大數(shù)據(jù)時(shí)代，云計(jì)算這個(gè)詞大家肯定不陌生。出現(xiàn)大數(shù)據(jù)的時(shí)候，也經(jīng)?？吹皆茢?shù)據(jù)這個(gè)詞。那么，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是什么意思?到底有什么關(guān)系呢?以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)什么 ?

大數(shù)據(jù)云計(jì)算是什么 ?

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)：云計(jì)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(gè)解釋來(lái)看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對(duì)這兩個(gè)名字不太明白的人很快理解其區(qū)別。當(dāng)然，如果解釋更形象一點(diǎn)的話，云計(jì)算相當(dāng)于我們的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化后在進(jìn)行分配使用。 ?

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

經(jīng)濟(jì)性，不需要購(gòu)買整個(gè)服務(wù)器; ?

快捷性，即刻使用，不需要長(zhǎng)時(shí)間的購(gòu)買和安裝部署; ?

彈性，隨著業(yè)務(wù)增長(zhǎng)可以購(gòu)買更多的計(jì)算資源，可以需要時(shí)購(gòu)買幾十臺(tái)服務(wù)器的1個(gè)小時(shí)時(shí)間，運(yùn)算完成就釋放自動(dòng)化， 不需要通過(guò)人來(lái)完成資源的分配和部署，通過(guò)API可以自動(dòng)創(chuàng)建云主機(jī)等服務(wù)。 ?

而大數(shù)據(jù)相當(dāng)于海量數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫(kù)”，通觀大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展我們也可以看出，當(dāng)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(kù)體驗(yàn)的方向發(fā)展，一句話就是，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(jì)算的關(guān)系 ?

大數(shù)據(jù)的總體架構(gòu)包括三層：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)先要通過(guò)存儲(chǔ)層存儲(chǔ)下來(lái)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)需求和目標(biāo)來(lái)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析產(chǎn)生價(jià)值。 ?

而中間的時(shí)效性又通過(guò)中間數(shù)據(jù)處理層提供的強(qiáng)大的并行計(jì)算和分布式計(jì)算能力來(lái)完成。三者相互配合，這讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)生最終價(jià)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(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的基礎(chǔ)。通過(guò)POS機(jī)、觀測(cè)設(shè)備、移動(dòng)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(shí)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中重視對(duì)商品數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、會(huì)員關(guān)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(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)、專家意見(jiàn)、第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)等也可收集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、重構(gòu)、填補(bǔ)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，補(bǔ)充到數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)企業(yè)的商業(yè)目標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將原始數(shù)據(jù)整理為目標(biāo)數(shù)據(jù)集。 ?

消費(fèi)者分群及理解 ?

消費(fèi)者的消費(fèi)行為，利用收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)者分群，分析不同消費(fèi)群體的特征、消費(fèi)偏好，進(jìn)行消費(fèi)需求預(yù)測(cè)。 ?

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

營(yíng)銷方案設(shè)計(jì) ?

零售企業(yè)首先設(shè)立營(yíng)銷目標(biāo)，如增加銷售10%、提升消費(fèi)者忠誠(chéng)度、提升消費(fèi)者價(jià)值、擴(kuò)大企業(yè)*度等。 ?

總的來(lái)說(shuō)，可描述為優(yōu)化消費(fèi)者價(jià)值、獲取新消費(fèi)者、實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者保持、實(shí)現(xiàn)交叉銷售和增量銷售，最終提升企業(yè)利潤(rùn)。 ?

通過(guò)營(yíng)銷活動(dòng)，將以前低價(jià)值消費(fèi)者轉(zhuǎn)換為重要消費(fèi)者，并保持其忠誠(chéng)度。 ?

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大數(shù)據(jù)的實(shí)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(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)和提供。通過(guò)用數(shù)據(jù)來(lái)規(guī)劃生產(chǎn)架構(gòu)和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中無(wú)法得知的價(jià)值組合方式，而且能給對(duì)組合產(chǎn)生的細(xì)節(jié)問(wèn)題，提供相關(guān)性的、一對(duì)一的解決方案，為企業(yè)開(kāi)展生產(chǎn)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(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)能夠在生產(chǎn)或服務(wù)尚未展開(kāi)之前就給出相關(guān)確定性答案，讓生產(chǎn)和服務(wù)做到有的放矢。

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通過(guò)大數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，根據(jù)不同品牌市場(chǎng)數(shù)據(jù)之間的交叉、重合，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)方向?qū)?huì)變得直觀而且容易識(shí)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(duì)。不用像過(guò)去一樣每天做市場(chǎng)預(yù)測(cè)，還要依靠自身資源、公共關(guān)系和以往的案例來(lái)進(jìn)行分析和判斷，得出的結(jié)論往往也比較模糊，很少能得到各自行業(yè)內(nèi)的足夠重視 ?

通過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算對(duì)社交信息數(shù)據(jù)、客戶互動(dòng)數(shù)據(jù)等，可以幫助企業(yè)進(jìn)行品牌信息的水平化設(shè)計(jì)和碎片化擴(kuò)散。通過(guò)業(yè)務(wù)分析軟件和零售專業(yè)知識(shí)，還可以幫助企業(yè)更好地了解購(gòu)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，或者進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算。 ?

數(shù)據(jù)挖掘主要借助于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)挖掘，發(fā)掘潛在的價(jià)值。 ?

比如利用線性回歸算法，預(yù)測(cè)車輛的停留時(shí)間。利用k-means算法對(duì)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(diǎn)區(qū)域。根據(jù)速度將軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，從而分析某個(gè)時(shí)間段的道路暢通狀況等。 ?

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