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互联网 + 大数据驱动型企业的核心技术

By | 2017-08-23T22:14:58+00:00 七月 10th, 2016|分类:大数据驱动型企业的核心技术|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

大数据驱动型企业核心技术: 大数据采集, 大数据分析, 大数据应用(大数据挖掘) 互联网 + 大数据驱动型企业的核心技术 = 企业转型升级的捷径! = 企业可持续性发展的捷径! = 供给侧结构性改革的捷径! = 大众创业、万众创新的捷径! = 产业转移升级和转型升级的捷径! = 社会资源优化配置的依据! = 创新驱动的的基础! = 科技驱动的航标! = 市场驱动的本质含义! 核心技术包括: 大数据采集, 大数据分析, 大数据应用(大数据挖掘, 大数据+智能营销、决策, 大数据+SEO, 大数据+网络编程). 贯穿整个过程的思想是: 大数据采集, 大数据分析模型建立, 依据大数据决策 这里的大数据采集是指: 利用技术手段,对各种互联网平台的大数据采集。例如: 百度baidu 谷歌google yandex ...... eBay amazon亚马逊 aliexpress速卖通 wish alibaba.com阿里巴巴国际站 alibaba.cn阿里巴巴国内站 (1688.com) DHgate敦煌网 taobao淘宝 Tmall天猫 JD京东 ...... 这里的大数据分析是指: 利用excel的高级应用、R、PYTHON、PHP+MySQL编程、云技术、概率论和数理统计、经济学原理等理论和技术手段,对各种互联网平台采集来的大数据进行处理、分析(大数据挖掘);这也是大数据处理、分析的建模过程。其目的是:获取我们所需要的商业信息,用以透视过去、预测未来、服务当下,指导企业的商业行为。 [...]

互联网+大数据+企业概述

By | 2017-07-31T19:18:16+00:00 八月 10th, 2016|分类:互联网+大数据+企业概述|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

大数据驱动: 大数据时代的科学决策。 互联网+大数据驱动型企业创建,是"大数据"技术在企业运作过程中的具体实施。 分开来讲,首先,互联网+大数据驱动型企业创建,是当前企业适应外部市场环境的需要。 现今的外部市场环境,各行各业信息的量大,信息的传播速度快,信息的转播面广! 这就要求我们的企业要有主动采集大数据的技术,要有正确分析大数据的工程能力。 只有这样,决策者才有可能依据大数据分析的结果,做出正确的战略部署、战术决断。 再者,互联网+大数据驱动型企业创建,是提高企业核心竞争力的需要。 企业的核心竞争力体现在以下方面: 可以使企业有能力进入多个行业; 对企业的利润有直接的贡献; 别的企业难以模仿。 设想一下:如果一个企业有一个强有力的大数据部门,长期、有计划地对不同行业市场大数据做采集、分析,并且定期将大数据的分析结果上呈企业决策者。 这样,企业要进军某一个行业,那一定是胜券在握! 这是大数据部门协助决策者选择不同产业方向、实现多元化经营战略。 再设想一下:如果一个企业的大数据部门,对某一个行业的市场大数据做采集、分析,这样,决策者对要进入这个行业产业链的哪个环节也了如指掌! 还来设想一下:如果企业的大数据部门与决策者之间,通过长期的实践形成了工作上的默契(大数据采集->大数据分析->决策->实施)。 这样,对于企业运作的组织架构、管理模式、企业文化势必产生深刻影响:高效、精准、主动、前瞻地响应外部市场的需求变化。 这就是在"互联网+大数据"时代,企业很重要的转型升级:创建大数据驱动型企业! 总的来说,互联网+大数据驱动型企业创建,能使企业决策者更加清晰、快速地将外部市场的机会与企业内部各资源充分结合。我认为,这才是科学的企业战略管理。 举例来说明互联网+大数据驱动型企业创建,在企业运作过程中一个方面的应用: 企业主动实现相关性多元化经营(在企业转型升级中,相关性多元化,成本较低。)。 如果你有一家生产电视遥控器的企业,建立自己的"大数据技术团队";经过大半年的学习,我们给大数据部门安排一个实训任务: a.国内,以"遥控器"为种子关键词,在百度搜索引擎里采集大数据。示例文件所在位置: I:\movableNew\Product\新项目开发\新项目开发_电子商务项目承接\公共文件\产品实例\baidu\遥控器\baidu_模板00 从keyword来提纯_获取_排除.xlsx 目的:搞清楚人们日常在寻找与"遥控器"相关的什么内容。 b.国外,以"remote control"为种子关键词,在google.com搜索引擎里采集大数据。 目的:搞清楚以美国为代表的人们日常在寻找与"remote control"相关的什么内容。示例文件所在位置: I:\movableNew\Product\新项目开发\新项目开发_电子商务项目承接\公共文件\产品实例\baidu\遥控器\google_remote control_Keyword Planner 2016-08-05 at 20_45_20.csv 具体操作: a.分别进入baidu、google.com,以种子关键词,来统计相关性关键词。 b.以相关性关键词的分类,来寻找不同产品或服务。 c.以相关性关键词的分类,来选取:产品网站设计要用的关键词。 d.以所选关键词,做进一步大数据采集来确定每个关键词的各类竞争度。 e.以d步的分析结果,来确定不同关键词用在产品网站(或企业网站)的哪些地方(关键词布局)。 f.以e步的结果,来确定网站推广(SEO技术推广、付费推广)的策略。 在大数据部门提交大数据分析报告给时,要对一些相关性的产品做市场信息、技术的储备。 以此来轻松地实现相关性多元化经营战略目标(相关性多元化:新产品与老产品,存在相同的技术或市场)。这样,我们在实现企业转型升级的过程中,由盲目、消极、被动转变为目标明确、积极主动! 再举一个例子,来说明利用国内外的、大型商务平台的大数据为企业的经营做精准服务。这也是在当前乃至将来相当长一段时间内,企业转型升级、企业发展的大数据化技术手段。 具体来讲: 1.找到行业中目前的好销产品(销售数量相对大、销售价格相对高)。 所用技术手段:大数据采集、大数据分析。 大数据采集所用技术: a.PHP编程、MySQL大数据库; b.购买大数据采集的基础程序,做二次开发; c.用Python设计更加专业的网络爬虫。 大数据分析所用学科技术: 概率论和数理统计; [...]

大数据驱动型企业的创建-01-大数据思维

By | 2017-08-02T16:19:20+00:00 八月 10th, 2016|分类:大数据驱动型企业的创建|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

培养全员大数据思维是创建大数据驱动型企业的第一步! 大数据思维: 以市场为土壤; 以技术为根本; 以数据为中心; 以利润为导向; 以协作为原则; 以资源为容器。 以市场为土壤: 所有的企业都是面向市场来提供产品或服务的。企业战略管理永远在考虑企业自身内部各资源与外部市场机会的充分结合。这里的"以市场为土壤",是指大数据时代,企业主动将自身根植于市场大数据的土壤之中;企业主动依据市场大数据的变化趋势调整自身内部各资源的配置。 以技术为根本: 技术,往往是企业核心竞争力的重要组成部分。应该着重考虑我们的核心竞争力是扩展了还是制约了外部市场机会。这里"以技术为根本"的技术,是指大数据时代,企业获取市场大数据、分析市场大数据、应用市场大数据的专业技术。 以数据为中心: 现今,人们的需求比以前多了,市场比以前大了,但是很多企业觉得生意难做了!原因就是:这些企业不知道目前市场的需求是什么。要是考察这种企业,你会看到,他们原本就有:市场部、销售部、技术部等等,一应俱全。要是在他原有的这些部门前面加一个"大数据",变成:大数据+市场部、大数据+销售部、大数据+技术部等等。这样,整个企业的各个部门每天就会围绕着市场大数据的变化趋势来展开工作了。生意也就不难做了!更重要的是:企业的可持续性发展的核心竞争力形成了! 以利润为导向: 企业利润的组成: 44%:行业利润水平; 23%:所处行业产业链位置的利润; 33%:管理效益产生的利润。 可以看得出:市场机会提供了大部分的利润(行业利润)! 在以"大数据"为前提的背景下,通过对市场大数据的分析,透视过去、预测未来、服务当下,我们可以抓住市场机会(选择好行业)、生产合适的产品(选择好行业产业链位)、建立合适的管理机制。这样,企业预期利润的获取就有保障! 以协作为原则: 建立"以数据为中心"的企业运作机制,是一项工程!需要多个部门的相互协作。主要的工作包括:大数据采集, 大数据分析, 大数据应用。 大数据采集是大数据分析的基础,大数据分析是大数据采集的目的: 从平台采集大数据应该尽量全面,以便在做大数据分析时有全面、完整的大数据资料使用。 例如:一次完整的ebay大数据采集应该包括以下几个部分的数据: 1.产品总数量数据采集; 2.产品列表的数据采集; 3.产品页面信息数据采集; 4-1.销售历史_无multiproduct数据采集; 4-2.销售历史_有multiproduct数据采集; 不同平台采集的大数据,其数据结构(这里主要是指数据格式)各式各样,在做大数据分析时所用的技术、方法也是不同的。 例如:eBay大数据采集和亚马逊Amazon大数据采集,其数据结构就会有较大的不同;阿里巴巴国际站大数据采集、阿里巴巴国内站大数据采集、天猫大数据采集、淘宝大数据采集,其数据结构也会有较大的不同。 同一平台,每次采集的数据要有相同的、固定的格式,以便在做大数据分析时可以用上次的大数据分析技术、方法、模型进行处理,提高工作效率,为实现自动化、程序化作业打下基础。 大数据分析是大数据应用的基础,大数据应用是大数据分析的目的: 在这里,我们做大数据的最终目的是用大数据来指导企业的商业行为,这就是大数据应用。 大数据分析技术、方法的成熟与否直接影响了我们对市场的认识!直接影响了企业高层的决策!这也是我们企业商业行为成功的关键所在! 由此可见:大数据采集, 大数据分析, 大数据应用等部门的协同作战是关键所在!这是原则问题。 以资源为容器: 企业的资源 (人力、财力、能力) 是有限的,大数据的应用要以企业自身的资源为前提。 比如:先做大还是先做强的问题: 先做大,是基于市场机会的;先做强,是基于资源和能力的。 以互联网+大数据+企业来指导企业的战略思维,在内,优化资源配置;在外,扩展市场机会。也就是调配好自身资源和能力的范围内做大与做强兼顾。换句话说:应该以获取最佳利润为目的,而不是在每个项目上,一味追求利润最大化、做大!

大数据挖掘:概率、数理统计、经济学的机会成本、边际效应原理深入分析大数据

By | 2017-08-03T18:33:44+00:00 八月 16th, 2016|分类:大数据商业价值深度挖掘与应用|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

大数据挖掘:概率、数理统计、经济学的机会成本、边际效应原理深入分析、挖掘大数据 这部分技术的作用:根据外部市场机会,优化内部资源配置,获取总体最佳利润。 将企业当下,有限的财力、人力应用到相对高利润段的销售上。 这种情况下,即使一种产品在某一价格段内有相当可观的销量,我们也有可能要做放弃的决策。 平均总成本、平均固定成本、平均可变成本、边际成本曲线: 平均总成本、平均固定成本、平均可变成本、边际成本: 几种成本之间的关系: (1)平均总成本曲线开始时随产量增加而迅速下降,达到M1点时平均总成本最低(与边际成本曲线相交),在M1点后,平均总成本又随产量增加而上升。 (2)平均可变成本曲线开始时随产量增加而逐步下降,达到M2点时(与边际成本曲线相交)平均可变成本最低,在M2点后,平均可变成本又随产量增加而上升 。 (3)平均固定成本曲线随产量的增加而递减,逐渐向横轴接近 (4)边际成本曲线开始时随产量的增加而迅速下降,达到最低点后,便随产量的增加迅速上升,无论是上升还是下降,边际成本曲线的变动都快于平均变动成本曲线。 (5)平均总成本、平均可变成本、边际成本曲线都是先下降后上升的曲线。 (6)边际成本曲线与平均总成本曲线交于平均总成本曲线的最低点M1。此时MC=ATC,ATC最低;M1点前,MC<ATC,ATC下降;M1点后,MC>ATC,ATC上升。 (7)边际成本曲线与平均可变成本曲线交于平均可变成本曲线的最低点M2,此时MC=AVC。M2之前,AVC下降,MC<AVC,;M2之后,AVC上升,MC>AVC。 (8)边际成本曲线最早达到最低点,其次是平均可变成本曲线,总成本曲线的最低点出现的最慢,且高于边际成本曲线及平均可变成本曲线的最低点。 边际效应 我们向往某事物时,情绪投入越多,第一次接触到此事物时情感体验也越为强烈,但是,第二次接触时,会淡一些,第三次,会更淡……以此发展,我们接触该事物的次数越多,我们的情感体验也越为淡漠,一步步趋向乏味。 这种效应,在经济学和社会学中同样有效,在经济学中叫“边际效益递减率”。 其他投入固定不变时,连续地增加某一种投入,所新增的产出或收益反而会逐渐减少。也就是说,当增加的投入超过某一水平之后,新增的每一个单位投入换来的产出量会下降。 经济学中的边际递减规律是普遍存在的,其核心是劳动边际产量递减。 对于企业来讲,技术与固定生产要素不变的条件下,每增加一个单位的可变投入(比如,劳动力),其产出量是递减的,并最终趋向零。边际递减规律实际上向我们揭 示了,每个企业在其固有条件与可变投入之间都存在着一种最佳组合的,可以使得其生产效率达到最高,或者说,这种最佳组合,可以使得企业的利润最大化。 边际递减规律在指导我们的平台销售中有着很重要的作用。(看实例数据。) 机会成本 做决策,有很多可供选择的方案,这些方案各有其成本和收益。 为了得到一种东西而放弃的东西叫机会成本。 在由数据采集、数据分析得到的多个行业、多个产品中做选择,同样有着机会成本。 一种产品的销售,我们用多大的规模(比如,在一个平台上的上传密度)来做这个项目: 是根据“边际效应”来追求利润最大化? 还是将本项目的一部分当成选择其他项目的机会成本来放弃? 这部分的技术,我们将用概率论中的“正态分布”结合经济学的“机会成本”、“边际效应”等概念和原理来讲解。 实例文件所在位置: 正态分布实例文件: I:\movableNew\Maket\数据分析\数据分析建模\自动分析建模_正态分布\GPS\自动分析模板 20100312.xlsx 正态分布图参考表单:4-2 参数的计算参考表单:3(μ:平均数,σ:标准差) 边际效应实例文件: I:\movableNew\Maket\数据分析\数据分析模板20110523姜川合并给我备份\批量分析\数据分析模版110409_最后完善版\gps 批量分析 一口价.xlsx 参考表单:19~26

大数据挖掘(big data mining)的业务流程

By | 2017-08-03T18:43:54+00:00 二月 9th, 2017|分类:大数据挖掘的标准流程|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

随着互联网的发展,数据的量越来越大,由此产生了数据仓库(data warehouse)。因其太大,无法用传统的方法进行处理,由此产生了数据库知识发现(knowledge discovery in database)。 对大数据加以处理利用,通常的思路有两个: 一个是:假设-数据-检验。在真正利用数据前,已经有了一个因果的理论假设,然后利用已有的数据来证明这个假设是否属实。 另一个是:数据库知识发现(knowledge discovery in database)。用具体的技术方法对数据进行处理而得出结论。由此形成了跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM 即 cross-industry standard process for data mining)。其中包括六个阶段: ▪ 业务理解(business understanding) ▪ 数据理解(data understanding) ▪ 数据准备(data preparation) ▪ 数据建模(modeling) ▪ 模型评估(evaluation) ▪ 模型发布(deployment) 业务理解(business understanding) 了解大数据项目的目的,确定工作目标,拟订工作方案,制定项目计划。 数据理解(data understanding) 包括数据采集、数据描述、数据初步探索、数据特征统计、数据质量检验(数据的一致性、完整性、正确性、最小性)。 数据准备(data preparation) 数据采集得到的是粗造的数据,其中有大量的错误、重复的信息。要将这种原始的数据进行数据清洗、清理,并根据大数据项目的目的、技术限制等进行数据的整合、转换、格式化才可以用于下一步的数据建模做数据分析用。 数据建模(modeling) 用合适的数据挖掘工具、技术方法、根据大数据项目的目的,对数据进行处理得出有用的分析信息。并从技术方法上,对这一大数据项目的数据分析,建立完整的程序、文件,直到规范化的模板(模型)。 模型评估(evaluation) 根据业务理解中大数据项目的目的,考察数据模型对数据的处理是否达标。 模型发布(deployment) 用评估后的模型来处理数据,由此而得来的结果,以易于理解、易于使用的方式呈现出来。 CRISP-DM 跨行业数据挖掘标准流程 事实上,就方法学而言,CRISP-DM并不是什么新观念,本质来看就是在分析应用中提出问题、分析问题和解决问题的过程。而可贵之处在于其提纲挈领的特性,非常适合工程管理,适合大规模定制,以至CRISP-DM如今已经成为事实上的行业标准,“调查显示,50%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程"。 附录: 以下是我们在做商务平台数据分析时的注意事项总结 电子商务平台数据处理注意事项: 1.备份采集的原始数据; 2.首先要做删除相同项处理; [...]

合作共赢:互联网+大数据+企业

By | 2017-08-03T19:00:04+00:00 八月 10th, 2016|分类:合作共赢-互联网+大数据+企业|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

合作共赢:互联网+大数据+企业 大数据在企业经营决策过程中的具体应用: 一. 我们的工作方向: 国内外各种网络平台 (如: 电商平台, 搜索引擎, 门户网站, 社交平台等) 大数据采集、各种网络平台大数据分析、搜索引擎大数据采集、搜索引擎大数据分析在企业经营决策过程中的具体应用; 助力企业实现:决策数据化,以此为基础进一步实现决策智能化; 为企业转型升级为"大数据驱动型企业"打下坚实的基础; 为"智慧企业"的实现创造条件; 为供给侧结构性改革、大众创业、万众创新添砖加瓦。 二. 我们帮企业将大数据应用于以下几个具体的方面: 1. 挖掘国内外电子商务平台的大数据来指导商家在各平台上的销售: ①. 建立针对各大电子商务平台的大数据采集系统(采集软件二次开发的、自己用PHP+MySQL写的、自己用python写的); ②.建立针对各大电子商务平台的大数据分析模板(excel的、自己用php+MySQL写的); 2. 挖掘各大搜索引擎的大数据 + 电子商务平台的大数据,来指导商家自己平台的建设及推广(