“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。
数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。
通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下
数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。
数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。
在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。
与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。
传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析
企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。
大数据分析用例
基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。
客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。
信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗
因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户
分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组
从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。
竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。
医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。
产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。
未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。
总结
大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。
各大互联网电商平台优缺点分析 现在互联网电子商务很火爆，面对新出现的千千万万个交易平台，很多卖家和买家都有些选择困难症。一些人想在专业的网站上卖东西，又担心客户资源不够多；另一些人积聚在大型互联网平台上，投入了很多推广和广告费用，交易成果也不是那么的满意。那么，针对不同的产品到底该在那儿操作买卖活动呢？今天笔者就借此总结一下一些B2B和B2C、O2O平台的特点。 1、16988农产品集购网 16988农产品集购网精心打造中国国内首家大宗农产品交易平台。16988农产品集购网主要是针对大宗农产品的采购、投资进行服务。在16988农产品集购网上，用户能够获得客户资源、产品销售渠道、以及价格资讯。通过对农产品数据的分析，提供增值服务，从而让农产品交易市场透明化、信息化。16988 农产品集购网的功能有：现货交易，资讯平台，供应链融资，监管物流平台，大数据平台，第四方物流服务。 优点：拥有农业数据研究基础，提供供应链融资。 缺点：16988农产品集购网专做白糖这一个产品，其他的农产品还处于筹备阶段。 2、阿里巴巴 阿里巴巴是一个比较综合的交易平台。在业界，阿里巴巴还是有一定的知名度，很多厂家都会选择在阿里巴巴上买卖货物。不论是平台的推广，还是品牌都是相当不错的。很多淘宝店铺商家都会在阿里巴巴上选择货源，而且一件代发，让很多潜在的淘宝用户也会光顾。 优点：知名度高，品牌多，拥有海量客户资源。 缺点：对厂家资质审核度不高，假冒伪劣产品较多 3、淘宝
目前是中国购物网站中成交量最高的一个网站。淘宝网拥有过亿用户，而且开通了海外淘等一系列便民购物服务。淘宝拥有支付宝支付功能，并推出多种消费活动，吸引大量年轻人消费。淘宝的便捷、自由、丰富，让它成为电商中的佼佼者。 优点：买卖环节简单，忠实客户多 缺点：商品质量无法保证，商品特色不明显 4、京东 京东以家电产品为主，而且拥有独立的物流。在产品的价格和运输条件上，优势突出。京东是一个典型的B2C电商平台，是企业和个人之间的交易，缩短了产品的交易环节，因此，价格优势是京东的一大竞争力。目前京东逐渐从家电领域突围，涉足服装、图书、农产品等。 优点：物流独立，运输时间块；价格便宜 缺点：商品质量参差不齐。 5、聚美优品 聚美优品也是一个B2C电商平台，是一个专做化妆品的电商平台。对于卖家来说，聚美优品拥有大量忠实粉丝。受到品牌营销文化的影响，尤其是品牌领导人个人魅力的营销影响，忠实的女粉丝比较多，客户资源丰富。对于买家来说，琳琅满目的化妆品，便宜的价格，值得尝试。 优点：品种丰富、价格便宜、偶像效应 缺点：假货难以保证。
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为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；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，
电商数据分析案例：首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题，在讨论这个问题之前，我们应该先要问自己。 点击进入首页的用户都是谁？ 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里？ 他们进入首页的目的是什么？ 首页的哪部分点击率最高？ 首页要完成的任务是什么？ 通常，我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类
了解了进入首页的用户来源，我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类： 1 对某宝贝感兴趣，希望了解店铺其他宝贝，希望了解本店相关活动，比如包邮，打折等，希望了解本店信誉，整体情况。 2 属于老客户，对店铺大题情况已经了解并且信任，希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服，寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折，团购，包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣； 2、导航栏，客服--------引导第三类用户进行转化； 3、店铺新品---------吸引第二类用户，让老客户进行二次购买；
4、爆款推广--------吸引所有用户； 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层； 下面就要进入到具体的首页优化环节了，我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯，来确定这个店铺的首页结构（由于这部分内容涉及的问题比较多，我会用其他时间和大家探讨） 首焦图设计，导航位置，客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点，我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法，选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的，但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌，宝贝功能类别，宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢？ 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢？ 首页大图的点击率很高，那质量如何呢？是不是转化率也很高呢？ 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢？ 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类，然后再按照店中功能进行分类，分别比较这两种分类的环比增长率，你会发现都是一样的宝贝，只是分类不同，引发的二次点击量相差就很多，如此结果一目了然。
科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念
（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 ．数据分析法 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 （）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （）数据分析（）是指分析数据的技术和理论； （）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律； （）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
各大知名电商平台VS 入驻费用对比分析 序号 电商名 保证金（元） 年费（元） 服务费率 其他收费项目 入驻资质要求 主营/特色项目 回款周期 基本折扣软件、窗口、推荐软件 10元/月 身份证正反面 店铺模板30-200元/月 官方数据魔方36000元/年 手持身份证相片 手持当地当时报纸相片 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 1 淘宝 10000 30 / 15天 广告费用直通车钻石展位等价位 一个支付宝账号 更高 基本折扣软件、窗口、推荐软件 TM 级 100000 10元/月 注册资本500000元及以上 R 级 医药/医疗 300000 新车/二手车 100000 50000 店铺模板30-200元/月 官方数据魔方36000元/年 公司7证齐全 化妆品食品等类目要有相应 广告费用直通车钻石展位等价位 的前置许可证 2 3 天猫 京东 30000/60000 5% 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 服装/鞋类/母婴/家具/数码等各大类 15天 15天 注册资本500000元及以上 公司7证齐全 化妆品食品等类目要有相应 的前置许可证 10000-100000 6000 12% 广告展位价格更高 公司资质 4 5 6 7 8 9 唯品会 当当网 10000-100000 10000-50000 0 0 30% 5% / / / / / / 7证齐全 优先能开具增值税发票 国内外一二线品牌清理库存专用 模仿唯品会经营，取名尾品汇 类似网上超市 3个月 1个月 15天 公司资质 7证齐全 6000-30000 注册资本500000元及以上 公司7证齐 一号店 8880 2%-6% 4%-15% 30% 公司资质 7证齐全 亚马逊 提供入仓送服务 15天 聚美优品 阿里巴巴 10000-50000 30% 0 注册资本500000元及以上 3688元购买1年诚信通 主营化妆品/化妆工具 批发 15天 1个月
科学数据规范化分析与管理
中国科学院计算机网络信息中心 胡良霖 2008年05月
提纲
1. 2. 3.
基本概念 科学数据的特点 科学数据规范化
规范化分析 3.2 规范化管理
3.1
4. 5.
示例模型 科学数据规范化工作模式
1. 基本概念
数据（data） 对事实、概念或指令的一种形式化表示，适用于以人 工或自动方式进行通信、解释或处理。 数据集（dataset） 可以标识的数据集合。 注：数据集可以是一个数据库或一个或多个数据文件。 元数据 （metadata）
定义和描述其他数据的数据。
数据模型（data model） 以反应信息结构的某种方式对数据组织的描述。 描述数据、数据关系、数据语义以及一致性约束的概 念工具的集合。[《数据库系统概念》（第三版）]
注：以上概念除特殊注明外均摘自GB/T18391.1-2002《信息技术的规范化与标准化 第一部分：数据 元的规范化与标准化框架》
1. 基本概念
数据元（data element）
用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元，在 一定语境下，通常用于构建一个语义正确、独立且无歧义的特 定概念语义的信息单元。
注：数据元也是构建元数据和元数据实体的基本单元。
数据元目录（data element directory）
列出并定义了全部相关数据元的一种信息资源。
注：数据元目录可有不同层级，例如，ISO/IEC委员会级、国际协会 级、行业部门级、公司级、应用系统级。
数据元值（data element value）
数据元允许值集合中的一个值。
数据元值的长度（data element value length）
数据元值中字符的数目。
注：按ASCII字符数目计算数据元值的长度，一个汉字相当于2个字符。
注：以上概念释义均出自GB/T18391.1-2002。
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标
简单实用的电商数据分析方法论 导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是： 对比 细分 转化 分类 只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。 一、对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。 以店铺的成交额分析为例： 纵向对比 我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。 所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑： 最近10周的周六成交额趋势 如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限） 横向对比 例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？ 当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。 也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。 再举一个更常见的例子： 假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？
数据科学院大数据技术专业解读与就业分析 什么是大数据？ 进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。 例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。 在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据，其中主要来源网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢？主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过‘加工’实现数据的‘增值’，更好地辅助决策。”数据科学与大数据技术专业 本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后 第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。 “数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。”华迎教授说：“数据科学很早就存在，是个比较经典
187．大数据环境下社会舆情分析与决策支持研究 大数据环境下社会舆情分析：（理论发展、）方法改进和实践创新一、研究起点：背景与基础 （谢邦昌（子课题负责人）、魏谨瑞（执笔人）） 国际背景、国内背景、社会舆情调查与分析的发展阶段、大数据环境下社会舆情分析的学科属性（理论基础、理论元素）、大数据环境下社会舆情分析的方法论基础、大数据环境下社会舆情分析的范围与特点、大数据环境下社会舆情分析的未来发展方向，等等。 二、数据信息：采集与清洗（清理） （孙玉环、孙玉环） 数据信息的一般收集（传统）方法（什么是社会舆情信息，社会舆情信息采集的一般方法、该类方法遇到哪些挑战）、大数据环境下社会舆情信息的种类与特点、大数据环境下社会舆情信息的收集方法、大数据环境下社会舆情信息的抓取方法、大数据环境下社会舆情信息的清洗（清理）（清洗的重要性、清洗的利弊、清洗的方法、清洗程序）、大数据环境下社会舆情信息的留存（数据库建设与维护）三、分析方法：挖掘与模拟 （魏谨瑞、魏谨瑞） 四、应用研究： （付士民、王勇） 有哪些方面的应用？几个案例？我没想好，也不太明白。
五、决策支持：监控与预警 （金钰或刘丹丹、刘丹丹） 助推大数据环境下社会舆情调查与分析改进的政策体系、事前预警、过程监控、事后评估，等。 建议： 第五部分的内容包括两个部分： 一是政策体系。包括数据政策、技术创新、人才培养和数据共享机制； 二是决策支持系统。包括（1）大数据分析关键技术支持：大数据分析关键技术，强调数据由传统的、线形的、自下而上的精英决策模型向非线性、面向不确定性的、自下而上的决策模型转变；（2）“情景—应对”应急管理决策支持。管理决策范式由传统的“预测—应对”向“情景—应对”的转变。 第五部分重点要分析社会舆情情景推演与评估方法体系研究，包括对情景推演结果评判与应对实效评估。 另外，课题还应该包括第六部分，关于社会舆情分析数据的计算实验平台设计，这部分是为课题应用研究和决策支持服务的，可能包括标准化的计算实验、动态可视化显示与人机交互环境、开放交互式编程环境及配套工具等。当然，这部分内容，应该有相应计算机背景的课题组成员参加。
高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率
数据分析与数据科学的未来 根据IADSS联合创始人Usama Fayyad博士，在2019年波士顿ODSC大会上的主题演讲后的采访，我们了解到了数据科学当前和未来的问题以及可能的解决方案。 凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：鉴于人们在数据中所扮演的角色千差万别，因此将来会采用哪些行为改变或使用哪些工具？ Usama Fayyad：我认为组织中的工具和行为变更可能以比实际方式更昂贵的方式进行，这意味着它们正在经历聘用数据科学家的好与坏。他们中的一些人看到了价值，有些人看到了他们聘用中的不合适，现在他们不得不通过解雇或替换来从中调整，以获取更高的价值。我认为由此产生的结果是，项目组要开始进行更彻底的评估。如果你没有一个好的数据科学家，那么距离聘请另一个好的数据科学家的时间也就不远了。 那么，如果你的部门一开始或者已经没有好的科学家在职，那你应该从哪里开始呢？这就是为什么你需要招募人才，对吗？你如何解决？我们认为，通过制定标准，对每个职员的角色，职位以及所需要的培训进行良好的描述，实际上才能使人们更容易地通过很多简历，然后选择那些看起来很有前途的工作，选择可能有价值的面试，知道在面试中可能会问些什么。我们分享了很多候选人的反馈，他们说：“嘿，我在十个不同的地方接受了同一份工作的面试。除了围绕编程的两个小问题外，面试几乎没有什么共同之处。”
凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：好吧，我要说的是，如果有一个数据科学家需要回答 的十个常见问题，你可以考虑将这些问题的答案发布到Google的某个地方。 Usama Fayyad：当然。这就是为什么没有其他替代方法可以进行实时跟踪，从而使你更加深入。仅仅问常见问题是不够的。当你进行视频采访时，有一些工具可以检查这些行为，以查看 是否有人在看其他地方，或者其他人是否坐在后台窃窃私语。令我惊讶的是，现在有了技术， 人们可以使用AI来检测是否在受监督的视频采访中有标记某项内容，并且是否有公司提供这些服务。当你收到一个红旗时，你会停下来并说：“你真的知道这个地区吗？让我问你一些后续 问题。”通常，作弊的人会很快崩溃。 凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：与我们所说的有关，有很多人想成为数据科学家，但 是他们也在AI中发挥了很多技术创新作用，可以帮助数据科学家完成工作。那么，你是否认为，机器人正在接替我们的工作，并且技能差距将会缩小？这是个问题吗？ “ AI并不是要用机器人代替人类。它是要把机器人从人类身上带走。” Usama Fayyad：我认为这是MIT数据实验室或MIT媒体实验室提出的座右铭：“ AI并不是要用机器人代替人类，而是要把机器人从人类手中带走”。因此，我认为AI和许多此类技术正在使他们的工作更加轻松。实际上我根本不相信他们有能力取代我们的工作。可以替代的工作 是非常平凡，非常机械化，非常重复的任务，这类工作我认为机器会比人类做得更好。我们需 要人类，因为到目前为止。我们不知道如何构建一种具有大多数人拥有的东西的机器，这是常识，并且能够在新情况下快速做出判断。 我喜欢用自动驾驶来举例子。我认为短期内我们不会看到自动驾驶。这项技术可能需要30多 年的时间。但是我确实相信，今天在很多领域，这些AI算法都可以为我们提供很多帮助。因此，避免分心的驾驶员发生碰撞，提前给予警告并进行刹车操作，这些是十分有用的。对于许多人 同时泊车的情况来说，可以帮助你完成任务的工具现在可以自动化，这是一件好事。因此，在 这些区域中，你可以自动执行许多操作，但是到目前为止，我们还无法构建能预见我们可能遇 到的情况的机器。之前没有看到过能迅速做出反应，能将来自另一种类似情况的知识映射到该 情况并有效利用的例子。我有很多类似这种情况的例子，这也就是我为什么不相信自动驾驶将 如何发生的原因，至少在我的一生中如此。但是我认为这些机器已经足够先进，可以执行许多 平凡的任务，并在我分心，无能或有其他问题时为我提供帮助。
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸
数据科学与大数据技术 ——专业前身（管理科学）2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一本专业面向工业大数据、商业大数据、金融大数据、政府政务大数据与智慧城市大数据等不同行业，培养学生具备扎实的数学与计算机科学基础、基于统计与优化的数据分析与建模能力、基于专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力，未来能够立足工商企业、金融机构、政府部门等不同行业、具备较强可塑性的数据分析与管理决策人才。培养目标分为两个层次：（1）面向特定行业需求，从事数据采集、分析和建模工作，进而提供管理决策支持的数据分析师；（2）面向不同行业需求和数据现状，从事个性化的数据应用解决方案设计与实施工作，进而实现业务资源优化配置的数据科学家。毕业时颁发数据科学与大数据技术本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予理学学士学位。 计算机科学与技术（财经大数据管理） —2016年江西省普通高校本科专业综合评价排名第二 本专业依托学校财经学科优势，强化学科交叉，采用“厚基础、重工程、深融通、精方向”的培养模式，培养既熟练掌握计算机软件与硬件、程序设计与算法、数据库与数据挖掘、系统分析与集成等方面的专业知识和能力，又熟悉财经领域的组织与运营模式、理解财经领域业务流程及业务逻辑，能胜任在银行、证券、保险等财经领域从事数据分析与解读、数据挖掘、产品运营策划与咨询、数据可视化、大数据管理、大数据系统和金融信息系统的开发、维护、决策支持等工作，具有“信、敏、廉、毅”素质的卓越工程应用型人才。毕业时颁发计算机科学与技术（财经大数据管理）本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予工学学士学位。 信息管理与信息系统（金融智能）专业 ——2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一 通过修读信息管理与信息系统、金融和人工智能相关课程，培养具有先进
2016年中国电商行业大数据分析报告
研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点
女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述
科学探究中收集数据和分析数据能力的培养 一、课题的现实背景及意义 小学科学是以科学探究为核心，倡导多样化学习的一门学科。而在探究实验教学中，经常不可避免要用到数据。所谓数据主要指学生在科学探究中通过观察、实验等所得到的相关数据。数据是学生在观察和实验中最重要的实证之一，是作出解释最重要的依据，是学生形成正确科学认识的有利武器。小学科学教学中，我们要充分利用数据，用数据说话，用事实说话，用证据说话。在科学探究活动中利用各种方法及时收集记录大量数据，再通过整理和分析，发现彼此之间的联系，发现其中的规律，有时数据可能不可靠，还需要不断的进行重复研究，以期得到可靠的、具有一定信度的数据，不断提升数据的价值。合理、恰当、有效地运用学生搜集、整理、分析得到的数据，让学生自觉运用数据来解释相关的问题或现象，不断利用可靠的数据证明自己观点，推动学生思维不断向前发展，提高科学探究效率。收集实验数据?分析数据是学生实验中的一个重要环节。但是作为一线的科学教师，我发现：现在的孩子收集记录数据，分析数据的能力非常薄弱。所以我认为应该加强学生记录收集数据和分析数据能力的培养。在一次定美 籍华人张红琴博士带来的几节美国的科学教学，发现美国老师在课堂上十分重视学生的数据记录收集习惯的培养，哪怕是一年级的小朋友，也要求学生在研究过程中自己得到的数据记录下来，再进行分析思考。这样，学生养成了这个习惯以后，为他们后续的研究、学习打下了扎实的基础。而在国内，很少有人关注学生记录这方面的培养，可以说在这一领域，还是一块空白。 二?国内外同一研究领域现状与研究的价值 1、国外同一研究领域的现状 综观国外同类课题研究的现状，美国《国家科学课程标准》中尤其强调科学教学中培养学生证据意识的重要性，而证据的许多方面需要用到数据。他们认为：在探究方面，对结论进行答辩之后通常由小组对数据进行分析和综合。国外很多国家都十分注重孩子记录分析能力的培养，也已经总结出一些非常好的经验，值得我们去借鉴。 2、国内同一研究领域的现状 关于学生数据收集记录和分析能力的培养，在科学教学中，这方面的研究比较少,可以研究的空间还很大。随着新课程改革的不断深入，学生的学习范围也由
科学分析数据，精准提升质量 一、什么是数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料有目的的进行收集、整理、加工，提炼有用信息和形成结论的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告。 二、为什么要数据分析 （一）功能决定 管理的精细化必然要求评价指标化、数据化，现代学校管理非常重视利用数据信息实施管理。当然在大数据时代，数据的获得不再是难事，难的是如何科学的处理和分析数据，挖掘出数据背后隐藏的信息。尤其是在考试后的质量分析环节，通过对考试数据的汇总、整理和分析研究，不仅可以为教师改进教学提供重要信息，还可以指导学生的学习，更可以为教学管理者的决策提供可靠的依据。 （二）现实需求 我校目前质量分析的形式基本是各学科“一分两率”数据名次排序，教师习惯性数落学生差，家长弱，自己很努力，但是学生不争气。由于没有数据分析的支撑，所以学校也无法对每个教师的教学做出精准的评价，只能泛泛一说完事，对后期教师的教学指导和改进作用并不大。干部、教师普遍缺乏数据思维意识，缺乏竞争交流的氛围，成绩的好坏很大程度取决于生源的质量，这就造成备考策略单一，没有可持续性。 （三）引领导向 通过数据分析帮助教师看到自己的优势，建立自信，发现自己的问题，积极改进，看到他人的强项和劣势，看到学生存在的问题和发展的潜力，学会用积极的心态对待自身在教学中的问题，不抱怨不逆反，也使学校质量分析从“定性判断”开始向“定量诊断”转变，从而使管理和教学走向科学化，精准化。 三、如何数据分析 建立“五层二维”数据分析机制，实现质量分析从“经验型”向“数据型”的转变
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不