比分享其他内容多3倍。

把你的研究成果进行可视化的展示，把观点有逻辑地进行连接，并把它们结合到一块，你就创造了一些他人能理解的东西。简而言之，信息图表能得到结果，花时间和精力去创造一个受关注的图表是值得的。

饼状图

说实话，其实有很多人讨厌饼状图，“在与数据可视化历史的有关发展中，饼状图很容易成为最糟糕的传递信息的方式”，但公平来讲，一切都在于你如何使用。

时间线

时间线能够展示特定时间段内的事件。画一条线，标出起点和终点并且添加这两个时点间所发生过的主要事件。然后时间线图就完成了。不管是公司、工厂的历史，或是生产的类产品的历史，时间线都可以实现，清晰易懂。

词云

词云是将一个文本块中词（或短语）的规模和其使用频率联系起来，以此显示一篇文章中其出现的频率。文字在云中所占空间越大，它在一篇文章中也就越频繁出现。

下图的文字云基于《独立宣言》文本而生成。

树状图

当你想很轻易地解释一种层级（阶级）关系，或是多个步骤，树状图可能是合适的方法（比如家谱图）。

随着世界的经济的发展以及经济地球村的发展，各国经济逐渐提高，各国的经济贸易也逐渐展开，当然，这仍然要部分归功于大数据的服务，我们需要更多的经济贸易的展开，都得依靠大数据的计算，方便我们国家运行。可是，小编认为，任何一方面，既有利，也有弊，任何东西，不能仅仅看它的好的一面，同时也得观察它坏的一面。

所以，接下来小编想与各位读者好好聊一聊“那年那些大数据”。众所周知，如今的世界一直是紧密联系的，像那些微软，油管，推特，Facebook等等软件，让我们每个人都深深地联系在一起，包括家庭生活，事业，朋友等等都牢牢地印在上面。并且，如果不小心，保密系统没有做仔细的话，这些重要的大数据很容易被黑客盗出来，以至于家庭等等信息暴露出来了，让我们每个人都感觉到不安，这真的是让小编感觉到惶恐了。而前段时间，Facebook的数据泄露，也更加给世界充斥了一些恐惧的气氛，而那些泄露的信息，更是让人心里颤抖，甚至上升到了国际机密的范畴。

可反观我们中国，我们马云“爸爸”创造的阿里巴巴支持的大数据，却给人一种安全的感觉，甚至我们国家机密也是非常严密的，根本就不会扯到这些令人惊恐的事件了。确实，国民对国家的信赖程度确实得依靠大数据，当然，如果这个大数据从中作梗，耍点小心思，使人们致力于那种恐怖的气氛的话，小编认为，国民可能对这个国家真的是很失望了。所以，不管我们中国，还是外国，我们都得秉着服务者的恭谦之心，对人民负责的态度，而不是简简单单地去工作。是吧？

最后，小编仍然想劝大家，如今的大数据仍然存在着许多隐患，我们不能将一切都注入进去，毕竟这是一个虚拟的网络世界，是吧？希望大家勿要沉迷网络，尽量在现实世界丰富自己吧。

大数据收集的是一种特殊的信息，尽管它的制作者是垄断的——例如，我在网上买书的记录显然是我自己制作的，其他人制作的肯定与我的不同。然而，生产商本身没有太大的讨价还价能力，因为需求，“我”买书。如果我拒绝向网站透露我的偏好信息，唯一的方法就是不买这本书，这样我的需求就不会得到满足。从这个意义上来说，尽管信息是由自己生成的，但没有自然的理由让自己拥有数据的主导力量——毕竟，这是一次自愿购买，以满足需求。

购买时，人们应该知道信息会被传送给商家。因此，声称“我的信息是我的主人”是站不住脚的，因为消费者不能购买任何东西，如果他们想展示任何偏好，也不会有任何泄露。因此，我主要从效率的角度来分析这个答案，谁会对社会更有利。经济学实际上依靠这种显示出来的偏好来确定消费者的“效用”。

例如，有两种选择:苹果和香蕉，都在我的预算范围内，而且价格相同，所以如果我选择苹果而不是香蕉，这意味着苹果给了我比香蕉给我更多的效用。但问题是这种假设不现实。事实上，人们的消费与时间相关，人与人之间也有关联。在这种情况下，大数据将根据这次购买显示的偏好推断消费者对下一次购买显示的偏好。这样，它就相当于商家获得了一点信息优势，因此它可以在生产和消费产生的总盈余中获得更大份额。

但是企业真的能获得更大的份额吗？事实上，这不一定是真的！我们应该看到，大数据带来的红利在很大程度上是由于消费者没有受到市场的充分教育——也就是说，消费者不知道他们的数据被企业使用的后果。例如，许多人经常谈论“大数据屠杀”——如果我知道你喜欢吃草莓，你每次购买的越多，我每次就会提高单价以赚取更多利润。如果我知道你特别想要一张从北京到上海的机票，那么一旦你搜索，我会稍微提高价格……等等。

如果消费者充分意识到这一点，消费者会怎么做？最初我想买10公斤草莓，但我可能只买8公斤，这样下次会更便宜。最初我想买一堆书，但我担心书店会知道我喜欢阅读，所以我会提高价格，所以我会卖得少一点……结果是消费者会主动扭曲他们的消费，混淆他们自己的信息，并犯大数据分析错误，这样他们可以从中获得一点好处。结果是，企业使用扭曲的信息来分析大数据并获得扭曲的结果，因此他们无法做出最佳定价。

然而，消费者表现出扭曲的偏好，没有达到他们的最佳消费组合。换句话说，消费者和企业通过商业交易共同创造的蛋糕变小了。也就是说，尽管企业使用消费者信息，但结果使企业和消费者比以前更糟。如何解决这个问题？有两种非常直观的方式:第一，商家主导着信息，但是商家做出了不使用消费者信息的可信承诺；第二，让消费者主导信息。

在这两种情况下，当“商家使用的信息”本身肯定会给消费者带来损失时，效果是一样的。如果我们假设信息是好是坏，有时消费者可能希望企业记住他们的一些偏好，那么很明显，答案是显而易见的:让消费者主导他们的信息，并决定哪些信息暴露给企业，哪些不暴露给企业。这不仅对消费者有好处，对企业也有好处。

在大数据盛行的当下得数据者得天下，你对此怎么看？

大数据是当下科技应用热土，传统企业在转型升级等战略调整的同时，需要借助一些新兴科技作企业发展的“左膀右臂”，助力企业增效、获益。

随着IT的发展，社会经济“互联网化”愈演愈烈，大数据从前沿科技逐步走向寻常百姓人家的饭后谈资。大数据引领的“数据为王”的DT数据时代，正在昂首阔步的走来，大数据正在经历这产业化的变迁，数据应用价值已然成为企业手中的一把利剑，在企业竞争中角逐中无不利，所向披靡。

大数据包含收集、积累、处理、应用等一系列环节，其中真正的价值体现在产业化的管理和使用上，将数据作为产业链中不切或缺的驱动力，创新力，使其成为企业发展的“内核发动机”，从而促进整个商品经济社会生产与再生产，实现商业本质的最优化和服务的最佳化。

大数据产业化应用的三个主要层面：

1、弹无虚发：精准营销

大数据是有着海量数据积累，大数据手段能够扑捉到用户的网络消费行为与消费特征，将其进行数据化处理，并且保留在云端，当用户再次出现在互联网上就会被监测到，经过一系列的大数据算法，一句用户以往的消费数据信息，选择向用户的Web界面推送一些可能会购买的商品或者服务，实现精准营销，实现企业高效率、低成本、高ROI的规模化扩张之路。

2、以人为本：定制生产

如何检验收集到的数据是否有使用价值，可被利用，可被当做定制化生产指标的等等问题。数据会真实反映出商品、服务的市场适应性和方向性。这就可以避免产能过剩和定位模糊，数据驱动力一定程度上映射着商业的本质。

3、高效匹配：两端桥梁

大数据的挖掘成本和价值含量，直接影响着企业对数据的信心，“有用”的数据才是大数据存在的意义，社会的高效运作离不开经济体之间的相互协作，大数据机制的形成和高层级应用是当下数据发展的方向。

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。

大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。

过去5年，是四川推进绿色发展、建设美丽四川极不平凡的5年。

愈美丽，愈瞩目。自2015年伊始至今，连续三届中国（四川）国际旅游投资大会成功举办，美丽四川，每次吸引着全世界关注与向往的目光。

以此为代表，

四川旅游热不断升温。

即便是今年8月，世界自然遗产九寨沟遭地震侵袭而停止接待，四川旅游仍魅力依然：

“十一”黄金周，四川旅游总收入524.71亿元，同比增长18.9%，接待游客7145.79万人次，同比增长5%。

（九寨沟：等我补个妆，回来依然美丽。图/航拍四川）

天下山水在于蜀！

四川的美，是精彩而多样的，

全省有各类旅游资源4000余处！

（成都理工大学旅游与城镇规划研究所 制图）

既有雪域高原

也有河谷阳光

还有平原春色

当然，还有萌化了的大熊猫

（成都大熊猫繁育基地、卧龙自然保护区、雅安碧峰峡熊猫基地，看熊猫必去打卡地。）

这些，来自大自然亿万年的造化：扬子古板块和青藏古海板块的地质活动，以及第四纪冰川运动，使四川兼具高原、平原和山地等多种地形，自然资源丰富。也来自这方水土的人们数千年的耕耘：天府之国，自古都以“少不入川，老不出蜀”的富庶和安逸，名动天下。

（成都川西坝子）

乱花渐欲迷人眼

行走美丽四川，

太多的旅游目的地，

总容易让人陷入顾此失彼的选择忧虑，

那么，

什么才是四川最正确的行走方式？

传统的四川旅游有“四绝”：

剑门天下险

青城天下幽

峨眉天下秀

九寨天下奇

旅游线路直接、单一……

但，现在这一切已经改变！

通过对2014年1月到2016年12月三年时间内，四川旅游线路热度（跟团/自驾）和旅游人群流动状况等方面的大数据挖掘，我们发现：

旅游目的地已区域化，而非个别景区或景点

这些区域由就近几个市州构成，旅游资源类型和特点较为接近，区域内旅游行程一般2-5天

人群和线路较为固定的区域大致集中为成都平原及周边丘陵地区、川西地区、川西南地区、川南地区、川北地区等五个区域

成都是最核心的旅游集散地

（*数据来源：四川省旅游发展委员会统计数据）

（*数据来源：四川省旅游发展委员会统计数据

*注：统计时间为2016年1—12月）

为什么会呈现出这样的旅行区域分布？

这些区域蕴含什么样的玄机？

成都平原及周边丘陵地区西地区

包括成都、德阳、眉山、资阳、遂宁、南充、广安等地

这是四川盆地核心区域，岷江、沱江在四川盆地西缘形成冲积扇平原——成都平原；平原周边发育有丘陵区域，特别往东过龙泉山，遂宁、南充、广安一带是典型丘陵区。

（成都郫都区，图/吴聃）

（南充丘陵田园）

优越的自然条件，让这里物华天宝、人杰地灵，商周时，古蜀国文明就留在了三星堆和金沙。

（广汉三星堆，成都金沙遗址博物馆，图/华小峰）

不过，“蚕丛及鱼凫，开国何茫然”，古蜀国文明显然没能抵抗住岷江洪水的肆虐，于是在两千多年前的战国时期，秦国蜀郡太守李冰父子，开凿了著名的水利工程都江堰，终让成都平原将“天府之国”的辉煌书写至今。

（夕照千年古堰，图据航拍四川，摄影/高明鑫）

而成都平原，也成为巴蜀文化集大成之地，人文厚重，并辐射整个四川盆地。尤其成都，海乃百川，包容荟萃：东汉，刘备称帝成都，蜀汉文化在此扎根；隋唐，“扬一益二”，经济社会发展仅次江南；明末清初，“湖广填四川”，客、湘文化为巴蜀文明又添色彩。

（成都武侯祠、成都杜甫草堂、成都洛带古镇、

眉山三苏祠、南充阆中古城、南充周子古镇）

此外，宗教文化，是这里的另一种底蕴。

（青城山老君阁日出，图据航拍四川，摄影/高明鑫）

而今，广厦与朱墙交融，宽窄古巷车水马龙，这里依旧开放、包容。

（成都太古里，图/刘杰）

川西地区

包括甘孜藏族自治州、阿坝藏羌自治州

川西地区位于四川盆地与青藏高原的结合部，属青藏高原东南缘和横断山脉的一部分。喜马拉雅造山运动，造就了这里广袤的雪域高原、连绵的高山深谷，地理条件极为艰险。

（阿坝金川河谷）

（巴郎山，图/蒋松）

但“世之奇伟、瑰怪、非常之观，常在于险远”，这片神奇的土地，也因地形复杂多样，而无处不掩映着遗世而立的人间天堂。

（贡嘎雪山，图/蒋松）

（稻城亚丁）

（黄龙）

（四姑娘山，图/蒋松）

（红原月亮湾）

（金川河谷）

（木格措）

（年保叶则，图/蒋松）

（九龙县伍须海）

险远的川西地区其实并不闭塞，战国时，秦国即在今阿坝州松潘县置湔氐道。此后，松潘一直是川西重镇。甘孜州在则成为内地联系西藏地区的交通走廊，川藏茶马古道的咽喉。

（夜晚的松潘古城，图/华小峰）

这也使得，川西高原地区成为历史上各民族迁徙、交流、融合的重要前沿，并最终形成藏族和羌族聚居的格局，以厚重的民族文化积淀，同瑰丽的自然奇观交相辉映。

（麦昆藏寨、若尔盖赛马、藏戏《赤松德赞》、

理县夬儒节、茂县古羌城开街，图/华小峰等）

而当越来越多的“天路”渐次舒展，这辉映，也必将会更畅通地与你我同行。

（雅康高速青衣江特大桥，图/郝立艺 韩毅）

川西南地区

主要位于凉山、攀枝花和雅安

这是一块94%面积都是山地的区域，也是横断山系中段核心区，山脉多为南北走向，呈“两山夹一谷”状，谷中多河流，比如著名的金沙江。

（攀枝花金沙江大峡谷）

这里属干湿分明的亚热带季风气候区，但由于谷壑纵横、地形多变，所以呈现出“一山有四季，十里不同天”的独特气候特征，环境和植被垂直分异明显，自然景观多种多样。

（凉山玛娜茶金）

（攀枝花百灵山）

（攀枝花兰尖铁矿）

（西昌邛海湿地，图/杨建）

甚至还造就了两种另类：“雨城”雅安、攀西阳光。“雨城”植被丰富，茶源圣地；攀西四季温暖，瓜果飘香。

（蒙顶山生态茶园，图/杜川华）

（攀枝花马角田秋景）

尽管地处偏远，但公元前2世纪前后，这里就成为了彝族先民主要聚居地。随后的历史演进中，这里逐步成为全国最大的彝族聚居地，并完整保留和传承了深厚的彝文化积淀。

（凉山火把节、彝族风情）

除了彝族，这里还有摩梭人分布，独特的“走婚”习俗闻名于世。

（泸沽湖，摩梭人的家乡。图/航拍四川）

不论哪个民族，要在这样的区域生存繁衍，就注定要战天战地，于是有了大量悬崖村。

（凉山“悬崖村”，图/ 华小峰）

还有了从成都临邛横穿雅安、凉山、攀枝花最后过境云南的“南方丝绸之路”。

（上里古镇，图/ 华小峰）

现在，这里依旧在战天战地，于是也有了更多美被创造，被发现，被欣赏。

（雅安雅西高速腊八斤大桥）

川南地区

包括宜宾、泸州、乐山、内江、自贡

四川盆地的形成，使得巫山、大娄山、云贵高原环绕这一区域，山地、丘陵纵横。

（泸州古蔺丘陵田园、宜宾兴文石海天坑、乐山嘉阳小火车、蜀南竹海）

名山，是这里的特产，著名的峨眉，就诞生在这里。

（峨眉山金顶，图/尹贵成）

比之山，这里的水不遑多让，因为有：岷江、大渡河、青衣江在乐山汇合；长江、岷江、金沙江在宜宾汇合；沱江、赤水河等干、支流在泸州境内汇入长江……

坐拥名山大江，加之又是川、滇、黔、渝四省市的接合部，使得川南地区成为了水陆交通要冲，历史上，曾有战乱的一面。

（隆昌云顶寨，兵荒马乱造就的战争堡垒，雄踞一方。）

但比之战乱，川南地区历史上更多的代表富庶，并依托水陆要道的特质，形成了自己独特的人文风情。比如佛教文化：

（乐山大佛，图/华小峰）

比如川南美食，典型如自贡因井盐业发达，出现了自成一系的自贡盐帮菜。当然还有世界文明的五粮液、泸州老窖。

（自贡冷吃兔）

甚至自元以来，川南地区比川内其他地区，受战乱影响更小。因此这里也保留和传承了巴蜀地区更多的古风古俗。

（佛宝古镇、尧坝古镇、仙市古镇）

川北地区

包括绵阳、广元、巴中、达州

这一区域位于大巴山——米仓山南麓，雨水充沛，属于典型的山地岩溶地带，丘陵、山地、河谷和岩溶等多种地形地貌交织，山清水秀。

（宣汉巴山大峡谷岭脊峰丛，图/航拍四川）

（通江诺水河溶洞，图/华小峰）

大巴山——米仓山一线，作为中国南北分界线的组成部分，最早孕育了巴人文明。巴人勇武，曾助武王伐纣，在阵前跳“巴渝舞”让纣兵倒戈。在随后的历史演变中，这一区域以四川北出甘陕的前沿，而成为咽喉要道、兵家必争之地，“难于上青天”的蜀道，留下了浓墨重彩的一笔。古蜀道主要有：

褒斜道，经眉县斜谷，沿斜水而上，经过太白县五里坡，再沿褒水而下、经留坝县出褒谷抵达汉中。

陈仓道，从宝鸡益门镇（陈仓）出发，经凤县、略阳、勉县抵达汉中。

子午道，是由子午谷入山，经宁陕，洋县抵达汉中。

傥骆道，从周至县入山，南下，出傥水谷至汉中盆地，经洋县至汉中。

金牛道，从汉中出发，经勉县、宁强、广元、昭化、剑门、绵阳，再到成都。

米仓道，从汉中出发，向南沿濂水谷道，经米仓关，再到南江，再沿巴河抵达巴中。

阴平道，从甘肃陇南出发，经文县，平武，直通江油。

洋巴道（荔枝道），从开江县讲治镇出发，经宣汉县、达州罗江镇，穿过大巴山，到达汉中。

（广元剑门关）

（米仓道－阎王碥栈道，图/华小峰）

依托蜀道，这里也留下了诸多历史文化遗存。

（广元昭化古城、绵阳七曲山大庙、米仓道-巴州石窟、米仓道-小宁城）

到现代，由于位置特殊，这里成了重要的革命根据地。

（通江王坪红军烈士陵园，图/蒋松）

红军精神在传承，2008年汶川大地震，绵阳、广元，连同阿坝、成都、德阳等地的抗震救灾，更体现了当代四川人大爱与拼搏的精神风貌。

（北川新县城，图/四川在线）

蜀山巍峨，川江浩荡，雕刻了巴水蜀水独特的地形地貌和千姿百态的四时风光，孕育了天府之国悠久绵长的历史文化和别具一格的风土人情。

正确行走四川，

你还需要关注我们利用大数据挖掘的一组数据

（*数据来源：四川省电子商务大数据中心

*注：统计时间为2017年1—6月）

（*数据来源：途牛购物

*注：统计时间为2017年1-6月）

没错，美食遍地的四川，吃完了再买起带走，到哪儿都是正确的。

转载自四川日报

如侵犯到您的权益，请联系小编删除

大数据的作用是在海量数据的基础上，通过算法模型，获得有意义的结果，然后优化资源配置，发现现象，未来预测等。

长话短说，让我们用一个例子来告诉你大数据有多么强大。

今天头条:很多数据是别人的，你是怎么得到的?通过数据分析方法提取文字分析，统计分析消除。在今天的标题中，用户点击开始后端服务器有日志，请求一个点击日志，一个临时集群围绕大数据，计算点击率，就像这样可以计算出用户，用户不喜欢再做调整。通过大数据评估点击率，新广告将在一个小时内进行，以观察下一个小时的点击率，广告将进行排名和调整。

摩拜单车:它是通过物联网终端，总是通过数据，发送数据再上去卖钱，交押金做金融，不要说靠你那五毛钱来生产效益。

项目推荐:网站、音乐、电影、网站、电子商务网站将根据您的浏览行为进行分析，并根据您的兴趣向您推荐相应的项目，如爱奇艺、QQ音乐、京东等。

金融:银行利用大数据来分析用户的消费行为、购买能力和还款能力，降低贷款给用户的风险，降低还款率。

信用:支付宝的芝麻增加了更多的维度，如你的关系、教育、汽车等因素来评估你的信用价值，为信用价值高的人提供更好的服务，例如高信用酒店不必支付押金。

智慧城市:现在更具代表性的功能是能够控制路灯的亮度，可以达到节约用电的效果。通过交通流控制交通信号灯来减少道路拥堵。

大数据处理技术的应用使这些方面有了更好的发展，如果不是大数据处理技术的出现，那可能是因为太多的数据处理不过来，或者根本无法处理。这自然会导致一些落后的或根本不可行的企业的发展。当然，将来会有越来越多的大数据应用，比如物联网、人工智能等。前景是光明的。

如果你不知道，那我就给你一个更粗俗的例子，那就是，“你屁股一撅我就知道你拉的是什么屎”这是由于某人或某物经过长时间的接触，了解了彼此足够的信息，促进了对事物的认知，从而对事物有了更多的了解，并期待着下一步的行动。大数据处理技术就是这样一个过程，他的过程可以分为收集、处理、分析和鉴定，这四个步骤的预测。事实上，它是模拟人类对事物的认知和程序的编程和量化过程的过程。

2018据说是大数据元年，各位，快加入大数据的浪潮，世界早晚会惩罚不喜欢学习的人。

我们每天在互联网上的举措都邑爆发大年夜批的数据，随着大年夜大年夜数据和人工智能的展开，这些数据的价值也愈来愈主要。

而关于产品不合的展开阶段，需求有不合的开拓、运营和营销计谋与其婚配，若何把控产品线展开的全部节奏和计谋是关键。

一、大数据随处可见

大年夜大年夜家都在讲大年夜大年夜数据，这里我们提炼出了几个特点。

1.数据体量特别宏大年夜大年夜。

数据积累手段门槛愈来愈低，大年夜大年夜家愈来愈留心到从真实世界到数据世界的数据化过程，搭建了十分多的数据集合、收据归集的基础装备。

在个过程傍边，我们的数据体质变得愈来愈大年夜大年夜。

2.数据类型多样。

大年夜大年夜家都在做数据归集，数据剖析，类型十分多样。

这些数据很多时分相互没有买通，这个时分若何做数据买通，若何在自己的范围外面把数据做成闭环，可以构成一个良性的迭代。

还有就是处理速度要很快，处理数据不瞬间爆发就会掉落掉落落贸易价值。

若何把数据提取出来的价值瞬间把释放出来，也是在用户生命周期运营的时分十分主要的一点。

3.价值密度低。

你会发来岁夜数据在各行各业应用傍边，很多时分你可以掉落掉落落有效的数据或许是积累到肯定水平的量以后才干迸发数据的价值，这个密度是十分稀少的。

数据以外还要拼一些模型算法、算力，假定谁能用更好的模型算法、适宜的模型算力尽快连接到数据和贸易价值，这就是胜利的关键措施。

二、数据时代的用户生命周期如何管理

不知道大年夜家有没有看过腾讯的财报，从财报反应出来的用户增加数据，可以清晰的看到今朝流量红利确实不在了。

因此随着流量红利的消失，我们的用户增加出现了一种疲软的形状，为甚么会疲软？

有一个主要的要素是，愈来愈多的竞争者在进入市场，全部市场的竞争是不时在加重的。

集约式的运营方法，曾经不适应这类市场情况了。

现在的运营需求我们以用户为中间，深化去开掘用户的一些特点，包罗去应用各类各样的数据，来协助我们去晋升用户运营的效力。

所以我们提出了“用户的生命周期办理”这个概念。

其实当一个用户进入到你的APP的时分，不管是从下载装置，到应用，或许是付费，总有一天他是会消失的，全部过程当中会经历分歧的阶段。

在获客期，生临时，和到成熟期，到阑珊期，到流掉期，分歧的阶段，有分歧特色的。

作为运营者来讲，若何应用数据更好地在每个阶段效劳这些用户，晋升这些用户的体验，其实这是每个用户运营者都邑去想的后果。

接上去我给大年夜家讲一下，如何用数据，在每个周期去做如许的一些任务。

1.获客期

获客阶段，获客的手腕迥然分歧，不过就是渠道、社交、和告白这三个层面。

① 渠道办理

渠道这块能够是获客的主要手腕，现在的APP运营者都邑找分歧的渠道去做APP履行，在这个过程傍边，都邑碰到一些后果，而且现在获客成本愈来愈高。

其实也是因为互联网开展到现在，很多资本都曾经被垄断，而告白主在这方面的议价才华又十分低，只能在获客成本高低足时间。

在这个过程傍边，也会碰到一些后果，比如说告白主去应用这些渠道，停止一些履行，经常会碰到质量与成本平衡性的后果。

各个渠道会经过各类手腕，去把少量新客拉出去。

然则告白主经常会想，我想要质量的时分，很有能够成本没方法保证；想要数量的时分，很有能够质量没方法保证。

所以在这个过程傍边，找到一个用数据来措辞的平衡点，让大年夜家可以在各自的范围傍边，能有响应的数据支撑。

告白主经常有一些不实在践的请求，比如说一天给我带五万个新客出去，大年夜家都知道这个能够性十分小，作为渠道他会如何办？

他能够会给你一些假的用户，活泼度十分低的用户，这个时分我们就要用数据去衡量。

每个渠道给你带来的用户，这些用户有什么样的特点，保存率、活泼度如何样。

用这些数据目标去分派渠道预算，这也是用数据的方法来寻觅平衡点的方法。

② 社交红利

大年夜家都知道社交收集在移动互联网是最具优势的传达对象，关于这个传达对象来讲，大年夜家都邑去应用。

因为其实老用户带新用户的转化率是十分高的，社交属性可以消弭大年夜局部用户的顾忌。

假设再加上大年夜数据的标签，可让运营者或许开辟者更有效地停止针对性传达，可以去协助你做用户的增加。

③ 告白投放

告白投放是最遍及的一种方法，大年夜家会用各类各样的告白去做投放，然则在这个过程当中，都邑碰到一个后果？

就是渠道与告白主之间的一个博弈。

渠道可以经过各类方法拉到新用户，其实有时分会和告白主欲望的不太一样。

如我针对女性投放的告白，我新出去的获客应当大年夜局部是女性，这个时分如何校验呢？

停止投放的时分，异样也需求大年夜数据去停止验证，如何验证呢？

这类时分就需求借助第三方数据平台，我们会用到个推旗下的“个灯”产品，经过个推的大年夜数据剖析，通知你这个用户究竟有什么样的特点，有什么样的兴味喜好。

在这个过程傍边，我们同时也会找到一个平衡点，所以我们在告白投放过程傍边，可以应用用户画像，晋升你运营的效力。

在获客过程傍边，或许是在初始阶段，我们做数据验证必然要用到数据办理平台，这些数据平台在各个阶段也有分歧的感化。

在低级阶段，最主要的照样验证新获得的这些用户，他究竟是否是我想要的这些人，便可以经过一些复杂的用户画像，来做如许的数据校订。

到了中期，便可以应用数据模型，应用这类数据的优化，来指导告白投放，就是说这些用户出去以后，他可否契合老用户的特点。

到了前期，乃至可以应用老用户的特点剖析、行动剖析，经过机械进修的方法，来寻觅更多的潜伏用户。

2.生临时

① 冷启动

在发展阶段，大年夜家都邑碰到一个后果，当一个新的用户出去以后，你是不知道这个用户有甚么特点的。

这个时分我们可以去经过一些第三方数据平台，去越发了解这个用户。

协助你去做一个冷启动的内容引荐，应用到信息流、电商外面，会有很好的后果。

② 内容引荐

昔日头条不时想要做千人千面，其实这其实不是一个轻易的事。

在我看来，这个工作是十分缓慢的过程，或许说它是一个稳扎稳打的过程，为什么这么说？

比如说我对自己的用户做一个复杂的分组，对这些分歧分组的人去做分歧的运营计谋，然则大年夜家会认为这个器械起不到异样的后果。

其实再往下做一层，我会做矢量级其余分类，做聚类剖析，把有合营特点的用户放在一类，去做响应的剖析，对有这些合营特点的人，去做响应的一些运营的计谋。

3.成熟阶段

进入到成熟阶段，运营成本能够会愈来愈高，而老板需求浪费运营成本，如何做？

① 节俭成本

方才说到告白投放，很有能够给我带来的都是假流量，我如何去辨别流量是真的呢？

我们可以经过借助第三方大年夜数据平台，帮你识别这些用户比来一段时间，究竟有没有装置过这个APP。

这些用户是从哪个媒体来的流量、活泼度是什么样的，和是否是真实流量。

② 培养用户付费习惯

关于中国花费者来讲，付费的志愿是十分低的，在中国想去做用户付费很难，为什么这么说？

因为中国花费者曾经习惯了收费享用APP供给的效劳，他没有这个志愿去做付费，那我们要如何去培养用户的付费习惯呢？

可以先从一些小额付费的产品做起，先培养他的付费志愿。

在这个过程当中，假设说他经过付费以后，曾经获得了一些分歧样的体验，大年夜额付费距离也不远了。

③ 优惠鼓舞政策

比如发红包，各类鼓舞手腕，固然手腕很俗套，然则后果照样很不错的。

4.阑珊期

一个用户出去以后，不能够说他不时都是你的用户，他总有一天会离开，在离开之前，或许说你发明他行将要流掉的时分，你该如何做？

其实这个时分，我认为应当起主要做的工作，就是去做一系列数据的剖析。

要去看他究竟是否是曾经在用你的APP的同时，曾经应用了行业内或许竞品的APP。

照样他的需求是否是爆发了变更，这些数据关于APP开辟者来讲是不清晰的。

比如明天这个用户曾经不活泼了，这就需求借助个推旗下的第三方数据运营对象“个数”来剖析，它能够会通知你，用户曾经装了相似的APP代替你了。

在真实的流掉之前，其实你照样要做一系列剖析，比如这个用户缄默了，然则他关于你来讲，是低价值用户照样低价值用户还需求去判其余。

我们可以经过个推大年夜数据剖析，他的APP应用状况，翻开的频次，应用的时长来辨别。

剖析用户是低价值和低价值以后，还要做一系列唤醒的举措，辨别这个用户是否是曾经卸载了，照样说他只是缄默了。

剖析完以后，还要辨别一下，这些用户我应当用什么样的手腕去做一系列的唤醒举措。

5.流掉期

方才说到流掉，再往下看一层，假设用户卸载了如何办？

卸载了大年夜家必然会欲望说，我要去把它召回来。

其实大年夜家都知道召回用户这件工作是一件十分难的工作，为什么这么说？

假设说把召回用户比做挽回前任的话，大年夜家就比拟轻易了解了。

不外可以在做召回之前，我们可以做几件工作，起首我得知道流掉了若干用户。

我们可以经过个推的应用统计产品“个数”，去了解APP各渠道的卸载数及卸载趋势，还可以剖析用户的卸载流向、卸载用户成分、卸载召回剖析。

知道有若干用户卸载了也不可，我还得知道这个用户究竟是什么样的人，去问这些用户，因为什么样的启事卸载。

在这个过程傍边，我们可以经过数据了解APP的用户，究竟是哪些用户卸载了，有若干人卸载，和包罗他卸载的启事是甚么，经过这个方法，来协助你去做召回。

同时还要对行业有必然的了解，不美观察全部行业是否是也爆发了变更，究竟是否是你自己的启事，运营的后果照样产品效劳的后果。

大家都知道21世纪是互联网的时代，而互联网的运用离不开大数据，举个例子：淘宝，你知道看过那种鞋，淘宝就会在这双鞋下面为你推荐类似的鞋，就会在首页为你推荐这种鞋。还有今日头条，今日头条的口号就是“你关心的就是头条”，那么，如何知道什么是你关系的呢？大数据。你点击过什么？阅览过什么？视频看了几分钟？文章看了几分之几？…………都是大数据所带给我们。

当然大数据也让我们的隐私暴露不少……你去了哪里？你喜欢什么？你身高多少？体重多少？太详细了，可以说大数据让许多东西透明化。

这不，马云在介绍大数据的时候，就举了一个例子。

他说大数据如何给大家分享。

不知道浙江妹子听见是啥反映，也是挺尴尬的，马云爸爸就不能举个其他例子吗？

如果大家都有一次掌握大数据的机会，你想知道什么？

（图片来自微博，如有异议，请联系删除）

近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

而近期朋友圈疯转的“马云无人超市迎客，再不努力你将无工可打”，“看李彦宏如何谈AI”等新闻热点，无不展示着人工智能的快速发展，但在直木看来，人工智能之所以能取得突飞猛进的进展的背后，不能不说这些年来大数据长足发展的结果。

人工智能和大数据有什么关系呢？

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。

本文从4个方向让大家充分了解大数据，望对同学们的大数据从业有帮助：

大数据就业前景

大数据就业方向

大数据就业薪资

大数据职业发展

一、大数据就业前景

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

二、大数据就业方向

大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位？

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

三、大数据就业薪资

1、基础人才-数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

2、大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资：30230/月。

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资：21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

5、算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

四、大数据职业发展

最后一个问题，到底哪些公司需求大数据人才？

事实上，大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

目前，大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。、

大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

马云说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

我们从大哥大，小灵通，到诺基亚塞班，到今天的人手一部智能手机，每天各大企业会收到多少数据，如何从这些数据里面分析础客户的需求，这都是企业所要做的事，总之，数据，是未来的一切。

大家可能都是对淘宝网比较熟悉，可能对淘宝大数据这个词汇比较陌生，淘宝大数据就是把我们平时浏览淘宝搜索的内容以及商品的点击率的一个统计。接下来带你们了解淘宝大数据在哪里看这个话题。

一、淘宝大数据在哪里看所需的工具和原料：

1、浏览器

2、淘宝账号

二、淘宝大数据在哪里看方法和步骤：

1、浏览器输入淘宝指数网址：shu.taobao

2、正式查询前，先登录自己淘宝账号

3、在主搜索栏输入想要查询的行业或者类目，以女装下连衣裙为例

4、点击搜索按钮。即可呈现整个行业的趋势和细分，可供小伙伴们使用噢。

三、查看淘宝大数据的注意事项：

搜过的之前需要登陆淘宝账号

四、怎么对淘宝大数据进行分析：

可以分为：商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度，重点说商品分析。

1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。

2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。

4、人均劳效(人效)：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。

5、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。 该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。

6、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。 该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。

8、促销商品业绩评估：主要是促销商品品种数执行情况，促销商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。“促销商品与前期销售对比分析”即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析，通过以上这组数据的分析可以看出促销产生的效果以及促销活动存在的问题。