手机mdm如何屏蔽，手机md模拟器
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「大数据」(big data)和「资料科学家」(data scientist)是近年来商业界的热门关键字。不过，你感受到大数据的重要性，却未必真正了解大数据和你我的工作、和企业的关联性是什么？以下5 张图，让你快速了解大数据的商业应用。
Q1. 什么是大数据？
A : 狭义的定义是指，符合「3V」条件的数据资料，分别是：
- Volume(大量)：以过去的技术无法管理的资料量，资料量的单位可从TB(terabyte，一兆位元组)到PB(petabyte，千兆位元组)。
- Variety(多样性)：企业的销售、库存资料；网站的使用者动态、客服中心的通话纪录；社交媒体上的文字影像等企业资料库难以储存的「非结构化资料」。
- Velocity(速度)：资料每分每秒都在更新，技术也能做到即时储存、处理。广义的定义，《大数据的获利模式》作者城田真琴认为，还要包括具备储存、处理与分析这些资料的技术，和能够从这些资料中取出有用资讯或洞见的人才和组织。
Q2. 大数据分析和商业智慧(BI，business intelligence)有什么不同？
A : 美国顾问机构顾能(Gartner)分析师霍华?瑞斯纳(Howard Dresner)在1980年代提出「商业智慧」概念，指有系统地储存企业内、外部资料，并加以分析，辅助商务决策。瑞斯纳认为，经理人应该亲自经手资料，以达到迅速决策与提高生产力的目标。
商业智慧可分析过去发生什么事，以及为什么会发生这件事，像是利用统计学回归分析，从Ａ产品过去一年的销量结构，找出销售下滑的原因。大数据则可根据目前发生了什么事，预测未来将发生什么事。例如，电商可即时**销售情况，预测顾客回购周期。
Q3. 一般企业有哪些数据可用？
A :《大数据的获利模式》作者城田真琴将企业能取得的资料分为4 种：
- 公司本身的事业活动资料：属于公司的核心资料，例如便利商店的POS 系统资料。
- 公司背景资料：比方说员工的通讯录或财务报表，但是对服务顾客没有帮助。
- 其他公司或顾客的资料：像是顾客在社交网站上的活动纪录，就是企业即使花钱也想拿到的资料，因为对自己很有用。
- 公开资料：通常可以免费取得，企业应该积极运用例如**的公开资讯，例如**的公开资讯。
Q4. 企业如何运用数据资料？
A : 阿里巴巴副总裁车品觉提出了数据的5 大价值：
- 识别与串联：能够辨识出用户的资讯(手机、生日、e-mail等)
- 描述：举凡用户搜寻的关键字、企业的营运数字、网站活动的相关数据，企业都可以用来做为营运的仪表板。
- 时间：从用户的行动时间轴推测他的行为，例如刚搜寻过旅馆的使用者，在拜访其他网站时，也能即时看到旅馆广告。
- 预测：可以帮助公司预测销售，影响公司经营策略。
- 产出数据：将现有数据组合产生新的数据，像是将网路卖家的各项表现(物流、商品、客服等)，综合在一起形成店铺评分机制。
Q5. 运用大数据的人，就可以称为资料科学家吗？
A : 基于前述资料的特性，大数据的储存、处理和分析绝非易事，通常需要团队支援，才能发挥出资料的最大效果。
大致来说，资料分析领域包含5 个关键职务：资料工程师与软体工程师负责资料的清理、储存和处理；资料分析师将资料视觉化，供资料科学家分析；资料科学家依据想要解决的商业命题建构模型，供决策参考；领域专家则是熟悉领域专业知识，提供专业见解供资料科学家分析参考，扮演发展决策的桥梁。
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关于大数据，只需要了解这几点。
第一：什么是大数据
简而言之，大数据是指大数据集，这些数据集经过计算分析可以用于揭示某个方面相关的模式和趋势。数据量不在多，只要足以得出可靠的结论即可。
第二：如何获取大数据
大数据无处不在，随着时间的推移，一个简单的Google搜索就能够找到几乎所有的数据存储库。里面不知道有多少数据可用于访问和分析。我现在这里提供一个可供学习的数据集列表：（）
第三：用这些数据做什么
数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化
1.数据采集
在发生任何事情之前，需要一些数据。这可以通过多种方式获得，通常通过对公司Web服务的API调用。尤其是我们在工作中遇到的数据很多都是来自系统内的数据，来自数据库的数据来自日志的数据。
数据采集常用的手段有：SQL／Python，其中SQL是数据分析的必备技能，Python是加分项。
2.数据存储
大数据的主要难点在于如何管理数据的存储。这完全取决于负责建立数据存储的预算和个人具备的专业知识，因为大多数需要一些编程知识来实施，一个良好的数据库能让我们直接地存储和查询数据。
3.数据清理
采集来的数据一般是不规整的，字段缺失或者有错误是常有的事情，如果我们不对这些数据进行清洗，分析出的结果就会出现各种异常。在数据清洗这一块就需要用到一些简单的统计学基础。
4.数据挖掘
数据挖掘是发现数据库内的见解的过程。这样做是为了能用掌握的数据提供预测和做出一些正确的决定，这部分往往涉及一些算法，也是最困难的部分。
5.数据分析
一旦收集完所有数据，就需要分析以寻找数据的模式和趋势，发现一些不同寻常的地方，比如异常点或增长点、下降点。
6.数据可视化
也许最重要的是数据的可视化。这是先完成所有工作并输出理想情况下任何人都能理解的可视化的部分。最常使用某种编程语言（如Plot.ly、d3.js）或软件（Tableau）来完成。
第四：就业前景
就根据**近日公布的2017年度高校本科专业备案和审批结果显示，新增2311个专业中，“数据科学与大数据技术”、“机器人工程”等专业热度最高。大数据和人工智能一定是未来有美好前景的专业。从谷歌搜索热度看，自2010年左右热度只增不减。
欢迎各位或者各位的孩子们加入数据分析师的队伍！
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