大數據建設方案(經典十二篇)
發表時間：2018-10-13大數據建設方案(經典十二篇)。
● 大數據建設方案
大數據團隊建設方案
【篇一：團隊建設方案】
營銷團隊建設方案
團隊是集體與合作伙伴之間的一種合作方式。其實質是溝通、分工、協作、共同進步，形成目標明確、戰斗力強的隊伍。目前，隨著市場經濟的發展，營銷工作已經從傳統的“單打獨斗”的層面發展到團隊合作。
一個優秀的團隊，是個體整合效益最大化的組合，團隊建設從建設目標、人員招聘、人員培訓、團隊管理方面考慮團隊建設。
一、 建設目標
1、 團隊規模
首先要確立團隊建設的目標，通過公司的發展和行業情況確定目標團隊的規模。
2、 人才需求
還要對人才個性偏向有大體規劃，是需要專業知識型的，還是需要表達能力強的營銷型，有了目標與規劃，再去找合適的人才就能事半功倍，就山西駿泰汽車銷售服務****來看，需要表達能力強的營銷型團隊將成為未來主流。
二、 人員招聘
1、 公司介紹
在人才招聘上，招聘主管要做的就是把公司最好的東西呈現給應聘者，什么是最好的，就是公司吸引人才留下來的地方，把公司的優勢產品、行業地位以及發展前景自信滿滿地傳達給應聘者，才會感染到應聘者。
2、 人員篩選
在第一級（* *）招聘中，初步篩選候選人的適應能力和溝通能力。集中在面試或筆試中考察考生的綜合能力。
3、 內部招聘
即在公司已入職員工群體中篩選整合出優勢互補的團隊成員、這種招聘方式的優點是成員熟悉業務不需崗前培訓、團隊之前較熟悉。
三、 人員培訓
1、 市場敏銳培訓
招聘結束后，人員培訓一般持續兩周左右。首先，向團隊介紹公司的文化和行業狀況，讓每個成員都能了解市場的真實情況。
2、 個體能力培訓
總結團隊的發展意圖，從市場細分到公司、團隊，再到團隊的每一個人，了解成員的優缺點，并進行培訓，以改進和彌補不足。
3、 公司規章制度
如果你熟悉規則，你就不能沒有規則。員工必須了解公司章程，遵守公司規章制度
四、 團隊管理
1、 團隊凝聚力的培養與提升
團隊管理的首要任務是凝聚力培訓，從溝通入手，在新任務開始之前開團隊早會，一階段任務考核之后組織團隊聚餐或集體外出旅游（實踐證明提升員工凝聚力與戰斗力最有效的方法就是
聚餐與旅游）；團隊成員應記住并表達自記得生日或特殊節日，以便團隊中的每各成員都具有歸屬感。
2、 學習型團隊的打造
市場在成長，團隊必須跟上市場發展的步伐，有前瞻市場形勢的眼光，打造學習型團隊。我們可以每周安排交流會，保持相互學習的氛圍，并不時對某一課題進行系統研究，進行深入研究。
3、 分工與合作的規劃
團隊營銷并不總是全員出動，要注重分工協作，充分發揮團隊每個成員的潛能，體現團隊合作的高度。具體分工簡述如下：
（1）銷售部：負責品牌車輛的展示廳接待銷售工作，向客戶介紹車型、技術參數、購買手續等問題，協助客戶購買稱心的車輛。
（2） 市場部：主要負責品牌車的市場調研、廣告宣傳、**活動策劃、形象推廣等營銷工作；負責潛在客戶的市場開發和管理
（3） 業務部：負責老客戶得管理和維護，使客戶得到最好的服務質量，實現對客戶得承諾，維護工司聲譽。業務部直接負責售后服務。
（4）客服部：主要負責辦理“一條龍”服務手續，為客戶提供售后驗車、領牌照等服務。負責客戶合同管理、車輛檔案等信息管理，為客戶提供還款數據、信息查詢等服務。建立并維護服
務體系。
（5） 采購部：主要負責品牌車的采購，為客戶提供提車服務；負責配件的采購工作。
（6） 配件部：主要負責品牌車的零配件運營和庫存管理，配件銷售網絡的維護和管理
（7） 維修部：通常是指維修服務站，主要負責品牌車的售后維修。
（8） 財務部：負責財務管理
（9） 辦公室：主要負責行政、管理、人事等工作
培養團隊中具有經驗分享和共同提高的氛圍，可分銷售、維修、美容等團隊小組進行成功案例分享會，要求大家對工作進行總結、交流和提升要向顧客展現本店的服務、技術水平，維修站必須將定置管理、看板管理、工藝流程、質量監控、工具及物料管理等方面按要求融入到日常經營活動中，使之成為維修站的行為習慣，這樣顧客才能感受到維修站井井有條、工作有節奏，心中自然放心。做到分工明確，合作協調
4、 團隊長的選擇與培訓
團隊在創立之后肯定能發現新的發展亮點和不足之處，這就要求在選擇團隊長身上具備很多優秀的品質，團隊長作為團隊領跑的人，需要驍勇善戰（專業）、需要洞察細微（敏銳）、需要體恤成員（親和）、也需要在關鍵時身先士卒（果敢）。
俗話說，身體足以領導人民，法律足以說服人民，財富足以成就巨人，數量足夠廣泛
以德人，得人心者得天下！領導凡事都對自己嚴格要求，用自己的能力、氣度、魅力去說服公眾！領導者的使命是幫助團隊伙伴實現他們的目標！
因此銷售經理首先要符合一定的標準：（1）忠誠可靠、樂于奉獻，一切以公司利益為出發點，忠于職守，不以權謀私；（2） 敢于管理，善于管理，盡力而為，盡力而為，盡責盡責；（3） 要做到公平、公正、平等、胸襟寬廣、待人友善、任人為賢；（4） 積極的熱情，充滿活力，用自己的熱情感染下屬，關心自己的工作和生活；
（5） 良好的業務能力，培訓業務人員，幫助他們結算和解決問題；（6）具有獨特的人格魅力。
【第2部分：團隊建設計劃總結，打造優秀團隊】
團隊的本質是溝通、分工、合作、共同進步，形成一個團隊
個目標明確、有戰斗力的團隊。團隊建設方案也是近些年來
最受關注的管理難題之一了。由于中國市場各個行業的不斷
整合后，行業領先的集團公司在全國各地都建立了銷售分公司和
營銷中心、海外銷售團隊的建設和管理已經成為大家關注的問題
問題。目前，由于市場營銷工作的特殊性以及海外銷售團隊的特殊性
建設不到位，區域市場的業務工作仍停留在
“單打獨斗”的層面上，團隊合作失去了意義，甚至出現的
1+12情況。在科龍工作期間，我很榮幸能參加兩個營銷中心的工作
通過團隊核心、建設內容與流程、工作模式與結論
果的比較。我對團隊的理解更為深刻。下面為您介紹團隊建
設方案大匯總：
團隊建設方案——隊長領導
在任何情況下，任何組織模式都需要以領導力為核心。領導者和領導者的區別在于，領導者可以創造一個良好的工作環境，帶領每個人走向成功。在營銷團隊領導核心的選擇上更為嚴格，因為團隊核心工作和領導風格將決定團隊建設的方向。
另外，在營銷團隊的管理中，很多是合作與協調的管理，而不是行政管理。因此，營銷團隊領導者需要良好的協調管理能力、業務能力、團隊建設意識。在實際工作中，有很多業績突出的業務經理，每天不停地忙碌，業績可能上來了，但其手下對工作不知如何開展，甚至把完成銷售報表當作主要工作，這樣團隊的力量就沒得到發揮。
當領導者被調動時，很難在團隊中找到合適的替代者。另外有一種情況，區域經理每天忙于各種總部的報表和會議，很少參與業務工作，對下屬的工作也沒有很好的指導和監督，團隊的建設沒有得到執行。營銷團隊的核心應該如何進行團隊建設？
我認為可以從以下三個方面著手：
?1、樹立核心形象與威信
顯然，公司任命的區域市場領導者是團隊領導的核心。任命是基于個人的歷史表現，這也可以理解為他的專業能力。有了業績和能力，
下一步是將表現和能力升華為威望。把你的工作經驗傳給你的員工，尤其時那些新入職的員工。如果你的員工視你為教練，他們沒有理由不尊重和接受你的指導。
在銷售工作中，客戶經常抱怨銷售人員，這可能是由于工作做得不到位，或者客戶無理搗亂。這時是你樹立威信的好時機，去承擔你手下可以原諒的失誤和客戶的抱怨?？稍趯嶋H工作中，就有很多區域負責人在接到客戶的抱怨時，不加思考地順著客戶的抱怨來責怪自己的手下。
這是非常失誤的。在工作中承擔更多責任對您有好處。 ?
2、創造一個良好的溝通環境
溝通的力量是毋庸置疑的。如果有意見和矛盾，如果不說出來，就會積怨；如果出現問題，就會互相推卸責任，可能會有更大的問題。這些都是溝通不足的表現。我一直都相信解決問題的辦法肯定存在，假如大家有充分的溝通合作。
為什么會有溝通障礙？我認為有以下原因：a.領導核心是官僚主義，武斷，認為自己永遠是對的。
這種情況普遍出現在專業能力較強的領導核心身上。具體表現是團隊成員對領導人的稱呼上，假如只有5個人的團隊，成員對領導的稱呼是什么“經理”、“主任”之類的。我敢肯定這個團隊的溝通不是很順暢，稱“領導”、“老大”次之，最好就是互相稱姓名。
我這里有一個大家都熟悉的例子，“聯想”公司老總楊元慶，為了更好地與“聯想”的員工溝通，要求每一個員工不要稱呼他老總，統一叫他的名字“元慶”。可想而知“聯想”的溝通會怎樣順暢。當然，我不要求每個團隊都這樣做。你可以根據公司的企業文化和工作方式來決定職稱。
b、 建立一個溝通平臺，一般銷售工作有很多例會，可以通過這種會議進行很好的溝通。我建議在銷售會議上，我們不僅要尋找市場上的問題，還要多表揚和肯定。此外，您還可以設置每月單獨交流的時間。
聽聽團隊成員的想法。c、 更多的集體活動。許多外國企業在這方面做得很好。它一方面可以增強員工的歸屬感，另一方面可以加深相互了解。
這也是團隊文化建設的重要組成部分。
?3、合理分工各盡其才
市場營銷界流行一句話，就是只有優秀的團隊，沒有優秀的個人。我的理解是：在一個優秀的團隊里，每個人都是優秀的。
經過20多年的市場經濟，很多行業都進入了相對的品牌消費時代，也就是說營銷工作主要是在終端市場的精耕細作——勤。在大型營銷策劃方面，有公司總部營銷高層的工作指引。這也是營銷由“營銷英雄”時代進入“制度模式”時代的標志。
在這種情況下，組場的日常工作就是計劃、指導和監督區域市場的銷售任務。然而，要充分發揮團隊中每個成員的潛能，體現團隊合作的高度，并非易事。一般來說，區域細分經營和類別劃分是目前比較流行的兩種劃分模式。
但這不能發揮個人的特點，最好的方式就是“縱橫分工”，即是在區域細分、分品類的基礎上，根據個人的業務特長而進行跨區域、跨品類合作。如現場**活動、客戶培訓、銷售數據整理等。這就要求團隊領導者了解團隊成員的優勢，協調團隊成員的工作，從而充分發揮他們的才能。
團隊建設方案：制度建設與實施
系同的構建可以規范團隊的工作，以形成共同的工作目標。制度的制定需要團隊討論，而不是由團隊領導自己決定。它的內容包括：
日?？记谥贫取h制度、各種會計制度、獎勵制度。而且是
可以執行的。我了解到有這么一個營銷中心，它的日常工作要求每天(冬季)早上8：30準時到辦公室，制定的依據是公司總部要求早上7：
00起床，7：30晨讀。我認為這很難實施，也沒有必要。
我們應該知道營銷工作是介于體力勞動和智力勞動之間的。不要說出差的話，也就是說前一天晚上的商務招待不能保證這個工作時間?？上攵@個制度的執行結果是什么。
我不是說早上8:30上班是個錯誤，而是為了說明這個制度的可執行性。
在這里，我將詳細闡述各種制度的目的和內容
考勤制度的目的是保證工作時間。內容包括辦公考勤和出差考勤。
22會議制度的目的是討論和解決工作中的問題，提供學習平臺。會議內容為公司周例會、月例會和例會。
● 大數據建設方案
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平臺LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬于高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。
根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。
北京數據分析平均工資：10630/月，取自15526份樣本，較2016年，增長9.4%。
● 大數據建設方案
摘要：作為農業新型發展資源，農業大數據開始走入民眾視野，并逐漸發展成為了社會關注與研究的重點。此項數據的運用，能夠為農業生產提供科學化依據，為現代化農業發展提供可靠數據支持，意義較大。文章將以農業大數據介紹為切入點，對數據獲取與利用展開全面性研究，旨在提高大數據利用與獲取水平，保證我國農業發展質量。
關鍵詞：農業論文
農業經濟是我國國民經濟重要組成，農業發展會對社會發展產生直接影響，因此國內一直極為重視農業發展，并開始將多種科學技術運用到了農業領域之中，在這種背景下農業大數據價值開始凸顯。但由于農業大數據存在著結構較為復雜且形式變化多元等方面的特征，導致處理難度相對較大，因此為對大數據進行準確獲取與合理運用，首先應對“農業大數據”概念進行明確，以便大數據后續工作的順利開展。
1農業大數據
所謂農業大數據，就是指大數據理念與技術等，在農業領域中的實踐與運用。數據中融合了農業季節性以及地域性等方面的特征，并在融合與轉化過程中，逐漸形成類型多樣以及來源廣泛等特有特征，直接加大了數據分析與處理的難度。數據包含農業領域多個環節，像育種、耕地以及播種等，都會產生一定量的數據，相關人員需要跨業務、跨行業對數據進行收集與分析，以保證數據可視化效果。按照產業鏈條而言，國內農業大數據目前集中在農業管理、環境、資源以及生產等領域，其中環境與自然資源，以氣象資源以及水資源等數據為主;生產數據則以養殖業與種植業生產數據為主;而市場數據，不僅包含市場信息與價格，同時生產資料以及供求信息等內容也涵蓋在其中。事實上，利用大數據技術進行農業數據管理，能夠成功推動國內農業信息化步伐，能夠通過將大數據技術和其他農業領域技術有機結合在一起，可以為農企業發展與農業科研等相關工作，提供新思路與精準數據，這對于我國農業發展而言，極為有利，可以有效消除農業信息化發展中所面臨的瓶頸問題。
2農業大數據獲取
在對大數據進行獲取時，有關人員需要對農業大數據特征進行深入研究，并要以此為依托，逐漸探索出適合的數據獲取方式，以保證最終數據獲取質量。在進行數據獲取過程中，相關人員應按照數據類型，采取相應的收集手段。
(1)在對農業生產環境數據進行獲取過程中，可以利用傳感網以及智能傳感器等技術，對動植物生長相關因素，向空氣污染程度以及土壤溫濕度等進行監測與收集。隨著傳感器基礎以及其他檢測技術的不斷創新與升級，目前農業環境數據檢測精準度以得到切實提升，而傳感器終端成本費用卻在逐漸減少，該數據收集方式發展前景較為理想。
(2)在對變量信息進行采集過程中，要對農田內土壤含水量以及作物病蟲害等動態化信息進行實時監控，一般會通過非接觸式遙感技術或接觸式傳感技術等，對信息進行獲取。由于變量信息主要是為農業精準化工作進行服務的，要保證信息的精準性與實時性，以保證變量信息收集質量，確?？梢詾榫珳驶r業生產做出準確指導，進而為各種精準化農業種植手段開展打下堅實基礎。
(光譜技術等，這一指標能夠改善以往過度依賴人工檢測數據獲取的弊端，感知結果更加準確、智能，能夠將動植物自身情況以數據化形式展現出來，以便相關人員對檢測對象進行監測與管理。
(生產以及進出口實際情況等內容實施動態化采集。由于數據獲得過程需要涉及農產品質量安全、農業流通以及農產品價格等內容，動態性以及突發性特點較為突出，所以數據收集流程也相對較為復雜，需要將專業群體、智能終端以及通信網絡等內容組合在一起，而隨著移動信息技術的'不斷完善，該類型數據采集也開始轉向智能終端，網站以及論壇等涉農數據的提取，以實現對各項數據的動態化監測與定向化收集。例如運用“爬蟲技術”進行信息獲取時，能夠以每月幾十億網頁數據收集的頻率，對相關數據量進行處理，可以通過分布式的排布方式，保證該項技術數據收集質量。此種網絡數據收集模式更加符合信息化時代的特點，數據規模也相對較為龐大。
3農業大數據利用
(處理與分析，能夠從中挖據出有利信息，以幫助人員明確生產環境狀態，進而結合經濟以及持續性發展等因素，構建起智能化產業發展模型。而相關人員可以按照這一模型，進行追肥或提高土地含水量等處理，并會按照土地情況，進行科學選種、育種，實現精準化農業種植，可以真正做到精準防控病蟲害以及灌溉、施肥等處理，保證農產品生產品質與數量，以便為種植戶帶來更多客觀的經濟收益。
(農業信息獲取以及網絡通信等多項技術。通過建設環境監測系統，在進行水產養殖以及糧食作物生產過程中，相關人員可以通過對傳感器技術的運用，對養殖以及種植環境進行全面性監測，并會對監測結果進行處理，將其以數據化的方式呈現出來，以保證人員對作物生長環境營養成分以及動物生長環境狀態進行明確，以做出針對性環境改善方案。技術人員要對數據傳輸精準度以及效率等進行保證，要確保在數據綜合程度不斷增強的條件下，可以合理對大數據技術進行運用，可以對動植物展開長期性動態監管模式，進而為動植物工廠化以及集約化管理的開展做好鋪墊。
(產品安全監測中的運用。由于農副產品安全事件頻發，導致社會極為注重農產品以及食品安全，有關部門會對產品與食品安全情況進行重點控制，所以農業大數據也會在產品與食品安全檢測中進行運用。有關部門會對食品、產品生產環境以及倉儲加工等環節進行監控，并按照所得數據與相應標準進行比照，以判定是否存在超標等不合格問題，并要就可能問題進行預警，進行展開危險源查詢以及消除等一系列處理，從而實現對產品安全性的高效管控。
(4)在農情監測中的運用。實施農情監測的主要目的，與農業生產環境監測基本相同，都是通過對信息數據的收集與分析，為農業生產與管理進行服務的。相關人員可以通過建立農情檢測系統的方式，對農業數據進行合理處理，以為農業生產提供準確數據信息。在具體使用過程中，相關人員可以通過對遙感技術以及其他信息技術的使用，對農業災害以及農作物長勢等情況進行監控與分析，并會做出綜合性評定，以為農業生產進行服務與輔助。但這一監測系統不僅有著遠程監控與管理的優勢，同時還存在海量數據融合處理方面的弊端，加之農業信息數據量的不斷增加與傳感器分辨率辨識度要求不斷升高等方面訴求，都為遙感數據分析工作開展增加了難度，這也是今后技術人員需要進行研究的主要方向之一。此外，在開展農情監測的同時，還需要結合歷史天氣變化情況，構建起相應的天氣變化識別模型，要利用該模式對一段時期內的天氣狀況與氣候特點進行直觀性分析，并以此為前提對將來一定時間內的天氣進行預估，從而為農業生產與管理提供正確指導。
(產品銷售價格以及銷售需求等數據進行調查與分析的方式，明確各農副產品在市場中的實際供求情況，進而判斷出農產品今后的價格變化情況與市場整體銷售情況等，進而準確幫助種植物與養植物，對農副產品品種進行挑選，從而更好地迎合市場需求。目前我國農業大數據發展已經取得了一定的成績，但在進行農業產業鏈普及過程中，還是遇到了諸多阻礙，在這種情況下，想要達到理想化產品市場追蹤目標，科研人員需要不斷對各種相關技術進行創新與完善。
(收購以及包裝等環節數據的統計與整理，準確分析出物流各環節實際開展情況，進而完成對消費需求主體與農業主體的完美銜接，確保農產品價值可以得到切實提升。同時合理的數據分析模式，也能及時認識到物流運輸中存在的問題，科學制定出產品最優配送線路以及物流中心位置，進而實現理想化物流管理模式。
4結語
通過文章對農業大數據相關內容的論述，使人們對農業大數據概念、特點以及類型等內容有了更加深入的了解。相關部門也應認識到大數據在農業信息化發展中所起到的作用，要按照現代化農業發展特點，結合各農業數據類型，采取相應的數據采集技術，保證數據信息采集質量。同時要對大數據進行合理運用，要將其真正運用到農業生產以及環境監測等多領域之中，確保大數據價值能夠得到最大化挖掘，進而實現智能化農業生產與銷售模式，為我國農業經濟水平提升做出相應的貢獻。
參考文獻
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● 大數據建設方案
第一天：
今天是我大數據實習的第一天，我對未來的實習經歷感到非常興奮。早晨，我準時到達公司大樓，迎來了新的挑戰。
上午，我被分配到了數據分析團隊。負責人是一位經驗豐富的大數據專家，他悉心指導著我們這些剛入行的實習生。他首先向我們介紹了大數據的重要性和應用領域，強調了數據分析對企業決策的影響力。隨后，他帶領我們熟悉了公司的數據分析工具，并教會了我們如何進行數據清洗和處理。
下午，我們開始了第一個實踐項目。我被安排參與一個銷售數據分析的任務。我收到了一批包含了銷售額、客戶信息以及銷售渠道等數據的Excel表格。我的任務是通過分析這些數據，找出銷售業績較好的區域和產品，并提供相應的建議。
我興致勃勃地開始了數據分析工作。我使用Python編程語言導入了這些數據，并利用Pandas庫進行了初步的描述性統計分析。通過分析銷售額和地域數據，我發現了一些有趣的現象。例如，某一地區的銷售額高于其他地區，而某些產品的銷量明顯低于預期。我隨即開始進一步探索這些現象背后的原因。
第二天：
今天，我繼續對銷售數據進行深入分析。我決定使用可視化工具來展示我的分析結果，以便更好地向團隊展示我的發現。
我首先使用Matplotlib庫繪制了一個銷售額熱力圖，將各個地區的銷售額用不同顏色的方塊表示。這樣一來，我清晰地看到了銷售額最高的地區有哪些，以及各個地區之間的差距。接著，我使用Seaborn庫制作了一個產品銷售量柱狀圖，直觀地展示了各個產品的銷售情況。通過這些可視化圖表，我向負責人和團隊成員匯報了我的分析結果。
第三天：
經過團隊的評估，我的分析結果得到了認可。負責人讓我繼續擴展我的分析，并提供更深入的理論支持。
今天，我開始研究銷售額較低的產品，以找出造成銷量下滑的原因。通過與客戶進行電話訪談，我了解到它們對于某些產品的需求已經轉向了競爭對手的新產品。我立刻將這些信息整理成報告，并向負責人和團隊成員進行了分享。
第四天：
根據我的分析結果和調查報告，團隊決定調整銷售策略以提升銷售額。
今天，我被委任負責一個新項目，即利用機器學習算法預測客戶的購買意向。我開始收集與購買意向相關的數據，并對數據集進行了清洗和特征工程處理。
第五天：
經過幾天的努力，我的機器學習模型終于訓練完畢，并通過驗證集的評估。
我使用Python的Scikit-Learn庫實現了一個基于決策樹的分類器，并對新數據進行了預測。結果表明，我的模型預測準確率接近80%。這個結果非常令人滿意，團隊決定將這個模型應用到真實數據中，并擬定相應的推廣計劃。
第六天：
團隊成員對我的數據分析和機器學習能力給予了肯定。他們邀請我參加下周的會議，并向高層管理層匯報我的分析結果和模型應用。
對于我來說，這是一個難得的機會。我決定加倍努力，準備充分，以使我在會議上可以表現出色。
第七天：
在整個實習的第七天，我熾熱地進行了數據分析。我對模型的預測結果進行了驗證和優化，并得出了更精確的。
我的實習結束了。我對這段實習經歷充滿了感激和收獲。通過這次實習，我不僅熟悉了大數據分析的具體流程和相關工具，還提升了我的數據分析和機器學習能力。我相信，這次實習經歷將對我未來的職業發展產生積極的影響。
大數據實習日記，記錄了我緊張刺激的實習之旅。這段經歷讓我深刻理解了數據分析和機器學習的重要性，并徹底改變了我的職業規劃。我期待著將來在這個領域有所建樹，并為企業決策做出貢獻。
● 大數據建設方案
大數據機房建設方案
【篇一：機房建設方案】
卓信集團it基礎平臺
建設規劃
目錄 1.1 整體拓撲設計3
1.2 機房基礎設施建設4
1.3網絡和網絡安全系統建設8
1.3.1 網絡帶寬設計8
1.3.2 設計方案概述9
13.3千兆以太網技術的應用
1.3.4本地交通負載平衡的實施10
1.3.5邊界保護-防火墻11
1.3.6監控檢測系統建設-入侵檢測121.4服務器系統建設14
1.4.1服務器主機分類和選擇14
1.4.2 服務器虛擬化15
1.4.2.1虛擬化概述15
1.4.2.2項目虛擬化平臺設計18
1.4.3應用服務器負載平衡19
1.4.4數據庫服務器集群19
1.5存儲和備份系統的建設20
1.5.1存儲容量和分級存儲20
1.5.2 存儲技術選擇20
1.5.3備份系統選擇21
1.5.4存儲備份系統方案概述23
1.1 整體拓撲設計
1.2 機房基礎設施建設
施工方案根據機房實際情況制定。機房建設參考配置如下：
[第2部分：大型數據中心機房規劃方案]
******x
中心機房建設項目規劃方案
二o一二年十一月
目錄第1章數據中心機房建設概況3
第二章設計原則3
第三章設計標準4
第四章現狀分析6
第五章設計范圍6
第六章技術指標7
第七章系統設計10
1、平面功能布置設計10
2、機房結構裝飾系統設計13
3、機房動力配電系統設計15
4計算機機房18室pds綜合布線系統設計
5、機房ups 不間斷電源系統設計19
6機房精密空調新風系統設計
737機房防雷接地靜電放電系統設計
8機房門禁及圖像監控系統
9機房環境集中監控系統的設計
● 大數據建設方案
大數據平臺建設方案隨著互聯網的飛速發展，我們每天都在使用著各種各樣的應用軟件，這些軟件不僅提高了我們的工作效率，也為我們帶來了更多的娛樂和便利。這些應用軟件的背后，都有一個重要的角色——大數據。大數據的意義在于，通過分析海量的數據，幫助我們更好地了解用戶需求和市場趨勢，為企業決策提供重要的支持。因此，建設一套穩定、高效、可靠的大數據平臺，已成為各大企業的共同需求。
一、需求分析
在進行大數據平臺建設之前，首先需要對企業需求進行全面分析，進而確定重點和目標，為后續的規劃和實踐提供方向和參考。在需求分析中，需要注意以下幾個方面：
1. 數據規模
企業所面臨的數據規模，是選定技術方案、選擇硬件設備等的重要依據。如果數據量較小，可以采用集中式的架構；如果數據量較大，則應采用分布式架構，這樣才能更好地支持數據的存儲和計算。
2. 業務領域
在數據分析過程中，不同的業務領域可能需要采用不同的數據處理和分析方法。因此，需細分業務領域，為每個領域選擇合適的數據處理方式。
3. 數據源種類
應全面審視企業所涉及的數據源種類，如：數據存儲于關系型數據庫里，或是日志文件等，以便進行后續建設和業務分析。
二、平臺架構設計
大數據平臺的架構設計是建設過程中的核心環節。在設計時需要充分考慮以下因素：
1. 存儲架構
在存儲架構的設計中，可選擇分布式文件系統（如HDFS）或對象存儲（如AWS S3）等。同時，還需考慮數據備份、容災等方面的問題，保障系統的穩定性和可靠性。
2. 計算架構
在計算架構的設計中，可選擇Hadoop、Spark等開源大數據計算框架，也可選擇商用大數據計算平臺，如Dataworks、Databricks等。計算架構的選擇應結合企業需求和具體場景進行。
3. 北向API服務
在大數據平臺中，開放API接口可以方便其他業務系統使用。因此，需要考慮構建穩定的API服務，供其他業務系統進行數據交互。
三、技術方案選擇
在實現大數據平臺建設時，需要根據企業情況和業務需求，選擇合適的技術方案。常用的方案包括大數據計算框架、數據庫、數據可視化等。
1. 大數據計算框架
常用的大數據計算框架包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等。在選擇時，要考慮數據源、數據規模、計算復雜度等問題，以充分發揮框架的強大功能。
2. 數據庫
關系型數據庫（如MySQL、Oracle等）和NoSQL數據庫（如MongoDB、Cassandra等）在大數據平臺中都可以發揮重要作用。在進行選擇時，應根據企業需求和數據規模進行權衡。
3. 數據可視化
在大數據分析中，數據可視化非常重要。目前市場上有很多商用和開源的可視化工具，如Tableau、Power BI、Echarts、D3.js等。在進行選擇時，需要考慮數據類型、安全性、操作性等維度。
四、平臺實施
大數據平臺建設需要經過設計、建設、測試和上線等階段。在實施階段，需要注意以下問題：
1. 選用合適的團隊
在實施階段，需要擁有一支專業、熟練的技術團隊，能夠高效地完成各項工作。
2. 測試
在實施階段，需要進行系統、性能等各種類型的測試，確保系統可以穩定運行、高效處理數據。
五、平臺運維和維護
平臺建設完成后，需要有一支專業的運維和維護團隊，定期進行監控和維護。運維和維護的主要目標是保證系統的穩定性和可用性，以便企業可以更好地使用平臺，獲取更多價值。
總結
大數據技術的發展是必然趨勢，大數據平臺的建設對企業的重要性也不言而喻。在進行建設過程中，需考慮到數據規模、業務領域、數據源種類等，根據需求確定平臺架構、技術方案等，才能完成高效、可靠、強大的大數據平臺建設。
● 大數據建設方案
數據機房建設方案隨著信息技術不斷的發展，計算機及網絡設備在企業、政府、醫院、學校等機構中得到了廣泛的應用。而這些計算機和網絡設備在運行過程中需要很好的保護和支持，數據機房就是為此產生的。數據機房是指為計算機和網絡設備提供安全、干凈、穩定的運行環境的一種專用的機房。本文就數據機房建設方案進行詳細介紹。
一、選址
首先需要選址，選址應選擇在不會受到自然災害的地點，同時應保證有穩定供電及網絡設施，能夠滿足電力、通訊等基礎設施建設的要求。此外，數據中心車間應具備足夠的空氣流通量，以低噪聲、低溫度、低濕度、低塵埃等條件保證高品質的運行環境。
二、結構設計與建筑材料
在建設數據機房中，應考慮房間的大小和結構，包括隔墻、地板、天花板等，主要是要保證房間具備良好的通風、隔音、防塵、防水、防火等特性，以方便日后的管理和維護。建筑材料應選用質量穩定、環保節能的材料，如玻璃、鋼材等。
三、供電系統建設
供電系統是數據機房的核心，應預留足夠的電力容量，保證設備正常運行。供電系統應包括主電源、UPS、發電機組、配電柜、供電線路等設備。
四、冷卻系統建設
冷卻系統是保證設備正常運行的關鍵，應考慮機房的尺寸、平面布局、灰塵、外界環境溫度等因素，合理設計制冷負載，避免冷卻過度或不足。冷卻系統應包括空調、冷卻塔、冷卻回流水系統等設備。
五、安全保障措施
數據機房的安全保障措施應涵蓋對物理平面、業務流程及數據安全進行全方位的保障，包括配備硬件設備，如攝像機、閘機、消防設施等，以及加強網絡安全保障措施，比如實現數據加密、設置防火墻和 IDS 等措施。
六、可靠的網絡設備
網絡設備是數據機房的重要組成部分，應選用品質可靠的設備，比如交換機、路由器、防火墻等。此外網絡設備應配備應急備份，有形件和無形件，如數據備份設備和定期的數據備份策略。
七、管理系統建設
管理系統對于數據機房的運維和日常管理起著至關重要的作用，它可以監測、識別、定位、校正、糾正、反饋設備故障及時進行修復。管理系統的建設應該采用智能、集中、自動化的方式實現，同時可以提高日常運維的效率。
總之，數據機房的建設需要充分考慮各種因素，包括選址、結構設計、供電系統建設、冷卻系統建設、安全保障措施、穩定的網絡設備以及完善的管理系統。只有在各個方面都得到充分保障，才能讓數據機房發揮它所應具有的作用，而且更加重要的是保證數據的安全，實現數據安全、穩定和高效運行。
● 大數據建設方案
第一天：
今天是我大數據實習的第一天。作為一名大二的學生，我充滿了期待和好奇心。
早上，我準時到達了實習的公司，一個位于市中心的高樓大廈。我被分配到了大數據部門，負責分析和處理海量數據。剛進門，我就感受到了濃厚的技術氛圍和繁忙的工作節奏。
我的導師是一位經驗豐富的大數據工程師，他為我詳細介紹了公司的大數據項目和任務。我被告知我將參與一個關于消費者行為分析的項目，通過分析海量的用戶瀏覽記錄、購買數據和社交媒體信息，為公司提供定制化的推薦服務和市場營銷策略。
下午，我開始熟悉工作環境和相關的數據分析工具。導師給我演示了如何使用Hadoop和Spark來處理大規模的數據，包括數據清洗、特征提取和模型建立。我被這些強大的工具和他們的運行速度震撼了。
第二天：
今天，我開始參與實際的數據分析工作。我被分配了一些實際的數據集，包括用戶瀏覽記錄和購物車信息。我的任務是通過這些數據找出用戶的消費偏好并生成相關的報告。
我首先進行了數據預處理，包括去除重復的數據、填補缺失值和歸一化數據。然后，我使用Python編寫了一些數據挖掘算法，包括關聯規則挖掘和聚類分析。通過挖掘關聯規則，我發現了一些常見的購買組合，這有助于公司進行商品搭配和促銷活動。而通過聚類分析，我將消費者分為不同的群組，用于定制化的市場推廣。
在完成數據分析后，我生成了一份詳細的報告，并將結果呈現給導師。他對我的工作感到滿意，并給予了我一些寶貴的反饋和建議。我感到非常高興和自豪，因為我能夠為公司做出有意義的貢獻。
第三天：
今天，我繼續參與了消費者行為分析的項目。經過前幾天的工作，我逐漸熟悉了數據分析的流程和工具。
今天的任務是利用社交媒體數據對用戶進行情感分析。通過分析用戶在社交媒體上的言論和評論，我們可以了解他們對不同產品和品牌的喜好和情感傾向。這對于公司來說是非常寶貴的信息，可以幫助他們改進產品和服務。
我使用了自然語言處理的技術來處理文本數據，例如分詞、詞干提取和情感分析。通過分析每條評論的情感極性，我能夠識別出用戶對產品的正面、負面或中性態度。并且，我還使用了數據可視化的工具將分析結果呈現出來，以便于理解和共享。
第四天：
今天，我加入了一個小組，開始協同工作。該小組負責開發一個大數據平臺，用于整合和處理各種類型的數據，并提供給其他部門使用。
我的任務是負責設計和開發一個數據清洗和預處理模塊。我們的目標是將不同來源和格式的數據進行統一，并進行一些標準化的操作，例如去除噪聲、修復錯誤和處理缺失值。
我開始學習如何使用ETL（抽取、轉換和加載）工具來處理數據。我首先定義了一些數據清洗的規則，然后使用ETL工具來自動執行這些規則。
在小組的合作下，我的模塊成功地集成到了大數據平臺中。我們進行了一系列的測試和優化，確保平臺的可靠性和性能。
第五天：
在實習的最后一天，我總結了這段實習經歷。這個實習讓我深入了解了大數據的工作流程和技術，提高了我的數據分析能力和編程能力。
通過實際的項目參與，我了解了大數據在商業領域的廣泛應用，例如市場研究、個性化推薦和在線廣告。我也意識到了大數據分析對企業決策的重要性，它可以幫助企業更好地了解消費者需求和行為。
這段實習經歷對我來說是非常寶貴的。它讓我更加確信自己選擇了正確的專業和職業方向。我相信，將來我可以成為一名優秀的大數據工程師，并在這個快速發展的領域中做出自己的貢獻。
● 大數據建設方案
還在大二的時候，本科的王艷明老師就向我們推薦了維克托.邁爾-舍恩伯格和肯尼思.庫克耶所著的這本《大數據時代：
生活、工作與思維的大變革》（下文“《大數據時代》”均為概述簡稱），直到前段時間我才找將它從書架上拿下來品讀。這本在2013年由浙江人民出版社出版的有關的大數據的著作在社會上掀起大數據熱的時代，對眾說紛紜的大數據的概念和特點以及有關問題進行了清晰地闡述，既給我補了很多有關大數據的知識，讓我對大數據有了進一步的認識，之前一直是只聞其聲而不見其廬山真面目，但同時也引發了我對大數據熱的思考，特別是作為一名檔案人，對當前檔案行業中此起彼伏的“大數據熱”的呼聲有了清醒的認識。
一 、《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》書目解讀
《大數據時代》主要包含三部分：
第一部分：大數據時代的思維變革
這一部分主要闡述了大數據時代數據的三個特點，即多、雜、好。
作者通過“穿孔卡片與美國人口普查”“大數據與喬布斯的癌癥**”“xoom 與跨境匯款異常交易報警”等生動、形象的實實在在的案例使讀者信服龐大的數據在社會生活、商業活動等中所發揮的前所未有的作用，完美地體現“更多”的特點。試想，在需要數據運用的活動里，如果你所采用的樣本不是隨機的少數樣本，而是以所需要的全部數據作為樣本，那么你的最終結果將是多么的科學合理？
而在對“更雜”這一特點的闡述中，作者更是顛覆性地強調了數據的混雜性而不是普遍認為的精確性。同樣是通過“微軟與語料庫數據增加”“英國石油公司與無線感應器”來肯定增加必要的“誤差”的意義。在一直追求更小誤差的科學活動中，這種方式無疑會擴大誤差，因為數據量很小，那么一個數據的誤差就可能會造成這個結果的不準確性大大提高，而在大數據時代，當面對的是全部數據時，那某些數據的大誤差對研究結果的影響難道不能刻意忽略不計？
這本來是很容易理解的一個道理，然而在之前卻并沒有意識到。
在大數據時代，作者強調人民應該而且完全可以更多地強調數據或者現象的相關關系，而不是緊盯著它的因果關系不放?？梢哉f，相關關系隸屬于因果關系，因果關系作為社會與自然界中的重要關系當然是我們要努力探索和追尋的，但很多時候我們并不需要了解事件之間的因果，也不容我們慢慢了解“為什么”。特別是在商業活動中，各種機遇稍縱即逝，那么，相比“為什么”，“是什么”要更為容易，也更加迫切。
第二部分：根據時代的商業轉型
“大數據發展的核心動力**于人類測量、記錄和分析世界的渴望”?！叭缃竦男畔⒓夹g的變革的重點在‘t（技術）’上，而不是在‘i’（信息）上?，F在，我們是時候把聚光燈打向 ‘ i’，開始關注信息本身了”。
這一部分，維克托.邁爾-舍恩伯格認為一切事物都可以“量化”，“用手機數據**疾病傳播和城市繁榮”“睡眠活動數據庫和睡眠模式**”這些例子中都說明了“量化”的巨大價值。作者提出了將文字、方位甚至溝通變成數據后的神奇作用，同時又強調了數據化和數字化的區別，不要將二者混淆：
數字化是指把模擬數據轉換成用“0”和“1”表示的二進制碼，而所說的數據化則是將現象轉變為可制表分析的量化形式的過程。
在這一部分中，作者還闡述了數據創新的巨大價值以及技術、思維和數據在三大數據時代的作用。人們認為，思維和技術的時代應該讓位于數據主導的時代。有了數據為師，有了數據，我們就有了一座巨大的寶庫，很快就會成為取之不盡，用之不竭的寶庫。
第三部分：大數據時代的管理變革
作者論述了數據主導一切的隱由與風險，以及信息管理的自由與責任控制。其中，讓我印象深刻的是“**與懲罰，不是因為‘所做’，而是因為‘將做’”和“個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任”。當下，人們對數據分析功能和信息推送服務樂此不疲，很少考慮到其在法律乃至倫理中的應用，但作者就屏辟蹊徑地談論了基于大數據的信息分析可能存在的問題。
認為，倘若將來分析到了一個人的信息使用記錄而推斷出其可能會違法犯罪，并因此而讓執法人員破門而入去抓捕“罪犯”，理由是他將要犯罪，想想，是不是會很滑稽而且很可能會讓社會恐慌？是的，它確實保障了社會保障，但也嚴重損害了司法公正。而在個人隱私方面，過于強調隱私導致談信息而色變也是萬萬不可取的，但，我們是不是就應該忽略個人隱私保護呢？
絕對不是。首先，許許多多有用的數據并非是個人隱私信息，許多信息在搜集時并不會侵犯個人隱私，也無意用作其它用途，而且最終還產生了非常大的價值。其次，面對問題不是逃避，我們要做的是補救和解決問題。
要通過各種手段去迎接個人隱私侵犯的挑戰。
二 、對大數據時代的理性思考
閱讀《大數據時代》讓我對大數據的概念和特點有了系統的了解，也讓我能夠更為清楚、理性地去看待大數據，去看待四面八方傳來的此起彼伏的各種對大數據時代的呼聲。大數據是洪水猛獸還是福音？這全在人類怎么合理地使用。
另外，《大數據時代》讓我這位即將跨入檔案工作者行列的檔案學專業學生對自身專業領域內大數據的呼聲甚至可以說是對“大數據”現象有了新的思考。
作為一名不太受社會和工作單位重視的、感受不到“錢途”的準檔案工作者，一方面是希望檔案行業也能夠在大數據時代中分一杯羹，希望能夠讓檔案信息發揮更大的價值，借此讓社會和單位領導能夠對檔案工作和檔案人員予以足夠的重視，從而帶來“錢途”和前途。不過，我還是要考慮實現這一美好愿景的可能性。很抱歉給它潑冷水。
簡單地說，從技術和數據兩個方面，我認為檔案工作者沒有明顯的優勢。
從技術上講，檔案員基本上沒有優勢。對信息技術的理論掌握和實踐操作的熟練程度都是遠遠不如其他專業的人，特別是計算機技術和網絡技術人員，甚至連檔案學近親-圖書情報工作者都未必比得過。有多少人對數據庫、文件管理系統、文件管理系統、文檔集成管理系統等有深刻的了解？
更不用說設計和開發了。當然，你可能會說，為什么你需要了解和發展自己，而不是把它留給一個專門的技術人員？如果自己沒有深入地了解，就難以和技術人員去很好地溝通，無法理解對方所說的功能等，只能表達自己想要的，而對方也未必懂你說的，只能雙方裝作都懂了的樣子。
而且，如果你自己不掌握這項技術，就好像核心知識被別人控制，你仍然沒有主動權。
而從數據角度來看，在這個數據為王的大數據時代（姑且認為已經進入了這個時代），對數據的掌控是核心，是關鍵。不可否認，檔案中蘊含著豐富、權威、真實的有價值的數據，這是許多其他信息源所無法比擬的。但是，仍然有著兩大獨有的劣勢。
一方面，檔案信息很多都是具有保密性的，至少公開的范圍是有嚴格的限制，而在秘密保存期限上也是很長久的，那么，這就造成了很多有價值的信息根本無法大范圍流通，進而難以發揮其真正的價值，這種小范圍流通的特點，注定了無法讓這些數據大面積地在數據世界里自由流轉。而另一方面，雖然檔案信息的量是非常巨大的，但，檔案是由符合條件的文件轉化而來，對文件附加一系列約束之后才能被歸檔而形成檔案。這就決定了檔案的數量低于文件、文件和資料的數量。
數據量是大數據競爭的時代，我們如何才能強勢競爭？
誠然，我雖希望大數據時代下檔案工作者能夠擁有適應大數據時代的素質，我希望能夠使檔案工作能夠和大數據完美結合，能夠于這個美好的時代走出一條更廣闊而又不失自己本質和特色的路徑。我希望我在想的問題不是一個真正的問題。
總而言之，《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》這本書不僅讓我對大數據有了系統了解，而且因為它，更是啟迪我思考更多大數據的問題，思考到檔案界對大數據的反應。作為檔案人，我想呼吁人們都要理性地看待大數據，不要被響亮的口號所蒙蔽，特別是檔案工作者，切不可因一葉障目而不見泰山。
● 大數據建設方案
如果你想測量一個葡萄園的溫度，但整個葡萄園只有一個溫度計，那么你必須確保
這個測量儀是精確的而且能夠一直工作。相反，如果每100個葡萄藤有一個量表，一些測試數據可能是錯誤的，可能會更混亂，但多個讀數的組合可以提供更準確的結果。因為它包含了更多的數據，而且它不僅可以抵消錯誤數據的影響，還提供了更多的附價值。
現在想想增加讀數頻率的這個事情。如果我們每隔一分鐘測量一次溫度，我們至少可以保持
證測量結果是按照時間有序排列的。如果它變成每分鐘十次甚至一百次測量，不僅讀數可能是錯誤的，而且時間序列可能是混亂的。試想，如果信息在網絡中流動，那么一條記錄很可能在傳輸過程中被延遲，在其到達的時候已經沒有意義了，甚至干脆在奔涌的信息洪流中徹底迷失。
雖然我們得到的信息并不那么準確，但我們收集的大量信息使我們放棄嚴格而準確的選擇更具成本效益。在第一個例子里，我們為了獲得更廣泛的數據而犧牲了精確性，也因此看到了很多如若不然無法被關注到的細節。在第二個例子中，我們放棄了對高頻的精確性，并觀察了一些可能遺漏的變化。
雖然如果我們能夠下足夠多的工夫，這些錯誤是可以避免的，但在很多情況下，與致力于避免錯誤相比，對錯誤的包容會帶給我們更多好處。(小微金融創新，也可借鑒此思想，然后做好對數據收集與存儲的支撐成為首要完成的事務，然后是對數據的正確運用是重點)
我們可以看到大量數據對計算機其他領域的進步的重要性也發生了類似的變化。我們都知道，如
根據摩爾定律，過去一段時間計算機的數據處理能力有了很大的提高。摩爾定律認
是的，每個芯片的晶體管數量每兩年翻一番。這使得電腦運行更快速了，存儲空間更大
了。你沒有意識到的是，驅動各種系統的算法也在改進。根據美國**科學技術咨詢委員會的報告，在許多領域，這些算法的進展甚至優于芯片。然而，社會從“大數據”中所能得到的，并非來自運行更快的芯片或更好的算法，而是更多的數據。
（數據本身的價值，及數據的價值的體現）
容錯帶來更多數據吞吐量（大數據），容錯風險帶來大量業務涌現（小微金融）
大量業務的涌現帶來的收益需要大于其風險帶來的損失，最好辦法就是從他處大量收集這些數據，并容忍這些數據存在錯誤，再基于大數據分析（同業數據收集，依托互聯網中搜索等進行收集，阿里可以根據**進行收集）
一致性多樣性
hadoop的輸出結果不如關系數據庫的輸出結果準確。不能用于衛星發射和銀星發行
賬戶明細這種精確度要求很高的任務。但對于不需要非常精確的任務，它的運行速度要比其他系統快得多，例如分組客戶和執行不同的營銷活動。
信用卡公司visa使用hadoop將兩年內處理730億筆交易所需的時間從一個月減少到一個月
至僅僅13分鐘。這樣大規模處理時間上的縮減足以變革商業了。也許hadoop不適合于正式的會計，但是當允許少量的錯誤時，它是非常實用的。
由谷歌前首席信息官道格拉斯梅里爾（douglas merrill）創建的zestfinance公司再次利用了自己的經驗
驗證了“寬容錯誤會給我們帶來更多價值”這一觀點。該公司幫助決策者決定是否應該向有不良信用記錄的人提供小額短期貸款。傳統的信用評分機制側重于少數未償事件，如還款延遲，而zestfinance則分析了大量不太突出的事件。
2012年，zestfinance為其違約率比行業平均水平低約三分之一而感到自豪。唯一的得勝之道還是擁抱混雜。
梅里爾說：“有趣的是，對我們而言，基本沒有任何一個人的信息是齊備的，事實上，總有
大量的數據缺失?！庇蓏estfinance創建的用來記錄客戶信息的矩陣是難以想象得稀疏，里面充滿了數據的空洞，但zestfinance在這些支離破碎的數據中如魚得水。舉個例子，有10%的客戶屬性信息顯示“已經死亡”，但是依然可以從他們身上收回貸款。
梅里爾一臉壞笑地說：“顯然，沒有人會企盼僵尸復活并且主動還貸。但我們的數據顯示，向僵尸貸款是一項不錯的業務。
”所以有時候，通過**取得數據信息比自己去操作煩瑣的程序要便宜得多。同時還有另一
個征信機構**“支付能力指數”和“可支配支出指數”，這些指數是用來**一個人的支付能力的。
數據必須收集所有信息（包括被拒絕和忽略的信息）、與行業接觸的客戶的所有信息，甚至是沒有需求的客戶信息。所以可以分四步來走，第一步所有達成交易客戶的全面信息（*只要能收集到能接觸到的），第二步收集所有跟公司有接觸的客戶的全面信息，第三步收集跟整個行業有接觸的客戶的全面信息，第四步所有跟客戶相關的人或法人的全面信息，第五步所有人的全面信息。
一切給馮·安這位家里經營糖果廠的危地馬拉人帶來了相當高的知名度，使他能夠在取得
博士學位后進入卡內基梅隆大學工作，教授計算機科學；也使他在27歲時獲得了50萬美元的麥克阿瑟**會“天才獎”。但是，當他意識到每天有這么多人要浪費10秒鐘的時間輸入這堆惱人的字母，而隨后大量的信息被隨意地丟棄時，他并沒有感到自己很聰明。
因此，他開始尋找更有效地利用人們計算能力的方法。他想到了一個繼任者，恰如
其分地將其命名為recaptcha。與原始的隨機字母輸入不同，人們需要從計算機光學字符識別程序無法識別的文本掃描項中讀取并輸入兩個單詞。其中一個詞已經被其他用戶識別，因此可以從用戶的輸入判斷注冊人是人；另一個詞是需要識別和解決的新詞。
為了保證輸入的準確性，系統將同一個模糊詞發送給5個不同的人，直到他們都輸入正確，他們才能確認這個詞是正確的。在這里，數據的主要目的是證明用戶是人類，但它也有第二個目的：破譯數字文本中不清楚的單詞。
recaptcha的作用得到了認可，2009年谷歌收購了馮·安的公司，并將這一技術用于圖書掃描項目。
我們正處于一個不同的時代，因為數據收集不再具有固有的局限性。技術已經發
展到一定程度，大量信息可以被廉價地捕捉和記錄。數據經常會得到被動地收集，人們無須投入太多精力甚至不需要認識這些數據。而且，由于存儲成本的大幅下降，保存數據比丟棄數據更加容易。
這使得以較低成本獲得更多數據的可能性比以往任何時候都大。
大數據創新可以有兩個方向：
1、更適合于已有大量數據在手的進一步數據價值挖掘。
2、或打造向大數據收集方向靠攏的模式，建立一種好的收集機制。
數據創新1：數據的再利用
數據創新2：重組數據
數據創新3：可擴展數據 ：可擴展數據
數據創新4：數據的折舊值
數據創新5：數據廢氣
數據創新6：開放數據
這兩家公司的不同做法很能說明問題。微軟只看到了拼寫檢查作為文字處理這一個目的的
價值，而谷歌卻理解了其更深層次的價值。不僅利用錯別字開發了世界上最好、最新式的拼寫檢查器來提高搜索質量，而且將其應用于許多其他服務中，如搜索的“自動完成”功能、gmail、谷歌文檔甚至翻譯系統。
容錯，包容能帶來新的價值
一位谷歌的員工說：“我們喜歡從大的‘噪音’數據集中吸取教訓?！?/p>
很多企業都開始設計他們的系統，以這種方式收集和使用信息。在facebook的早期，數據
科學家們研究了數據廢氣的豐富信息，發現人們會采取某種行動（如回帖、點擊圖標等）的最重要的**指標就是他們看到了周圍的朋友也在這么做。緊接著，facebook重新設計了它的系統，使每個用戶的活動變得可見并廣播出去，這為**的良性循環做出了新的貢獻。逐漸地，這個想法從互聯網行業傳播至可以收集用戶反饋的任何公司。
數據本身、技能與思維
數據**，信用卡匿名信息
手/網游公司。。。
大數據只是科技發展的一個階段，人類卓越的才華才是人類最大的優勢（相比較于機器）,是我們行進道路上可能用到或可以說必定會用到工具，工具就需要擅用的才華與技巧。
如果存在超越或近似于人類才華的能力，那它就具備人類同樣的智慧。
● 大數據建設方案
沂源四中田玉才
有人說生活像一團亂麻，剪不斷理還亂；我說生活像一團亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團亂碼叫做大數據，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。這玄機說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。
說來簡單，其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我認為作者是一個典型的實用主義者。在美帝國主義的壓迫和洗腦下，他始終追求成本效益和利益最大化，甚至放棄了追求共產主義真理的最基本要求！這不像我們從小就在中國之光的影響下開始學習和追求純粹的共產主義理想主義的科學、歷史和文化知識！
這也許是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、站在科學技術前沿的根本原因。事實上，在我上小學的時候，我就想過這個問題。我相信所有人都問過類似的問題。比如，現在很多人還在問，媽媽從來不知道我每天擺攤賺多少錢，你怎么計算4500的人均收入。中國是樣本的代表，因為中國人最喜歡代表整體。最典型的例子是，公布的幸福指數滿意度指數總是高于你的預期。你不直到他是怎么來的，直到最后總結成三個代表，真的不直到它能代表什么。
說這么多顯得自己是個憤青，其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發展的今天，在世界的不同角落，還是會體現出不同的價值，受到不同程度的對待及關注。在大數據概念的沖擊下，我們真的需要把注意力從事物的內在發展規律轉移到事物的客觀發生上嗎。
大數據的出現必將對許多領域產生巨大影響。一些行業在未來十年將迅速發展，而另一些行業可能會消失。這是廢話，典型的三十年河東三十年河西的道理，就像三十年前的數理化王子們，現在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器；就像三十年前職業高中的學生才學財會學銀行，如今這幫孫子一個個都開大奔養小三攢的樓房夠給自己做墓群的了；當然也不乏像生物這種專業，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個專業，這也是為什么我現在在這寫讀后感而沒有跟姑娘去玩耍的原因。實際上，乍一看，我想到了精益生產的過程控制，比如六西格瑪。這實際上是通過對所有數據的分析來預測產品質量的變化，這是大數據的具體應用。
而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數據中，肯定是要出現很多與總體反應出的規律相違背的個體，但是無論如何這也是該事件中一般規律的客觀體現的一種形式，要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。也就是說，它也大大降低了排斥對事物客觀規律表達的影響。就好比是統計局統計中國人民的平均收入一樣，這些數怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉；這些數怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。
所以說，大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。這個新興產業所蘊含的商機，不僅在于如何使用數據，更在于如何獲取數據。
● 大數據建設方案
大數據存儲解決方案：應對數據爆炸時代的挑戰
引言
在當今數字化時代，數據量以前所未有的速度爆炸增長，企業和組織面臨著如何有效存儲、管理和分析這些海量數據的巨大挑戰。大數據存儲解決方案應運而生，成為數據管理領域的重要工具。本文將詳細介紹大數據存儲解決方案，包括常見的存儲技術、架構和策略，以及一些成功案例，旨在為讀者揭示大數據存儲的重要性和應對數據爆炸的有效方法。
第一部分：大數據存儲技術
1. 分布式文件系統
分布式文件系統是大數據存儲的基礎。它將數據分散存儲在多個節點上，并提供高可靠性和可擴展性。Hadoop分布式文件系統（HDFS）是最常見的分布式文件系統之一，它將數據存儲在多個節點上，通過數據分片和冗余備份來保證數據的安全性和可靠性。
2. 列式數據庫
與傳統的行式數據庫不同，列式數據庫將數據按列存儲，提供更高的查詢性能和壓縮率。它適用于大規模數據分析和 OLAP（聯機分析處理）應用。HBase和Cassandra是兩個常見的列式數據庫解決方案，它們在數據存儲和查詢方面具有強大的性能。
3. NoSQL數據庫
NoSQL數據庫是針對大數據存儲需求而設計的非關系型數據庫。它們提供了高度可擴展、靈活的數據模型，更適合于半結構化和非結構化數據的存儲和訪問。MongoDB和Couchbase是兩個著名的NoSQL數據庫，它們在大數據存儲方面表現出色。
第二部分：大數據存儲架構
1. 傳統架構
傳統的大數據存儲架構通常采用集中式的方式，將數據存儲在中心服務器上。這種架構的問題在于，中心服務器的存儲和計算能力可能無法滿足海量數據的需求，并且存在單點故障的風險。
2. 云存儲架構
云存儲架構是一種分布式的大數據存儲架構，通過將數據存儲在云服務器上來解決傳統架構的問題。云存儲提供了彈性擴展和高可用性，能夠滿足不同規模的數據存儲需求，并且可以根據實際需求按需付費。
3. 邊緣存儲架構
邊緣存儲架構是一種新興的大數據存儲架構，將數據存儲在邊緣節點上，既減少了數據傳輸開銷，又提高了數據的安全性和隱私保護。邊緣存儲架構適用于物聯網和邊緣計算等場景，能夠更好地支持實時分析和響應需求。
第三部分：大數據存儲策略
1. 數據備份策略
數據備份是大數據存儲中至關重要的一環。定期對數據進行備份，可以有效防止數據丟失或損壞的風險。同時，備份數據應存儲在不同的地理位置，以提高數據的容災性和可靠性。
2. 數據分區策略
數據分區是將大數據劃分成多個較小的分區，以提高數據的查詢和處理性能?？梢愿鶕祿奶卣骱驮L問模式來確定數據的分區策略，例如，按時間、地理位置或用戶等進行分區。
3. 數據壓縮策略
數據壓縮是大數據存儲中常用的策略之一，可以有效減少存儲空間，并提高數據傳輸和處理的效率。選擇合適的壓縮算法和參數，可以根據數據的特點進行靈活調整。
第四部分：成功案例
1. 亞馬遜的云存儲解決方案
亞馬遜的云存儲解決方案Amazon S3（Simple Storage Service）已被廣泛應用于各個領域。通過簡單易用的 API，用戶可以隨時隨地存儲和檢索任意數量的數據。Amazon S3 提供高度可靠的數據存儲和安全性，為用戶提供了一個強大的大數據存儲平臺。
2. 谷歌的列式存儲解決方案
谷歌的列式存儲解決方案Bigtable是一個分布式的鍵值存儲系統，廣泛應用于谷歌的搜索引擎和廣告平臺。它提供了高度可擴展和高性能的數據存儲和檢索能力，為谷歌的大數據處理提供了強有力的支持。
結論
大數據存儲是有效處理和分析海量數據的關鍵一步。本文詳細介紹了大數據存儲解決方案的常見技術、架構和策略，并且通過亞馬遜和谷歌的成功案例展示了這些解決方案的實際應用和效果。在面對數據爆炸時代的挑戰時，選擇合適的大數據存儲解決方案將成為企業和組織的關鍵競爭優勢。
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