大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
从零开始学大数据
大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
大数据的应用。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。
大数据的意义和前景。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么面前。
如何利用大数据做行业分析
进行大数据分析，虽说各个行业都不一定相同，但是基本思路都是一样的，分析的对象有：市场，用户，渠道，效果，这几大类，如果有条件还可以进行分支拓展。
对市场/行业进行大数据收集，分析：比如说，数据收集的方向，可以从大方向以及小方向进行，大的方向可以从*治，经济，社会，技术这几个入手，小方向可以从产品分析。
对于用户的调查，可以开展用户画像，数据内容包括：身份，行为，居住，交际圈等，往小了分，还有可以分为年龄，性别，学历，消费情况，兴趣爱好，在哪些圈子等等....
对产品进行数据分析，可以从人群——市场——渠道——产品，这四个轮回，通过人群，可以得到市场，通过渠道可以得到人群，通过人群又可以得到产品的使用情况。
要进行大数据分析，光有上面还是不够的，还需要进行一个营销效果的分析，分析的方向，包括用户的行为，渠道的流量变化，以及一个最终的成本收益，投资回报率等。
根据对营销效果的分析，从而可以分析出不同渠道的一个流量以及收益情况，从中就可以筛选出渠道的优势以及劣势，再集中汇集跟分析报告，这样就可以定出方案了。
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