大數(shù)據(jù)時代，云計算這個詞大家肯定不陌生。出現(xiàn)大數(shù)據(jù)的時候，也經?？吹皆茢?shù)據(jù)這個詞。那么，云計算和大數(shù)據(jù)是什么意思?到底有什么關系呢?以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)主要學習什么 ?

大數(shù)據(jù)云計算是什么 ?

簡單來說：云計算是硬件資源的虛擬化，而大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區(qū)別。當然，如果解釋更形象一點的話，云計算相當于我們的計算機和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化后在進行分配使用。 ?

云計算的本質就是將計算能力作為一種較小顆粒度的服務提供給用戶，按需使用和付費，具體體現(xiàn)在：

經濟性，不需要購買整個服務器; ?

快捷性，即刻使用，不需要長時間的購買和安裝部署; ?

彈性，隨著業(yè)務增長可以購買更多的計算資源，可以需要時購買幾十臺服務器的1個小時時間，運算完成就釋放自動化， 不需要通過人來完成資源的分配和部署，通過API可以自動創(chuàng)建云主機等服務。 ?

而大數(shù)據(jù)相當于海量數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫”，通觀大數(shù)據(jù)領域的發(fā)展我們也可以看出，當前的大數(shù)據(jù)發(fā)展一直在向著近似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫體驗的方向發(fā)展，一句話就是，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫給大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供了足夠大的空間。 ?

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大數(shù)據(jù)與云計算的關系 ?

大數(shù)據(jù)的總體架構包括三層：數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)先要通過存儲層存儲下來，然后根據(jù)數(shù)據(jù)需求和目標來建立相應的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析指標體系對數(shù)據(jù)進行分析產生價值。 ?

而中間的時效性又通過中間數(shù)據(jù)處理層提供的強大的并行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大數(shù)據(jù)產生最終價值。 ?

零售企業(yè)數(shù)據(jù)管理 ?

數(shù)據(jù)收集是零售企業(yè)實現(xiàn)精準營銷的基礎。通過POS機、觀測設備、移動終端、互聯(lián)網(wǎng)、智能終端等收集企業(yè)與顧客的交互數(shù)據(jù)，同時在企業(yè)運營過程中重視對商品數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、會員關系數(shù)據(jù)等交易數(shù)據(jù)的收集。另外，企業(yè)外部的數(shù)據(jù)如市場調查數(shù)據(jù)、專家意見、第三方機構數(shù)據(jù)等也可收集，并對數(shù)據(jù)進行清洗、重構、填補，保證數(shù)據(jù)質量，補充到數(shù)據(jù)庫。根據(jù)企業(yè)的商業(yè)目標，對數(shù)據(jù)進行分類，將原始數(shù)據(jù)整理為目標數(shù)據(jù)集。 ?

消費者分群及理解 ?

消費者的消費行為，利用收集到的數(shù)據(jù)進行消費者分群，分析不同消費群體的特征、消費偏好，進行消費需求預測。 ?

對得到的消費者類別進行描述性分析，根據(jù)帕累托的二八原則，企業(yè)80%的利潤是由20%的重要消費者創(chuàng)造的。零售企業(yè)只要把握住這部分消費者，針對不同價值的消費者群體投入相應的營銷資源，優(yōu)先滿足重要消費者的需求。 ?

營銷方案設計 ?

零售企業(yè)首先設立營銷目標，如增加銷售10%、提升消費者忠誠度、提升消費者價值、擴大企業(yè)*度等。 ?

總的來說，可描述為優(yōu)化消費者價值、獲取新消費者、實現(xiàn)消費者保持、實現(xiàn)交叉銷售和增量銷售，最終提升企業(yè)利潤。 ?

通過營銷活動，將以前低價值消費者轉換為重要消費者，并保持其忠誠度。 ?

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大數(shù)據(jù)的實用性 ?

大數(shù)據(jù)不僅改變了數(shù)據(jù)的組合方式，而且影響到企業(yè)產品和服務的生產和提供。通過用數(shù)據(jù)來規(guī)劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節(jié)問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業(yè)開展生產提供保障。更好的幫助企業(yè)做到“未雨綢繆”。大數(shù)據(jù)的虛擬化特征，大大降低了企業(yè)的經營風險，使企業(yè)能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。

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通過大數(shù)據(jù)的相關性分析，根據(jù)不同品牌市場數(shù)據(jù)之間的交叉、重合，企業(yè)的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區(qū)位選擇、戰(zhàn)略規(guī)劃方面將做到更有把握地面對。不用像過去一樣每天做市場預測，還要依靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業(yè)內的足夠重視 ?

通過大數(shù)據(jù)計算對社交信息數(shù)據(jù)、客戶互動數(shù)據(jù)等，可以幫助企業(yè)進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。通過業(yè)務分析軟件和零售專業(yè)知識，還可以幫助企業(yè)更好地了解購物者的旅程，以增加同店銷售，減少盜竊，并消除不必要的成本。 ?

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數(shù)據(jù)處理層 ?

數(shù)據(jù)處理層主要采集一些數(shù)據(jù)挖掘算法對數(shù)據(jù)進行挖掘，或者進行實時計算。 ?

數(shù)據(jù)挖掘主要借助于統(tǒng)計學方法、機器學習方法、神經網(wǎng)絡方法等對數(shù)據(jù)進行知識挖掘，發(fā)掘潛在的價值。 ?

比如利用線性回歸算法，預測車輛的停留時間。利用k-means算法對位置臨近的出租車做聚類分析，從而發(fā)現(xiàn)最有可能搭載乘客的熱點區(qū)域。根據(jù)速度將軌跡數(shù)據(jù)進行分段，從而分析某個時間段的道路暢通狀況等。 ?

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