用大数据分析节目影响力微博电视指数上线_光环大数据培训

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大数据培训学习心得体会_光环大数据

大数据培训学习心得体会_光环大数据来光环大数据学习大数据已经有一段时间了，这段时间感触颇多，下面我就我在大数据培训学习心得体会做个简单的分享。

大数据（big data）也成为海量数据、海量资料。

在面对海量数据资料时，我们无法透过主流的软件工具在合理的时间内进行管理、处理并整理成为对需求者有价值的信息时，就涉及到了我们现在所学的大数据技术。

大数据的特点目前已经从之前的4V升级到了5V，即Volume（大量）、Velocity （速率）、Variety（多样性）、Veracity （真实）、Value（价值）。

进一步可以理解为大数据具有数据体量巨大、处理速度快、数据种类繁多、数据来源真实可靠、价值巨大等特性。

目前大数据所用的数据记录单位为PB（2的50次方）和EB（2的60次方），甚至到了ZB（2的70次方）。

数据正在爆炸式的增长，急需一批大数据人才进行处理、挖掘、分析。

大数据的一个重大价值就在于大数据的预测价值。

如经济指数预测、经典预测、疾病预测、城市预测、赛事预测、高考预测、电影票房预测等。

在光环大数据培训班学习期间，我感受到了光环大数据良好的学习氛围和先进的教学方式。

几乎是零基础入学的我，从Java编程开始学起，目前已经进入了大数据的入门课程阶段。

光环大数据的课程安排十分合理，不同科目的讲师风格各异，授课方式十分有趣，教学内容都可以轻松记下来。

光环大数据还安排了充足的自习时间，让我们充分消化知识点，全程都有讲师、助教陪同，有疑问随时就可以得到解答，让我的学习特别高效。

阶段性的测试让我能够充分认识到自己的学习漏洞，讲师也会根据我们测试反映的情况对课程进行调整。

光环大数据还专门设置了大数据实验室，我们每天学习时均使用了真实的大数据环境，让我们真正体会到了大数据之美。

在光环大数据的大数据学习时间还要持续3个月左右，我会及时分享我在光环大数据的大数据培训学习心得体会，为想要学习大数据的同学提供帮助。

为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

大数据自学教程_光环大数据培训

大数据自学教程_光环大数据培训大数据自学教程，说起大数据，恐怕早已无人不知无人不晓了！大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。

大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。

现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。

“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。

简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。

借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。

这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。

后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。

如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。

职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。

当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。

大数据正掀起一场商业变革_光环大数据培训

大数据正掀起一场商业变革_光环大数据培训时下，一场以大数据为核心的商业变革正在兴起。

从搜索引擎、社交网络、电子商务平台等IT企业，到电信运营商、航空公司、物流企业，再到医院、超市、饮料制造等传统企业，由大数据引发的商业变革如火如荼。

众多的企业实践和研究案例表明，数据分析在广度和深度上的拓展能够帮助企业增强竞争力，提升盈利能力。

不过大数据对经济的影响绝不仅仅停留在微观企业层面和商业领域，它在经济信息统计和指导经济政策制定等方面也将发挥重要作用。

大数据让信息统计更快、更准、更广、更细随着计算机和互联网的普及和电子商务的发展，越来越多的经济行为被记录下来。

传统意义上，经济统计一般只细分到产品、行业层面，通常以月为频率；条形码出现后，记录可以具体到每一次交易行为；而对于淘宝、亚马逊等网上购物平台，能被记录的则不仅仅是交易行为，还包括消费者从搜索、对比、选择、购买、一直到售后评价等一系列操作都会被记录。

事实上，电信、医疗、物流等其他行业，都在实现更详尽的记录。

传统的经济统计工作在未来将大数据化——以往生产统计更多地停留在行业层面（或局限于规模以上企业），而未来可能是针对所有企业；传统的消费统计主要基于抽样调查，而未来可能具体到每个家庭或个人；传统的价格统计（比如通常所说的“CPI指数”）中仅包含千种商品、涉及几万个调查销售网点，而今后可能是几万种商品、所有的在线销售商和大部分线下销售网点。

随着大数据技术的成熟，“样本即总体”将成为趋势，抽样变得越来越不重要。

相对于传统经济统计来说，大数据引发的变革主要在四个方面：时效性提高，记录更加准确，覆盖的经济行为面更广，对单次经济行为的记录更加精细。

简单地讲就是：更快、更准、更广、更细。

麻省理工大学斯隆管理学院的两位教授正在主持一项名为“百万价格工程”的研究计划。

他们通过搜集互联网上不同国家各种零售商品的价格数据，编制了各国的“在线价格指数”。

谷歌和百度先后推出了基于互联网搜索频率的“谷歌指数”、“百度指数”，将互联网用户对特定关键词的搜索量通过统计学方法编织成指数，用来反映大众对于该关键词关注度的变化趋势。

实现商业突破的关键点—大数据_光环大数据培训机构

实现商业突破的关键点—大数据_光环大数据培训机构大数据可以说是近来年最火热的一个话题。

微博等社交化媒体因其独特的开放性特征，也成为大数据利用最令人关注的领域。

而这两年，随着微博、微信等社交平台商业化尝试的深入，及其结果的不尽如人意，大数据的利用成为了一个能否实现商业化实质突破的关键点。

而这个点的关键又在于社交平台是否能做到对大数据的真正开放。

对于社交平台大数据开放，行业关注点现在主要在集中在两方面：其一是社交平台大数据究竟价值几何？其二，是基于这一大数据，平台方能给出怎样的的全面开放政策，以及这类政策的持续和稳定性又如何。

社交平台的数据价值要了解社交平台大数据的价值，首先要搞清楚的是，开放平台合作伙伴们是如何利用这一大数据的。

化繁为简，我们将其概括为三步：首先是对平台所产生的庞大数据进行分析；然后，通过分析获得数据背后的用户诉求；最后，针对用户诉求进行个性化、精确化和智能化的信息推送和服务推广，并最终实现吸引用户点击、消费的目标。

举个简单例子，比如有用户在微博分享地理位置、景点等信息时，其广告模块就会快速精准的为其推荐相关的机票、酒店等信息。

而实现这一所有流程的起始点，就在于用户在社交网络上的生活化分享。

而这也正是社交网络大数据的价值所在。

此外，企业通过社交大数据的分析和处理，还可以低成本的进行舆论监控，极大降低了企业品牌危机产生和扩散的可能。

开放尺度定成败大数据的价值只是基础，要实现智能营销，一个重要层面还在于第三方能从多大程度上利用到这一数据进行挖掘。

而这也包含了两个层面，首先是API开放多样性，其次是数据的完整性。

在API开放方面，一直以来行业对开放平台期待最多的公司要数新浪。

新浪初期也的确不负众望，给予了第三方开发者近百个API接口，可谓相当丰富。

在2012年前后，通过这些接口，也密集涌现出了很多基于新浪微博大数据的创业公司，盛况空前。

然而这种基于开放而联姻的蜜月期还没来得及令人回味，新浪对于API开放的态度却在近期发生了转变。

光环大数据数据分析培训带领学员走向数据分析高薪之路

光环大数据数据分析培训带领学员走向数据分析高薪之路光环大数据数据分析师培训机构告诉你，第一门课程叫做定量分析，其实就是统计学，总共6个课时，每个课时4个小时。

讲课内容无非就是统计学的那点知识，国外的老师都是只讲一个框架，然后给一大堆参考文章和书籍自己回去阅读和思考。

这些书和文章是一定要看的，而且要仔细的看，因为考试会考到。

统计学是整个数据分析的基础，大家一定要学好。

多阅读课本，最好有两本能够互相参考。

接下来学的一门课是多元统计分析，用的时SPSS软件，3个课时，每课时4小时。

自学时间大概是60个小时。

这部分主要侧重应用，大家可以阅读Discovering Statistics by Using SPSS. 作者是大名鼎鼎的Andy Field，出了名的心理统计学家。

书讲得很详细，既涉及到统计学知识，也涉及到如何使用SPSS进行数据分析。

还有两门数据分析课程，一门是讲解卡方检验，方差检验等技术手段的，这个没有指定书籍，只有一大堆的参考文献，其实这些方法在统计学教材里都会有，只不过老师单独的列出来进行讲解了。

这门课非常有用，让我们对常用的数据分析技术得到了更深一步的理解。

另一门课程叫高级数据分析，是讲如何使用R进行多元数据分析的，这门课主要的教材就是 R in Action，这本书在我们的电子版教材里有提供给大家，绝对是学习R语言的最佳书籍，没有之一。

接下来的这门课是使用SAS进行多元统计分析，学时3课时，每课时6个小时。

讲课的是一个黑人教授，非常的有范，每次都逗我们一帮人笑翻天。

虽然SAS只有三个课时，可是学的东西却非常多。

从基础的数据管理，清洗，到高级的数据建模，诊断，都要在三个课时内学完并消化。

SAS的作业也是相当的变态的，需要我们自己去设计一个调查问券，然后自己出去发问卷进行调查，最后将数据导入到SAS中进行分析。

这整套过程就像在做一个项目，非常的实用，也非常的锻炼人。

现在工作了也觉得，当初老师那样做真的是让我们受益匪浅，我懂得了任何的数据分析都需要结合业务去开展。

光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论

光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。

这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。

以终为始，才能保证不会跑偏。

个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。

其中有两个重点词语：量化和业务。

首先讲下量化。

量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。

统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。

路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。

同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。

要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。

1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。

这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。

通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。

1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。

准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。

这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。

举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。

基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。

具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。

光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训

光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训光环大数据培训机构，数据科学正在被当做货物一样崇拜数据科学已经逐渐成为各个行业公司的重要竞争优势。

随着越来越多的公司开始引进数据管理的新模式，公司内部就可能会产生所谓的“货物崇拜”，即去学习模仿一系列行为而不去了解其中动机的现象。

在数据科学的应用方面，公司很可能会照搬数据科学背后的技术体系，而忽略了建立数据驱动型的组织文化。

这种情况颇为常见，对此我想分享一下解决之法。

数据科学是一种强大的工具，其优势在于：∙自动决策∙辅助人为决策虽然有许多公司已经认识到了数据科学的重要性，但他们往往没有匹配上有效的数据能力。

个人认为这源于对数据科学的根本性误解，这种误解让人们在忽略自身的基础上进行数据科学的技术构架。

其他的领域也存在相似的问题。

本文阐述了我对于规避此类现象的最佳办法以及如何从数据科学投资领域获得更多价值的思考。

一个典型的数据科学项目绝大多数数据科学项目和其他的IT项目一样，遵循以下的发展轨迹：∙上层管理者同意立项，组员们踌躇满志，饱含希望；∙初始原型看似前途无量，项目本身也似乎能解决一个非常重要的组织问题；∙项目中期效果不佳，没能完成既定目标；∙同时，公司管理层不再关心项目的进展，项目推进受阻；∙项目结束，但是没有能实现最初承诺的组织变革。

对于数据项目而言，这个流程本身就是有问题的。

因为数据项目意味着引入新的管理方法和组织行为。

与许多传统的IT项目不同，数据项目是对现有流程的改进，并且旨在改变组织整体的运行模式。

这个项目为什么失败了？多数人，尤其是数据科学家，会归咎于技术缺陷或是管理不当。

然而在我看来，早在初始设计没能理清项目完成后要如何适应组织运作的时候，失败就已成定局。

数据科学的人性面就我的经验来看，一个“数据驱动型组织”要做的远不止分析和测量。

从根本上说，要成为一家数据驱动的公司，就需要让数据成为公司员工日常工作生活的一部分。

这与上述项目形成了鲜明对比，那些项目更注重技术应用而非达成目标，是种典型的货物崇拜行为，例如最为常见的“企业数据湖项目”。

光环大数据培训_大数据是影响广告营销的技术因素

光环大数据培训_大数据是影响广告营销的技术因素光环大数据培训认为，大数据时代已经来临，只有掌握前沿技术，才能立于不败之地！光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。

二、大数据引发的营销新机会大数据是一种商业资本，其重要特征之一就是“寻找看似不相关联的东西之下隐含的相关联的相互关系，而非因果关系”。

人类自身和机器设备每时每刻都在持续产生大量具有价值的信息，从精准预测极端恶劣天气，到创新研制癌症疗法。

大数据对商业的影响效应更是明显，从产品研发到价格设定，从销售渠道到营销推广，每一个步骤环节中，都能产生出大数据，通过对大数据的分析研究，都能发现新的商业机会，使得之前推断、猜测、预估式的推断营销，真正成为“实证”型营销。

大数据的核心并不在于海量数据本身，而是把更多的关注点放在消费者身上，即以“人”为核心。

大数据的利用价值并非局限于单纯从数据中发现某种因果关系，而是需要深度挖掘大量非结构化数据，在此基础上，发现全新规律并创造全新商业价值。

（一）利用大数据，准确发掘最具价值的消费者较早出现的大数据商业应用案例发生在一家名为塔吉特（Target）的大型超市。

为了能够尽早争取到孕妇消费者群体，该超市利用其所有的消费者购物消费数据进行建模分析，进而发现一些规律，例如，无香型护手霜是大多数孕妇会在第二个妊娠期购买的产品、钙镁锌类保健品是多数孕妇在孕期前二十周的采购重点……根据这些孕妇消费的“典型商品”数据，Target构建出一套“怀孕预测指数”，以此实现尽早预测、识别出其消费者的怀孕情况，抢占孕妇市场销售先机，早于竞争对手抢先向孕妇推销其相关产品的促销信息。

（二）利用大数据，发掘交叉销售机会全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物数据进行分析时发现，每到周末啤酒和尿布的销量就比平时高，而且具有消费关联性。

大数据也该找个归宿_光环大数据培训

大数据也该找个归宿_光环大数据培训男大当婚女大当嫁，数据大了也该找个归宿。

有人说大数据是云计算的掌上明珠，堪称位居公主之位。

虽说皇帝的女儿不愁嫁，但大数据真不如虚拟化萝莉畅销，大家都在热议大数据，一旦要谈婚论嫁，很多人似乎都患上了结婚恐惧症。

别怀疑大数据魅力不足，因为大数据虽然让人浮想联翩，但大家却对大数据的洞房花烛夜充满狐疑。

刚刚过去的2012年真是大数据的花季之年，提亲媒婆似乎踏破了每个数据中心的门槛，大家都对大数据产生了无限的好奇和遐想。

大数据的定义已经不是问题，四个“V”的特征就好比四颗美人痣一样被大家广泛接受，大数据可以产生大价值的论断也逐渐改变着大家的思维，只是这个大价值怎么和自己联系起来呢？很多数据中心还是没有明确的答案，似乎只有互联网、电商等小子正乐享大数据的温柔。

大数据到底怎样才能和企业数据中心创造一段美丽的佳话呢？IDC预测接下去的10年数据量将会成长50倍，而其中非结构化数据将占到90%以上。

不仅仅是数据量的增加让我们面临存储、检索等一系列的挑战，非结构化数据也让传统的RDBMS束手无策。

同时，数据的生命周期也正发生着革命性变化，正在从传统的CRUD （Create-Read-Update-Delete）走向CRAP（Create-Read-Append-Process），大量的数据会从产生就不断积聚、添加到处理，从而大数据在任何一个行业都会急剧扩散、蔓延，不以我们的意志为转移。

当然，对数据的处理速度也提出了更高要求，传统的商务智能（BI）可能只要每周、每月甚至每年出几次报告，而现在日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能随时看到报表和结果数据，这真是一个既要马儿跑得快又要马儿不吃草或少吃草的时代。

这就是快数据（FastData），是大数据的贴身丫鬟，考虑迎娶大数据可不能忘记快数据。

云计算让深藏互联网闺房的大数据第一次走进公众的视野，但很多企业数据中心却被互联网极客的某些论断吓退，比如前些日子微博上有人热炒：一个工厂过去十年的数据可能都比不上淘宝一天的数据量，所以制造业根本没有大数据。

以数据为中心的多层防御,集中管控式大数据安全架构_光环大数据培训

以数据为中心的多层防御，集中管控式大数据安全架构_光环大数据培训大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。

企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。

企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。

由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。

而这些问题由于大数据的三大主要特性而被进一步放大：数据量大（Volume）、数据增长快（Velocity）和数据多样化（Variety）。

现在，当我们说“大数据”的时候，已不再是单指海量的数据了，而是基础设施（云服务器）、应用、数据源、分析模型、数据存储和平台的组合，而正是这些使得大数据安全面临着不同寻常的挑战。

与传统数据安全相比，大数据安全有什么不同传统数据安全技术的概念是基于保护单节点实例的安全，例如一台数据库或服务器，而不是像Hadoop这样的分布式计算环境。

传统安全技术在这种大型的分布式环境中不再有效。

另外，在大规模的Hadoop集群中，各服务器和组件的安全配置出现不一致的机率将大大增加，这将导致更多的安全漏洞产生。

大数据平台存储着各种各样的数据，每一种数据源都可能需要有其相应的访问限制和安全策略。

而当需要整合不同数据源时，就变得更加难以平衡对数据的安全策略的应用。

同时，快速增长的海量数据使得大数据平台中的敏感信息和个人隐私信息无处不在，准确发现和定位敏感信息并制定针对性的访问控制策略变得愈加困难，而对敏感信息的访问的实时监控也是保障大数据安全的重要任务之一。

最后，大数据技术很少单独使用Hadoop，而是会结合生态系统中的其它技术组件如HBase，Spark，Impala，Hive，Pig等对数据进行抽取、存储、处理、计算等。

大数据培训有前景吗？大数据引领社会变革_光环大数据培训

大数据培训有前景吗？大数据引领社会变革_光环大数据培训随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的广泛应用，社会信息化、企业信息化日趋成熟，多样的、海量的数据以爆炸般的速度生成，全球数据的增长速度之快前所未有。

近年来，大数据的影响范围从企业领域扩展到社会领域，人们开始意识到大数据所蕴含的巨大的社会价值和商业价值。

认识大数据带来的变革，并规划好大数据的发展，将是政府和业界在大数据时代的当务之急。

大数据技术是从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术及其集成。

“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别，就在于“大数据”这一概念中包含着对数据对象的处理行为。

为了能够完成这一行为，从大数据对象中快速挖掘更多有价值的信息，使大数据“活起来”，就需要综合运用灵活的、多学科的方法，包括数据聚类、数据挖掘、分布式处理等，而这就需要拥有对各类技术、各类软硬件的集成应用能力。

可见，大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。

当然在这个信息化时代，大数据分析处理是最终目标，是从复杂的数据集合中发现新的关联规则，继而进行深度挖掘，得到有效用的新信息。

如果数据量不小，但数据结构简单，重复性高，分析处理需求也仅仅是根据已有规则进行数据分组归类，未与具体业务紧密结合，依靠已有基本数据分析处理技术已足够，则不能算作是完全的“大数据”，只是“大数据”的初级发展阶段。

大数据对各行业的变革1)在互联网行业，对大数据的分析可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持。

互联网行业主要特征之一是各种类型的信息和数据都呈现爆炸式增长，同时用户行为和网络中的社会群体变得更加多样化、复杂化。

Facebook 通过对海量社交网络数据与在线交易数据进行分析和挖掘，从而提供点对点的个性化广告投放策略，实现了广告收益的增大。

百度通过搜集整理网络玩家搜索需求与热点，将用户人群细分，并对网络游戏的搜索行为数据提炼组织，建立用户行为数据库销售给网络游戏运营商，创造了以数据销售为主，广告服务为辅的双轨模式。

企业互联网服务时代的大数据应用_光环大数据人工智能培训

企业互联网服务时代的大数据应用_光环大数据人工智能培训光环大数据人工智能培训了解到，据了解，互联网早已走入人们的日常生活和企业的营销生产，“互联网+”代表了一种新的社会形态，能够充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各领域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。

今年双十一过后，天猫官方利用自己数据系统总结了消费者支出额在各个产品的消费比例，精确的分析了消费者的消费偏好，对线上企业在调整商品布局方面起到重要的作用，这充分说明在互联网新形态的日渐成熟完善之时，另外一股与之并行不悖的潮流也逐渐进入人们的视野：大数据。

以大数据为支撑的“互联网+”所代表的巨大力量使很多企业在商业战略与产品调整方面得到很好的启示作用。

与此同时，大数据需要新处理模式，作为一种海量、高增长率和多样化的信息资产，需要具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的处理机制和模式。

阿里巴巴创办人马云在演讲中就曾提到过，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是DataTechnology数据科技，这意味着大数据对于阿里巴巴集团来说起着至关重要的作用。

对于大数据的战略地位，我们能在2017年3月份的国务院《政府工作报告》中得出明确的答案，报告中指出：制定“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业的结合，促进电子商务、工业数字化和互联网金融的健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。

国家已设立400亿元新兴产业创业投资引导基金，要整合筹措更多资金，为产业创新加油助威。

今年“双十一”天猫狂欢节高达1682亿人民币的成交额、京东全球好物节1271亿人民币的成交额，惊人的数字充分体现了在大数据时代的背景下，传统企业与消费者之间的碰撞与融合，跨界异业的合作将是未来创业的大方向。

未来没有人会拒绝互联网，没有一个人可以离开网络而存在。

大数据带来的隐患：数据垄断_光环大数据培训

大数据带来的隐患：数据垄断_光环大数据培训在信息爆炸的社会，受众面对海量信息，往往需要花费大量的时间和精力进行筛选。

但借助来自移动互联网和社会化媒体所提供的丰富数据资源（例如用户的地理位置、关系网、兴趣图谱等信息），以及日臻精确的挖掘和分析技术，媒体可以了解受众的心理、需求以及行为习惯等，并以此为基础提供更符合受众需要的、个性化的内容服务与广告营销。

这样的精准传播会加深受众好感，提高用户忠诚度。

以往触不可及的梦想在大数据时代实现了。

而最深刻的革命其实不在外界，而在人类的思维领域。

人类思维的转向：人类的态度、情绪、行为等都可以变为数据进行分析和预测人类内心深处隐秘的欲望、需求、情感是可以洞悉并预测的吗？这是一个长久以来盘亘在心理学家、行为学家、哲学家心中的困惑，而大数据时代的统计学家、数据挖掘专家则做出了肯定而乐观的回答。

现在，“情感分析”、“预测模型”的应用已经渐入佳境，企业和媒体已经可以通过“情感分析”来确定社交媒体上用户群的态度，而推特（Twitter）甚至在2012年美国大选时对用户每天推文和评论的关键词进行量化跟踪，计算出“政治指数”来判断民心所向。

大数据技术使得人类的态度、情绪、行为等以往认为难以测量的方面，都可以变为数据来进行分析和预测。

日常生活里的可量化维度从未得到如此淋漓尽致的挖掘与利用，而数学模型也在更广泛的领域里得到了重视。

以往的统计分析强调的是因果关系，而现在的大数据研究更注重相关关系。

因果关系的讨论时常不够全面，而对相关关系的把握更能够产生效用。

从对“为什么”的疑问到对“是什么”的追寻，这体现了人类对世界的探索和理解有了更丰富的思路。

也许最极端的结论来自全球复杂网络研究权威艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西。

在一书中，他宣称人类行为93%是可以预测的：“当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。

我们都具有爆发式，而且非常规律。

看上去很随意、很偶然，但却极其容易被预测。

光环大数据培训_大数据应用影响推荐系统效果的一些因素

光环大数据培训_大数据应用影响推荐系统效果的一些因素在一个网站或者app中，推荐系统通常会和整个大系统的多个方面有交互，推荐系统本身也有很多的组成部分，再加上整个系统所处的大环境，综合起来会有很多因素影响着一个推荐系统最终效果的好坏，这里的效果指的是包括准确率、召回率、多样性等等指标在内的一个整体整体效果，不做具体区分。

在这里我们试对其中一些主要的因素做一讨论。

需要指出的是，这些因素里面并不是所有的我们都可以左右，但是了解它们究竟是什么对我们开发和优化系统还是非常有用的。

用户因素与广告系统需要同时面对用户和广告主不同，推荐系统的服务对象只有一个，那就是用户，所以用户的因素很大程度会影响系统的效果。

具体来讲，系统中新用户和老用户的比例可以说是对效果影响最大的因素之一。

大家知道推荐系统是高度依赖用户行为的，而对于无任何行为或者行为非常少的新用户，效果肯定是不会太好的，所以整个系统中新用户的比例越高，系统的整体表现就会越差。

这就是一个典型的推荐系统本身无法左右的因素，而是需要整个系统共同努力来解决。

对于这个问题，有两种解决思路：一种是努力优化推荐系统的冷启动算法，这种方法肯定会有效，但是其天花板也是非常低的;而另一种方法，是努力将平台上的新用户转化为老用户，也就是说努力让他们与平台多交互，产生行为，从而脱离冷启动的阶段。

这两种方法相比，可能第二种的效果要更好，这主要是因为冷启动算法的优化空间实在有限，而将其转为“热”用户之后，各种优化策略就都可以派上用场了。

这也是一种可以在多种场景下借鉴的思路：将未知问题转化为已知问题，而不是创造新问题。

产品设计因素所谓产品设计因素，指的是推荐出的物品在什么位置、以何种形式展示给用户。

如果说推荐算法是一个人的内在，那么产品设计就是一个人的脸。

在现在这个看脸的时代，长得好不好看会很大程度上影响算法能量的释放程度。

最常见的影响效果的外在因素包括但不限于：图片的质量。

互联网早已进入读图时代，无论任何物品的推荐，例如商品、资讯等，有图片的吸引力一定是大于无图片的。

大数据培训公司光环大数据_采用大数据和物联网打造智慧城市

大数据培训公司光环大数据_采用大数据和物联网打造智慧城市全新的经营理念不断地涌现，并且没有办法阻止其到达世界的每一个角落。

创新的理念推动了一代又一代的前进，并进入我们今天的生活。

这些年来，很容易看到技术的进步和革命，特别是当涉及到收集和处理数据，并实施到我们的城市。

采用大数据分析，我们这一代人有能力处理大量的信息，并使用它满足我们的个性化的需求。

当大数据和信息技术在我们的主要城市进行结合后，效率和有效性变得更强，使人类的生活更加美好。

交通运输系统如果全球各国的大城市开始投资更智能的交通系统，从现在到2030年，将每年节省约8000亿美元。

这在许多方面提供了积极的结果：•减少交通和车辆事故•在更短的时间能够行驶更长的距离•减少污染，创造更清洁的空气质量•为建设基础设施创造新的就业机会此外，这为希望提高交通运营效率的城市提供了一个很好的借鉴。

企业希望为他们的工人和客户提供更快、可靠的交通工具。

许多大城市都开始使用INRIX 系统，这个系统通过网络和移动设备分析道路数据。

旧金山大都市交通委员会通过使用INRIX系统直接数据收集，每年可以节省超过25万美元的成本。

通过监控大数据采集的交通系统，城市能够确定如何建立更有效的交通系统。

他们可以指出哪些城市地区需要更好的交通运输，并能确定居民是否开放创造新的地方举措，为这些系统筹集资金可以提高他们的整体生活状况。

当城市实现这些类型的物联网技术时，它们被认为是智能城市的一部分。

执法和犯罪问题在研究如何使用大数据来解决犯罪问题时，这种数据分析并不会自动执法。

大数据分析只会更容易有执法的机会，而人们要重点关注真正的领域。

许多地方执法机构都开始使用PREDPOL警务系统，这是一个可以预测构成犯罪的警务系统，根据过去发生的犯罪类型，时间，以及地点三个主要数据点进行分析。

此外，该系统采用基于过去犯罪行为模式这个独特的算法。

有了这些类型的技术，可以将执法人员正确部署到一个潜在的犯罪区域，甚至发生在犯罪活动之前。

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用大数据分析电视节目哪家好_光环大数据推出智客计划送2000助学金光环大数据作为大数据培训机构的老牌机构，聘请拥有多年经验的实力派讲师，面对面授课，光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。

新浪微博运营总监董文俊介绍，微博电视指数以微博上电视节目的讨论为基础，重点考察口碑影响力和受众覆盖情况，经过大数据运算和关键词的系统优化，计算出相关电视节目在微博上的阅读量、提及的人数和次数。

同时，深入的数据解读分析将进一步展现微博上讨论该档电视节目的热度和人群特征。

在美国，大数据已经运用到电视节目的制作，其中为典型的是当红剧集《纸牌屋》。

《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。

拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。

截至2014年1月，新浪微博平台上有超过7000个认证的电视官方微博，其中电视台官微510个，电视频道712个，电视栏目官微6107个，电视行业越来越注重通过社交媒体扩大影响力。

同日发布的《2013季播型电视综艺节目收视与微博讨论研究白皮书》，用大数据系统分析了2013年1月1日至10月31日期间41档节目的2亿条微博发现，《中国好声音》在收视率和微博提及量两方面，均居41档节目之首。

为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。

通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。

光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。

光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。

大数据驱动管理学研究变革_光环大数据培训

大数据驱动管理学研究变革_光环大数据培训光环大数据培训机构，随着科学技术的迅速发展，互联网、云计算、大数据等现代信息技术不仅影响到人们工作生活的方方面面，也在深刻改变着人类的思维方式、学习方式。

其中，作为一种海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据受到了人们的广泛重视，并成为学者们的研究热点。

法国亚眠大学市场营销学讲师卡罗琳·里谢（CarolineRiché）和法国国际商业与发展研究院研究员奥利维耶·玛玛维（OlivierMamavi）等学者10月16日在“对话”网站发文表示，大数据的出现给管理学带来了新挑战，甚至将引领新学科领域的出现，因此有必要开展跨学科研究、培养跨学科人才来应对挑战。

数据成为核心战略资产里谢表示，大数据具有大量、高速、多样、低价值密度、真实五个方面的特性。

与大数据有关的管理活动包括收集、存储、可视化、交叉分析和评估实时大数据，从而产生可操作信息，并根据有关信息作出决定。

它意味着提取研究背景相关数据，并进行有效的知识处理和生产过程。

玛玛维表示，在全世界，每一分钟约有20亿字节的数据被创建。

如此规模庞大的数据不仅意味着新资源、新机遇，也带来了新挑战。

大数据的管理和分析涉及许多方面，例如电信、健康、广告、消费、金融等。

尽管目前对大数据的分析主要是在企业层面进行，但在法国，为应对经济、社会问题，数字转型已成为所有人都要面对的一项挑战。

数据已经成为一项需要重视的核心战略资产。

那么我们应当如何分析、使用大数据，为战略性、行动性决定提供参考意见？大数据将如何改变公司，又将如何影响日常工作、各机构间的关系以及生态系统？科学研究应该对这些新现象进行解读，并提出应对之道。

由于研究对象的特异性，对新研究方法或工具的需求，以及与其他学科交叉合作的必要，大数据及其采集、分析、运用、影响等方面的研究或将导致新学科的诞生。

影响管理学多个传统领域大数据的出现，使人们可以省略抽样调查这一步骤，直接对采集到的所有数据进行分析，有助于避免数据疏漏。

大数据的发展已经不能停下脚步_光环大数据培训机构

大数据的发展已经不能停下脚步_光环大数据培训机构随着大数据时代的逐步发展，大数据的成果必将使广大用户受惠，使用户的行为或消费更有效率。

大数据概念提出和技术的应用，其实是信息大爆炸必须经历的技术进化，人们为了获取更丰富的数据，促进了计算机、互联网、物联网技术的飞速发展，而获取数据后，人们如何获取数据隐含的各种信息？如何更为深刻、全面的洞察数据隐含的内容？这些都为人类提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空间与潜力，当然，如此庞大的数据意味着更多的机会，提纯后的数据价值更大，意味着更有分析意义。

而这些将成为从业人员的价值宝藏，通俗点说就是数据金矿，意味着财富，人们对海量数据的挖掘和使用，是促使行业增长、促使大众更多消费的手段，从而推动社会的不断前进。

其实这是一种相互推进的关系，深刻、全面的洞察数据隐含内容后，用科技等手段去推动社会的快速发展，同时社会要更进一步发展则需要去更深层次的钻研大数据。

如此一来，大数据的发展已经不能停下脚步，它后面有一股强大的力量。

为什么互联网能够发展的如此迅速？矛盾的斗争性是事物发展的动力，人类社会不断向前发展，若与人类生活密切相关的互联网技术停滞不前，则会阻碍社会的进步与发展，说的通俗点就是时代的要求。

安防行业的大数据时代也同于此理，它的发展速度能不能像互联网那样迅速，小编不敢妄论，但一定会飞一会儿。

面对大数据的存储、管理、分析，出现了一系列问题，那么未来的路又该如何走呢？结合“云”“物联网”等技术传统IT行业大数据技术的发展，对整个IT产业有着重大的促进作用，积极推进IT 技术与安防技术的融合，充分发挥IT行业的技术优势，特别是大数据方面的技术积累，来解决各行业所面临的大数据挑战，推动各行业进入新的大数据时代是重要的一步。

大数据概念提出的时候，从业者有狂欢的、有谨慎的、有反对的。

但同时人类自己造就了数据，造就了数据的飞速发展，那么就需要去驾驭这些数据，用这些数据为人类服务，未来需要和和“云”、互联网等技术相辅相成，共同推动人类技术的发展和进步。

光环大数据培训机构分享数据应用仍在奋斗_光环大数据培训

光环大数据培训机构分享数据应用仍在奋斗_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，2017年已过去，是时候该回顾一下大数据的发展了。

只有清楚了现在的位置，清楚行业发展的环境，才好对未来的决策做出准确的判断。

(本文是针对一月份所写的2017年的展望做出的进一步细化和调整，相关内容可以参见大浪淘沙，一文)。

如年初所料，大数据的高潮并未到来。

就在刚刚结束的一次大数据峰会上，恒泰证券的牛总也坦承，线上数据还远未达到线下数据的成熟度。

一个客户去线下的券商柜台办业务，简单几分钟的行为，如果用线上去刻画，则需要很大量的数据去支持，而目前的数据成熟度显然没有达到。

大数据的真正高潮，一定首先是数据极大地丰富和成熟。

为了有比较，我还是拿一月份那篇文章的几个维度来作对比，说明过去半年中大数据产业都有了哪些变化。

1产业链在年初的时候，根据产业的发展我将去年认为的产业链中四个环节压缩至了两个，即数据服务平台提供商和数据解决方案提供商。

大数据通过上半年进一步观察发现，虽然市场上确实以这两种角色为主体，但在具体项目中，这二者基本没有形成上下游产业链的局面，取而代之的却是单独的行为。

比方说，在一些行业市场中，数据服务平台提供商向前跨越，直接面对行业客户，向他们提供其所拥有的外部数据(往往本身就拥有海量的2C数据入口，可以源源不断地生产2C数据)、数据处理服务;而在另一部分行业市场中，数据解决方案提供商(缺乏2C数据，可能拥有部分2B数据)，使用行业用户自身的数据，部分外部公开的数据以及自己强大的数据处理服务能力，为行业客户提供某个方向的解决方案。

上面两个角色之间基本没有合作，没有交集，很少在市场上直接竞争。

究其原因，个人认为有两个方面，一个是市场的成熟度决定的，还有一个就是由法律或者说政策环境决定的。

首先，这是由市场的成熟度决定的。

目前的行业应用市场还处于早期，一部分行业用户的需求还集中在直接用外部数据的简单加工，与其内部数据打通，为其提供服务，因而还不需要在本行业更为专业的解决方案提供商的存在;而另一种情况，由客户自身提供数据，结合自身掌握的公开的数据，提供数据集成服务的解决方案提供商，也是由于客户自身的技术实力还不足而出现的市场。

光环大数据培训_大数据到底如何搞定电影票房预测

光环大数据培训_大数据到底如何搞定电影票房预测光环大数据培训机构，怎样利用微博数据从股市中掘金?气象台怎样预报天气并发布预警?Google如何通过搜索行为预报流感爆发?这些有趣的问题背后，其实都隐藏着大数据的影子。

基于对搜索行为、社交媒体等数据的深入分析，可以测量亿万用户的情绪变化、描绘用户的行为模式、挖掘用户的潜在需求，最终发掘出数据中蕴含的真正价值。

2009年Google在《Nature》上公布了其利用搜索数据对全球流感疫情近乎实时评估的技术：(1)2012年微软纽约研究院经济学家David Rothschild在51个选区中准确预测了50个选区的总统大选结果 (2)美国印第安纳大学和曼彻斯特大学的三位学者依靠Twitter的情绪分析预测未来3-4天道琼斯指数的涨跌，准确率高达87.6%(3)。

与此同时，大数据技术还被广泛应用于道路拥堵、彩虹甚至地震等领域的预测。

搜狗搜索在大数据研究方面已经有一定收获。

自2013年开始，我们决定研发一个有挑战性的社会化预测系统，命名为#深思#(这个名字来源于《银河系漫游指南》中的一部超级计算机)，在不同领域进行趋势预测，期望通过这个综合系统来发现隐藏在大数据背后的奥秘。

本文以搜狗为案例，分析其电影票房预测的相关技术，其他领域的研究成果将陆续发布。

票房预测：需求与现实从1896年西洋影戏传入上海徐园，到1905年中国拍摄首部国产电影《定军山》，再到2013年全国电影票房突破200亿大关，(4)有着百余年历史的中国电影产业，在近几年呈现出飞跃式发展的态势，无论是影片质量、院线建设还是投资规模都有了长足的发展。

与此同时，随着“大数据”时代的到来，电影观影群体、观影偏好与心理、电影信息传播和获取方式也都在发生着深刻的变化。

毋庸置疑，多样化资本的加入是中国电影不可或缺的发展引擎，然而，电影行业以投资回报率难以预测著称，大投入未必有大产出，票房预测工具的缺失使得投资者无法有效对冲投资风险，华人著名导演吴宇森的《风语者》就拖累了米高梅公司最终走向破产。