大数据概述与学习资源

1. 了解微信、微博、小视频每天产生的数据量与数据类型

　《2018微信年度数据报告》显示，2018年，每天有10.1亿用户登陆微信；日发送微信消息450亿条，较2017年增长18%；每天音视频通话次数达4.1亿次，较去年增长100%。

微信的数据类型：你的社交 你的活动轨迹 还有人际关系

2.

阿迪达斯的“黄金罗盘”

                                                                                                                                                                             

 

 

　　发挥你您的想象力，选择您认为可是的答案

　　看着同行大多仍身陷库存泥潭，叶向阳庆幸自己选对了合作伙伴。

他的厦门育泰贸易有限公司与阿迪达斯合作已有13年，旗下拥有100多家阿迪达斯门店。他说，“2008年之后，库存问题确实很严重，但我们合作解决问题，生意再次回到了正轨。”

在最初降价、打折等清库存的“应急措施”结束后，基于外部环境、消费者调研和门店销售数据的收集、分析，成为了将阿迪达斯和叶向阳们引向正轨的“黄金罗盘”。

 

 

　　现在，叶向阳每天都会收集门店的销售数据，并将它们上传至阿迪达斯。收到数据后，阿迪达斯对数据做整合、分析，再用于指导经销商卖货。研究这些数据，让阿迪达斯和经销商们可以更准确了解当地消费者对商品颜色、款式、功能的偏好，同时知道什么价位的产品更容易被接受。

阿迪达斯产品线丰富，过去，面对展厅里各式各样的产品，经销商很容易按个人偏好下订单。现在，阿迪达斯会用数据说话，帮助经销商选择最适合的产品。首 先，从宏观上看，一、二线城市的消费者对品牌和时尚更为敏感，可以重点投放采用前沿科技的产品、运动经典系列的服装以及设计师合作产品系列。在低线城市， 消费者更关注产品的价值与功能，诸如纯棉制品这样高性价比的产品，在这些市场会更受欢迎。其次，阿迪达斯会参照经销商的终端数据，给予更具体的产品订购建 议。比如，阿迪达斯可能会告诉某低线市场的经销商，在其辖区，普通跑步鞋比添加了减震设备的跑鞋更好卖；至于颜色，比起红色，当地消费者更偏爱蓝色。

推动这种订货方式，阿迪达斯得到了经销商们的认可。叶向阳说：“我们一起商定卖哪些产品、什么产品又会热卖。这样，我们将来就不会再遇到库存问题。”

挖掘大数据，让阿迪达斯有了许多有趣的发现。同在中国南部，那里部分城市受香港风尚影响非常大；而另一些地方，消费者更愿意追随韩国潮流。同为一线城 市，北京和上海消费趋势不同，气候是主要的原因。还有，高线城市消费者的消费品位和习惯更为成熟，当地消费者需要不同的服装以应对不同场合的需要，上班、 吃饭、喝咖啡、去夜店，需要不同风格的多套衣服，但在低线城市，一位女性往往只要有应对上班、休闲、宴请的三种不同风格的服饰就可以。两相对比，高线城 市，显然为阿迪达斯提供了更多细分市场的选择。

实际上，对大数据的运用，也顺应了阿迪达斯大中华区战略转型的需要。

库存危机后，阿迪达斯从“批发型”公司转为“零售驱动型”公司，它从过去只关注把产品卖给经销商，变成了将产品卖到终端消费者手中的有力推动者。而数据收集分析，恰恰能让其更好地帮助经销商提高售罄率。

“我们与经销商伙伴展开了更加紧密的合作，以统计到更为确切可靠的终端消费数据，有效帮助我们重新定义了产品供给组合，从而使我们在适当的时机，将符合 消费者口味的产品投放到相应的区域市场。一方面降低了他们的库存，另一方面增加了单店销售率。卖得更多，售罄率更高，也意味着更高的利润。”阿迪达斯大中 华区董事总经理高嘉礼对大数据的应用成果颇为满意。

 

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).物联网:  在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

(2).云计算: 是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。

(3).物联网和云计算的关系:   云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：基础设施即服务 平台即服务 软件即服务

(4).大数据:  是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

(5).大数据和云计算的关系:   从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

(6).人工智能:  英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能

4. 大数据的职业前景