电商大数据分析(大数据是什么意思)

电商大数据分析，大数据是什么意思？

大数据（英语：Big data），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。

大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。

应用:

大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。

1.大型强子对撞机中有1亿5000万个传感器，每秒发送4000万次的数据。实验中每秒产生将近6亿次的对撞，在过滤去除99.999%的撞击数据后，得到约100次的有用撞击数据。

将撞击结果数据过滤处理后仅记录0.001%的有用数据，全部四个对撞机的数据量复制前每年产生25拍字节（PB），复制后为200拍字节。

如果将所有实验中的数据在不过滤的情况下全部记录，数据量将会变得过度庞大且极难处理。每年数据量在复制前将会达到1.5亿拍字节，等于每天有近500艾字节（EB）的数据量。这个数字代表每天实验将产生相当于500垓（5×1020）字节的数据，是全世界所有数据源总和的200倍

2.大数据产生的背景离不开Facebook等社交网络的兴起，人们每天通过这种自媒体传播信息或者沟通交流，由此产生的信息被网络记录下来，社会学家可以在这些数据的基础上分析人类的行为模式、交往方式等。美国的涂尔干计划就是依据个人在社交网络上的数据分析其自杀倾向，该计划从美军退役士兵中拣选受试者，透过Facebook的行动app收集资料，并将用户的活动数据传送到一个医疗资料库。收集完成的数据会接受人工智能系统分析，接着利用预测程序来即时监视受测者是否出现一般认为具伤害性的行为。

3.运用数据挖掘技术，分析网络声量，以了解客户行为、市场需求，做营销策略参考与商业决策支持，或是应用于品牌管理，经营网络口碑、掌握负面事件等。如电信运营商透过品牌的网络讨论数据，即时找出负面事件进行处理，减低负面讨论在网络扩散后所可能引发的形象危害。又如具有大量商店交易数据的第三方服务业者(Third-party Service Providers, TSP)可以集成手中交易数据、公开的顾客评论数据(例如:Google Map评论)、法院的店家诉讼数据等，评估与预测店家运营情形，进一步进行商业顾问服务。

大数据行业薪资如何？

生产制造基地将初现雏形——贵州电子信息制造业规模以上工业总产值突破600亿元,软件和信息技术服务业收入260亿元,计划引进2家以上国际大数据核心企业、10家以上国内知名大数据龙头企业、50家以上国内有影响力的大数据优强企业落地贵州。大数据,正有力地助推贵州实体经济升级转型。

近日，贵州省发布2017年大数据发展重点，包括产业培育、项目裂变、融合升级、数据融通、数字政府、数据扶贫、基础设施攻坚、安全铁壁、万千人才、首选实验田等。 产业培育工程上，培育发展电子信息制造业。电子信息制造业规模以上工业总产值突破600亿元，规模以上工业增加值突破100亿元，同比增长20%，打造全国智能终端产品生产制造基地。培育发展软件和信息技术服务业。软件和信息技术服务业收入260亿元，同比增长30%。培育发展大数据采集分析。贵阳大数据清洗加工基地、贵安新区大数据加工基地投入运行。培育发展大数据资源储备。全省数据中心服务器数7万台以上。培育发展大数据交易。贵阳大数据交易所会员达到2000家，交易规模累计3亿元以上。培育发展大数据安全产业。贵阳大数据安全示范园区上半年投入使用，吸引10家以上大数据安全企业集聚。培育发展通信服务产业。通信运营服务业务总量1070亿元，同比增长32%。培育发展呼叫与服务外包产业。全省呼叫中心签约投运累计超过10万席。 项目裂变工程，结合“千企引进”工程，引进2家以上国际大数据核心企业、10家以上国内知名大数据龙头企业、50家以上国内有影响力的大数据优强企业落地贵州。华为全球数据中心、阿里巴巴贵州大数据产业园开工建设。 融合升级工程，实施“大数据+产业深度融合行动计划”。建设100个以上典型示范项目。“大数据+工业深度融合专项行动”重点建设50个以上典型示范项目；大数据+服务业深度融合专项行动”重点建设40个以上典型示范项目，包括15个智慧旅游项目、15个电子商务项目、10个智慧物流项目以及贵州金融云等大数据金融项目；大数据+农业深度融合专项行动”重点建设10个以上典型示范项目。 数据融通工程，省、市两级政府部门非涉密应用系统100%接入云上贵州体系，打造全省统一的政府数据中心。云上贵州系统体系内政府应用系统数据资源目录100%上架，50%数据资源共享。 数字政府工程，实施“政府大数据应用专项行动”，在扶贫、旅游、医疗、教育、粮食、食品、交通、民政、人社、国土、工商、环保、税务、安全生产、北斗等方面重点建设50个典型示范应用。推进面向社会民生服务的政府系统APP化，“云上贵州APP平台”上半年上线运行。 数据扶贫工程，建设精准扶贫APP、农产品价格和成本监控平台APP等一系列大数据+大扶贫APP应用。举办全球电商减贫大会，助推大扶贫、大数据两大战略行动。 基础设施攻坚工程，开展“信息基础设施会战攻坚年”活动，完成信息基础设施投资180亿元。推进“光网贵州”建设，基本建成全光网省。推进“宽带乡村”建设，新增2800个行政村电信光纤网络全覆盖。强化“提速降费”惠民生。 安全铁壁工程，编制《贵州省大数据安全体系建设实施方案》。 万千人才工程，建设“贵州大数据人才云”，引进培养大数据领军人才5-10名、专业人才及其他人才1000名。开展全省大数据领域专业人员培训5000人次。

贵阳大数据产业

园首选实验田工程，在全省创建5个数字经济示范小镇、10个数字经济示范园区、10个数字经济示范景区和10个数字经济示范企业。开展大数据安全靶场、无人驾驶试验、区块链试验以及FAST大数据分析应用等重大创新改革试验。

大数据在电商仓库中的作用？

完全面向分析构建。 数据仓库的目标就是为了更高效方便地做数据分析,因此数据仓库整个数据的组织结构也是完全根据分析需要设计的。它是由多个面向特定方向的分析主题组成的,这样可以使得分析任务变得简单,数据更容易获取。

可以处理大数据量场景。 数据仓库不需要太在意响应性能,因为它通常是用来供分析使用的,不会直接用于与用户交互的场景。

集成多种数据。 数据仓库中的数据,是将企业中分散的、不统一的数据,经过ETL集成。

大数据是什么意思？

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，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。

简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质

的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台

例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。

大的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。

一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。

斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。

FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。

基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。

最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”

事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。

“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

大数据有哪些技术呢？

就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的假设。

比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。

假设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：

文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。

所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。

如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。

另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。

需要分布式数据存储，比如Hadoop的HDFS。

上述1000万个答案，会有1亿的人阅读。提供服务的系统成百上千。这些数据需要在网上各个系统间来回传播。需要消息系统比如Kafka。

同时在线的用户量在高峰时可能达到几千万。如此高的访问量需要数前台服务器同时提供一致的服务。为了给用户提供秒级的服务体现，需要加缓存系统比如redis。

所有的内容包括图片都会还用来机器学习的分析，从而得到每个用户的喜好，给用户推荐合适的内容和广告。还有如此大量的数据，必须实时的分析，审核，审核通过才能发布，人工审核肯定做不到，必须利用机器来智能分析，需要模式识别，机器学习，深度学习。实时计算需要Spark，Flink等流式计算技术。

几千台服务器，协同工作。网络和硬件会经常出问题。这么多的资源能够得到有效利用需要利用云计算技术，K8S等容器管理工具。还需要分布式系统的可靠性和容灾技术。

本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确的演示抽象的原理。欢迎关注。

关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试，探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化一些抽象的原理。