对“数据怪物”的警告，我们的生活是？

曾经是日常记者的申时雅接受了公司支付的智能眼镜，接受采访时，将这个机会借给了10多岁女儿的维尼。使用智能眼镜的文雅拉和朋友们偶然地追上出现在智能眼镜上的悬赏通缉犯，在这一过程中，维尼的朋友爱德拉被通缉犯的枪击身亡的事件。

在维尼和死去的朋友安顿，另一个朋友中，都使用了“职业美”这一企业开发的推特应用程序。这个应用程序被还原为人类能够生存的单位、可以进行销售的榜单，价值评价的应用程序。这是随着数据的价值，人类排名被吸引的系统。应用程序向想要提高自己价值的用户提供了最好的建议，相反，使用者们欣然将自己的信息提供在应用程序上。

他对自己的信息自发地超越了自己的信息，根据这个节目的建议，价值观也在变化的事实上，感到了怀疑和威胁。他在追踪自己的过程中，把自己吸引到零追踪的公司是从零的一员开始的。

在这里引起了恐怖分子的罪名，为了节目出现，去美国甚至被诬陷为杀人犯。被情报机关和警察追赶的申时雅在剧中以内部举报和《零》的帮助表明职业的阴谋，并公开。

在未来的未来，也许已经成为现实的数据和信息在支配我们的社会上，《我的一切都在被监视》，书封面的选定词似乎包含着这本书的主题。

就像证明谁的隐私不安全似的，ZERO的团体利用达伦，发生在全世界转播美国总统休假地私生活的事件。我国被规定为恐怖集团，成为美国情报局及全世界的追踪对象，在“Daily”的言论社也将这一事件作为新闻报道。

这就是《ZERO：Zero》这本书的简介。

那我们有多了解信息通信技术？

智能手机出现不久，智能手机控制了我们的整个生活。我们将通过智能手机获取所有的信息，并将个人信息保存在智能手机上，通过通信网公开。

甚至还利用智能带保存脉搏、血压等生物信息，运动量、移动距离、位置等信息被无动于衷，这些数据在不知不觉中被收集和积累。

通过摄像机进行日常录影，通话和对话，在SNS或YOUTUBE上公开日常生活，就毫无意识地实现。我检查过的数据最终成为反映我关心的广告，通过预测我们的行动，利用信息搜索排行榜或是商业应用程序等多样的应用程序，制造了我们的行动。

我们会自发地将我们的信息提供给企业，通过广告购买东西，并向推荐的旅游地旅行。自己委托智能机器按指示做运动、学习、创造更好的自己的程序的决定。

我们小时候在科幻漫画中看到的现实已经超出了想象，影响了我们的生活，从出生开始使用智能机的我们的年轻一代都无法想象没有智能手机的生活。

在这样的现实中，我们可以确定收集的数据是什么，我们搜索的数据是否是真实的，而且连政治决定都有可能被调整的现实。虽然最近看了调查事件，也发现这种信息操作可能会影响到政治性的决定。

但是智能机器已经像空气一样日常化的新一代因便利性而把智能机器和服务毫无疑问地接受。

“你知道我们的下一代现在在做什么吗？（书本正文中零的警告

大家好，今天跟大家聊一聊数据时代的未来和发展。

在近代人们对数据的要求没有那么的迫切，那个时候没有数据分析师，没有IT，但是随着人类的发展，随着工业革命和科技革命的发展，数据对我们来说越来越重要，比如说美国的一个城市---纽约就是一个很鲜明的例子，通过数据挖掘，有效预防了火灾。据统计，纽约大约有100万栋建筑物，平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个，诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房，房屋建筑年代是否久远，建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅，分析人员通过特定算法，对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分，计算火灾危险指数，划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项，诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑，但是火灾数量确实下降了。

未来是DT和IOT的时代，数据的利用会极大丰富我们的生活，以前只有电脑象征着数据处理器，但是现在手机也通上了数据，电视、摄像头、空调、冰箱、电灯泡、窗帘等等一系列生活电器也通上了互联网数据，让我们还没有回家就已经打开了空调，让我们离开家也能关闭电视机、打开窗帘、观察家里发生的一切，是互联网+数据让我们生活变得更智能更丰富，让我们的工作效率更高。

我觉得未来受数据影响最大的应该是生产制造业，因为就目前来看，我国的制造业还存在明显的短板，而且好多的生产厂家都是流水线的工人，真正意义上的自动化程度并没有那么高，前些天我在网上看到一个视频，视频是一个把活蹦乱跳的鸡杀死然后把每个部分的肉都分好类的机械设备，当然，这并不是中国的，是德国的一套机械设备，在生产过程中，全都靠机械手和传感器，鸡先在一个平台上，然后被依次推进先杀死放血然后再去毛，然后去内脏再分割腿、翅、脖子、鸡爪等等，一系列流程下来，最后把各个器官都分类堆在一起，视频全程没有出现一个人，我看完后不免惊叹科技竞如此发达，完全依靠机械手臂和传感器就能把原来我们几十分钟甚至几分钟做的事给缩短成了几秒，确实是提高了生产效率，而且还节省了人员成本。

工业生产的物联网都是依靠采集的数据来使工业生产变得更精准更人性化，不管是在什么时候，不管是在做什么，不要以为好多数据没必要去采集，因为在数据没有采集上来之前你不知道这个数据到底有没有用，因为你不会考虑到你的核心业务诉求是否受这个数据影响，一个企业也是一样，如果单纯的以为只有自己想到收集的数据是有用的，其他的数据不去挖掘不去考量不及时呈现的话，这个企业不会更好更健康的发展下去，不能及时的解决、预防企业中的问题，就像在原来没有血压计、没有x光、没有CT这些数据采集机械设备，没有这些数据医学家也没办法来研究这些病症的治疗和预防方法，使得人们的高血压、心脏病等等这些病症没有办法得到治疗和预防。

综上所述，我觉得未来的统计数据是最值钱的，未来数据统计相关的职业会越来越火爆，会越来越值钱，谁掌握的数据多，谁采集的数据实时精确，谁就会坐拥财富！所以我觉得我们以后都必须重视数据，养成数据思维，学会分析利用数据来解决我们的问题，那我们的工作效率就会更高。那么朋友们你们怎么看呢？欢迎大家留言讨论！

对不少高校老师而言，数据治理似乎是个颇有距离的词汇，但实际上，很多时候不是我们没有数据，而是我们不知道如何使用数据。

在2018年1月9日举办的中国大学生学习与发展追踪调查年会上，参会老师和同学们用一个个生动的案例，为大家展示了学生学习发展追踪调查数据到底如何应用到院校的学生培养、教学评估、政策制定等各个方面。

一读君也有幸参与了大会，并将大会的精彩内容分享给广大读者。

背景知识

“中国大学生学习与发展追踪调查”（China College Student Survey，CCSS）是一项针对大学生就学经历的问卷调查。

项目关注高等教育内部机制——大学生学习行为及其与大学教育实践之间的互动，以学生为主体对高校的教育教学过程进行诊断。

目前CCSS主要由“普通本科院校问卷（绿色问卷）”、“应用型院校问卷（黄色问卷）”、“中国高校毕业生追踪调查（蓝色问卷）”和“清华大学本科生追踪调查（紫色问卷）”等4个调查工具组成。

绿色问卷是在引进美国深具影响力的大学生学习性投入调查（National Survey of Student Engagement, NSSE）的基础上经过文化适应、认知访谈、信效度检测汉化改进而成，并根据中国高等教育实践，设计构建了有中国特色的指标体系；

黄色问卷是为应用型院校开发的学习性投入调研工具，关注高等教育实践型人才的培养过程；

蓝色问卷通过追踪记录高校毕业生的个人职业生涯轨迹，着重研究中国高等教育体系对个人职业变动、劳动力市场流动的影响，并探索中国高等教育与中国社会经济发展的相关问题；

紫色问卷是为清华大学量身定制的追踪性调查工具，关注高等教育大众化时期精英大学人才培养的过程和规律。

四大系列工具的调查共同形成“生源输入-在校学习与生活过程-就业”完整的链型结构数据，反映当代大学生学习与发展真实现状，回应盖普通本科、应用型院校、精英大学等不同类型高校的教育教学改革需求。

项目从2009年正式启动，截至2017年，参与CCSS项目的院校数量已累计达到149所。

万能的数据

如果你是一所参与CCSS项目院校的老师，面对本校学生的调查数据，你都可以做什么？

★ 教育评价

课题组博士生王文分享了如何利用CCSS数据，服务院校层面的教育评价。

她从CCSS自身理论的先进性、方法的适切性和国内课题的可选择性出发，举例说明了CCSS数据在本科教学工作审核评估、《本科教学质量报告》编制、 ABET工程教育专业认证等工作中的作用和应用。

目前的评估和认证工作越来越讲求基于数据和实证支持，而CCSS数据从学生视角覆盖了教育教学过程的多个方面，拥有国际可比的指标和全国可比的常模。

有了CCSS数据作为论据，调查数据对教务处、学工处的老师而言，就不只是“锦上添花”，而是“雪中送炭”。

实际上，美国高校在参加全国性调查，委托第三方进行数据收集分析方面，已非常成熟。他们已将类似数据广泛用于各类的区域认证、专业认证、教学改进、州和联邦政府的政策要求等。

在这方面，国内院校也可加以借鉴。一方面，让专业的人做专业的事；另一方面，将专业的结果用于自己的关键工作中。

★ 政策反馈

博士生连志鑫从另一个角度，根据CCSS紫色问卷的数据，分析了现有招生倾斜政策是否真正帮扶了弱势群体，保障了教育公平。

通过数据的比较，连志鑫发现，不少享受国家专项计划的城镇户口和少数民族学生的家庭背景属于、甚至高于平均水平，并不弱势。

相比较而言，高校专项计划在收益人群的精准性方面效果更强。

这实际上给了院校管理者一种运用调查数据验证反馈政策合理性的新思路。当某项政策，某个项目推行后，是否达到了预期的目标？只有通过数据说话，才更有说服力。

★ 教学改进

来自重庆邮电大学的杨德山老师作为参与院校代表，也分享了重庆邮电大学通过CCSS发现问题和解决问题的历程。

首先，CCSS调查数据让该校意识到自身在生师互动方面，与对标院校和国际标准的差距。

接着，重庆邮电大学在完善机制方面下了功夫。

他们通过借鉴美国学业辅导的有益经验，制定了包括班导师、班学长、数理类课程辅导、朋辈学业辅导、辅导员、学业互助中心在内的一整套融合型学业辅导工作运行机制。

借助这套运行机制，学校的生师互动指标表现在后续追踪调查中得到显著的提升。

这为其它学校提供了基于数据的教育质量改进的正面案例，具备积极参考价值。

★ 综合治理

来自数据公司ApplySquare（申请方）的胡皖琪为大家分享了如何在CCSS数据的基础上进一步挖掘、整合院校现有的其它数据，构建学生学习与发展的综合数据平台，以满足不同教育主体的需求。

通过这种平台，胡皖琪表示，学校可以打通院系和各处室零散分布的数据孤岛，将学生从入口－过程－出口的全链条数据加以整合。

学生可以通过这个平台记录自己的学业发展数据，形成完整的档案画像；

一线教师可以通过平台改进教学、对学生进行个性化培养、预警问题学生、进行招生遴选；

而院校的管理者则可以通过平台把握了解整体情况，从而更好进行工作总结评估和政策的制定规划。

总结

作为CCSS项目的年度会议，本次会议汇集了清华CCSS课题组的老师同学，参与CCSS项目的全国各地研究型大学、应用型大学等院校代表，和有意在未来参与项目的高校代表。

会议分为“项目总结”、“指标构建”、“研究分享”和“院校经验交流”四个部分进行。

除了上述提到的发言内容，其余嘉宾的分享也相当精彩。

项目总结

课题组负责人，清华大学教育研究院常务副院长史静寰教授对项目做了简要的介绍，随后项目助理多蓝和博士生李瑞琳分别对问卷调查执行情况和相应的田野调查进行了总结。

指标构建

清华大学教育研究院副教授罗燕和文雯分别介绍了应用型高校本科教育调查工具的开发和研究，以及国际素养的相关概念、测量和应用。

清华大学教育研究院长聘教授Hamish Coates和博士后郭菲则为大家分享了通过结合CCSS调查数据和院校的公开数据，建构新型的高校人才培养指数的初步设想。

据介绍，这将是国际上少有的加入学生视角，不仅考虑教育投入，更衡量教育增值的指数体系。

研究分享

课题组博士后马淑风分享了自己基于伊利诺伊香槟分校数据，进行的教学共同体的建立与评价研究；

博士生陈乐则分享了他对高影响力教育活动内涵、类型和影响的思考。

院校经验交流

来自河南大学的李桂荣老师根据中国、美国、俄罗斯多国学校共同参与的调查初步数据，做了《基于实证经验审视与反思创新型人才培养问题》的分享。

针对中国大学生在起点上，无论学业能力还是批判性思维都有很大优势，但是在毕业前反而落后，说明我国高校创新人才培养缺失的现状，李桂荣提出了我国高校在人才培养目标定位上缺乏学校文化个性、质量控制上相关问责主体缺失、治理结构上系级管理职能薄弱、学年安排上第四学年育人性差、研究创新上理论实践严重脱机等五方面深刻而坦率的思考，并给出了自己的建议。

最后，主办方还组织参会的各院校老师围绕正在开发的问卷指标，进行分组讨论，以征求大家的意见。

尽管这次会议是CCSS项目的一次年会，但讨论内容却不囿于CCSS本身。从CCSS数据出发，课题组和院校老师们就数据的应用进行了干货满满的分享。

将数据从研究中，应用到院校实际的数据治理，是一个充满挑战的过程，这需要教育研究专家、各院校领导教师以及第三方专业数据机构的共同努力。

此文内容来自：申请方

官网： applysquare

作者：一读编辑部

转载自百家号作者：小郑科技汇

数据收集和提取是很多现代技术需要的，它们在各种行业中发挥着重要作用。例如大数据是涉及从大量数据中收集，存储，分析和获取的通用平台。人工智能和机器学习是两种更智能更有效的方式筛选数据和信息的技术。移动和物联网设备用于从客户，用户和受众收集数据。

数据可以在医疗保健，零售和营销，制造等行业的决策和战略构建中发挥不可或缺的作用。但对任何人来说，如果它不可靠，那么它是没有用的。被称为“数据准确性”，数据一共包括大小，种类，来源，准确性和价值。不准确或无效的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策或行动。例如医学上不正确的数据表明符合患者的症状的诊断。医生和专业人员可能会开展相关治疗，如果诊断出现错误可能会直接伤害患者。医疗保健和医疗领域的不准确数据可能对所有相关人员有害，可能导致患者死亡。数据来源是很重要的一个方面，如果无法信任数据源，后续数据如何都不知道如何吃力，如果你无法确定准确性，无法知道结的真金爱，如果流程和度量不准确，那么无法确定报告的见解是否准确。

此外无效的准确性会对其他数据元素产生负面影响。如果数据不准确，它的价值会突然降低。至少对于可靠的部分，数量和种类也会减少。这就是为什么许多人将准确性视为现代数据最重要的方面之一。那么如何确保数据准确性达到最高标准

1、减轻“脏数据”

错误或不准确的数据通常被称为“脏数据”。出于显而易见的原因，流入或流出的信息仍然是准确可靠的，这一点很重要。为此必须遵循基本流程来保护和了解可用内容。第一步是了解数据和数据流。

2、了解数据

在处理，清理和整理数据之前，您必须知道它的来源和目的，将用于什么以及它将如何适用于相关业务和战略。没有正确的方向，就无法知道信息的价值，以及与当前项目相关的部分。确定您的系统将要做什么，将如何利用数据。在做任何其他事情之前执行此操作筛选信息。

3、调整输入

数据通常以不同的形式出现，通常通过单独的字段或具有单独元素。然后将其解析并添加到更大的数据库中，高级系统必须进一步组织和分析。例如在网站上使用简单的联系单。每个字段表示客户或受众将提供特定数据段，从其名称、地址和联系方式。如果客户在特定字段中包含错误信息，则在可以交换相应信息之前，该数据集基本上无用。这是关于调整输入或进入的数据以匹配整体数据库的信息。确保系统正在收集并报告必要的输入信息。

4、审查数据来源

有许多数据来源或原点不会总是直接从客户那里收集它，它将来自物联网或其它连接设备，有时它将来自销售点系统。它甚至可能来自同事或移动应用程序。在从核心数据库中提取和合并此信息之前，检查和识别来源以及来源的有效性非常重要。例如如果您正在收集位置信息，是否来自可信任的设备并且需要精确测量。

可口可乐依赖客户的意见和偏好为市场营销和销售决策提供信息。他们直接到源头以找到他们需要的信息。在这种情况下，消费者是他们的目标受众。重要的是要考虑可口可乐如何使用与源相关的信息，因为它对结果细节的价值和准确性产生巨大影响。

5.优先考虑数据治理

数据治理是企业环境中数据的一般管理。它明确概述了确保与组织相关的数据的可用性，完整性，准确性和安全性，合并数据治理策略，尤其是大型组织，有助于让每个人都在同一个页面上，特别是从一个部门到另一个部门。数据治理本身无本质上的复杂，但实施数据治理可以验证团队收集、处理或存储的数据准确性。

最后，在处理数据时，无论是哪个行业，准确性对其价值都至关重要。收集的信息是否可以得到适当的验证和归属？如何回答这些问题将决定数据系统的整体有用性以及所收集的见解。虽然原始数据正在被处理以提取和可操作，但如果核心数据本身不值得信任，那么这些信息将毫无用处。

　　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。

“本文作者 陈睿 ，优知学院创始人新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，希望这篇文章能让大家完整的理解什么是大数据:该篇包含：大数据、技术、场景应用以及大数据的岗位。

什么是大数据

说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：

一个是数量大一个是价值大一个是速度快一个是多样性第一个是数量比较大，只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。

第二个是价值大，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。

第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。

第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

大数据的行业应用

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据使用的技术

说起大数据，大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。

第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。

大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

第二个数据存储层，比如云存储，需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。

比如：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

第三个是数据计算应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务，涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

大数据的岗位

1.数据分析师Data analyst

指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

2.数据架构师Data architect

对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

3.大数据工程师Big DataEngineer

收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。

4.数据仓库管理员

Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。

5.数据库管理员Database manager

提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。

6.商业智能分析员Businessintelligence analyst

就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。

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。

大家好，今天带大家了解大数据。对于外行来说，大数据名词听起来很高端、大气。却很抽象，让人无法理解。但作为编程人员、数据库管理员，大数据是需要详细了解的。这将会成为你们未来的发展方向。

首先简介一下大数据能干什么？大家都知道，我们在淘宝购物。需要注册帐号，然后选购商品、加入购物车、付款发货、货物的物流信息等等。这些信息在电脑里被称为数据。产生的数据都会存储到淘宝的服务器里。每天数以亿计的数据，被存储到淘宝服务器里。由于这些数据很庞大，所以被称为大数据。再根据基础大数据，在后台进行智能分析。就能分析出指定用户的购物喜好。某些产品的销售量等等信息。然后通过挖掘大数据的结果，向用户推送指定商品。这就是大数据时代，给你我带来的便利。

由于大数据里有海量的数据，存储和分析这些数据最主要就是要解决效率的问题。如何快速存储和分析海量的数据？目前都采用了一些什么技术？带着这些问题。我来讲一下，需要充电学习的方面。首先java语言是必须精通掌握的基础，用于大数据开发。接下来必须了解网络编程，mysql等数据库。再进一步学习，就需要了解集群技术。因为海量的数据需要采用多个数据库来进行存储和处理。即分布式存储。目前解决的方案，是采用hadoop架构。Hadoop实现一个分布式存储，具有高容错性、高吞吐量来访问应用程序的数据，适合超大数据集的应用程序。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使人们可以方便地处理海量数据。但hadoop不擅长实时计算，另一项大数据技术storm由此而生。他具有实时的数据处理能力。比如你昨天在淘宝买了一双鞋，今天你想买一顶帽子。而大数据分析的结果还是昨天的，系统不断的在向你推荐鞋子。而不去考虑你今天的需求。使用了storm技术，就会实时的分析你的需求，系统就会根据结果，向你推荐帽子。大数据的另一项技术Apache spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。用于配合hadoop和storm技术处理大数据。通过并行化地计算，加快的大数据的处理。

大数据的另一方向就是机器学习，要想得到一个高效的机器学习系统。就需要先用少量的数据去训练它。在少量的数据下机器学习系统不出错。再加大学习量，最终就能通过反复测试上线。大数据下的机器学习需要很多学习样本，在大量的学习样本下。机器可以类似于人工一样筛选，分析处理得到有用的数据，最终将结果反馈给用户。机器学习要掌握R语言、python和mahout技术。机器学习应用前景很广，不只是大数据可以使用。可能会成为未来程序员必修的课程。

在过去的几年里面，很多中国的企业都开始发展自己的企业大数据，都开始企业的基础数据的建设，而在中国市场，目前已经有一半多%的企业已经开始成立了数据分析的相关部门，还有27%的企业已经打算成立该部门。

同时，还有的企业已经开始使用大数据来发展公司。但是，很多人都说他们这些公司只是打着大数据的旗号想去蹭一波热度，来进行跟风发展，实际上真正能够用到大数据的公司数量是很少的，因为对于很多企业来说他们根本就没有那么多的数据要处理，只有国内的一些像阿里、腾讯等公司才有大量的数据需要处理。

那么这些公司应该有什么样的大数据产品和提出什么样的方法才能更好的来帮助公司做出发展呢？现阶段很多的企业都非常需要尽快来推出相应产品和方法来解决。而且企业要做的不单单是需要投入大量的经历来做这些，还应该去不断的加快数据产品的推出，只有这样才能将数据更好的利用起来帮助公司的发展。

首先，企业应该要去完善用户标签提供个性化的服务。如果你不能够充分的去了解你的每一个用户，针对每个不同的用户做出个性化的服务就没办法下手。所以对于很多的中小型企业来说，提供用户服务的数据服务商合作已经是必须要去完成的事情，但是遇到的问题是这些企业并不具备能力去完善自己用户标签的用户场景和相对应的技术。

而且即便是对于腾讯、阿里巴巴、百度这样的巨头企业来说，虽然他们有大量的用户和产品场景，可以供自己去完成用户的分析，可这些大公司还是面临着无法去全面的覆盖用户的问题。比如百度和腾讯他们两家公司就不能够去知道用户的电商画像，而对于阿里巴巴来说他们则是缺乏对用户的社交画像的了解。所以他们同样需要去利用专门来做大数据分析的公司，才能帮助他们的企业更好的发展。

其次，企业想得到要好用的分析产品。尽管市面上有很多各种各样的分析产品我们都能使用，可面临的现实是，能够完全满足产品和运营需求的产品的却不多。所以现在很多企业都面临这样的矛盾，如果用简单的产品的话处理数据的能力是非常有限的，不能够去很好的满足企业分析用户们的需要。而太过于复杂的产品则是太麻烦。所以市场上面好用的分析产品是少之又少，这也让不少企业十分的头疼，这点如果不能够很好的解决的话对于接下来的发展就是十分不利的。

当然有实力的企业可以去选择自己开发，但很多的企业最好的选择还是去市场上寻找已有的成熟的解决方案。但是面对移动互联网领域的发展痛点还是无法否认到解决，一边是将消息准确的推送给用户们，还有就是对于去发展全新的用户、给他们的更好体验度等关键性问题方面。所以对于新来的人的发展以及对于老朋友们的维护等这些都需要公司不断地去加强并且提供有效的解决方法才可以。

现如今随着很多数据的产生，信息得到了利用，人们的生活也更加的方便，同时对于服务的要求也在不断地提高，所以这就对于很多的企业来说他们也就遇到了很多的的困难和机会，只有靠公司自己去解决了这些问题之后，才能不被这个快速提升的年代所淘汰。所以他们需要去更好的做出改变，去积极的想办法做出帮助公司发展。然后顺应变化才能使得公司逐渐的进步，才能在去赢得未来更大的市场，让公司能够做出最对的改正，让人们能够去相信我们的公司，为公司赢得较好的名声。

最后小编想说的是，在这样的一个社会，很多的企业要做到的更多是去关注到用户们的想法，更好的去提供给客户的服务。只有掌握了客户的想法，根据他们的要求，准确无误的提供给他们想要的产品，这才是现如今企业最需要做的事情。还是那句话我们要会去分析客户的行为，根据得到当前这些信息去描述客户的画像，然后推送我们的产品，做到一条龙服务才是企业要去做到的标准。

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首先问大家一个问题，什么是企业最重要的资产?我想大部分人可能会说是企业的固定资产或劳动力或人员流动之类等等。但是，超过上述所有情况，任何企业或组织最重要的资产都是它的信息，每个企业的未来取决于他们现有的数据和管理的好坏，由此可见数据的重要性，本文就重点讲述数据对于各行各业大小企业的应用。

我们生活在一个数字化的世界里，一切都可以在互联网上找到，根据商业(特别是电子商务和社交媒体)的变化趋势。互联网的使用已经成为每个人日常生活的必需品。现在所有的交易都通过互联网进行。公司最大的挑战是记录客户的每笔交易。难点在于，企业必须记录每天生成的大量数据，而如何合理管理数据是企业最头疼的。而且数据包括各种类型，如非结构化、半结构化和结构化数据更是让各行业数据维护举步维艰。

大数据是什么?

每个企业每天都会生成数据，数据量根据企业业务的复杂度而变化。如果业务量大，我们可以很容易地使用常用的软件工具来管理，但是如果业务体系庞大，那么就将这些数据合理归档整合。这就是我们称之为“大数据”的原因。大数据能让用户处理大量的原始数据，并根据业务需要进行合理分析报表，以备将来参考和预测。大数据有助于管理数据，并为将来的有用目的存储全部数据。数据首先在不同类型中生成，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。大数据获取任何原始数据并将其处理成结构化数据。公司利用他们的过去和现在的数据来预测未来。大数据帮助企业获得利润，并在全球范围内扩大业务活动，并提供大数据。它不仅预测了未来的收益，还有助于预测未来的问题和趋势。它有助于企业做出重大决定。

政府行业

政府通常将历来数据进行汇总和分析规划未来发展趋势以及做好预防工作。大数据帮助政府机构为他国家制定计划。如政府利用人口普查来扩大或向全国的每个人提供福利，利用食品溯源管理追踪食品安全等等。

教育产业

教育部门需要不断的改进，为学生提供良好的教育。大数据帮助教育机构利用这些数据来跟踪学生表现的变化，他们使用数据来实现变化。它还有助于设计教育形式，帮助学生更好地让世界变得更好。

医疗保健行业

卫生部门使用其病人记录、治疗计划和过去用于治疗不同疾病的药物，这将有助于该部门改善治疗或向患者提供更好的医疗援助。它还可以提高行政管理、成本管理、人力资源/人员管理和供应管理的效率。

制造业

制造部门必须采购原材料，并维持必要的人员生产高质量的产品和服务。制造业的常规和持续的任务产生大量的数据。大数据可以帮助制造商减少成本和浪费，并帮助他们在更短的时间内制造出高质量的产品。大数据让制造商能够预测未来的需求，基于此，他们能够及时生产和供货，最终带来更高的利润。

零售行业

零售业是与顾客有最终联系的行业。它必须记录客户的数据——包括顾客的品味、偏好和生物数据——以便与他们保持紧密联系。客户关系是在业务开发中发挥关键作用的重要途径之一。大数据提供了解决复杂问题的准确信息，这些问题与零售业有关。我们可以清楚地知道该做什么，什么时候使用大数据。

结论

我们生活在信息时代。信息是任何进一步行动的一个关键方面。定期记录大量的数据需要一个更好更有效的软件工具。大数据是存储高数据量的最终来源，并以一种可以理解的方式处理它，我们可以预测行业未来的动态发展。

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