大数据分析的学习方法

来源：长沙达内教育IT培训机构时间：2021/7/29 15:30:19

　　随着互联网技术的发展，数据库呈现井喷式发展，出现了各式各样的产品，如文件存储数据库、列存储数据库、NewSQL 数据库。之所有如此，归结于数据量不断膨胀，传统数据库在大数据上的处理性能不能满足需求等。企业和开发者趋于去针对不同应用类型开发不同的数据库，来满足对特定数据处理的需求。以下是小编为你整理的大数据分析的学习方法

　　阿里巴巴在多种场景下同样有不同的数据存储技术实践，比如：

　　海量数据场景下的 OLAP 列式数据库 —— HiStore

　　HiStore 是一款基于独特的知识网格技术的列式数据库，定位于海量数据高压缩比列式存储，是低存储成本，低维护成本，海量数据 OLAP 存储引擎;有效的解决了海量数据存储的成本问题，以及在百亿数据场景下支持实时的多维度自由组合的检索。适用场景：

　　日志/事件管理系统：调用链路日志跟踪，消息轨迹分析，系统/网络安全审计记录;

　　通信行业：话单分析，用户行为分析等;

　　大数据量的分析应用：网页/在线分析，移动分析，客户行为分析，营销和广告数据;《linux就该这么学》中有相关知识

　　数据仓库/数据集市：实时展示统计分析后数据，便于用户根据统计结果做决策;

　　对数据存储成本敏感，查询有实时性要求的场景应考虑HiStore;

　　物联网：保存大量物理节点的采集上报，状态等信息，用于后期统计处理;

　　历史评价数据，历史订单数据等。

　　应用层面

　　人类所有的知识可以分为三个大类：自然科学、社会科学和人文科学。一直以来，营销的科学性正是因为运用了自然科学中的数据收集手段，严谨的记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹;同时又采用了社会心理学的方法，通过现象去解释人的内心世界。这种主客观的结合，让营销能够推测与接近市场需求的方向，让生产者与消费者达到和谐交换。因此，数据与营销之间存在着密不可分的关系。

　　我们对于数据的计量单位已经从位(bit)、字节(B)、千字节(KB)、兆字节(MB)、吉字节(GB)、太子节(TB)等走向了泽字节(ZB)，甚至尧字节(YB)。大数据带来的影响不仅是数据量几何级的增长，还有从量变到质变的颠覆性变革。另一方面，互联网的发展使得消费者个性化需求的日益凸显，也让营销领域发生了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。基于大数据的营销对企业的营销战略带来了挑战也赋予了新的可能。

　　何为营销

　　营销(Precision marketing)的概念是由营销菲利普·科特勒在2005年底提出，他认为企业需要更、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要制定更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。简单来说就是5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。像恋爱一样，让消费者能够一见钟情、二见倾心、三定终生，实现产品与用户多维度的契合。

　　数据贯穿营销过程的始末

　　从啤酒和尿布这个古老的故事说起，沃尔玛通过对超市一段时间的原始交易数据的详细分析，发现了这对神奇的组合，将它们放在一起销售，提升了两种商品的销量，这是传统零售的一个经典故事。

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