Ⅰ 大数据怎么使用
以下是关于如何成功使用大数据的一些方法。
1.敏捷
敏捷地掌握新兴技术的最新进展。顾客的需求往往在变化，因此，技术必须灵活适应客户的苛刻需求。如果想成功，应该调整收集的数据并处理，以满足客户的需求。
2.实时操作
实时操作业务，以了解客户遇到的各种问题。最好的方法是使用实时数据。因此，要了解业务的缺点，并实施适当的步骤来促进最佳的用户体验和更高的生产力。
3.多种设备
使用不同的设备来收集有关客户的相关信息，包括智能手机，笔记本电脑和平板电脑，因为客户会使用各种设备访问公司的产品。
4.使用所有的数据
全面使用数据来捕获汇总数据中的重要见解。从客户的经验和行为中收集的数据对于提高产品品牌和业务生产力非常重要。
5.捕获所有信息
在数据采集过程中，要掌握所有客户的信息，深入了解客户，避免盲点。还应该收集可能影响到客户的信息，从而提升品牌知名度
Ⅱ 该如何用好大数据
该如何用好大数据
近一两年来，大数据是一个被频繁提及的词汇。不管是近几天麻涌举行的五矿物流麻涌基地发布会上，还是在智博会配套活动中国（东莞）云计算高峰论坛上，越来越多的企业和研究者对大数据产生了非常浓厚的兴趣。越来越多的东莞企业表示想要做好大数据运营，但是，大数据要用好并不容易。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。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。
大数据听起来似乎很高深，但其实已经渗透到人们生活的方方面面。例如一个消费者在淘宝上搜索了泳镜，接下来他在打开许多网站时都会看到游泳衣、游泳圈等相关产品的广告。这，就是当前大数据营销的一个典型应用场景。
前不久，陈国良和石钟慈两名专门研究云计算和大数据的工程院院士在东莞进行了一次大数据的知识普及讲座。
据陈国良院士介绍，2012年3月，美国总统奥巴马在一次研究计划上提出了大数据概念。“大数据”的说法由此被全球范围采用，而在此前，国内的研究者一般称其为天文数据、海量数据或者巨量数据。不管是物联网设备的传感器、科学研究还是人们的日常生活，都会产生大量的数据。而善于用好大数据技术，则可以从这些数据中挖到“黄金”。
不过，陈国良也表示，大数据的结果很有价值，但千万不能陷入大数据独裁主义，人，才是大数据的第一要素。当然，要求所有企业都具有大数据分析能力。
陈国良所说的大数据分析能力，便是大数据的组成部分。随着大数据的应用日渐广泛，影响日渐深远，大数据思维的重要性也日渐显着。
大数据思维，就是能够正确利用好大数据的思维方式。大数据并不是指任何决策都参考数据，也不是要求所有问题都足够精准，更不是花巨资打造大数据系统或平台，而是在应该让大数据出场的地方把大数据用好。
要用好大数据，首先应该采集大数据。与传统的调查问卷等搜集信息数据的方式不同，互联网时代的大数据采集是“无限的、无意识的、非结构化的”数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器中，随用随取。此外，分析数据使用了专门的数据模型。最值得一提的是，大数据可以根据营销、决策等特定问题，从数据库中调取海量数据进行挖掘以完成数据验证，甚至可以得出与常识或经验判断完全相异的结论出来。
不少业内人士表示，很多时候，大数据的价值正是体现在这样与直观判断大相径庭的地方。对此，陈国良也表示，“大数据分析结果有时候没有理论支撑甚至无法证明，不过分析仍然有效，技术仍然在发展！”陈国良还为东莞有意进行大数据挖掘的企业支招说，大数据的获取，不能依靠随机采样，也不能强求精确性，甚至分析结果也难以解释其所以然，不过能用就好，以后可以慢慢再弄清其中的科学原因。
业内人士分析说，大数据的应用领域正在逐步增加。一方面，东莞企业可以通过大数据对用户行为与特征作出分析。通过大量数据可以分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。此外，通过大数据可以支撑精准营销信息推送。让最精确的信息传递到正好匹配的客户手中。
另外，通过大数据可以让营销活动能够与用户能够产生“会心一击”的效果，这种基于海量数据的挖掘和匹配实现的精准信息，能够让企业有效地取得客户的欢心。
在陈国良眼中，云计算、物联网以及大数据是三位一体的，伴随着万物互联的趋势以及云计算逐步变得更加方便易得，价格低廉，大数据的应用场景以及应用的经济类型也都将得到进一步的加强。
Ⅲ 如何运用大数据
我们如何使用大数据？
第一点，明确数据分析的目的
首先，您必须知道手中的数据要怎么处理，这意味着您需要清楚需求以及要从数据中获取什么。让我们以产品经理为例。当许多产品经理设计自己的产品时，他们可能会花费大量时间来设计产品，但是他们忽略了该产品是否可以成功。这很难满足客户的需求。因此，如果要最大化自己的数据的价值，则必须事先考虑要执行的操作。
第二点，必须扩大数据收集方式
关于数据收集，通常有四种方法。它们是从外部行业数据分析报告（例如iResearch）获得的；积极从社区论坛（如AppStore，客户服务反馈和微博）收集用户反馈；参加问卷调查设计和用户访谈等调查，收集并观察用户在使用产品时遇到的问题和感受的第一手数据；从记录的用户行为轨迹研究数据。
Ⅳ 常用的大数据分析方法
1. Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
Ⅳ 大数据如何预测
大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。在谈论大数据应用时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”等。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。
大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个事件会发生的概率。
实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类不断发现各种规律，从而能够预测未来。利用大数据预测可能的灾难，利用大数据分析癌症可能的引发原因并找出治疗方法，都是未来能够惠及人类的事业。
Ⅵ 如何运用大数据
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
Ⅶ 如何利用大数据做出正确的判断
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。[1]
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》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。
未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。
Ⅷ 如何利用大数据提高决策的正确性
大数据可以看到很多东西，比如：行业的走向、行业发展、区域经济、人民生活水平、人民消费水平等，拥有这些数据，就可以很好的决策了。要是还是感觉困难，可以用大数据建模，这样直接输入参数，就能得到你想要的答案了。