数据变换的常用方法？

一、数据变换的常用方法？

简单的数据转换方法可大致分为两类：线性转换，对原始数据中的每个值加常数或乘以常数，通常不会改变统计检验的结果；非线性转换，如对数转换，平方根转换等，转换后的统计检验结果与未转换的变量的统计检验结果会有不同。无论怎样转换数据，对每个变量的值均进行了同一种转换模式，各变量之间独立互不影响。

（1）改变数据的结构，使其能更好地反映生态关系。例如使本来不具备线性关系两种变量转换为线性关系，因为线性关系通常比非线性关系更容易解释。

（2）为了更好地适合某些特殊分析方法。例如T检验要求数据近似正态分布，而我们的数据并非如此（生态学的数据普遍是非正态分布，这点大家深有体会吧），若执行T检验则必须首先将数据转换为正态分布类型。如在某些情况下可使用log转换实现这一需求。

（3）缩小属性间的差异性，使数据值趋向一致，便于数据观测和统计等。

二、数据变换常用的策略包括：？

光滑:去掉数据中的噪声，可以通过分箱、回归和聚类等技术实现。

属性构造:由给定的属性构造出新属性并添加到数据集中，例如，通过“销售额”和“成本”构造出“利润”，只需要对相应属性数据进行简单变换即可。

聚集:对数据进行汇总，如，可以通过日销售数据，计算月和年的销售数据。

规范化:把数据单按比例缩放，使之落入一个特定的小区间，如-1.0~1.0或0.0~1.0，标唯化是比较常用的一种规范化方法。b<-scale(a) #标准化。结果分析：此矩阵为标准化后的数据，...

离散化：数值属性（例如，年龄）的原始值用区间标签（例如，0～~10、11~20等）或概念标签（例如，youth、adult、senior）替换，可以实现将定量数据向定性数据转化，将连续型数据离散...

三、arduino中接收网页数据的案例？

有两种方法可供参考： 通过网络模块，官方推荐的是W5100、W5200网络模块，可以用TCP/UDP发送的方式与服务器端通讯 通过网络转串口模块，将Arduno的RxTx引脚与网络转串口的TxRX对接，这样只要写串口发送程序就可以往服务器端发送数据了 这两种方法各有特点，其中第一种实质上是在做网络编程，需要调用网卡的库，并初始化网卡的IP等信息，第二种本质是串口通讯，和串口通讯没有什么区别，网卡的初始化及网络间的通讯由网络转串口模块直接解决掉了。

四、大数据在市场营销中的案例？

2017年6月，云南白药牙膏官方旗舰店在淘宝上开业，为了让公众得到这个信息，提高品牌知名度和知名度，云南白药和阿里开展了大数据技术，明星效应和跨界宣传的开放营销。

对于许多刚开业的在线商店来说，短期的品牌曝光和销售冲动可能是开业非常普遍的目的。对于云南白药而言，不同之处在于，它致力于通过在线上的营销来打开品牌。 并以“长期市场优势的沉淀”作为目标，因此与阿里的合作主要集中在品牌形象的创造和传播上，以获得长期的品牌效应。

为了实现这一目标，云南白药基于品牌特征和产品优势，主要利用阿里的生态平台和大数据技术来收集和分析淘宝用户，包括用户搜索，浏览，点击，购买和共享。深入了解此类行为，了解淘宝用户的使用习惯和偏好，并根据用户年轻化的主要特征，结合云南白药的特点，策划了将明星粉丝转变为店铺粉丝的营销理念，明星粉丝该小组并进一步针对两位明星代言人黄晓明和井柏然的粉丝组织了营销互动活动。

为了激发两个明星粉丝团体的参与和互动热情，云南白药和阿里开展了一项活动，以帮助偶像在淘宝上成为头条新闻，通过PK增强粉丝和品牌之间的互动。该活动一出，就取得了非常好的成绩。在短短的几天内，它吸引了成千上万的粉丝积极参与，迅速将超过30万的粉丝带到了旗舰店，并在短时间内获得了很高的评价以及品牌知名度。

此后，云南白药还与广受欢迎的网络剧《春风十里不如你》的原作者冯唐进行了跨界知识产权营销，推出了春风十里的主题套装。除了与淘宝网用户进行巧合程度的数据收集和分析外，它还在其他一些平台上进行了相应的重合度抓取，整合了这些资源，并设计了一套IP媒体矩阵。这样，云南白药牙膏成功实现了销售额的大幅增长。

五、大数据在生活中的典型案例？

大数据已经是基本的生产要素，跟水，电，网络一样。很难说清楚你的生活有多少跟大数据相关。大数据在生活中的应用无处不在。

衣食住行，吃喝拉撒都跟大数据相关。举几个影响比较大，跟日常生活相关的例子。

一、大数据杀熟：

资料来源：《经济参考报》

——记者在某网约车平台上搜索发现，在同一时间于同一地点出发至北京西站，经常使用该网约车平台的用户手机内显示的快车打车费用预估为69.03元。但不经常使用该平台的用户手机上显示，打车费用预计为51.18元，其中包含了17.05元被抵扣的优惠券。但记者发现，即便不选择使用优惠券抵扣车费，不经常使用该平台的用户打车费用是68.23元，比常用用户显示的车费还便宜0.8元。

——在某在线旅游平台上，四川省某地同一酒店的同等房型的客房，享有8.5折优惠的钻石会员手机页面上显示的客房原价为728元，优惠后价格为472元。但享受9.5折优惠的黄金会员手机页面上，该房型的原价为668元，折后价格是400元。同时，若是铂金会员享有的价格也比黄金会员享有的房价高出几十元。

——在某外卖平台上，不同用户在同一家没有点过餐的店家显示的优惠红包价格也不尽相同。一个用户手机页面显示的优惠红包价格为满33元可抵扣11元，但另一用户显示的优惠红包价格分别为满31元抵扣9元、满53元抵扣13元以及满57元抵扣14元。

二、大数据助力疫情防控

资料来源：澎湃新闻，大数据如何赋能疫情防控？

大数据在此次疫情防控中发挥的作用可分为五大类。

第一个场景 ：助力地方政府科学决策和精准施策。运用大数据分析，结合算法模型对疫情的传播速度、传播趋势等进行科学预测，可为各地进行动态监测管理、统筹医疗物资储备、保障民生物资供应、制定交通管制政策等提供有效依据。例如，基于疫情的严重程度以及影响状况来提供相应的资源分配以及援助，能够更精确更有效地做到疫情期间相对紧张的资源利用与合理分配。

同时，通过大数据分析还可以评估预测疫情对近期和远期社会经济运行带来的影响，建立快速、高效的经济应急反应机制，帮助政府适时出台减税、降费、专项补贴等各类措施，缓解中小企业因疫情导致的资金链断裂风险及可能出现的连续经营困难，努力保持生产生活平稳有序。

在疫情防控中，一些地方的城市大脑发挥了重要作用。所谓城市大脑，是目前智慧城市建设中的一大热门抓手，是基于城市数据基础设施的建设，将城市管理和治理数字化、智能化、精细化。比如，上海在“一网统管”基础上增设了“防疫专页”，一屏观防控“全数据”。通过这样的数据系统，使各级政府部门和机构可以早期介入、精准防控、动态管理。

第二个场景 ：赋能基层社区精准高效防控。社区生活圈就是防疫圈，大数据应用更为直观地体现了辖区内的防疫现状。

在防疫初期，大多数街道、居委、小区物业，通过发放纸质出入凭证进行人员身份识别。随着“健康码”“随申码”推广使用，疫情动态大数据的运用，可以通过对确诊、疑似、密接、重点地区等指标分析，按风险高低生成红黄绿三色二维码，为小区门岗科学精准防控管理提供了数据支撑。

与此同时，许多市、区、街道第一时间上线了疫情防控管理平台，统计汇总辖区内返回人员、隔离观察人员、确诊人数、疑似人数等一系列重要数据信息，在“一张屏” 上动态实时展示，为防控指挥部提供第一手数据，为精准防疫实施提供了有力保障。

第三个场景 ：赋能公共服务部门全链科学防控。由于新冠病毒的强传染性，掌握传染源的传播途径，切断传播链条是防控中的重要环节。比如，利用交通大数据，以数据加密的方式排查从疫情高发区往返过的车辆，协助交通服务部门和政府及时掌握本地疫情，真正确保人、车流动信息全链可追可查可控可管。

第四个场景 ：赋能居民自主防疫和主动防控。日常生活中，居民通过手机就能接触到海量的医学、交通等方面的信息，可以主动查询同车、同航班、同小区、同城的疫情数据，采取有效的自主防疫措施。通过手机这一接地气的方式，把大数据分析的结果通过可视化、自主服务的方式传递到几乎每一个居民，真正做到了全民防疫的有效动员。

第五个场景 ：赋能防疫物资调配机构高效运营。在抗击新冠病毒的战疫中，物资保障是关键。运用大数据、人工智能、云计算等数字技术的防疫物资采购调配平台，可以实现疫情期间不聚集、全天候开展交易、稀缺医用物资及时采购分配。从招标、采购、配送、使用、结算、支付全流程记录，监管有序、阳光透明。

三、大数据关乎国家安全，滴滴安全事件

资料来源：人民法治报

2021年7月2日，网络安全审查办公室发布《关于对“滴滴出行”启动网络安全审查的公告》。公告称，将对“滴滴出行”实施网络安全审查，审查期间“滴滴出行”停止新用户注册。随后7月4日，国家互联网信息办公室依据《中华人民共和国网络安全法》相关规定，通知应用商店下架“滴滴出行”App。自2020年6月1日《网络安全审查办法》实施以来，“滴滴出行”是第一个被审查的对象。 滴滴事件折射出我国数据安全（网络安全）治理面临的严峻局面，尤其是跨境数据流动带来的安全风险与巨大挑战。7月10日《网络安全审查办法（修订草案征求意见稿）》增加了跨境数据流动商业行为的审查条款，网络安全和数据安全的审查会更加完善严格；9月1日即将施行的数据安全法，也将为数据安全建立一道安全过滤网。中国数据安全、网络安全强监管时代即将到来。本期从企业数据跨境流动合规监管、数据安全立法执法等多角度透析数据安全（网络安全）治理的严峻挑战，并针对性地提出对策及建议。

六、生活中的大数据案例

生活中的大数据案例

大数据在我们生活中的应用

大数据已经成为当今数字化社会中不可或缺的一部分，它不仅被广泛应用于商业与科技领域，更是深入到了我们日常生活的方方面面。从智能家居到个性化推荐系统，大数据正在悄然改变着我们的生活方式。

在智能城市建设中，大数据的应用尤为突出。例如，城市交通管理部门利用大数据分析交通流量，帮助优化交通信号灯的设置，从而减少交通拥堵。另外，医疗健康领域也广泛使用大数据技术，通过分析大规模的病例数据来提升诊断准确性和医疗服务质量。

大数据改变我们的购物体验

随着电子商务的兴起，大数据在零售行业的应用越来越普遍。通过分析消费者的购物习惯和偏好，电商平台可以为每位用户量身定制个性化的推荐商品，提高购物体验和促进销售增长。

以阿里巴巴和京东为例，它们通过大数据分析用户的浏览历史、点击行为和购买记录，为用户推荐符合其需求的商品，极大地提升了购物的效率，也为商家带来了更多的销售机会。

大数据在社交网络中的应用

社交网络已经成为人们日常交流的重要平台，大数据技术的应用使得社交网络变得更加智能和个性化。通过分析用户的互动行为和社交关系，社交网络平台可以为用户推荐更感兴趣的内容和朋友，提高用户粘性和社交参与度。

比如，微信和微博等社交平台利用大数据技术实现了精准营销和个性化推荐，让用户能够更快捷地找到自己感兴趣的内容和人群，提升了用户体验和平台活跃度。

大数据助力智能家居发展

随着物联网技术的飞速发展，智能家居产品正逐渐走进千家万户。大数据在智能家居中的应用，不仅可以实现家居设备的远程控制和智能化管理，还能通过分析用户的生活习惯提供个性化的智能服务。

智能家居产品如智能家电、智能灯具和智能安防系统等，通过各类传感器采集的数据，结合大数据分析技术，可以为家庭成员提供更舒适、便捷和安全的生活体验，实现智能家居的普及和智能化程度的提升。

结语

总的来说，大数据在我们生活中发挥着越来越重要的作用，不仅极大地改善了我们的生活质量，也为各行各业带来了巨大的发展机遇。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信大数据在未来会在更多领域展现出其强大的价值。

七、什么是大数据，大数据的典型案例有哪些？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

案例；比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。借助大数据分析，、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。

八、生活实践中的大数据思维典型案例？

以下是几个生活实践中的大数据思维典型案例：

1. 电商平台的个性化推荐：电商平台利用用户的浏览、购买、收藏等操作数据，通过大数据算法分析用户的兴趣、喜好和消费行为，为用户推荐个性化的商品。

这样不仅可以提升用户的购买体验和忠诚度，也可以帮助电商平台提高订单转化率和营销效果。

2. 舆情分析：政府和企业可以利用大数据技术对互联网上的言论、评论、新闻等进行分析，了解公众对某个事件或产品的态度和反应，评估公众情绪和社会舆情。

通过对数据的挖掘和研究，可以帮助企业和政府制定更加有效的危机公关和品牌策略。

3. 医疗健康领域：医疗健康领域应用大数据技术可以帮助医生更好地进行诊断和治疗，并为患者提供更加精准、个性化的健康管理服务。

比如，大数据技术可以通过对医院海量的病例数据进行分析与比对，提高疾病诊断的准确性和精确度。

4. 城市交通管理：城市交通管理部门可以利用大数据技术对城市交通数据进行收集、分析和处理，实现交通拥堵预测、道路优化规划、公交线路优化、交通信号智能调度等功能，为市民提供更加便捷、安全和高效的交通服务。

九、简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果？

假设你的花园里的水管有泄漏，你带个水桶和一些密封材料来解决问题，但是过了一会儿，你发现泄漏会更大，这个时候需要专家携带更大的工具来解决问题，同时你仍在使用水桶排水。一段时间后，你会注意到一条巨大的地下溪流已经打开，你需要每秒处理数百万升的水。

你不仅需要新的水桶，而且还因为水的体积和速度增加了，需要采用了全新的解决问题的方法。为了防止城镇洪水，也许你还需要政府建造一座大型水坝，这需要大量的土木工程专业知识和完善的控制系统。

“数据”也发生了同样的情况。数据集已经变得如此庞大或复杂，以至于传统的数据处理软件不足以处理捕获，存储，分析，数据管理，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。所需的是“大数据”。

大数据是一个术语，它描述了日常会淹没企业的大量数据（结构化和非结构化）。但是，重要的不是数据量，而是组织处理重要数据的方法，可以对大数据进行分析，以助于做出更好决策和战略业务转移的见解。

大数据3V模型

大数据是高容量、高速度、种类繁多的资产，它们需要新的处理形式以实现增强的决策制定，洞察力发现和流程优化。

容量(Volume）

生成和存储的数据量。智能手机使用数据的激增；日常物体中的摄像头、汽车等等传感器将会产生数十亿个不断更新的数据源，其中包含环境、位置、视频、语音、符号等。在过去，存储它一直是个问题，但是新技术（例如Hadoop）减轻了负担。

速度(Velocity）

生成和处理数据的速度以满足企业需求。数据流以前所未有的速度流入，必须及时处理。点击和广告展示以每秒数百万个事件的速度捕获用户的行为；在线游戏系统支持数百万乃至千万用户一起使用，每个用户每秒产生多个数据。

种类(Variety）

数据的类型和性质。数据具有各种类型的格式，从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，邮件，视频，音频，符号和交易数据等。大数据不仅仅是数字，日期和字符串。大数据也是地理空间数据，3D数据。

近来数据价值(Value)被认为是大数据的第四大特征，从海量数据中获取有价值的信息需要多种数据挖掘技术、分析工具和模型方法的支持，这也正好印证了大数据的前三大特征。

从某种意义上讲，发觉数据的内在价值是实现数据智慧化的重要途径。大数据除了量大、处理速度快、结构种类多之外，实现数据价值才是大数据的主要内涵，数据价值化赋予数据生命力，使得大数据有“肉体”，也有“灵魂”。

当你将大数据与强大的分析思维结合在一起时，大数据就能帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。捕获，格式化，操纵，存储和分析这些数据后，可以帮助公司获得有用的见解和决策，以增加收入，吸引、留住客户并改善运营方式。

你可以从任何来源获取数据并进行分析，开发新产品，优化产品以及做出明智的决策。

大数据在行业中的应用

大数据正以惊人的速度，数量和种类从多个来源获得。为了从大数据中提取有意义的价值，您需要最佳的处理能力，分析能力和技能。大数据几乎影响了每个行业的组织。

银行业务：了解客户并提高客户满意度很重要，同时保持法规遵从性的同时最小化风险和欺诈也同样重要。

教育：通过分析大数据，教育者可以识别学生的学习程度，因材施教，确保学生取得适当的进步，并可以制定更好的教育评估系统。

政府：当政府机构能够利用分析并将其应用于大数据时，它们在管理公用事业，运营机构，处理交通拥堵或预防犯罪等方面将占有重要地位。

卫生保健：患者记录、治疗计划、处方信息的收集，在医疗保健方面，需要快速、准确地完成所有工作，并且在某些情况下，还必须具有足够的透明度来满足严格的行业法规。

制造：制造商可以提高质量和产量，同时减少库存。制造商可以更快地解决问题并做出更灵活的业务决策。

零售：零售商需要了解客户的喜好，向不同的用户使用不同的营销方法；找到处理交易的最有效方法，将失效的业务重新带回并能分析出最具战略意义的方法。

大数据仍然是所有这些事情的核心。

十、体现管理重要性的数据案例？

1、合理配置人员：通过将分析结果应用于定编指导，以对人员进行合理配置。如：有效配置销售和售前人员 的岗位和职能，合理配置市场营销和运营人员，妥善规划技术服务人员和后勤人员。

2、最大化投入产出： 使用最少的成本投入以获得最大的产出。

3、制定标准，发现差异，持续优化：提供真实客观的判断标准解释员工效能情况，及准确定位公司员工效能 存在问题，进而及时有效地引导部门制定针对性提升措施，以支撑业务领域的持续优化，包含发展策略， 人员生产力，人员绩效衡量和激励，业务模式，组织体系，业务流程，管理制度，信息化和AI化。

4、持续优化人才，提升组织效能： 从多元视角看一个人的能力，利用工作论调，设计丰富化的工作内容，活 化组织能力。通过提升员工效能而非增加人员编制来满足业务发展的需求。组织扁平化和事业部化是未来人力资源管理的趋势。

5、落实绩效管理制度： 设定MBO，推动MBO管理，定期考核，并搭配有效的激励机制。