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1，如何运用大数据来服务经济发展

①制定正确的经营战略，顺应大数据时代的信息技术趋势。②提高自主创新能力，不断提高企业的技术水平和管理水平，形成大数据背景下的新的竞争优势。③诚实守信，重视络竞争中的企业信誉和形象。④积极参与国际竞争，实施走出去战略。
大数据最重要的特点就是数据的相关性，应在清晰描述与索引数据的基础上，通过数据的相关性，让公众能够迅速查询到关联性较强的数据，既提高数据的可读性，又提升公众决策的准确性。因此，应在全社会层面加强对政府数据开放利用的宣传，使公众了解这项工作并积极参与其中，主动申请公开数据，让公众广泛参与到政府数据开放决策、评判和监督中来。

如何运用大数据来服务经济发展

2，如何用大数据构建用户画像

如果没有对数据进行整合、清理、分类，那么海量数据是没有价值的，用户画像就是通过数据技术将海量的客户数据整合成对企业有价值的标签集。企业搜集来自线上线下各触点、各渠道的客户数据，通过设定规则和权重制定用户画像的维度。最终才能实现完整的画像，以上这些方法论可以从创略科技的客户数据平台中的案例中体现，你可以去搜索下，看看实际案例。
二、为什么需要用户画像用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规

如何用大数据构建用户画像

3，百度大数据怎么使用

百度的原数据是不可能给你的，所以只有一些接口给你用~~~现成的百度大数据，我知道的有百度迁徙（http://qianxi.baidu.com）和百度商情（http://shangqing.baidu.com），这两款产品相当的接地气，而且很好用，还是可以在里面挖掘到一些有价值的信息的
百度在大数据方面称得上是先行者，如今的百度大数据又发展到了一个新阶段。比如，在大数据提炼方面，百度已拥有超大规模的实时计算能力，多端跨屏用户精准识别能力，深度学习与挖掘，智能预测，推荐算法等能力。大数据带来的价值千人千面，还是用范伟的一句来总结吧：大数据就是要帮助我们知道你想要啥，在什么时间和地点需要它。

百度大数据怎么使用

4，如何运用大数据技术进行分析

首先，你必须要有数据源，比如电商数据，你要确定你要分析的是那个平台。其次，你要有一个值得信任的采集软件，比如前嗅，虽然世面上很多同产品软件，但这款比较欣赏的是有自主知识产权的，比较安全，做数据分析都知道数据安全的重要程度，所以这里推荐前嗅的爬虫软件网页链接第三，你有了数据，开始多维度进行分析，维度越多，越具有参考价值。这时候需要一个分析平台或系统，你可以自己买可以找专业数据公司做分析，直接等着那报告就行，同样推荐前嗅。最后就是把数据变现，需要根据分析结果，制定战略方向、营销策略，当然这就不属于分析了。
大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我们面前。

5，如何进行大数据分析及处理

1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。6大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

6，大数据怎么用

大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。例如，用户从企业的网站首页进入到产品库查看产品详情、把产品放到购物车以及最后购买和支付等接触点，通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到购买产品间的体验是否人性化，然后根据这样的结果来修正自己的运营模式，尽量做出符合用户喜欢的购物环境。其实大数据对于企业精细化运营的价值表现在三个重要的维度：第一，帮助企业了解用户从哪些渠道进来；第二，这些用户关注什么；第三，这些用户是新关注的还是老用户。通过这三个维度的分析，可以让企业决定自己的投放策略和方向，这完全是大数据给精细化运营带来的价值。在分析用户从哪些渠道进来，可以帮助企业发现更多流量的来源和需要在哪些渠道加强投放，比如用户是从微博、微信、论坛还是门户网站，从而帮助企业不断调整营销投放，发现哪个渠道更有吸引用户的潜力和价值，如果没有被挖掘到，可以继续深挖。在分享用户关注什么方面，通过用户对产品的点击、话题的讨论、内容的转发能方面进行大数据分析，可以帮助企业有效找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向，方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。最后，通过对用户新老观察分析，可以让企业做精准运营的时候掌握好用户的生命周期，知道什么时候该对什么样的用户进行内容上的营销，以及帮助企业找到激活老用户的方法。
我们需要不拘一格的自主权，和我们考虑的数据一样。对我们来说，这不仅仅是数字，在我们看似平常的一些数据，甚至能让传统数据科学家屈服。举个例子，社交软件注册时需要询问新用户用一些形容词（标签）来描述他们的个性，传统的分析师可能不喜欢这样的数据，因为他们不容易量化。但对设计师来说，这些数据可以避免做一些无用功。理解好“为什么”才能让我们创造更佳的用户体验。毕竟，我们经常面临各种各样的挑战，因此我们拥有艺术和科学数据分析方面转变思维的权利。有2类主要数据是我们考虑的方向：定量数据（quantitative data）定性数据（qualitative data）定量数据（quantitative data）大数据！数字！图表和图形！简单地说，定量数据是关于“谁（who）”、“什么时候（when）”、“什么（what）”和“在哪里（where）”的数值数据。思考google analytics（著名互联网公司google为网站提供的数据统计服务），思考人口统计分析数据。这种类型的信息是与设计师高度相关的，归根结底，了解用户是开始设计前 要做的先行步骤，这至少也能解决一个问题。定性数据（qualitative data）定性数据最好的定义为非数字信息，是关于“如何（how）”和“为什么（why）”。用户为什么会选择你的产品？他们是怎么使用的呢？用户如何感知你的产品？定性数据是更难想象得到的，但它仍然可以在你的设计过程中发挥关键作用。例如，只要看看微博的热门话题，就能轻松找到能够用户关注的范围广度，并挖掘任何你想要的关键字。知道了大家关注什么这就是非常棒的信息，但是想象一下他们为什么会关注这些话题，以及对我们又有什么帮助，或者更好的是：如何才能更加满足他们？理解好“为什么”能让我们为用户创造更多的参与体验，从而增加我们的产品或服务的整体价值。不要只在意数据，心里还要有一个特定的目标。如何在设计中充分利用数据现在，我们已经掌握了一些对我们设计师有用的数据，让我们谈谈如何实际利用数据来完成目标和取悦用户。以一个问题开始数据在外行看了似乎势不可挡。谁没有在google analytics迷失或晕头转向过？如果你带着特定的目标去挖掘相关信息，你会很容易得到，原来还有这么迷人的东西可以看！

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