大数据实现价值的四个步骤？

一、大数据实现价值的四个步骤？

大数据的处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。

大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

经过以上四个步骤，大数据的价值真正得到挖掘和实现。

二、大数据精准营销如何实现？

大数据精准获客的原理的优势

1.新鲜数据 一手客源数据新鲜，抓取近三天最新数据，数据加密，一手，永远无法被转卖2.深度挖掘 透彻分析涵盖潜在客户基本属性、行为分析，终端数据和兴趣标签，深度匹配不同行业需求的用户画像体系，对目标客群进行全方位的分析和挖掘3.数据可控 随时优化可以根据销售团队规模，要求每日1每周推送多少条数据给您!专业数据分析做售后，及时优化筛选条件，以筛选出最优质的的客户4.弯道超车颠覆烧钱四两拨千斤，几元，截取同行几百元做来的客户，降低成本，弯道超车!

想要做到低成本的获取精准客户，还是得运营商大数据，实时抓取，更高效，更快速

三、大数除法，哪个算法实现最好？

问题描述

求两个大的正整数相除的商

输入数据

第1行是测试数据的组数n，每组测试数据占2行，第1行是被除数，第2行是除数。每组测试数据之间有一个空行，每行数据不超过100个字符

输出要求

n行，每组测试数据有一行输出是相应的整数商

输入样例

3

2405337312963373359009260457742057439230496493930355595797660791082739646

2987192585318701752584429931160870372907079248971095012509790550883793197894

10000000000000000000000000000000000000000

10000000000

5409656775097850895687056798068970934546546575676768678435435345

1

输出样例

0

1000000000000000000000000000000

5409656775097850895687056798068970934546546575676768678435435345

解题思路

基本的思想是反复做减法，看看从被除数里最多能减去多少个除数，商就是多少。一个一个减显然太慢，如何减得更快一些呢？以7546除以23为例来看一下：开始商为0。先减去23的100倍，就是2300，发现够减3次，余下646。于是商的值就增加300。然后用646减去230，发现够减2次，余下186，于是商的值增加20。最后用186减去23，够减8次，因此最终商就是328。

所以本题的核心是要写一个大整数的减法函数，然后反复调用该函数进行减法操作。

计算除数的10倍、100倍的时候，不用做乘法，直接在除数后面补0即可。

#include <stdio.h>

#include <string.h>

#define MAX_LEN 200

char szLine1[MAX_LEN + 10];

char szLine2[MAX_LEN + 10];

int an1[MAX_LEN + 10]; //被除数, an1[0]对应于个位

int an2[MAX_LEN + 10]; //除数, an2[0]对应于个位

int aResult[MAX_LEN + 10]; //存放商，aResult[0]对应于个位

/* Substract函数：长度为 nLen1的大整数p1减去长度为nLen2的大整数p2

减的结果放在p1里，返回值代表结果的长度

如不够减返回-1，正好减完返回 0

p1[0]、p2[0] 是个位 */

int Substract( int * p1, int * p2, int nLen1, int nLen2)

{

int i;

if( nLen1 < nLen2 )

return -1;

//下面判断p1是否比p2大，如果不是，返回-1

bool bLarger = false;

if( nLen1 == nLen2 ) {

for( i = nLen1-1; i >= 0; i -- ) {

if( p1[i] > p2[i] )

bLarger = true;

else if( p1[i] < p2[i] ) {

if ( ! bLarger )

return -1;

}

}

}

for( i = 0; i < nLen1; i ++ ) { //做减法

p1[i] -= p2[i]; //要求调用本函数时给的参数能确保当i>=nLen2时，p2[i] ＝ 0

if( p1[i] < 0 ) {

p1[i]+=10;

p1[i+1] --;

}

}

for( i = nLen1 -1 ; i >= 0 ; i-- )

if( p1[i] )

return i + 1;

return 0;

}

int main()

{

int t, n;

char szBlank[20];

scanf("%d", &n);

for( t = 0;

问题一、忘了针对每一组测试数据，都要先将an1, an2和aResult初始化成全0，而是一共只初始化了一次。这导致从第二组测试数据开始就都不对了。

问题二、减法处理借位的时候，容易忽略连续借位的情况，比如 10000 – 87，借位会一直进行到1。

四、seath算法实现步骤？

将中缀表达式转换为后缀表达式（逆波兰式），然后使用栈进行计算。没有考虑括号、小数。

五、jdbc的实现步骤？

1、加载驱动程序

Class.forName(DriverClass);

2、使用驱动管理类，获得数据库连接

Connection conn = DriverManager.getConnection(URL,USER,PASSWORD);

URL格式： jdbc:数据库类型://IP地址:端口号/数据库名

示例 URL= "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/student"

3、使用数据库连接创建声明

Statement stmt = conn.createStatement();

4、使用声明执行SQL语句

ResultSet rs = stmt.executeQuery("sql");

5、遍历集合，读取数据

boolean b = rs.next();

rs.getString()。

六、大数据的分析步骤？

大数据分析的步骤包括：确定分析目标和问题、收集数据、清洗和预处理数据、选择合适的分析方法和工具、进行数据分析和建模、解释和解读分析结果、制定决策或提出建议。

首先需要明确分析的目的和问题，然后收集和清洗数据以确保数据质量，接着选择合适的分析方法和工具进行数据挖掘和建模，最后解释和解读分析结果，进而制定决策或提出建议。

这一系列步骤有助于充分利用大数据的信息价值，为企业决策提供有力支持。

七、大数据治理详细步骤？

1.

大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。 这是因为大数据处理的数据来源类型丰富,大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成,从中提取出关系和实体,经过关联和聚合等操作,按照统一定义的格式对数据进行存储。现有的数据抽取和集成方法有三种,分别是基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎。这些引擎都是很重要的。

2.

大数据处理的第二个步骤就是数据分析。 数据分析师大数据处理流程的核心步骤,通过数据抽取和集成环节,我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据,用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理,比如数据挖掘、机器学习、数据统计等,数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。

3.

大数据处理的第三个步骤就是数据解释。

八、大数据如何实现为企业盈利？

你好，楼主，简单说大数据技术本身不能直接产生盈利，比如VEIDP可以建立统一的数据采集与数据查询接口，可以为企业、机构提供数据可视化全景大地图，以直观的图形、图表界面生动的展现数据。采集不同平台终端或不同类型传感器上报的数据，精准的对数据进行分类索引并汇总。并可以无缝对接各类企业、机构现有的MIS 系统的数据，进行综合数据汇总分析，帮助企业用户掌控和预测动态，抢占先机，防控风险。

大数据技术本身用于预测动态，防控风险；间接的帮助企业高管在做出一些计划决策时提供依据

谢谢采纳

九、如何用大数据实现精准营销？

大数据的优势在于能够收集、处理和分析大量的数据，从而更加准确地了解客户的需求和行为习惯，为企业提供更精准、个性化的营销服务。以下是一些如何用大数据实现精准营销的方法：

数据采集和整合：首先需要收集并整合各种数据源，如用户行为数据、社交媒体数据、销售数据等。这些数据可以通过数据挖掘、文本分析、机器学习等技术进行处理和分析，从而获得更加精准和深入的客户洞察。

用户画像构建：基于收集到的数据，可以构建用户画像，深入了解用户的基本信息、偏好、行为和需求等方面，从而更好地了解用户需求和购买行为，为企业提供更加精准的营销服务。

数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘，可以发现用户的购买模式和偏好，从而更好地进行商品推荐和精准营销。比如，可以通过购买历史数据，推断用户的偏好，然后针对性地进行产品推荐，提高购买转化率。

数据建模和预测：基于历史数据，可以构建数据模型，对未来的市场趋势和用户行为进行预测和分析，从而更好地进行产品定位和营销策略制定。通过分析市场趋势，可以更加准确地预测未来市场需求和竞争状况，从而制定更加科学和有效的营销策略。

个性化营销和定制化服务：通过大数据分析，可以进行个性化营销和定制化服务。比如，根据用户的购买历史和偏好，可以提供个性化的商品推荐和优惠活动，从而更好地满足用户需求，提高用户满意度和忠诚度。

营销效果评估和优化：通过大数据分析，可以对营销活动的效果进行评估和优化，发现营销策略的短板并进行改进，提高营销效果和ROI。

五节数据自主研发面向政企研的舆情商情监测平台，监测范围覆盖短视频平台及海外媒体等，十二年经验互联网营销团队，服务超过两千家企业，支持客户个性化、定制化舆情及营销服务。

十、实现专升本目标的步骤？

一、订目标（报考的学校）

二、查报考学校历年分数线

三、制定学习计划

四、坚持学习联系

祝成功