大数据时代的口号

大数据时代的口号（精选9篇）

大数据时代的口号 篇1

1、视界高越云端，态度脚踏实地。

2、定位新时代，数据共精彩。

3、营销互动数据化，洞察先机赢天下。

4、数据分析新理念，专业服务心体验。

5、数据拆解一小步，商务未来一大步。

6、高效挖掘数据中的`黄金。

7、数据精准到位，商机精彩加倍。

8、未来先人一步，数据查找端倪。

9、数据速搜准定位，高效分析大有为。

10、商务数据时代，效率自成一派。

11、洞悉先于人，数据赢天下。

12、未来可能，一数先机。

13、大数据平台万千，零误差定位领先。

14、强大数据库，定位更快速。

15、专业数据把关，商机处处领先。

16、智能数据分析，抢占市场先机。

17、数据分析在线，商机精准体验。

18、搜素大数据，定位云武器。

19、搜索分析数据，商机随心所欲。

20、未来市场怎么办，数据分析有答案。

21、快搜快算快分析，知己知彼知商机。

22、数据，早已看穿了一切。

23、商机魅力无限，数据精彩有约。

24、大数据，大智慧，大未来。

25、云平台，全智能，抢先机，有保障。

26、你来我网，数据共享。

27、数据时代，优效常在。

28、知己知彼，百战不殆。

29、数据分析网，专业圆梦想。

30、高效分析，挖掘商机。

31、智造先机，快数定位。

32、数据，精准营销新势力。

33、用数据刻画未来，用规律保障品质。

34、数据云平台，搜索赢未来。

35、商机千算万算，不如数据计算。

36、精于数据分析，提前洞察先机。

37、云平台，数据一网打尽。

38、让数据变成货币。

39、快搜快算快分析，有根有据有商机。

40、智造商务精品，数据精准开启。

41、网聚专业大数据，商机定位高效率。

42、定位高速，闲庭信步。

43、专业的云计算服务商。

44、分析数据，领先一步。

45、商机预言家，数据赢天下。

46、云数据，大分析。

47、搜数据天网恢恢，抢商机疏而不漏。

48、数据平台，分析未来。

49、网罗大数据，搜索云平台。

大数据时代的口号 篇2

大数据的概念目前没有统一的界定。维基百科对大数据定义如下:大数据由巨型数据集构成, 这些数据所占空间大小是现在使用软件在可接受时间下难以合理处理的。Floridi指出, 大数据是指由工具、传感器、网络处理器、电子邮件、视频、点击流产生的大量、多样、复杂、分布的数据集或者由其他现在或将来能获取的数字化资源构成的。大数据是有相对性的, 是针对目前计算机处理的能力而言的。IDC (International Data Corporation) 界定了大数据具有的“4V”特征:Variety、Volume、Velocity和Vitality, 即多样性、大容量、高速度及时效性。目前, 由于网络发展迅速、范围更加深入, 使得各种数据拥有了更大范围、更低消费的集散场所。只需用很低的成本, 这些自动生成的数据即可做到存储与传送。可以说, 基础的资料和技术已经准备就绪, 大数据商业情报的时代已经到来。

2 新时代的情报变化

在大数据时代已经到来的时代背景下, 通过成熟的网络条件, 合作伙伴能够在闭合供应链企业间实现快速分享有利信息, 但是另一方面, 无处不在的智能设备却将周围环境中的情报有意或无意地上传、发布到开放的网际空间中。这之中可能存在大量的企业成员独自的私有情报, 他人能够通过大数据手段十分轻易地拥有这些之前难以或不可能获取的私有情报。这就说明, 在当代的商业活动中, 情报泄密、流失已经成为了不可避免的现实。因此, 闭环供应链中企业为提高自身利润, 不得不使用大量的智能设备进行监控以防止私有情报泄露。与此同时, 闭环供应链中这个成员企业也可以借助大数据分析手段收集、获取、分析其他企业的私有情报以获得私利, 原有的闭环供应链间契约平衡关系就被破坏了, 旧的情报网络体系将不复存在, 更新的竞合关系由此而生。这说明, 这种商业的合作是非常矛盾的, 但是迫于形势又必须要合作。

在大数据时代背景下, 情报信息组成成分也与之前变得与众不同, 其中对情报内容的语义单一、内容零碎、互相联系也迫使情报的组织方式亟待更新。在情报构成时, 数据挖掘、关联计算及做出可视图的情形日益普遍, 情报学已经从以往的收集后计算演变为更加科学可靠的计算机数学处理。通过大数据手段而诞生的新型情报组织内容有判断、储存、定义规范及其保安措施。因为情报学涵盖了各类与众不同的信息, 而大数据的揭示与组织的方法能够有效对零散的、看似无关的信息进行分析处理, 通过计算实现信息集成为一条一条完整有价值的情报。因此, 大数据技术可以有效迅速的帮助情报获取。

对于商业情报, 以前一家独占的场景几乎不可能再现。因为当前海量的数据已经不是个体能够消化的, 而且在当今各种智能设备的应用也使得保密难上加难所以, 为了情报的充分使用, 必须要进行合作, 而这个合作关系一旦形成, 便不再允许发生任何变动, 于是就形成了闭环供应链。闭环供应链中需求方不用知道这些繁重的数据是如何进入这条链中的, 只需要完成自己一环得到的任务——通知这个供应链自己需要什么, 剩下的事情交给这条供应链的管理者即可。假如有的企业成员不怀好意, 泄露了链中的关键情报, 系统也能够及时检查并发现。这样闭环供应链中的企业成员既拥有了自己已经就有的私有情报, 又从合作伙伴的情报分析中得到有用信息, 可谓一举两得。系统既保证成员个体情报的安全, 又使企业提高了生产效率, 而且供应链成员得到自身利益后更加乐意去合作, 整个闭环供应链得到良性循环发展。

3 闭环供应链的作用

闭环供应链整体情报系统在大数据中获得供应链中的制造商、消费者有用信息, 分析得到一件商品的工艺流程和用户偏好情况。将这些信息整合后交给制造商, 制造商只管“埋头苦干”即可。因为有反竞争情报系统, 生产者与代理商得到的只是用户和物流公司的供需信息, 所以限制了零售商与物流方面在运输、销售等方面偷取供应链中其他成员的应得利益。处于供应链中的负责销售的企业得到足够的用户需求后, 做到有的放矢。这样, 各个企业无需再为没有足够的情报资源而苦恼, 之后像过去那般进行情报战。不仅减少了企业之间的内耗, 而且成员企业可以更放心的把全部精力用于各司其职, 对整个经济发展是有很大好处的。

利用大数据的技术力量, 提供整条供应链都需要的信息进行获取和分析, 不断生成更加符合当前环境的情报体系, 将供应链变得更加强壮。同时, 一条一条闭环供应链的稳定发展又带来了再制造企业的崛起, 从而带动整个经济的发展。

4 结语

面对新的情报形式, 我们需要对此有清醒的认识:机遇与挑战并存。虽然时代变革, 情报获取的方式与情报拥有者早已与近代大相径庭。我们应该把握时代趋势, 具体情况具体分析, 这样才能做到保护我们的请保安全, 让自身更具有竞争力。

参考文献

[1]曾建勋, 魏来.大数据时代的情报学变革[J].情报学报, 2015 (1) .

[2]全小珍.论情报机构如何开展企业信息情报服务[J].企业科技与发展, 2012 (10) :1674-0688.

[3]程刚.可制造闭环供应链经济性分析及价值补偿机制研究[D].天津:天津大学, 2011.

大数据时代的数据观 篇3

有句英文：It's not a rocket science。意思是事情很简单，没有火箭科学那么复杂。大数据自有大数据的科学，它是比火箭科学更深的科学，自有那些比火箭科学家更牛的牛人来解决并最终为大众提供一个未来大数据应用的平台。至少在这个平台出现之前，我认为大数据和我们企业没有半毛的关系。

不过，我们可以不关心大数据，绝不是说我们可以不关心数据。

电子商务时代的营销革命性的一面，就是其数据的全面性。网站用户的每一个细微的行为，都会被记录下来作为我们所谓的数据资源，用来对用户的消费爱好与行为进行统计分析，并根据分析结果采取相应的市场措施。这是传统经济所不可想象的用户行为数据，确实十分令人激动。可是一些人一激动，就开始了无限的想象，把数据应用推向非理性。

这让我想起了电子商务刚刚开始时在美国出现的一对一营销（One to One Marketing），那也是被整个社会高调宣传的最新的营销理论，有人甚至说一对一营销是营销界有史以来可以与市场细分并列的营销革命。在大数据的大幕后面，隐藏的也是这个“一对一营销”的冲动和梦想：我们有足够的大数据来分析消费者的行为，通过大数据的分析，我们能够准确地预测用户的需求，所以可以通过正确的预测，向用户提供一对一的销售和服务，以提高我们通常所说的用户体验。

当初我有幸作为一个冷静的观察者对此理论进行了系统的分析，发现当年一对一营销创始人在其网站上所列举的9大成功案例没有一个是真正成功的！那么，一对一营销有什么问题呢？

首先，一对一营销有悖规模化经营的工艺质量成本优化原理。每个用户的消费爱好与行为都不尽相同，除非企业是为每个用户量身定制，除非用户愿意支付比大众化商品服务更高的价格，否则不可能真正做到一对一。

其次，企业不可能提供一对一的商品或服务。用户的消费需求千姿百态，任何一个企业都不可能满足所有用户的个性需求。如果一对一营销真的能够实现，它向用户提供的，并不是用户最喜欢的商品服务，而是企业所能提供的商品服务中用户最不讨厌的。

第三，一对一营销有悖市场细分的科学原理。因为不能提供全方位的商品服务，所以要通过市场细分来聚焦企业的商品和服务。抛弃市场细分的理论谈一对一营销，企业的营销一定会迷失方向：究竟哪个用户的需求需要满足，哪个用户的需求可以忽视呢？

第四，一对一营销可能也是不需要的。市场上提供的商品和服务，往往都是通过细分优化的结果，它一定应该满足“人以群分”的规律。例如我们制造的衣裤鞋帽只有有限的尺寸，绝不是“一对一”。根据一对一营销的理论，我们是不是需要对每个消费者都量身定制呢？

第五，或许有人会问：我们用“一对一”来预测用户的具体商品需求，这有什么问题吗？事实是，如果你懂得市场细分的统计学方法，就会了解，所谓的“一对一”营销，实际上是多个市场细分的结果，我称之为“动态市场细分”。

第六，一对一营销不可能达到理想中的一对一精准性。一对一营销理论以为，通过精密的统计分析，我们能够向用户提供其最需要的商品或服务。但事实是即使有大数据，统计学的预测也绝不像我们想象的那样精准，一对一的精准预测是很难实现的。

最后，互联网技术有比所谓“一对一营销”更有效的方法来提升用户体验。与大数据的统计分析预测相比，与用户互动让用户告诉你他需要什么肯定比任何数据预测更精准，只要你的活动不让用户讨厌；同时，用户浏览页面的内容相关性，也比根据其过去的购买浏览记录预测的结果更可靠。

电商数据的应用是个大题目，本文只能谈点皮毛。我对互联网时代的电商数据应用，有这样一些认识：

1.不要迷信大数据。现在一谈到数据就傍以大数据，甚至有人把美国传统超市的数据都拿来当做大数据渲染，让人不寒而栗；

2.数据很重要，要认真系统规划数据的收集、分析及应用；

3.不要为了数据而数据。数据的收集、分析及应用要业务导向，要以营销结果导向；

4.改进用户体验要依据数据分析，但不要盲目地希望通过数据的统计分析预测来改进用户体验，数据不是万能的；

5.在分析数据时，一定要以市场细分的理论为指导，更聚焦在用户的分类及如何提高聚焦细分市场的用户体验，切不可将用户看做是单个的个体来分析处理；

6.所谓“一对一”的用户体验，是通过多维的市场细分统计分析实现的，但不可迷信它的精准性；

7.在数据之外，互联网还提供了更多可能更有效的方法来提升用户体验。

最后一句话总结：数据很重要，但数据不是万能的。这应该是我们大数据时代的数据观。

大数据时代的教育变化 篇4

来源： 中国教育报 2014-06-16 我们正开始步入大数据时代。

这是一个我们从来没有经历过的时代，也是千年未有过的大变革的时代。大数据时代将深刻地影响着人们的思想观念和生活方式，毫无疑问，也将深刻地影响着我们的教育。和过去的网络时代相比，教育受到的影响甚至震荡更加巨大和彻底。网络时代教育在局部观念和一些技术上面受到了迅捷广阔的影响，并按照人们的意识按照人们的设定在大步阔步前行，由于网络时代的传统数据是人为的有选择性的阶段性录入处理，大数据是非人工的机器全过程的观察录入整理使用，因而真正的大数据时代，则常常不再以人们的意识为转移，更多的是来自于大数据本身对于事务以及活动乃至于人类发展的判断了。

因为大数据时代数据的多样化、海量化、快捷性、灵活性以及复杂性，自然会对我们的教育带来以下巨大的影响。

教育资源的优质化更普及 因为大数据的广泛使用，一个地方一个地区一个国家乃至全世界，最优质的教育资源将被广泛分享，每一个角落每一位学生都可以分享到最顶级的教师教学指导。其教育内容的演示乃至还原，都可以因为大数据时代的到来而更加深刻透彻明白晓畅，教学过程中信息的不必要的扭曲变异衰减大为减少，教育的情景化趣味性大大增强，学习自然就变得更加轻松顺畅。教育内容的选择性更大 过去我们的教育收客观条件局限，不可能给受教育者提供多样性的选择，而随着大数据时代的到来，不少地区和国家都在探索实践，我们国家一些高校和一些中小学也在进行尝试，就按照传统教育观念设置的课程而言，都有了无限多门课程供自己选择的可能。足不出户就可以自行点击和选择全球名校的课程进行研修，也可以通过网络等选择国家贴近生活贴近需要的实用类的内容，以及探索研究虚幻的浩渺的极其宏观和非常微观世界的内容等非传统意义上的课程内容来学习。

教育过程的个性化更强 人和人之间的学习差异可以不再困扰教育工作者，学生可以根据自己的兴趣爱好和学习能力去寻找更加适合自己的教育，同时大数据时代的教育也能够较早较好地为学生提供更加适合该学生的学习课程设计，没有必要再像工业化时代一样去面面俱到地完成各门课程的学习任务，学生的走班制将进一步演变为走课制，班，包括不同层次的学科建制的班的空间概念，有可能被大数据时代的内容上的课的概念替代，也就是学生学习的私密性也将会大大提高，学习了多少学习到了什么程度完全是个人的隐私，同学之间甚至师生之间都不清楚各自学习的内容以及程度。

教育效果的反馈性更准 传统的纸笔练习作业考试将像书信一样逐渐淡出人们的视野（成为少数人少数行业的专营事情），学习认知实践思考探索将逐渐融为一体，巩固性检测性练习，必将被不断行进之中的自我选定的人机对话的方式所替代，也就是说，自己的各种知识各种能力发展到了哪一程度能够解决哪一门类的问题甚至能够在实践中解决哪些问题，都能够随时得到反馈，无需等待一个特定的时间段学段才去参加某一程度的考试来证明自己。大数据时代的教育反馈，不是简单的横断面的孤零零的一些试题的检测，而是可以将整个学习过程的数据进行整合作出判断，包括现代教育测量所测量不出来的习惯方式顺序细节心理变化等，都可以纳入观察考量的范围。

教育单位的分层更加细化 学校教育随着社会的工业化而诞生，也将随着大数据时代的到来而产生巨大的变化，学校不再是简单的按照年龄以及学段来划分的教育单位，而会逐渐演变为教育辅助平台，教育内容的专门化机构，更高层次上的青少年宫一类性质的机构将逐渐取代传统意义上的中小学学校。学历教育会随着大数据时代的发展随着时间的推移逐渐淡化，反之，社会对人的实际学习更新的能力、研究探究能力，某一专门领域的专项能力，要求则更加容易精细和精准，当今流行的人们背负的符号马甲，则将逐渐失去职业寻找中的敲门砖的作用。我国之大类似于世界之大，沿海特区经济发达地区可能相对较早进入大数据时代的边沿，一些学校一些地方已经开始了慕课开始了玩翻转课堂开始了多终端进课堂等，而西部欠发达地区的山村小学连水源都还困难，因此有人说我们正处在“四世同堂”的时代，即同处于农业时代、工业时代、信息时代、网络时代，农业时代的烙印还难以根除，工业时代的观念还没有很好建立，信息时代的意识还没有来得及消化，网络时代大数据时代又紧锣密鼓地步步逼近，这对我们的教育无疑提出了更加艰难的挑战，如何多层次多元化多维度地区应对大数据时代对教育带来的变化，既要有共同基础又要有个性发展，既要鼓励探索前行又要扶持困难后进，使得中华民族的教育发展既能够脚踏实地又能够赶超世界发达国家的教育水准，为中华民族的伟大复兴培育出一批批优秀的杰出的健壮的快乐的人才出来。

大数据时代的房地产 篇5

资料来源：网络信息整理： 上赢（中国）集团

如何转型“踢好后半场”对于目前的房地产开发企业而言至关重要。6月份不少房地产开发商纷纷与互联网企业联姻，定位引擎、大数据、营销工具等新技术概念开始进入房地产市场，更加精确的服务将成为未来一段时间里开发商，尤其是住宅开发企业的重要增长点。

管理——从粗放到精细

走过黄金十年，限购、个人房产登记、房产税缴纳等政策无疑为发展中的房地产业泼了一盆冷水。中国房地产研究会副会长胡志刚告诉记者，“未来中国房地产将会进入以速度换取质量的新时期，不能很好地跟上步伐、因积压库存导致资金链断裂的开发企业就要面临出局的危险。”

国家智慧城市技术创新战略联盟智慧社区分联盟筹备组组长王力表示，“过去十多年，处于上升期的中国房地产企业整体是一种粗放式增长，圈地、盖楼、卖楼、再圈地，房价不断上扬，开发商用不着精耕细作。这种方式注定难以持久，在中国房地产业整体调控、供应过剩、开发融资成本攀高、消费需求更趋理性化的大背景下，房地产业开始考虑转型，由简单地圈地跑量转为深入挖潜。”

北京昌平的金隅万科广场就是一个深入挖掘数据资源的很好例子。在这个将在今年8月底初步上线的智能购物广场中，商家通过物联网、云计算等对店铺进行精细化管理；同时，万科也可以借助百度的数据对商场消费人群进行分析，掌握顾客活动轨迹、消费习惯等，为顾客提供定制服务、精准营销，也可以根据顾客喜好来调整店铺分布、招商策略。这种精细化的管理模式正是大数据在开发商转型中的体现。

“大数据”不能片面地理解成“大量的数据”，其更多的是一种新的问题解决方式——通过收集、整理、分析挖掘各方面的数据，来获得有价值的信息，以指导决策和具体方案实施。独立经济学家杜猛认为，“大数据在城市的应用类似于我们电脑更换的操作系统和内核处理器的升级换代，从最早的Windows98到现在的Windows8，从最原始的处理器到现在的3核、多核处理器，其一直都在不断升级换代的道路上。”

解构大数据支持

互联网思维，尤其是大数据助力房地产业转型升级已经成为了一种潮流，然而面对复杂的技术运用，房企应如何将这种新兴技术转换成为可以盈利的商业模式？

纵观万科与百度的合作，基于WIFI连接等渠道，万科可以通过百度将该技术引入客流监控系统，从而让商场的管理者可以通过定位技术量化人流，获取结构性数据。在此基础上，结合市场商户位置的分布情况，万科就可以得到一张类似于交通路况信息的人流分布图，并且

还会是动态叠加的。

数据收集、分析过程结束后，在具体的运用中，万科可以将自己的商业项目进行运营、推广，比如在哪里搭建展台、在哪里举办活动，都可以在图上找到明确的最优位置，从而实现效果最大化，与依靠经验做决定相比，这种方法显然科学得多。另一方面，对于入驻金隅万科广场的商户而言，他们的客户流量信息已经被数据化，作为商场的经营者，自然可以有效地对商户进行把握，哪些商户吸引人、哪些商户门庭冷落，都会反映在这张动态地图上，租金高低、是否续签都可以有依据地进行调节。

当然这只是“纸上谈兵”，具体操作中仍然会有很多问题需要面对。例如当前的定位系统很难精确到细小位置差异，如何把握位置变化，成为大数据在其应用中的难点。但是我们也看到一种发展趋势，那就是借助移动互联的新技术，实现其商业地产的跨越式增长。

新的盈利空间

区别于传统的消费行为样本调查，大数据分析更具有准确性和全面性，能够有效提高企业资金的运作效率。一般来说，经过多年营销，房企手中都掌握着大量的购房者信息，在大数据时代，其完全可以借助信息分析，将商业管理从“经验值”转变为“数据化”，从而开发出新的盈利模式和空间，在越来越激烈的市场竞争中脱颖而出。

随着人们生活水平的提高，越来越多的购房者追求的不仅仅是一套房子，而是一种新的生活方式和更高层次需求的满足。基于这一点，世茂集团在房地产开发建设中引入了“健康云”理念，即通过大数据分析，向世茂业主提供实时健康动态监测和咨询服务。其具体模式为以动态跟踪设备参与和管理个人健康信息，制定健康方案，甚至对接实体医疗机构。这一深度掘金大数据产业的试水，为世茂集团吸引了更多注重身体、关注健康的客户，扩大了其盈利空间。

与此同时，一些房地产企业还通过企业结构转型升级扩大经营规模、拓宽经营范围，以求增加数据量、延伸数据产业链，例如近年来绿地、万达的旅游城项目、酒店项目等。盈利模式改变了、盈利空间加大了，在大数据时代的推动下，房企可运筹的数据资源也越来越多了，要知道，这样的用户资源和数据资源是当今社会财富产生的主要源泉。

辅助房地产决策

从经济转型和不动产精细化的角度来看，未来的客户，无论是住宅客户，还是消费地产、产业地产客户，需求和以前都会有很大的不同，原有存量的不动产将难以满足他们的需求。大数据分析之所以被房企重视，正是因为供应过剩已成为整个房地产行业最严峻的问题。未来如何开发房地产才能不被高库存搞得焦头烂额，是很多房企中长期战略的主要内容。

中国城市科学研究会秘书长李迅向记者讲述了人们对城市生活需求的转变。“过去我们开发的楼盘已经很难满足现在人们的需求，是否是绿色建筑、材料是否环保无污染、配套信息服务设施如何等，都已经被买房者纳入了考虑。举个例子，开车回家的时候如果能够提前清楚地知道小区里的空车位在哪里，人们就会觉得很便利，自然也就愿意购买拥有类似服务的住房，这也算是一种幸福感的提升。”

“正是这种需求的多元化加剧了市场的竞争，房子卖不出去不是因为没人需要，而是购房者的需求没有得到满足。房企正是需要大数据来解决这样的问题，分析什么才是人们需要的房子，然后根据客户需要盖房。”李迅在采访中告诉记者，未来建筑的发展方向之一就是模块化，“那时候的工程建设不会再是洋灰、水泥、钢筋的简单堆叠，而是把建筑初步加工后运往施工现场进行拼接，这样既能满足未来住户的绿色、个性需求，又能够增加建筑的质量”。

房地产电商时代的到来推动了大数据在房地产业的发展速度，从工程立项、可行性研究、投资评价、投资决策到项目建设、产品营销，房地产企业的每一项决策几乎都植入了大数据基因。其不仅能够帮助房地产业突破原有的销售模式，也为房地产业数据库的快速建立和完善提供了可能，还可以通过客户浏览或成交记录获取更多有用信息，从而拓宽数据收集渠道、降低数据收集成本、提高数据的真实准确性，为房地产企业准确决策提供支持。

大数据时代的基层社会治理创新 篇6

关键词：大数据 基层社会治理创新 网格化服务 信息技术 互联网

大数据是继互联网、物联网、云计算之后，又一新的技术革命，它标志着人类社会正从信息时代、知识时代向智能时代迈进。大数据时代为基层社会治理创新提出了新的机遇和挑战，大数据时代，如何把大数据技术运用到基层社会治理中，是一个需要各级政府认真思索和深入研究的问题。

最近，我们对抚顺市高山社区利用大数据来创新社区治理的实践进行了多次调研，了解到该社区在社区管理和服务中，尤其是在基层社会治理中，具有大数据思维，使用了大数据技术，取得了非常好的效果，这种做法值得参考和借鉴。

一、高山社区以大数据推进基层社会治理创新的基本做法

高山社区位于辽宁省抚顺市顺城区北部高尔山脚下的城乡交界处，是2006年底棚户区改造后回迁的。2012年，高山社区在抚顺市率先垂范实行网格化管理。利用大数据思维以及使用大数据技术，将高山社区划分成5个网格，形成“人到格中去，事到格中办”的管理和服务模式。将环境整治、维稳综治、安全生产、民生保障和便民服务等工作下沉到网格，构建以大数据为依托的全方位社区服务框架。社区管理和服务形成崭新氛围，获得全省远程教育示范站点、全省就业示范社区、全省学习郭明义先进社区、全省打击传销示范社区、全市文明社区和全市和谐创建先进社区等荣誉称号百余项。

（一）完善基础信息采集，建立社区服务信息库

拥有真实可靠的数据信息是大数据应用的前提和基础。高山社区结合网格化管理，借助“一图两表四册”入户采集信息。采集整理的数据分为基础数据、政务管理和公共服务三大类，把房屋数据、人口数据和社会组织等划分为基础数据，把走访数据、党建数据和舆情数据等划分为政务管理数据，把服务数据、政策公告、医疗数据和活动数据等划分为公共服务数据。构建“问需于网格、分解整合、零距离服务”的数字化管理和服务平台，从而为居民提供精细化的服务。

（二）以居民需求为导向，创新社区管理和服务

（三）以服务居民为宗旨，实施社区网格化服务

二、高山社区以大数据推进基层社会治理创新的显著效果

大数据时代，大数据是提高治理水平和提升治理能力的重要方法和措施，高山社区以大数据推进基层社会治理创新，成效显著。

（一）提高了社区管理和服务能力

中国共产党的根本宗旨是全心全意为人民服务，而应用大数据的终极目的也是利用数据信息的价值性为人类社会服务。如何满足居民日益增长的物质和精神需求，如何依法保障居民的各种权益，如何使居民得到更多实惠，是高山社区为奋斗目标。一方面，实施惠民工程，强化社区公共服务效能。为了使居民可以自由参与、主动发声，高山社区创建了社区论坛。利用这个互联互通的对话空间以及发声渠道，各利益主体实现了线上对话和线下协商。社区居委会可以及时地发现居民的利益诉求，通过“两代表一委员”进社区，组织线下的协商协调，圆满地解决了困扰居民多年的难点和热点问题。另一方面，强化志愿服务，加大社会组织的培育。高山社区基层社会治理创新模式的成功有一个重要的原因是建立了社区、居民、政府和企业的共赢机制，这也是社区治理可持续发展的一个重要保证。高山社区有效发挥党员先锋模范带头作用，积极向政府寻求帮助，吸引辖区企业和民间组织参与社区治理。

（二）增强了社区居民自治能力

不断增强社区居民的自我管理和自我服务能力是基层社会治理创新的终极目标。高山社区一方面积极探索政府购买服务，另一方面大力培育公益性社会组织，服务居民的渠道不断拓宽。通过建构“共驻共建、多方参与、管理有序、利益协调”的基层社会治理模式，优化了基层社会治理结构，使居民更加主动全面地参与到社区建设中来，形成多方参与的工作氛围和基层社会治理体系。目前，高山社区建立了居民议事制度，设立了党代表工作室、民情议事厅。不断地提高社会组织、辖区单位、志愿者队伍和居民主动参与社区自治的热情，不断地强化社会组织的作用，有效地加强了居民自我管理、自我服务和自我教育的能力。

三、从高山社区以大数据推进基层社会治理创新得到的启示与思考

大数据是信息技术发展的必然结果，目前各行各业已经广泛应用。在基层社会治理中，我们要积极利用大数据来实现社区居民的自我管理、自我服务和自我教育。从高山社区的实践来看，我们得到的启示与思考如下。

（一）培养大数据思维是大数据时代基层社会治理创新的基础

随着信息技术的迅猛发展，云计算、移动互联网、物联网和大数据大展身手，智慧城市落地生根，过去的信息化概念已经跟不上信息技术发展给人民生活带来的巨大变化的脚步。因此，传统的社区管理和社区服务必须通过改革实现创新与突破，才能满足大数据时代多个主体共同参与基层社会治理的需要。从高山社区的实践探索不难发现，转变观念、培养大数据思维，把大数据理念为我所用，有助于增强基层社会治理能力，有助于基层社会治理机制创新，有助于基层社会治理管理个性化化、服务智能化和决策智慧化。

（二）掌握基础数据是大数据时代基层社会治理创新的关键

大数据时代，掌握基础数据是基层社会治理创新的关键。各项公共服务的提供以及基层社会治理创新，都需要大量的数据。否则就不能准确了解居民的各项基本需求和个性化需求，也很难提供精准化、个性化的服务。高山社区为了及时掌握精准数据采取了以下做法：第一，科学划分社区基础网格。第二，开发社区采集综合信息系统终端软件。主动学习和探索社区基础数据采集、存储、分析、整合和控制的方法，使基础信息采集规范化、标准化。第三，整合规范网格管理人员队伍。网格员实行定岗定责制，统一规范采集本网格流动人口、常住人口、辖区企业等信息，提供给街道公共信息资源库。

（三）确保数据安全是大数据时代基层社会治理创新的保障

大数据时代的装备保障数据分析 篇7

随着互联网技术的飞速发展, 人类已进入大数据分析的时代。大数据不仅深深影响着世界经济和社会的发展, 也改变了人们的工作、生活方式和思维方法, 它的深刻影响和效应使学者们不断将其应用于军事领域。对于大数据的理解不应只局限于字面意思, 外国某科研机构这样定义了大数据:大数据是一种具有非常强的决策能力和洞察能力, 同时能够对巨大的数据进行处理的信息资源[1]。如今, 利用大数据分析方法研究和解决军事决策与装备管理等应用领域的实际问题, 已成为军事领域的一个重要研究方向。

现代战争中部队面临着快速机动、全天时、全天候空间作战能力的挑战, 随着战争进程的加快, 破坏性逐渐增强, 战争中储备物资消耗巨大, 这使得装备物资在保障过程中出现了信息量巨大、物资品种繁多、保障时间紧急等特点。在这样的情况下, 传统的装备保障模式很难适应当今战争的装备保障需求。大数据技术的到来为装备数据添加了活力和生命力, 加快了军事领域在信息技术、数据挖掘技术、人工智能技术方面的不断拓展, 对部队后勤管理部门的决策能力和方式产生了巨大影响[2]。

由于数据量过大, 传统Excel工具无法满足统计需求, 本文采用SPSS Statistics以及Access等统计软件进行数据整理。通过Access软件对160000多组数据进行分组归类, 采用偏相关分析方法研究装备的状态 (新、堪、待、废) 与哪些因素相关, 并说明关联程度;而后推理建模分析仓库中各类装备储备规模的合理性, 探讨现有装备储备规模在多大程度上能满足部队的保障需求。

一、装备状态的研究

1.1数据来源与分析。随着信息化建设进程的不断推进, 部队编制, 装备类型以及装备状态均被数字化, 这让我们运用统计方法研究装备保障成为可能[4]。通过深入部队调研, 分析与整理数据, 获得了与装备状态内码有关的部队层次码、装备层次码、天文时间与装备数量的160000组数据 (见附件1~5) 。其中装备状况内码为01、02、03、04, 分别代表装备的新、堪、待、废;部队层次码由相应的经度、纬度和高程确定;装备层次码有其相应的编制数、现有数、可用数、拟增加数;而对应的部队层次码、装备层次码有其对应的储备数量和消耗数量。

1.2偏相关分析。一般采用简单相关系数来研究两个变量之间的线性相关程度。但当我们研究多个变量之间的线性关联程度时, 单纯使用简单相关系数往往是不准确的, 因为变量之间的关系很复杂, 简单相关系数仅仅度量了两个变量之间的相互作用, 而忽略了其它变量对这两个变量的影响。在多元线性回归模型中, 自变量和因变量相互作用的同时, 每个自变量间的相互作用是混合同时进行的。偏相关系数是指在控制了其他变量影响时的两个变量的相关程度, 采用偏相关分析法可以更准确、更真实地反映变量之间的关联程度[3]。

1.3装备状态的偏相关性研究。采取SPSS软件中偏相关分析分别对部队层次内码与部队层次码、装备层次码、天文时间、数量四者之间相关程度进行分析, 得出相关系数 (数据见表1) 。

关联程度是指个案相关性和显著性的集合, 相关性越大, 显著性越小, 关联越大。一般情况下, 相关系数在0.1-0.3为弱相关, 0.3-0.5为中等, 0.5-1.0为强相关。通过大数据计算分析可得:装备状态与天文时间、装备层次码和数量有较强关联, 与部队层次码关联程度较低, 在下一步分析装备储备规模的合理性时, 可忽略此因素对装备状况的影响。

二、装备储备规模的合理性研究

2.3装备储备规模与动员规模和速度成反比。装备储备规模的大小与战时装备再生量的规模成反比, 而再生量取决于装备动员规模和动员的速度。因此, 装备储备规模与动员规模、速度成反比。一旦战争爆发, 如果“民转军”的规模较大、速度较快, 并且能满足战争对装备源源不断的需求, 则平时的装备储备规模就不大;相反, 则必须保持大规模的装备储备以备不测[6]。

三、装备储备的数据拟合

通过Access将库存储备数量和消耗数量按照装备层次码整合, 共存在376种装备将其差额进行列表并且将库存、消耗、差额制作成折线图。

除去少数突出点, 差额折线相对平稳, 说明部队库存的供求关系相对合理, 仓库储备在部分程度上可以满足部队保障需求;同时可以发现在折线的几个突出点上, 向轴负方向偏移, 说明仍有接近20%的装备存在库存极度不足或者大量积存的现象 (如图1所示) 。

四、结语

本文通过对大数据的分析拟合, 运用偏相关分析和Access得出了以下结论:装备状态与天文时间、装备层次码和数量之间存在较强相关性;部队库存的供求关系相对合理, 仓库储备在80%的程度上可以满足部队保障需求, 但仍有接近20%的装备存在库存极度不足或者大量积存的现象。该研究结果科学正确地分析了当前部队的保障现状, 为部队装备的保障与管理提供了一定的参考。

参考文献

[1]冯伟.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战[J].专家论坛, 2013:49-51.

[2]李霖.军事装备学概论[M].北京:装备指挥技术学院, 2001:248-250.

[3]王惠文.偏最小二乘回归方法及其运用[M].北京:国防工业出版社, 1999.

[4]代冬升.基于网格技术的装备保障数据集成服务模型[J].兵工自动化, 2007, 26 (8) :27.

[5]彭胜峰.基于多数据库系统技术的装备保障数据集成研究[J].国防科技, 2008, 29 (4) :1-5.

大数据时代的孩子 篇8

它能为大学生提供创业机会吗？

为此，记者采访了《O2O进化论》作者板砖大余（简称“大余”）。

“新菜上市，赐名免吃！一经录用，这道菜，免费吃一辈子！命名规则：能体现菜品特征、形象滴；好听、好记、有趣滴；转发到朋友圈，#我想吃这道菜一辈子#+菜品编号+您起的名字+寓意，最后截屏您的朋友圈回复到此微信账号即可……”

云南云海肴餐厅的一则微信给记者留下了深刻的印象。它让记者联想到大余所讲O2O中两个“O”（online和offline）的功能。O2O，既可以是线上（online）线下（offline），也可以是线下线上。线上的功能是营销出口和订单入口，通过这则微信开展的命名活动，本身就是一次营销活动——告诉微信用户将推出15道菜；微信用户把自己的命名发送至朋友圈，间接推广品牌，吸引潜在订单用户。线下的功能是体验入口和服务出口，对这则微信好奇的微信用户，有可能前往实体店体验新菜和服务。

此外，它还反映了O2O的一个核心概念：产品共建。15道菜并不是由云南云海肴独自完成的，用户们至少也贡献了菜名。

那么，O2O中的“2”是什么意思？

“数据，即信息。”大余给出答案。撰写新作《O2O进化论》期间，大余提前分享自己对O2O的想法，第一场在北京大学的分享会吸引了不少听众，不少人拍砖大余。大余收集听众的拍砖，修改新作，再分享再收集拍砖……听众对O2O的好奇心、拍砖的内容等就是数据，就是O2O中的“2”。

O2O，就是以“数据”为中心，企业和用户共建产品的过程。大余进一步解释，第一次分享会后，有企业向他咨询，有人与他分享看法，这些都促使他不断地完善新作的理论和内容，即数据。“所以，我的书是共建的，是参加分享会的人共同完成的。”为了表达对长期拍砖人的感谢，大余自掏腰包，买了200本自己的新书，送给他们。

如何获取数据？

通过线上和线下达到数据的有效沟通，让数据成为“有温度”的数据，而非只是一个冷冰冰的手机号码，或注册号。

《大学生》：为什么O2O是数据革命的“蒸汽机”？

大余：传统商业产生于工业革命，机械生产工具的诞生，驱动厂商投资，厂家提供标准+非标准商品，市场是价格交换型的，社会中营利性组织居多。

互联网商业产生于信息革命，生产工具是互联网，这个工具极端地用无价格（免费）交换的方式驱动自组织的参与，促进分享的产生，主要提供虚拟+实物商品。

到了数据时代，人们将通过云来制造，通过移动终端进行消费，数据所代表的消费者（微数）成为核心竞争力。在这个时代，数据不再是字节，而是一个个真实存在的消费者，有其动机、角色、行为和需求。

小米手机建立电子商务网站，营造销售火爆的氛围，积累了大量的用户数据；小米论坛收集大量的用户反馈意见，形成研发共建；为了加强和米粉之间的沟通，小米开米粉会，提高温度……小米以免费的手机提供回报微数，让米粉以最低价格获得最优质产品。小米的所有动作都在让微数具有温度，而非传统思维的“忠诚度”。同时，小米在线下的产品打造上，即手机功能、硬件和体验的投入上丝毫没有减少，雷军亲自拜访一流硬件制造商，洽谈合作。同时，小米推出自己的MIUI操作系统，让用户定制界面。对于线上的体验，小米更是不遗余力，在微信上的1元预订活动（1分钟售卖15万部手机）等，都在不断创造线上的体验与互动。

仔细分析发现，小米本质上抓3项工作：线上的销售与体验、线下的产品创新与体验和让数据具有温度。这些正是O2O的核心，就像蒸汽机成为工业革命的内核一样。

小米手机、电视占据O2O个人和家庭入口后，小米推出的豆浆机是在向物联网的方向发展。换言之，小米手机将远程遥控豆浆机，这是比较简单的未来生活产品形态。

记者手记：在餐饮业，云南云海肴如同小米一样，异曲同工地实践着O2O，它定期开发时尚菜肴，近期把《舌尖上中国2》移入了菜单；线上它不断让食客的食欲升温，两个门店每天提供10份华子鱼让食客们垂涎三尺；线下它也不断地举办活动，植物学博士和餐饮研发总厨联手解读云南食材，他们能演绎出什么新奇搞怪的故事，这让食客们浮想翩翩……

《大学生》：O2O如何改变其他行业？

大余：服务业首当其冲，其他的产业也都如此，所以我提出了一个观点：要么O2O，要么死。O2O是大趋势，不实施O2O企业以后很难生存。

从逻辑和技术上，连锁店铺都可以O2O。比如成都社区零售店红旗连锁，推出App替代从前的电话送货服务，依托其西南地区数百家连锁店、物流、商品体系的积累，采用App订货升级也是简单的事。

沉寂了很多年的农庄种植也是直接受益者。我写书是在青城山的一个农家院，一边听晨钟暮鼓、雨声，一边写作。累了喝口当地的茶，饿了从地里拔几棵青菜水煮也是美味。相信有不少人向往这样的体验和生活。我对房主说，她完全可以通过O2O开展农家院的生意，稍作包装即可，即开辟“青城山之旅”的微信，将吃饭、住宿等条件发送到微信上，提供青城山旅行的服务。

海尔已选择独立开发CRM（客户关系管理）平台，开发完之后，分销商、代理商和服务商们，售卖产品时请用户扫描二维码下载“尔信”App，服务商上门时也请用户下载App。实际上，海尔只需给用户一定的价值，比如，未来可以通过“尔信”召唤上门维修服务，通过线上购买、产品打折等就可以让用户欣然下载“尔信”。三五年后，如果海尔的“尔信”能聚合9000万的海尔顾客，意味着海尔可以在网上实现新闻发布、新品发布、客户服务订单分配、送货和服务上门的时间定制等一系列服务。这是一个假设和演绎结果，即海尔实施O2O战略。

O2O的玩法，本质是数据，更是思维新体验。

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《大学生》：O2O反映了怎样看待世界的思维？

大余：90后天然地具有未来商业的思维。

90后的一个典型特征是活在当下，它响应了未来商业管理中的一个重要战略原则——过程性决策。什么意思？过去，品牌是企业打造的一个结果；现在，品牌只是一个过程。60后70后做营销谈判时，先调研，再集思想、写报告、定步骤。90后不这样，他们活着都很high，突然间被一个东西触痛或感动了，他们感觉到了一种变化，就立即反应，抓住变化或机会。90后的计划性远远落后于60后70后，但是活在当下——即时反应的能力却远远高于60后70后。这正是即时决策。

所以，品牌是一个过程，经营也就是一个过程。

2010年以前的消费者，更像60后70后工业时代的思维；2012年以后的消费者，更像90后的消费思维。工业时代的思维是计划、控制；未来是即时、反馈，像生物一样被戳痛了就立即会反应。当这种思维的表达方式是数据时，速度得有多快！数据，不是数字符号，更是信息。现在，大家都在讲大数据，但要是把它理解成海量、多变、分杂、低效能，永远也找不到大数据的内核。

其实，大数据的内核就是人性。

90后更能掌握大数据的内核，因为他们是大数据时代的孩子。我提出：向90后学习。我害怕90后，根本不知道他们想什么。害怕有一天，90后走过来，说：“哥，我把你‘革命’了。”其实，之前他并没有把谁“革命”的意识，不针对任何个人，只是埋头做他们自己的事。90后就这么可怕，他们的思维是全新的，是数据时代的思维。

O2O只是一扇门，门外是工业时代的思维，门内是数据时代的思维。借助O2O会发现：哦，战略即风险，品牌就是过程中的口碑，销售是服务，消费者即员工，市场就是云市场，这不是工业时代的样子。

《大学生》：数据时代也会对大学生的技能提出新要求，具体是什么？

大余：即时感知、即时决策教育，这与当下的应试教育差别很大。

对大学生的技能而言，这将是天翻天覆的变化。核心将是由硬技能转向软技能，我用五点总结对软技能的要求：

美的鉴赏力，对风物人情的精准感知力，由于好奇心的敏锐发现力、参与感、讲故事的能力；行为和行动过程像行为艺术，永远即时，只要人活着品牌就在成长；随时随地讲故事的能力，因为个人是自媒体；行动力极强；具有冒险和创新精神，愿意付出，愿意把握机会。

这就要求大学生们会玩、会参与、要诚信。前几天，我的二女儿出生。未出生前，我微信群里的一个朋友说：“我开盘口，赌大余生女儿，赌资100元，赌输了赔钱，赌赢了就拿这笔钱给大余千金买纸尿裤。”我觉得挺好玩，就把这条信息发到其他微信群，嚷着：开盘口了！我这样做也属于即时决策——活在当下的现实感。这对反馈能力和速度要求极高，对于创新力和感知力也要求越来越高。除了能玩会玩，大学生必须能参与有合作能力，要是抱着“老子天下第一”的态度就没人与你玩了。此外，网络开放、多节点，这对诚信提出了更高的要求。

在O2O时代，个人能量越来越小，但是，反而对个人的技能和专业要求越来越高。

《大学生》：O2O给大学生提供了什么样的创业机会？

大余：未来10年，是中国创业黄金期。

过去，创业对学生不利。比如，想开一家店，会发现装修需要三五十万元。大学生没钱啊。O2O恰好给有才华的大学生带来了机会。为什么？O2O的核心是“2”，是数据，是人性，是人格。这是商业的软体（软实力），是与顾客间的认同度。90后大学生做到这一点不难。

我们的公司“调果师”（大余是联合创始人）在官方网站上公开写着：“公司投资开店，你来经营，你享利润，并发放创业期的生活费……如果你是85后、90后的文艺范儿吃货，那就来认识调果师知识长板砖大余，一起创业吧！”我们提供免费创业平台，硬件不重要，重要的是你有能力，等你的店铺赚钱了，我们再谈分成的问题。

未来，类似调果师的项目很多。餐饮服务、移动互联网穿戴设备等，都是大学生基于O2O模式用互联网思维创业的行业。其实，都不用跟90后讨论O2O，因为，他们的思维天生就是O2O。O2O只是数据商业的工具和思维方式，90后只要扎实地做好用户的问题，做出来的创业肯定就是O2O。

《大学生》：O2O对大学生就业和创业有没有陷阱？

大余：未来的企业家都是明星，创业者打造品牌，必须有极度的宣泄能力。我相信这在未来肯定存在。

过去是价格的商业，未来是价值的商业；过去是物质的商业，未来是物质+精神的商业。企业家都是明星，人格化魅力很强。如果有明星不怀好意，他的企业就会宗教化、传销化。这是未来最大的陷阱。除了需要企业家明星们有良知外，大学生也要有敏感度。具体来说，未来的企业员工具有高度自由，企业对员工的控制性的动作将减少，不控制员工时，如何让员工具有向心力？那就是文化。这种文化具有3个特征，一是“灯塔”作用，二是“导师”功能，三是“资源和资金提供方”，这看起来企业管理就像风筝，管理者手上没有线，只依靠思想的归附，这就是类似宗教化的管理。这种类宗教化管理如果被用来不诚信，就会成为宗教，成为传销。

研究并践行O2O，大余自称源于一段“孽缘”。

大余，70后，湖北人，在互联网界绝对是名人，因擅长“拍砖”，被冠以“板砖大余”。大余也牛得很，除了财务，企业经营管理的其他头衔他有太多。大余曾经以为聪明过人，也得意地自认为创业必成功。第一次创业，大余玩了十五六个月，把公司卖了，成功退出。这多少增添了大余创业必成功的霸气。第二次创业，大余栽了，栽得很重，住进了医院。时间和健康都不可以重来，这是大余信奉的，然而，二次创业让他失去了这两个宝贝。大余真的难受，他不停地叹气——为什么我这种人创业还会失败？

大余不服气，他一定要找到答案。

憋在家里是找不到答案的，身体康复了，大余就去一家公司上班。这可是风投投了上亿美金的企业，不料，它的管理比大余的二次创业公司的还要乱。大余找不到答案，郁闷的他几次想到自杀。

像大余这样的人，自杀是万万不可的，娇妻爱女可不能撒手不管。也许是上天的眷顾，有一天，一位朋友的太太，《第五项修炼》作者彼得?圣吉的爱徒，把导师彼得?圣吉观察世界500强和欧洲顶尖公司后总结的9句话告诉了大余。如下：

变革推动者的结盟（Connection of change agents）

越来越多的人离开大型集团去寻找意义（More and more people leave large groups to find meaning）

内外部网络的形成（Networking internally and externally）

跨职能工作，敏捷流程（Cross functional work， agile processes）

学生及企业的软技能（Soft skills for students and inside companies）

员工就成长与变革承诺投入（Commitment of employees for progress and change）

智慧型消费者（Intelligent consumer）

新市场，新的复杂性、合作设计和开放式创新（New market， new complexity， co-design and open innovation）

使用新的IT工具，向新员工传播长者的知识和技能（Transmit knowledge from ancient to new employees using new IT tools）

从中大余看到了自己曾遇到的问题，也同样看到了公司的问题。

就这样，经过两年的摸爬滚打，大余恍惚大悟——原来不是大余不聪明了，而是商业的游戏规则发生了改变。大余找到了答案——未来是数据商业时代的全景图，并完成了处女作《O2O进化论》。

大数据时代 篇9

近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势）有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析

第五篇：在技术中应用 数据挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

第六篇：预测

大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题