Question

大数据是干什么的？

Answer 1

要想简单明了地表述出大数据的概念和操作，应该站在一个更高的视野来看待大数据，通常来说，站在行业的高度来看待大数据，大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。

大数据的操作要紧紧围绕大数据的价值空间来展开，目前主要的操作可以分为三大块，分别是数据采集操作、数据分析操作和数据应用操作，这些操作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链。
数据采集操作是大数据产业链的起始端，所以要想了解大数据操作，首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个，一个是传统信息系统，比如各种ERP系统就是典型的代表，这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度，通常对于安全性也有非常高的要求。从数据结构上来看，传统信息系统的数据结构是相对比较单一的，处理起来也比较容易。
其二是互联网（Web）系统，相对于ERP系统来说，互联网本身就是一个巨大的数据池，这个数据池不仅承载了大量的数据，同时还在不断更新，这也为数据采集提供了天然的渠道。相对于传统信息系统来说，互联网系统本身的数据类型是比较复杂的，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据混杂，这对于数据分析操作也提出了较高的要求。
其三是物联网系统，当前物联网系统所产生的数据是大数据的主要数据来源，也可以说物联网是促进大数据概念产生的重要原因之一。物联网所产生的数据不仅数据量大，数据类型多样化，同时物联网所产生的数据还有比较低的价值密度，这对于数据分析技术提出了更高的要求。随着5G通信的落地应用，物联网本身产生的数据量会越来越大，自身的价值空间也会越来越大。
数据分析操作是当前大数据操作的重要环节，实际上对于大量传统行业来说，数据分析将是很多职场人需要重点掌握的技能之一。当前数据分析操作有两种主要方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学的数据分析方式是比较传统的数据分析方式，有大量的工具可以使用，针对于结构化数据来说，统计学的数据分析方式往往更适合一些。机器学习的数据分析方式针对于复杂的数据环境往往有更好的分析效果，但是对于数据分析人员也提出了更高的要求。
数据应用操作是体现大数据价值的重要渠道，所以数据应用操作也非常重要。从最终的应用目标来看，数据应用操作的目标无外乎两大类，一类是人类用户，另一类是智能体（人工智能产品）。从大的发展趋势来看，在大数据时代，要想充分发挥出大数据的价值，应该重视智能体的应用渠道。

Answer 2

1、能够让借贷更放心
贷款在当下社会已经非常常见了，借方可以通过大数据，从而收集到贷方的薪资，职业，学历等相关情况。除此之外，还能够收集到贷款方之前的贷款记录，然后再将所收集出来的信息放入到各种模型中，比如还款能力模型以及反欺诈模型。
此时又可以总结出一系列信息，比如能否通过本次贷款的申请，贷款的额度是多少，以及贷款方的还款意愿。借款人收集信息的多少，直接决定了数据的真实性，最终审核的结果也会更加全面。

2、提高广告营销的效率
相信很多人在近几年会发现，广告似乎越来越懂你了。点开淘宝，拼多多等购物app时，想要买的商品，会第一时间出现在首页上。
当你最近处于备婚状态，点开微信朋友圈，会发现婚纱店的广告映入眼帘。打开小红书，抖音等app时，所推送的内容大多数都是一些自己喜欢看的内容。会出现这种情况，都要得益于大数据赋能了广告。

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3、大数据赋能零售
零售商把握好大数据，也可以带来质的改变，比如可以通过大数据去推测未来的市场。这样就可以进一步的去管理库存，可以及时补充库存，商品的供应率也可以提高。
需要发货的时候，也可以通过大数据对路线进行合理规划，这样运输成本，时间都会降低。让供应链中的每个环节效率提高，从而提高整体的效率。

Answer 3

您好哦，大数据主要是对数据的一个处理哦，大数据的处理包括数据的获取，数据的清洗，数据的挖掘，还有运用人工智能来对数据进行一个分析哦，大数据的应用范围很广泛的哦。

Answer 4

大数据在市场中应用非常广泛，
它在多个领域都会涉及，
主要用来满足客户需求，
提高工作效率，
同时通过大数据的应用可以预测客户的流失、产品销量等。