Cómo obtener big data
Pregunta 2: Cómo obtener big data ¿De dónde provienen los datos? ? Naturalmente, es necesario acumular datos e información sobre fuentes turísticas en la vida diaria y, finalmente, formar datos e información sobre fuentes turísticas.
Si no recopila estos datos a diario, naturalmente no funcionará.
Pregunta 3: Cómo utilizar big data para obtener pistas sobre los clientes previstos. En la era del big data, una gran cantidad de fragmentos de información continuos y dinámicos son muy complicados y ya no es posible seleccionar, analizar y procesar rápidamente a través del cerebro humano para formar pistas efectivas para los clientes. Debe depender de la tecnología de computación en la nube. Por lo tanto, muchas empresas tienen que depender de software de gestión de relaciones con los clientes como CRM para implementar una cantidad tan grande de trabajo refinado.
CRM ayuda a las empresas a obtener clientes potenciales:
CRM se puede utilizar para gestionar la información de clientes potenciales obtenida de varios canales publicitarios en un formato unificado y a través de personal dedicado para seleccionar, analizar y rastrear. y resumir, descubrir las necesidades reales de los clientes potenciales, para proporcionar productos o servicios que satisfagan las necesidades, convertir a los clientes potenciales en clientes que realmente puedan generar ganancias para la empresa, convertir a los clientes potenciales en clientes que realmente puedan generar ganancias para la empresa, y aumentar el número de ingresos de las empresas. El uso de CRM se puede combinar con varios métodos de marketing, como sitios web, correos electrónicos y mensajes de texto, 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 ya no es simplemente el hecho de que la cantidad de datos es grande, sino que la realidad más importante es el análisis de big data. Sólo a través del análisis podemos obtener una gran cantidad de información inteligente. -Profundidad e información valiosa. A medida que más y más aplicaciones involucran big data, los atributos de estos big data, incluida la cantidad, la velocidad, la diversidad, etc., muestran la creciente complejidad de los big data. Por lo tanto, el análisis de big data es particularmente importante en el campo de big data. Se puede decir que es el factor decisivo para determinar si la información final es valiosa. Con base en este conocimiento, ¿cuáles son las metodologías populares para el análisis de big data? 1. Análisis visual. Los usuarios de análisis de big data incluyen expertos en análisis de big data y usuarios comunes, pero el requisito más básico para el análisis de big data para ambos es el análisis visual, porque el análisis visual puede presentar intuitivamente las características de big data y los lectores pueden entenderlo fácilmente. es tan sencillo como mirar la imagen y hablar. 2. Algoritmo de minería de datos. El núcleo teórico del análisis de big data son los algoritmos de minería de datos. Varios algoritmos de minería de datos basados en diferentes tipos y formatos de datos pueden presentar de manera más científica las características de los datos en sí. Es precisamente debido a estas diversas estadísticas reconocidas por los estadísticos de todo el mundo. (que puede llamarse verdad) puede profundizar en los datos y descubrir valores reconocidos. Por otro lado, estos algoritmos de minería de datos pueden procesar big data más rápidamente. Si un algoritmo tarda varios años en llegar a una conclusión, se perderá el valor de big data. 3. Análisis predictivo. Una de las aplicaciones definitivas del análisis de big data es el análisis predictivo, que extrae características de big data y construye modelos científicos, y luego introduce nuevos datos a través de los modelos 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 diseño del motor semántico requiere suficiente inteligencia artificial para extraer información de los datos de forma proactiva. 5. Calidad de datos y gestión de datos. El análisis de big data es inseparable de la calidad y la gestión de los datos. Los datos de alta calidad y la gestión eficaz de los datos pueden garantizar la autenticidad y el valor de los resultados del análisis, ya sea en investigaciones académicas o aplicaciones comerciales. La base del análisis de big data son los cinco aspectos anteriores. Por supuesto, para un análisis de big data más profundo, existen muchos métodos de análisis de big data más distintivos, más profundos y más profesionales. Tecnología de adquisición de datos 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., después de la limpieza, conversión e integración a la capa intermedia temporal, y finalmente cargarlos en los datos En un almacén o mercado de datos, se convierte en la base para el análisis y procesamiento 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: el procesamiento del lenguaje natural (NLP, Natural Language Processing) es una disciplina que estudia los aspectos lingüísticos de 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 denomina comprensión del lenguaje natural (NLU, Natural Language Understanding), también conocida como lingüística computacional (lingüística putacional). Por un lado, es una rama del procesamiento de información del lenguaje y, por otro, también es uno de los temas centrales de la inteligencia artificial (AI, Artificial Intelligence). Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de varianza, 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, agrupamiento rápido y métodos de agrupamiento, análisis discriminante, análisis de correspondencia, análisis de correspondencia multivariado (análisis de escala óptimo), tecnología de orientación, etc. Minería de datos: clasificación, estimación, predicción, agrupación por afinidad o reglas de asociación, clustering, descripción y visualización... >>
Pregunta 5: ¿Cómo obtener datos de acciones de Baidu? Utilice el software "Baidu Stock Market".
Su característica más importante es que se centra en servicios de información de big data, convirtiendo lo que originalmente era un gran "big data de negociación de acciones" en una aplicación portátil para internautas comunes y corrientes.
Pregunta 6: Los canales a través de los cuales puede obtener big data dependen de lo que desee. Ahora, excepto los big data en Internet, todo lo demás debe depender de la acumulación a largo plazo.
Pregunta 7: Aprobado ¿Qué canales se pueden utilizar para obtener big data? Un compañero lo dijo bien. El problema muchas veces radica en querer datos y no big data.
Los macrodatos requieren exhaustividad (en lugar de precisión y un gran volumen de datos), y la exhaustividad sólo se puede lograr a través de la conexión. Si obtiene la información del terminal de los usuarios que usan la aplicación a través de una aplicación, por ejemplo, el 80% de los usuarios usan Android y el 20% usa iPhone. Si la aplicación es una aplicación de pedido de comidas diarias, también puede obtener el 80% de los usuarios de Android. Generalmente prefieren el precio, la ubicación, el sabor, etc. cuando piden comida online. Por supuesto, también obtendrá la ubicación del dispositivo de acceso a Internet y también conocerá el modelo específico del dispositivo. También obtendrá el número de modelo específico de su dispositivo. Sin embargo, estos datos no son lo suficientemente completos. Si vinculas los números de teléfono móvil o dispositivo de estos usuarios con los datos del sitio web de comercio electrónico, obtendrás datos sobre su consumo en el sitio web de comercio electrónico, las marcas que suelen comprar, precios, categorías, etc. Es posible que cada sistema solo almacene una parte de esta información, pero al conectar las etiquetas, puede construir lentamente un retrato más completo de un usuario o grupo de usuarios con características específicas.
Pregunta 8: Cómo obtener información valiosa a partir de big data Al mismo tiempo, el big data está mejorando la salud pública. Si las organizaciones sanitarias estadounidenses pueden utilizar eficazmente los big data para impulsar mejoras en la eficiencia y la calidad de la atención sanitaria, podrían generar más de 3 billones de dólares en valor al año. Dos tercios de esa cantidad se utilizarían para reducir el gasto en atención sanitaria, lo que representa más del 8% del gasto total. En los países europeos desarrollados, los gobiernos han ahorrado más de 1,49 billones de dólares estadounidenses mediante el uso de big data para mejorar la eficiencia. Esto no incluye 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 el big data y maximizar su valor? Creo que adoptar métodos de innovación de gestión para lidiar con big data es una buena manera. Los canales de innovación piensan de manera integral desde la concepción hasta la ejecución y, en última instancia, obtienen valor financiero. Los macrodatos se pueden abordar desde una perspectiva similar: piense en los datos 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 (el modelo 4A). Los CIO deben transformar su infraestructura de información en estos cuatro niveles y utilizar un enfoque de ciclo de vida para combinar big data y tecnologías informáticas inteligentes.
Modelo 4A de big data
Las 4A del modelo 4A son las siguientes:
Acceso a datos (Access): incluye tiempo real y acceso a estructuras a través de diversos sistemas de gestión de bases de datos. Acceso seguro a datos estructurados y no estructurados. Cuando se trata de acceso a datos, es importante optimizar su estrategia de almacenamiento antes de implementar un número cada vez mayor de proyectos de big data. Maximice las inversiones en almacenamiento existentes evaluando las tecnologías de almacenamiento de datos actuales y mejorando y aumentando las capacidades de almacenamiento de datos. EMC ha dicho que los volúmenes de datos actuales se duplican con creces cada dos años. Los costos de gestión de datos son una consideración importante.
Disponibilidad de datos: cubre el almacenamiento, archivado, copia de seguridad, recuperación ante desastres y otros mecanismos de datos tradicionales o basados en la nube.
Análisis de datos (análisis): incluye el análisis de datos mediante computación inteligente, equipos informáticos y métodos de análisis, como reconocimiento de patrones, análisis de correlación de eventos, análisis predictivo y en tiempo real, etc. Los CIO pueden encontrar el valor del big data dentro del propio departamento de TI, así como en un contexto más amplio.
Al considerar los datos de la organización desde una perspectiva de canalización de información y generar retornos de alto valor a partir de datos sin procesar, los CIO pueden ofrecer ventajas competitivas y retornos financieros a sus organizaciones. 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 organizaciones seguramente obtendrán enormes beneficios del big data.
Pregunta 9: Cómo obtener big data de la red de Internet. Las arañas web se utilizan generalmente para rastrear. Esto requiere dominar un lenguaje de programación de red, como Python
Pregunta 10: Cómo obtener una gran cantidad de datos de la red Puede utilizar la captura de paquetes para capturar información en la red La herramienta recomendada fiddler <. /p>