Cómo obtener big data
Pregunta 2: ¿Cómo obtener big data y de dónde viene el big data? Naturalmente, es necesario acumular datos sobre grupos de turistas diariamente.
Si no sueles recopilar estos datos, por supuesto que no lo harás
Pregunta 3: ¿Cómo utilizar big data para obtener pistas sobre clientes potenciales? En la era del big data, una gran cantidad de fragmentos de información continuos y dinámicos son tan complejos que el cerebro humano ya no puede examinarlos, analizarlos y procesarlos fácilmente para formar pistas efectivas para los clientes. Esto sólo puede lograrse confiando en la tecnología de computación en la nube. Por lo tanto, muchas empresas han implementado una cantidad tan grande de trabajo complejo con la ayuda del software CRM de gestión de relaciones con los clientes.
Métodos CRM para ayudar a las empresas a obtener clientes potenciales:
CRM puede gestionar la información de clientes potenciales obtenida de varios canales de promoción en un formato unificado. Después de la agregación, el personal dedicado seleccionará, analizará y rastreará para descubrir las necesidades reales de los clientes potenciales, proporcionando así productos o servicios que satisfagan sus necesidades, convirtiendo a los clientes potenciales en clientes comerciales que realmente generen ganancias para la empresa y aumenten sus ingresos. El uso de CRM puede combinar sitios web, correo electrónico, SMS y otros métodos de marketing para capturar automáticamente clientes en línea y ampliar rápidamente la cantidad de clientes potenciales.
Pregunta 4: ¿Cómo analizar y procesar big data? Análisis de big data Como todos sabemos, big data no son simplemente hechos de big data, la realidad más importante es el análisis de big data. Sólo a través del análisis se puede obtener una gran cantidad de información inteligente, profunda y valiosa. Luego, cada vez más aplicaciones involucran big data, y los atributos de estos big data, incluida la cantidad, la velocidad y la diversidad, muestran la creciente complejidad de los big data. Por lo tanto, los métodos de análisis de big data se encuentran en el campo de big data. Es particularmente importante y se puede decir que es el factor decisivo para determinar si la información final es valiosa. Con base en este conocimiento, ¿cuáles son los métodos y teorías comunes del análisis de big data? 1. Análisis visual. Los usuarios del análisis de big data incluyen expertos en análisis de big data y usuarios comunes, pero su requisito más básico para el análisis de big data es el análisis visual, porque el análisis visual puede presentar intuitivamente las características de big data y los lectores también lo aceptan fácilmente, al igual que ver imágenes. hablar por sí mismos. 2. Algoritmo de minería de datos. El núcleo teórico del análisis de big data es el algoritmo de minería de datos. Varios algoritmos de minería de datos pueden presentar las características de los datos de manera más científica basándose en diferentes tipos y formatos de datos. Es precisamente gracias a estos diversos métodos estadísticos (que pueden llamarse verdad) que los estadísticos de todo el mundo reconocen. ¿Podemos profundizar en los datos y descubrir el valor reconocido? Por otro lado, también se debe a que estos algoritmos de minería de datos pueden procesar big data más rápido. Si un algoritmo tarda años en llegar a una conclusión, se pierde el valor del big data. 3. Análisis predictivo. Una de las áreas de aplicación finales del análisis de big data es el análisis predictivo, que extrae características de big data. A través del modelado científico, se pueden incorporar nuevos datos a través del modelo para predecir datos futuros. 4. Motor semántico. La diversidad de datos no estructurados plantea nuevos desafíos al análisis de datos y necesitamos un conjunto de herramientas para analizar y refinar sistemáticamente los datos. El motor semántico debe diseñarse con suficiente inteligencia artificial para extraer activamente información de los datos. 5. Calidad de datos y gestión de datos. El análisis de big data es inseparable de la calidad y la gestión de los datos. Ya sea que se trate de investigación académica o aplicaciones comerciales, los datos de alta calidad y la gestión eficaz de los datos pueden garantizar la autenticidad y el valor de los resultados del análisis. La base del análisis de big data son los cinco aspectos anteriores. Por supuesto, si profundiza en el análisis de big data, existen muchos métodos de análisis de big data más distintivos, profundos y profesionales. Recopilación de datos técnicos de big data: las herramientas ETL son responsables de extraer datos de fuentes de datos distribuidas y heterogéneas, como datos relacionales, archivos de datos planos, etc., a la capa intermedia temporal para su limpieza, conversión e integración, y finalmente cargarlos en un El almacén de datos o conjunto de datos en la ciudad se ha convertido en la base para el procesamiento analítico en línea y la extracción de datos. Acceso a datos: base de datos relacional, NOSQL, SQL, etc. Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento de archivos distribuidos, etc. Procesamiento de datos: PNL (procesamiento del lenguaje natural) es una disciplina que estudia problemas del lenguaje en la interacción persona-computadora. La clave para procesar el lenguaje natural es permitir que la computadora "comprenda" el lenguaje natural, por lo que el procesamiento del lenguaje natural también se llama NLU (Comprensión del lenguaje natural), también conocida como lingüística hipotética. Por un lado, es una rama del procesamiento de información del lenguaje y, por otro, es uno de los temas centrales de la inteligencia artificial (IA). Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de diferencias, análisis de correlación, prueba t, análisis de varianza, análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, análisis de regresión múltiple, regresión por pasos, predicción de regresión y Análisis residual, regresión de crestas, análisis de regresión logística, estimación de curvas, análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales, análisis factorial, método de agrupamiento rápido y método de agrupamiento. Minería de datos: clasificación, estimación, predicción, reglas de agrupación o asociación similares, agrupación, descripción y visualización...>;& gt
Pregunta 5: ¿Cómo obtener big data de acciones de Baidu? Utilice el software "Baidu Stock Connect".
Su característica más importante es que se centra en servicios de información de big data, lo que convierte el "negociación de acciones de big data" que originalmente pertenecía a grandes inversores en una aplicación portátil para los internautas comunes y corrientes.
Pregunta 6: ¿A través de qué canales puedes obtener big data y ver lo que quieres? Ahora, excepto los grandes datos de Internet, todo lo demás tiene que acumularse con el tiempo.
Pregunta 7: ¿A través de qué canales se puede obtener big data? Un compañero lo dijo bien. El problema suele ser los datos, no los big data.
Big data tiene que ver con la exhaustividad (más que con la precisión y un gran volumen de datos), y la exhaustividad debe lograrse a través de conexiones. Si la información del terminal de los usuarios que utilizan la aplicación se obtiene a través de una aplicación, por ejemplo, el 80% usa Android y el 20% usa iPhone. Si la aplicación es una aplicación de pedidos de comida, también puede obtener información sobre el precio, la ubicación, el sabor y otra información que el 80% de los usuarios de Android suelen preferir para pedir comida online. Por supuesto, también sabrá dónde están conectados estos dispositivos a Internet y conocerá el modelo específico del dispositivo. Sin embargo, hay demasiados datos y no son lo suficientemente completos. Si conecta los números de teléfono móvil o números de dispositivo de estos usuarios con los datos del sitio web de comercio electrónico, obtendrá sus datos de consumo en el sitio web de comercio electrónico, marca, precio, categoría, etc. Es posible que cada sistema solo almacene una parte de la información, pero a través de una etiqueta conectada se irá dibujando gradualmente un retrato más completo de un usuario o de un grupo de usuarios con una determinada característica.
Pregunta 8: ¿Cómo obtener información valiosa del big data? Al mismo tiempo, los macrodatos tienen un enorme potencial para mejorar la eficiencia del sector público. Si las instituciones médicas estadounidenses pueden utilizar eficazmente los macrodatos para impulsar mejoras en la eficiencia y la calidad médica, podrán generar más de 3 billones de dólares en valor cada año. Dos tercios de esto fueron una reducción en el gasto médico, que representa más del 8% del gasto total. En los países europeos desarrollados, los departamentos de gestión pueden ahorrar más de 149 mil millones de dólares utilizando big data para mejorar la eficiencia, sin incluir los beneficios del uso de big data para reducir el fraude y aumentar los ingresos fiscales.
Entonces, ¿qué pasos deberían tomar los CIO para transformar su infraestructura de TI para aprovechar al máximo el big data y maximizar su valor? Creo que utilizar la innovación en la gestión para abordar big data es una buena manera. Para lograr el máximo valor financiero, el proceso de innovación piensa desde el concepto hasta la implementación. Los big data también pueden considerarse desde una perspectiva similar: los datos se ven como un canal de información, desde la recopilación de datos, el acceso a los datos, la disponibilidad de los datos hasta el análisis de los datos (modelo 4A). Los CIO deben cambiar su infraestructura de información en estos cuatro niveles y combinar big data y tecnologías informáticas inteligentes en un ciclo de vida.
Modelo Big Data 4A
Las 4A del Modelo 4A son las siguientes:
Acceso a Datos: Cubre el acceso seguro y en tiempo real a los datos a través de varios sistemas de gestión de bases de datos Access, incluidos datos estructurados y no estructurados. Cuando se trata de acceso a datos, es importante optimizar su estrategia de almacenamiento antes de implementar cada vez más proyectos de big data. Puede aprovechar al máximo sus inversiones en almacenamiento existentes evaluando su tecnología de almacenamiento de datos actual y mejorando y fortaleciendo sus capacidades de almacenamiento de datos. EMC señala que los volúmenes de datos actuales se duplicarán con creces cada dos años. El costo de la gestión de datos es un tema importante a considerar.
Disponibilidad de datos: Abarca el almacenamiento, archivado, copia de seguridad y recuperación ante desastres de datos basados en la nube o mecanismos tradicionales.
Análisis de datos: Abarca el análisis de datos mediante computación inteligente, equipos informáticos, reconocimiento de patrones, análisis de correlación de eventos, análisis predictivo y en tiempo real. Los CIO pueden buscar el valor del big data en sus propios departamentos de TI y en un sentido más amplio.
Al utilizar canales de información para pensar en los datos empresariales y generar retornos de alto valor a partir de datos sin procesar, los CIO pueden permitir que las empresas obtengan ventajas competitivas y retornos financieros. Al pensar estratégicamente en el ciclo de vida completo de los datos y desarrollar planes de implementación detallados para cada nivel del modelo 4A, las empresas seguramente obtendrán enormes beneficios del big data. Espero que se adopte
Pregunta 9: Cómo obtener big data de Internet, que generalmente es rastreado por arañas web. Esto requiere dominar un lenguaje de programación de redes, como Python.
Pregunta 10: ¿Cómo obtener grandes cantidades de datos de la red? Puede utilizar la captura de paquetes de red para capturar información en la red. Recomendamos la herramienta Fiddler.