解析大数据量excel(理解大数据)

1. 理解大数据

大数据的定义

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据的特点

数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据时代的影响

越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。

大数据的意义和前景

大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在大家面前。

大数据分析的目的

大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。

预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

2. 理解大数据的crm应用场景

CRM系统的功能有销售管理，客服管理，报表分析，客户公海池，提升服务效率，客户识别可灵活定义的客户数据。

销售管理有了CRM系统的协助，这样就可以很方便的查看各个业务员手里在跟进单子进展，销售流水等等，另外它也会自动进行某些销售工作的跟进，比如人物提醒，客户分配，自动批量发送邮件，重大交易提醒等。

3. 理解大数据与会计

未来会计的发展就是利用大数据，共享平台进行财务分析，进行财务管理。

这是必然发展局势，因为现在一般的大型企业已经进行财务共享平台建设，进行大数据分析，通过数据发现问题，分析问题和解决问题。

这样可以减少人的工作量，可以起到减员增效，财务人员未来发展局势就是向管理型人才，复合型人才发展，而不是记账了。

4. 理解大数据安全

一、规模、实时性和分布式处理

大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。

二、嵌入式安全

在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。

但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。

多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

三、应用程序

面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。

它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。

应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。

以上就是大数据安全主要包括哪几个方面的详细内容

5. 大数据理解

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。

6. 理解大数据思维方式相关而非因果

第一，把“更多——不是随机样本，而是全体数据”凝练为“辩证思维”。一切皆可量化，是大数据时代的最根本特征，大数据的规模化应用，必然以“万物数字化”为依托。

第二，把“更好——不是因果关系，而是相关关系”凝练为“创新思维”。大数据分析技术为获取事物之间的相关关系提供了极大的便利，有效克服了现代科学探寻因果关系的现实困境，使人类得以更全面、更快速地把握事物的本质。

第三，把“更杂——不是精确性，而是混杂性”凝练为“战略思维”。精确性是信息匮乏时代的产物，在全球数据出现爆炸式增长的今天，数据多样性、复杂性和不确定性的特征愈发凸显。

7. 理解大数据的层面包括

您好，很开心为您解答。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。

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》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据应用

大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。

1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。

云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。

2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。

在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。

在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。

在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。

在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。

在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。

8. 大数据的认识

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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，如购物网站的消费记录，这些数据只有进行处理整合才有意义。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

9. 理解大数据的三个维度是什么

数据分析的几个常用维度：

1.对比分析 | 从时间、空间、标准等维度进行对比 明确同比、环比、定基比的概念。同比是指本月第一周和上个月第一周进行对比；环比是指本周和上周进行对比；定基比是指所有数据同今年第一周进行对比。

2.细分分析 逐步分析：比如把某个市进一步拆解为区。 维度交叉分析：比如分析付费SEM的新访客获取渠道和用户所在区域。

3.漏斗分析 分析是否出现不必要的过程，造成转化主进程受到伤害。 是否有泄漏点，通过分析堵住泄漏点

4.同期群分析 主要用于洞察留存情况，通过对属性完全一样的可对比群体的留存情况进行比较，分析哪些因素影响用户留存。

5.聚类分析 网页分析中的聚类主要集中在：用户聚类、页面、内容、来源 用户聚类主要体现在用户分群、用户标签 来源聚类包括渠道、关键词搜索等 页面聚类主要是相似，相关页面分组法。

6.AB测试 AB测试主要是通过小而精的操作，快速优化迭代

7.埋点分析 通过分析用户行为，可以细分为浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件

8.来源分析 有效的标注用户来源，深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在区域进行交叉分析，得到不同区域的获课详细信息。

9.用户分析 活跃分析、留存分析、细分分析、用户分析、用户画像、用户细查等 用户活跃可细分为消费活跃、互动活跃、交易活跃等

10.表单分析 高效的表单有效的提升最后的指标，对表单进行漏斗分析。