1. 如何運用大數據開展銀行業精準營銷
在運營商大數據精準獲客彌漫的今天，我們彷彿看見了眼前影影綽綽的都是客戶，但當伸手去抓，卻發現寥寥無幾，什麼原因？讓我們的客戶變成了鏡花水月，主要原因，還在於對客戶的把握不夠精準。
未來，營銷人才的數量越來越少，門檻越來越高。除了懂營銷，營銷從業者必須更加了解技術發展的趨勢，包括現階段炙手可熱的移動營銷和跨屏營銷。以後，網路推廣的成本越來越高。無論是甲方還是乙方的營銷人員，或者中間商，都需要更有服務意識，運營商大數據精準獲客對媒體更為了解，掌握如何根據不同的產品或者廣告去選擇合適的終端、人群進行傳播，僅靠傳統營銷根本不能滿足。
可以這么說，只要客戶瀏覽過公司的網站，甚至相關行業的網站或者APP，大數據系統便可以准確的獲取到相關訪客的信息，這時候公司的業務可以直接面對意向非常之高的用戶，成功實現跨越諸多環節實現精準營銷！
舉個例子，你是希望男性或女性更青睞你的產品？還是年輕人或中青年有興趣？什麼職業的客戶更對你產品的路子…如果你將行業的網站或者APP提供給我，我這邊將會利用最新的網路抓取技術獲取這些訪客的信息，歡迎大家與我一同討論交流大數據相關知識哦。
2. 我們如何利用大數據
如果我們想利用大數據，首先要有大數據的公式，但是這些大數據的搜集渠道一般都集中在一些大的互聯網公司，比如說國內知美的一些公司個人去搞大數據的話，確實還是有很大的困難，因為你沒有辦法得到那麼多人的數據，比方說他的消費數據或者是他的通訊數據之類的，或者是它的地理位置之類的，你只有得到了大數據，然後才能夠做一些定點發送之類的大數據操作。
3. 如何用大數據解決生活中的問題
1、應用於能源
隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。
2、醫學應用
大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。
3、對於金融業來說
大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。
4、應用於地理信息
地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。
5、應用於消費
為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。
6、應用於製造業
大數據影響生產力，使機器設備在應用中更加智能化、自主化，使生產過程更加簡潔、准確、安全，提高生產能力。此外，大數據技術可以幫助企業了解客戶的偏好，從而生產出市場需要的產品。
關於如何用大數據解決生活中的問題，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
4. 如何運用大數據
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
5. Kafka在大數據環境中如何應用呢
我們生活在一個數據爆炸的時代，數據的巨量增長給我們的業務處理帶來了壓力，同時巨量的數據也給我們帶來了十分可觀的財富。隨著大數據將各個行業用戶、運營商、服務商的數據整合進大數據環境，或用戶取用大數據環境中海量的數據，業務平台間的消息處理將變得尤為復雜。如何高效地採集、使用數據，如何減輕各業務系統的壓力，也變得越來越突出。在早期的系統實現時，業務比較簡單。即便是數據量、業務量比較大，大數據環境也能做出處理。但是隨著接入的系統增多，數據量、業務量增大，大數據環境、業務系統都可出現一定的瓶頸。下面我們看幾個場景。
場景一：我們開發過一個設備信息挖掘平台。這個平台需要實時將採集互聯網關採集到的路由節點的狀態信息存入數據中心。通常一個網關一次需要上報幾十甚至幾百個變化的路由信息。全區有幾萬個這種互聯網關。當信息採集平台將這些變化的數據信息寫入或更新到資料庫時候，會給資料庫代理非常大的壓力，甚至可以直接將資料庫搞掛掉。這就對我們的數據採集系統提出了很高的要求。如何穩定高效地把消息更新到資料庫這一要求擺了出來。
場景二：數據中心處理過的數據需要實時共享給幾個不同的機構。我們常採用的方法是將數據批量存放在數據採集機，分支機構定時來採集；或是分支機構通過JDBC、RPC、http或其他機制實時從數據中心獲取數據。這兩種方式都存在一定的問題，前者在於實時性不足，還牽涉到數據完整性問題；後者在於，當數據量很大的時候，多個分支機構同時讀取數據，會對數據中心的造成很大的壓力，也造成很大的資源浪費。
為了解決以上場景提出的問題，我們需要這樣一個消息系統：
緩沖能力，系統可以提供一個緩沖區，當有大量數據來臨時，系統可以將數據可靠的緩沖起來，供後續模塊處理；
訂閱、分發能力，系統可以接收消息可靠的緩存下來，也可以將可靠緩存的數據發布給使用者。
這就要我們找一個高吞吐的、能滿足訂閱發布需求的系統。
Kafka是一個分布式的、高吞吐的、基於發布/訂閱的消息系統。利用kafka技術可以在廉價PC Server上搭建起大規模的消息系統。Kafka具有消息持久化、高吞吐、分布式、實時、低耦合、多客戶端支持、數據可靠等諸多特點，適合在線和離線的消息處理。
互聯網關採集到變化的路由信息，通過kafka的procer將歸集後的信息批量傳入kafka。Kafka按照接收順序對歸集的信息進行緩存，並加入待消費隊列。Kafka的consumer讀取隊列信息，並一定的處理策略，將獲取的信息更新到資料庫。完成數據到數據中心的存儲。
數據中心的數據需要共享時，kafka的procer先從數據中心讀取數據，然後傳入kafka緩存並加入待消費隊列。各分支結構作為數據消費者，啟動消費動作，從kafka隊列讀取數據，並對獲取的數據進行處理。
消息生產者根據需求，靈活定義proceInfoProcess()方法，對相關數據進行處理。並依據數據發布到kafka的情況，處理回調機制。在數據發送失敗時，定義failedSend()方法；當數據發送成功時，定義successedSend()方法。
6. 微博如何使用大數據存儲技術
Mongodb和Redis，Mongodb可以滿足大量數據的存儲，Redis是內存資料庫，適合Key-Value形式的快速讀寫，適合做緩存，佔用內存資源多，不適合存儲大量數據。
微博是近幾年發展得極為火熱的信息發布和分享平台，可以發布微博、分享信息、評論和參與話題的討論。為了讓用戶及時了解到最熱門的話題、最熱門的信息。
需要對微博系統中的數據進行實時處理和分析。而Storm是一個免費開源、分布式的、具有很好容錯性的實時計算系統，通過Storm可以實時處理微博系統中的數據，並根據處理結果向用戶進行實時熱門推送。
微博大數據：
微博其實和淘寶是很類似的。一般來說，第一代架構，基本上能支撐到用戶到 百萬 級別，到第二代架構基本能支撐到 千萬 級別都沒什麼問題，當業務規模到 億級別時，需要第三代的架構。
從LAMP的架構到面向服務的架構，有幾個地方是非常難的，首先不可能在第一代基礎上通過簡單的修修補補滿足用戶量快速增長的，同時線上業務又不能停，這是我們常說的在飛機上換引擎的問題。
建議在做服務化的時候，首先更多是偏向業務的梳理，同時要找准一個很好的切入點，既有架構和服務化上的提升，業務方也要有收益，比如提升性能或者降低維護成本同時升級過程要平滑，建議開始從原子化服務切入，比如基礎的用戶服務， 基礎的短消息服務，基礎的推送服務。
第二，就是可 以做無狀態服 務，後面會詳細講，還有數據量大了後需要做數據Sharding，後面會將。第三代 架構 要解決的 問題，就是用戶量和業務趨於穩步增加（相對爆發期的指數級增長），更多考慮技術框架的穩定性， 提升系統整體的性能，降低成本，還有對整個系統監控的完善和升級。
7. 該如何用好大數據
該如何用好大數據
近一兩年來，大數據是一個被頻繁提及的詞彙。不管是近幾天麻涌舉行的五礦物流麻涌基地發布會上，還是在智博會配套活動中國（東莞）雲計算高峰論壇上，越來越多的企業和研究者對大數據產生了非常濃厚的興趣。越來越多的東莞企業表示想要做好大數據運營，但是，大數據要用好並不容易。
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。
大數據聽起來似乎很高深，但其實已經滲透到人們生活的方方面面。例如一個消費者在淘寶上搜索了泳鏡，接下來他在打開許多網站時都會看到游泳衣、游泳圈等相關產品的廣告。這，就是當前大數據營銷的一個典型應用場景。
前不久，陳國良和石鍾慈兩名專門研究雲計算和大數據的工程院院士在東莞進行了一次大數據的知識普及講座。
據陳國良院士介紹，2012年3月，美國總統奧巴馬在一次研究計劃上提出了大數據概念。「大數據」的說法由此被全球范圍採用，而在此前，國內的研究者一般稱其為天文數據、海量數據或者巨量數據。不管是物聯網設備的感測器、科學研究還是人們的日常生活，都會產生大量的數據。而善於用好大數據技術，則可以從這些數據中挖到「黃金」。
不過，陳國良也表示，大數據的結果很有價值，但千萬不能陷入大數據獨裁主義，人，才是大數據的第一要素。當然，要求所有企業都具有大數據分析能力。
陳國良所說的大數據分析能力，便是大數據的組成部分。隨著大數據的應用日漸廣泛，影響日漸深遠，大數據思維的重要性也日漸顯著。
大數據思維，就是能夠正確利用好大數據的思維方式。大數據並不是指任何決策都參考數據，也不是要求所有問題都足夠精準，更不是花巨資打造大數據系統或平台，而是在應該讓大數據出場的地方把大數據用好。
要用好大數據，首先應該採集大數據。與傳統的調查問卷等搜集信息數據的方式不同，互聯網時代的大數據採集是「無限的、無意識的、非結構化的」數據採集。各種紛繁復雜的行為數據以行為日誌的形式上傳到伺服器中，隨用隨取。此外，分析數據使用了專門的數據模型。最值得一提的是，大數據可以根據營銷、決策等特定問題，從資料庫中調取海量數據進行挖掘以完成數據驗證，甚至可以得出與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。
不少業內人士表示，很多時候，大數據的價值正是體現在這樣與直觀判斷大相徑庭的地方。對此，陳國良也表示，「大數據分析結果有時候沒有理論支撐甚至無法證明，不過分析仍然有效，技術仍然在發展！」陳國良還為東莞有意進行大數據挖掘的企業支招說，大數據的獲取，不能依靠隨機采樣，也不能強求精確性，甚至分析結果也難以解釋其所以然，不過能用就好，以後可以慢慢再弄清其中的科學原因。
業內人士分析說，大數據的應用領域正在逐步增加。一方面，東莞企業可以通過大數據對用戶行為與特徵作出分析。通過大量數據可以分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。此外，通過大數據可以支撐精準營銷信息推送。讓最精確的信息傳遞到正好匹配的客戶手中。
另外，通過大數據可以讓營銷活動能夠與用戶能夠產生「會心一擊」的效果，這種基於海量數據的挖掘和匹配實現的精準信息，能夠讓企業有效地取得客戶的歡心。
在陳國良眼中，雲計算、物聯網以及大數據是三位一體的，伴隨著萬物互聯的趨勢以及雲計算逐步變得更加方便易得，價格低廉，大數據的應用場景以及應用的經濟類型也都將得到進一步的加強。
8. 結合材料化學專業談談大數據在專業領域的應用
摘要 基於大數據機器學習的材料研發由於擁有周期短，成本低的優勢，在新材料研發佔有越來越重要的地位。但對於大部分材料研發人員來說，獲得大量且有效的材料及其性能的數據是比較困難的，必須藉助於第三方的材料資料庫。例如來自麻省理工學院的Materials Project和哈佛的Clean Energy Project。前者的研究集中在無機固體上，尤其以電池材料為主，而後者的清潔能源計劃以可用於太陽能電池的分子材料為中心。兩者均利用密度泛函理論（Density Functional Theory）收集的巨型資料庫來預測模擬物質模型的實際屬性。
9. Hadoop如何應用在大數據業務系統中
Hadoop是使用Java編寫，允許分布在集群，使用簡單的編程模型的計算機大型數據集處理的Apache的開源框架。 Hadoop框架應用工程提供跨計算機集群的分布式存儲和計算的環境。 Hadoop是專為從單一伺服器到上千台機器擴展，每個機器都可以提供本地計算和存儲。
Hadoop適用於海量數據、離線數據和負責數據，應用場景如下：
場景1：數據分析
場景2：離線計算，(異構計算+分布式計算)天文計算
場景3：海量數據存儲
10. 大數據怎麼使用
以下是關於如何成功使用大數據的一些方法。
1.敏捷
敏捷地掌握新興技術的最新進展。顧客的需求往往在變化，因此，技術必須靈活適應客戶的苛刻需求。如果想成功，應該調整收集的數據並處理，以滿足客戶的需求。
2.實時操作
實時操作業務，以了解客戶遇到的各種問題。最好的方法是使用實時數據。因此，要了解業務的缺點，並實施適當的步驟來促進最佳的用戶體驗和更高的生產力。
3.多種設備
使用不同的設備來收集有關客戶的相關信息，包括智能手機，筆記本電腦和平板電腦，因為客戶會使用各種設備訪問公司的產品。
4.使用所有的數據
全面使用數據來捕獲匯總數據中的重要見解。從客戶的經驗和行為中收集的數據對於提高產品品牌和業務生產力非常重要。
5.捕獲所有信息
在數據採集過程中，要掌握所有客戶的信息，深入了解客戶，避免盲點。還應該收集可能影響到客戶的信息，從而提升品牌知名度