大数据的建立,如何建立速度数据

①确认数据分析方向。比如是社会分析数据，电子商务数据，视频数据，或者搜索数据。②确认数据来源。比如从腾讯，从百度，从阿里巴巴，从实体店。③ 数据分析师，来分析你所获得的数据。搭建一个大的数据分析平台，看清重点，就是搭建一个分析平台，然后分析数据。想要完成这个，主要有四个方面:①确认数据分析方向。比如是社会分析数据，电子商务数据，视频数据，或者搜索数据。

比如从腾讯，从百度，从阿里巴巴，从实体店。③ 数据分析师，来分析你所获得的数据。④需要数据分析结果的客户。没有客户，你就无法存在，因为你没有活下去的可能，没有钱，一切都是徒劳。那么如何设计符合企业实际情况，能够解决实际问题的数据分析平台呢？1.平台建设负责人需要对每个业务需求有深入的了解，知道每个业务部门想看什么样的数据需要什么样的分析报告；这些数据现在能否获得，是否需要收藏；业务部门通过这些数据分析，找到了如何推广和改善自己的业务，是否有推广的价值。

big数据Modeling is数据Mining process is big数据Modeling is数据Mining process从数据 Large -0中发现，建模不仅仅是一种技术，而是解决业务流程问题的流程。如果没有目标或者不解决业务问题，那么就没有大数据建模。大数据的建模要建立在对业务知识的业务理解上，要知道这些相关的数据与业务问题是如何关联的。在最终成型阶段，还需要运用业务知识对大建立进行建模。

"到建立a large 数据system，我们需要追溯数据 stream的来源到最终有价值的输出，在现有的Hadoop和large数据生态系统中根据实际需要进行选择。这不仅包括数据存储的选择，还包括数据线上线下处理的考虑和取舍。此外，引入big 数据解决方案的商业应用程序在生产环境中都没有潜在的安全隐患。

因此，大数据技术为实用服务是有意义的。总的来说，Da 数据可以从以下三个方面引导人们做出有价值的决策:报告生成(如基于用户历史点击行为的跟踪和综合分析、应用活跃度和用户粘性计算等。);诊断分析(例如，分析用户粘性下降的原因，根据日志分析系统性能下降的原因，检测垃圾邮件和病毒的特征等。);决策(如个性化新闻阅读或歌曲推荐，预测添加哪些功能增加用户粘性，帮助广告主精准投放广告，设置垃圾邮件和病毒拦截策略等。).

如何改正建立大型数据大型结构数据各行各业的企业都提供了潜力。正确使用这些大数据信息可以增加商业价值，帮助您的企业在市场竞争中脱颖而出。以下是几个企业应用Da 数据的成功案例:Da 数据汽车厂商已经开始使用Da 数据来了解汽车何时需要还车厂保养。利用汽车发动机的数百个传感器可以向汽车制造商发送实时数据信息，使他们甚至在驾驶员之前就知道汽车何时会发生故障。

零售业也开始越来越多的使用数据。鉴于越来越多的产品带有RFID标签，零售商可以跟踪产品，知道很少有产品缺货，并及时向供应商订购新产品。沃尔玛就是这种正确使用Da 数据的好例子。当零售商开始识别他们的客户时，他们可以更好地建立商店，更好地满足客户的需求。当然，这只是几个简单的例子，数据的可能性几乎是无穷无尽的。

为了不断促进农业经济的优化，实现产业的可持续发展和区域产业结构的优化，进一步推进智慧农业的建设进程，需要全面、及时地掌握农业的发展动态，这就需要建设一所基于分析处理技术的农业大学数据及相关大学数据技术上，平台要充分利用先进的数据管理技术和数据仓库技术，构建高效、先进、开放的商业智能项目。