大数据概述与学习资源

1.现状：互联网流量聚集，内容创作者和商家依附于头部平台

读懂私域流量，首先要了解流量池的概念，也就是“哪里可以持续不断的获取新用户”。相比于PC互联网，移动时代的流量更加封闭和聚焦，个人和商家都依附于头部平台，平台是触达用户最直接的渠道。用户量和时长是衡量流量池“深浅”的关键指标，BATTK占据移动互联网7成江山。

用户量：截止2020年1月，以国内移动互联网DAU计（不去重），腾讯系坐拥18.4亿用户，阿里系7.7亿用户，百度系5.9亿用户，头条系5.1亿用户，快手系2.3亿用户。

时长：截止2020年1月，以用户移动互联网月使用时长计，腾讯系676亿小时，占全网42.9%；阿里系76亿小时，占全网4.8%；百度系90亿小时，占全网5.7%；头条系229亿小时，占全网14.5%；快手系80亿小时，占全网5.1%；其余合计424亿小时。BATTK自2015年至2020年一直保持着70%以上的时长市场份额。
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2.星巴克全球历史和数据

1971年，星巴克在西雅图派克市场成立第一家店，开始经营咖啡豆业务

1982年，霍华德·舒尔茨先生加入星巴克，并担任市场和零售总监

1987年，舒尔茨先生收购星巴克，并开出第一家销售滴滤咖啡和浓缩咖啡饮料的门店

1992年，星巴克在纽约纳斯达克成功上市，从此进入一个新的发展阶段

2009年，星巴克推出速溶咖啡Via，仅用10个月便实现1亿美元的全球销售额，并建立4万多个销售网点。

目前，星巴克在全世界39个国家，拥有超过13000家门店，145000名伙伴（员工）

2001年7月3日第三财季，星巴克实现利润2.791亿美元，合每股收益36美分；上年同期利润2.079亿美元，合每股收益27美分，其中计入了合每股2美分的重组支出。
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（1）星巴克的奖励计划和移动应用

当星巴克推出奖励计划和移动应用的时候，他们收集的数据量快速增加，这些数据可以用来了解他们的客户，提取有关购买习惯的信息。星巴克的移动应用拥有超过1700万个用户，奖励计划有1300万活跃用户。光是这些用户就产生了大量有关他们购买咖啡和补充产品的信息，包括天气、节假日和特别促销等数据。以下是星巴克使用数据的一些方式。

（2）个性化体验

奖励计划和移动应用的会员需要授权星巴克收集关于他们咖啡购买习惯的大量信息，从他们喜欢的口味到他们一般购买的时间等各种信息。因此，即使人们去了另一家星巴克买咖啡，POS系统也能够通过客户的智能手机进行识别，并向咖啡师提供他们的喜好。此外，根据订购偏好，移动应用还会建议客户尝试新产品。而这一切都是由星巴克的“数字飞轮”计划推动的，“数字飞轮”是一个基于云的人工智能引擎，能够向那些不知道点什么、但想尝试一些新东西的客户推荐食品和饮料。它给出的推荐会根据当天的天气情况、是节假日还是工作日、所在位置等相关因素发生变化。

（3）有针对性的、个性化的营销

除了帮助星巴克给客户提供尝试新产品的建议之外，这也帮助星巴克推送个性化的优惠和折扣，而不仅仅是生日那天的折扣。此外，还会给那些最近没有去过星巴卡的客户发送定制电子邮件，根据历史购买记录提供诱人的优惠，吸引他们再次光顾星巴克。

（4）新店选址

众所周知，选择好的位置对于零售业来说是成功的关键。星巴克市场规划团队并不是依靠直觉来选择店铺位置的，而是利用了数据智能的力量，采用由Esri开发的绘图和商业智能工具Atlas。在推荐新店位置之前，这款工具会评估大量数据，例如与其他星巴克位置的邻近度、人口统计数据、流量模式等等。如果新店开张，该系统甚至可以预测新店对该地区其他星巴克店的影响。尽管感觉世界每个角落都有一家星巴克（有些距离很近，所以你可能会想到他们相互之间会争抢客户），但数据会告诉他们应该在那里开一间新店。
（5）扩大业务变身杂货店

当星巴克决定扩张业务，给客户提供那些他们可以在杂货店买到、在家享受的产品时，他们借助数据来决定他们应该提供什么产品。星巴克收集了关于顾客如何订购饮料的数据，并将这些信息与其他有关家庭消费的行业报告结合起来，打造了他们的杂货店产品线。从南瓜南铁到不加牛奶或者其他口味的冰咖啡，星巴克以数据驱动的生产扩张方式是一种智慧商业。

3.大数据 人工智能 云计算 物联网 区块链的概念及相互关系。

（1）区块链与云计算

从定义上来看，云计算是按需分配，区块链则构建了一个信任体系，两者好像并没有直接关系。但是区块链本身就是一种资源，有按需供给的需求，是云计算的一个组成部分，云计算的技术和区块链的技术之间是可以相互融合的。

云计算与区块链技术结合，将加速区块链技术成熟，推动区块链从金融业向更多领域拓展，比如无中心管理、提高可用性、更安全等。

区块链与云计算两项技术的结合，从宏观上来说，一方面，利用云计算已有的基础服务设施或根据实际需求做相应改变，实现开发应用流程加速，满足未来区块链生态系统中初创企业、学术机构、开源机构、联盟和金融等机构对区块链应用的需求。另一方面，对于云计算来说，“可信、可靠、可控制”被认为是云计算发展必须要翻越的“三座山”，而区块链技术以去中心化、匿名性，以及数据不可篡改为主要特征，与云计算长期发展目标不谋而合。


从存储方面来看，云计算内的存储和区块链内的存储都是由普通存储介质组成。而区块链里的存储是作为链里各节点的存储空间，区块链里存储的价值不在于存储本身，而在于相互链接的不可更改的块，是一种特殊的存储服务。云计算里确实也需要这样的存储服务。

从安全性方面来说，云计算里的安全主要是确保应用能够安全、稳定、可靠的运行。而区块链内的安全是确保每个数据块不被篡改，数据块的记录内容不被没有私钥的用户读取。利用这一点，如果把云计算和基于区块链的安全存储产品结合，就能设计出加密存储设备。

与云计算技术不同的是，区块链不仅是一种技术，而是一个包含服务、解决方案的产业，技术和商业是区块链发展中不可或缺的两只手。 区块链技术和应用的发展需要云计算、大数据、物联网等新一代信息技术作为基础设施支撑，同时区块链技术和应用发展对推动新一代信息技术产业发展具有重要的促进作用。

（2）区块链与大数据

区块链是底层技术，大数据则是对数据集合及处理方式的称呼。区块链上的数据是会形成链条的，它就有真实、顺序、可追溯的特性，相当于已经从大数据中抽取了有用数据并进行了分类整理。所以区块链降低了企业对大数据处理的门槛，而且能够让企业提取更多有利数据。

另外，大数据中涉及到用户的隐私数据问题，在区块链技术的加持下也不会出现。用户完全不用担心自己的私人信息被偷偷收集，也不用担心自己的隐私被公之于众，更不用担心自己被杀熟。隐私数据使用决定权完全在用户自己手里，甚至可能会出现，企业会通过一定的付费手段获取隐私信息，用户从中能够盈利。

（3）区块链与人工智能

对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。

区块链有助于人工智能实现契约管理，并提高人工智能的友好性。例如通过区块链对用户访问进行分层注册，让使用者共同设定设备的状态，并根据智能合约做决定，不仅可以防止设备被滥用，还能防止用户受到伤害，可以更好地实现对设备的共同拥有权和共同使用权。

人工智能与区块链技术结合最大的意义在于，区块链技术能够为人工智能提供核心技能——贡献区块链技术的“链”功能，让人工智能的每一步“自主”运行和发展都得到记录和公开，从而促进人工智能功能的健全和安全、稳定性。

4.大数据的职业前景。

据了解，大数据主要的三大就业方向包括大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才，基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师以及数据分析师，升级一点的岗位包括大数据系统架构师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。
      从大数据专业人才的薪资水平上看，应届毕业生就能拿到至少8000的月薪，不过，个人能力不同，城市消费水平不同，薪资水平也有着千差万别，比如北京大数据开发平均月薪高达3万之多，二线城市可能只要一半或更少。同时，随着时间的推移，从业者的平均薪资也是一路看涨，相比其他专业，大数据专业的薪资涨幅还是不错的。