1、數(shù)據(jù) Layer:采集加工的過(guò)程數(shù)據(jù)傳統(tǒng)采集數(shù)據(jù)一般是有限的、有意識(shí)的、有結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)采集，例如以問(wèn)卷調(diào)查的形式，你能收集到的數(shù)據(jù)一定是你能想象到的。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)良好。一般的數(shù)據(jù)庫(kù)Mysql甚至Excel都可以滿(mǎn)足數(shù)據(jù)處理程序。2.業(yè)務(wù) Layer:建模與分析數(shù)據(jù) Used 數(shù)據(jù)分析模型，如基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)等算法的挖掘、傳統(tǒng)。

3.應(yīng)用層:解讀數(shù)據(jù)-2/指導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)最重要的是解讀。傳統(tǒng)上，在明確營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題后，我們收集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)已建立的建?；蚍治隹蚣軘?shù)據(jù)，進(jìn)行分析，驗(yàn)證假設(shè)，進(jìn)行解讀。解釋的空間有限。大的數(shù)據(jù)提供了一種可能性，可以根據(jù)營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題封閉地挖掘?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，也可以開(kāi)放地探索，得出一些可能與常識(shí)或經(jīng)驗(yàn)判斷完全不同的結(jié)論。

數(shù)據(jù)Governance流程From數(shù)據(jù)Planning、數(shù)據(jù) Acquisition、數(shù)據(jù)Storage Management to。根據(jù)每個(gè)過(guò)程的特點(diǎn)，我們可以把數(shù)據(jù)Governance流程總結(jié)為四個(gè)字，即管理、采用、保存和使用。1.合理性:梳理業(yè)務(wù) 流程，策劃數(shù)據(jù)資源對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)每天都會(huì)超過(guò)TB級(jí)別。需要收集哪些用戶(hù)？

1。用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，叫“爬行”。比如一個(gè)搜索引擎可以這樣做:它把互聯(lián)網(wǎng)上的所有信息下載到它的數(shù)據(jù) center，然后你就可以搜索出來(lái)了。例如，當(dāng)你搜索時(shí)，結(jié)果將是一個(gè)列表。為什么這個(gè)榜單會(huì)出現(xiàn)在搜索引擎公司里？這是因?yàn)樗玫降亩际菙?shù)據(jù)，但是你點(diǎn)了鏈接，網(wǎng)站就不在搜索引擎公司了。比如你有新浪的新聞，可以用百度搜索。

第二，有很多終端可以幫我收藏?cái)?shù)據(jù)。比如mi band可以把你每天的跑步數(shù)據(jù)、心跳數(shù)據(jù)、睡眠數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心。這兩步是數(shù)據(jù)傳輸。通常會(huì)在隊(duì)列中完成，因?yàn)閿?shù)據(jù)太大，必須處理才有用。但是系統(tǒng)處理不了，只能排隊(duì)慢慢處理。第三，儲(chǔ)存當(dāng)下，數(shù)據(jù)就是金錢(qián)，掌握了數(shù)據(jù)就等于掌握了金錢(qián)。不然網(wǎng)站怎么會(huì)知道你想買(mǎi)什么？

1。數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集可分為線(xiàn)上線(xiàn)下門(mén)店數(shù)據(jù)采集器安裝，特殊場(chǎng)景下使用數(shù)據(jù)采集，并使用LBS技術(shù)。線(xiàn)下門(mén)店數(shù)據(jù)特殊場(chǎng)景下的采集利用數(shù)據(jù)采集:線(xiàn)下門(mén)店數(shù)據(jù)采集是在指定門(mén)店安裝a 數(shù)據(jù)采集器，采集門(mén)店客戶(hù)手機(jī)識(shí)別碼；特殊場(chǎng)景采集數(shù)據(jù)是利用數(shù)據(jù)采集器采集指定區(qū)域的手機(jī)識(shí)別碼。

通過(guò)鋪好的數(shù)據(jù)采集器進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，通過(guò)LBS檢索利用所需區(qū)域的數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)清理原文數(shù)據(jù)采集時(shí)往往是不規(guī)則無(wú)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)存在重復(fù)、遺漏、錯(cuò)誤等諸多問(wèn)題。因此，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，即數(shù)據(jù)人像分析，并將清洗結(jié)果傳輸?shù)椒治鰬?yīng)用系統(tǒng)中使用。原數(shù)據(jù)可能包含部分?jǐn)?shù)據(jù)涉及用戶(hù)隱私。清理數(shù)據(jù)時(shí)，這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行標(biāo)記和分類(lèi)。

da -2流程具體的da 數(shù)據(jù)常見(jiàn)的治療方法有很多但是筆者根據(jù)長(zhǎng)期的實(shí)踐總結(jié)出一個(gè)基本的da數(shù)據(jù)治療方法/12344。整個(gè)過(guò)程流程可以總結(jié)為四個(gè)步驟，分別是采集、導(dǎo)入和預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)和分析、挖掘。數(shù)據(jù)的集合是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)從客戶(hù)端(以Web、App或傳感器等形式)接收數(shù)據(jù)的集合。)，用戶(hù)可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢(xún)和處理。

在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是高并發(fā)數(shù)，因?yàn)榭赡軙?huì)有上千個(gè)用戶(hù)同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)和操作，比如火車(chē)票售票網(wǎng)站和淘寶，其并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)量高峰時(shí)達(dá)到百萬(wàn)，因此需要在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支撐。而這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間如何進(jìn)行負(fù)載均衡和碎片化，確實(shí)需要深入的思考和設(shè)計(jì)。