大数据概论----最全版

1.1大数据概论

1.大数据的概念

最早提出“大数据”这一概念的全球知名咨询公司麦肯锡的定义：“大数据”是指在一定时间内无法用传统数据库软件工具采集、存储、管理和分析其内容的数据集合。
若从技术角度来看，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

2.大数据的特点

一般认为，大数据主要具有以下5个方面的典型特征，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（Value）、以及真实性（Veracity），即所谓的5V，接下来，通过一张图来具体描述。
　
　2.1. 规模性（Volume）
　大数据的特征首先就是数据规模大。
　2.2. 多样性（Variety）
　一是结构化数据
　二是非结构化的数据
　三是半结构化数据
　3.3. 高速性（Velocity）
　　数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
　　另外，海量数据的背后带来的是更大的挑战，即如何快速计算分析大数据已经成为当下热门的话题。
　4.4. 价值性（Value）
　大数据的核心特征是价值，其实价值密度的高低和数据总量的大小是成反比的，即数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。
　5.5. 真实性（Veracity）
　　真实性，其实就是数据的质量，海量数据并不一定都能反映用户真实的行为信息或者客观事物的真实信息。

3：大数据应用场景

1. 电商大数据——精准营销法宝
   
2. 金融大数据——财源滚滚来
   随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。
   大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：精准营销、风险管控、决策支持、效率提升以及产品设计。
   
3. 医疗大数据——看病更高效
   
4. 零售大数据——最懂消费者
   
5. 交通大数据——畅通出行
   
6. 舆情监控大数据——名侦探柯南
   

4:大数据发展前景

1. 大数据发展前景之国家政策
   党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
2. 大数据发展前景之国际方面
3. 大数据发展前景之高校方面

5:业务流程分析

1.产品人员提需求：统计总用户数、日活跃用户数、回流用户数等
2.数据部门搭建数据平台、分析数据指标
3.数据可视化（报表展示，邮件发送，Echarts）