茅台集团如何运用大数据，如何使用大数据

如何使用大数据（百度文库）：http://jingyan.baidu.com/article/37bce2be2035f21003f3a25f.html

贵州省，以大数据产业引领经济转型，贯彻落实科学发展观指导思想，实施创新驱动战略，推动经济结构调整，经济增长主要依靠科技进步、劳动者素质提高、管理创新转变，提高自主创新能力。加快转变经济发展方式,推动产业结构优化升级：要坚持走中国特色新型工业化道路，以信息化促进工业化，

任务占坑

“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。企业要运用大数据，需要企业内容管理平台。凯德云M-Files将所有企业内容（包括文档、报表、账单、网页、图片、传真，甚至多媒体音频、视频、等等各信息载体和模式）集中进行管理和控制，结合其强大的元数据搜索引擎，为各企业提供商务智能和大数据分析。

任务占坑

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，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。大数据的应用：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、数据挖掘技术和软件产品的发展。

电商等企业需要大数据服务和支持，帮助企业做出有参考的决定。大数据将来会应用到每个人的衣食住行方面，越来越能呈现一个人的过往历史，提供数据支持能有效的刻画出用户的画像，也能降低风控成本、人文、生活等，大数据是未来的必然趋势，在以后的生活和工作中将扮演越来越重要的角色，不论是个人还是企业，每一个行为举止都是一个数据的产生大数据是一个是互联网+社会的必然产物，京东金融数据源自于自身积累的客户数据也有亿美软通的数据库做支持，才能在大数据内留下自己好的数据，所以，要保留很好的习惯，也是一个新时代的到来，必将会影响社会、科技，也是后期考量一个人或企业的依据，对以后的生活和工作有很大帮助。很多像金融、网购。以后就是大数据的天下，随着大数据的不断建立和完善，在将来会出现每个人的衣食住行等各个方面，很直接的能反应出某个人的生活行为习惯

采集到需要的数据进行具体分析，比如我是做电商的，想了解现在电商的一些信息，然后就用ForeSpider采集过淘宝的商品信息。这个软件还是很好用的，采集的数据也很全面。而且他是可视化操作的，自己操作起来比较简单的。如果采集的网站有点复杂，这软件自带爬虫脚本语言，自己写一些代码，就可以采集所有的公开数据。软件还自带免费的数据库，数据采集直接存入数据库，也可以导出成excel文件。如果自己不想配置，他们公司也可以配置采集模板，我就是直接从前嗅购买的模板。我建议你先可以下载一个免费版试一试，免费版不限制功能，没有到期时间。

1、数据层：采集和处理数据传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库mysql甚至excel就能满足数据处理过程。2、业务层：建模分析数据使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。3、应用层：解读数据数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。例如，用户从企业的网站首页进入到产品库查看产品详情、把产品放到购物车以及最后购买和支付等接触点，通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到购买产品间的体验是否人性化，然后根据这样的结果来修正自己的运营模式，尽量做出符合用户喜欢的购物环境。其实大数据对于企业精细化运营的价值表现在三个重要的维度：第一，帮助企业了解用户从哪些渠道进来；第二，这些用户关注什么；第三，这些用户是新关注的还是老用户。通过这三个维度的分析，可以让企业决定自己的投放策略和方向，这完全是大数据给精细化运营带来的价值。在分析用户从哪些渠道进来，可以帮助企业发现更多流量的来源和需要在哪些渠道加强投放，比如用户是从微博、微信、论坛还是门户网站，从而帮助企业不断调整营销投放，发现哪个渠道更有吸引用户的潜力和价值，如果没有被挖掘到，可以继续深挖。在分享用户关注什么方面，通过用户对产品的点击、话题的讨论、内容的转发能方面进行大数据分析，可以帮助企业有效找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向，方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。最后，通过对用户新老观察分析，可以让企业做精准运营的时候掌握好用户的生命周期，知道什么时候该对什么样的用户进行内容上的营销，以及帮助企业找到激活老用户的方法。

我们需要不拘一格的自主权，和我们考虑的数据一样。对我们来说，这不仅仅是数字，在我们看似平常的一些数据，甚至能让传统数据科学家屈服。举个例子，社交软件注册时需要询问新用户用一些形容词（标签）来描述他们的个性，传统的分析师可能不喜欢这样的数据，因为他们不容易量化。但对设计师来说，这些数据可以避免做一些无用功。理解好“为什么”才能让我们创造更佳的用户体验。毕竟，我们经常面临各种各样的挑战，因此我们拥有艺术和科学数据分析方面转变思维的权利。有2类主要数据是我们考虑的方向：定量数据（quantitative data）定性数据（qualitative data）定量数据（quantitative data）大数据！数字！图表和图形！简单地说，定量数据是关于“谁（who）”、“什么时候（when）”、“什么（what）”和“在哪里（where）”的数值数据。思考google analytics（著名互联网公司google为网站提供的数据统计服务），思考人口统计分析数据。这种类型的信息是与设计师高度相关的，归根结底，了解用户是开始设计前 要做的先行步骤，这至少也能解决一个问题。定性数据（qualitative data）定性数据最好的定义为非数字信息，是关于“如何（how）”和“为什么（why）”。用户为什么会选择你的产品？他们是怎么使用的呢？用户如何感知你的产品？定性数据是更难想象得到的，但它仍然可以在你的设计过程中发挥关键作用。例如，只要看看微博的热门话题，就能轻松找到能够用户关注的范围广度，并挖掘任何你想要的关键字。知道了大家关注什么这就是非常棒的信息，但是想象一下他们为什么会关注这些话题，以及对我们又有什么帮助，或者更好的是：如何才能更加满足他们？理解好“为什么”能让我们为用户创造更多的参与体验，从而增加我们的产品或服务的整体价值。不要只在意数据，心里还要有一个特定的目标。如何在设计中充分利用数据现在，我们已经掌握了一些对我们设计师有用的数据，让我们谈谈如何实际利用数据来完成目标和取悦用户。以一个问题开始数据在外行看了似乎势不可挡。谁没有在google analytics迷失或晕头转向过？如果你带着特定的目标去挖掘相关信息，你会很容易得到，原来还有这么迷人的东西可以看！