Da 數(shù)據(jù)如何與零售業(yè)結(jié)合并應(yīng)用于實戰(zhàn) 1。“Da數(shù)據(jù)”1的商業(yè)價值?？蛻羧旱募毞帧癉a 數(shù)據(jù)”可以細分客戶群。針對特定的客戶群體進行營銷和服務(wù)一直是商家的追求。云存儲的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)，使得實時且極具性價比地細分消費者成為可能。2.模擬現(xiàn)實使用“Da 數(shù)據(jù)”模擬現(xiàn)實，探索新的需求，提高投資回報。

博客、推特、臉書和微博等社交網(wǎng)絡(luò)也在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。云計算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使商家能夠?qū)崟r存儲和分析這些數(shù)據(jù)連同數(shù)據(jù)的交易行為，具有很高的成本效率。交易流程，產(chǎn)品使用，人的行為都可以數(shù)據(jù)定制。而“大數(shù)據(jù)”技術(shù)可以將這些數(shù)據(jù)整合并挖掘出來數(shù)據(jù)，這樣在某些情況下，我們就可以通過模型模擬來判斷在不同的變量下(比如不同地區(qū)的不同推廣方案)哪種方案的投資回報率最高。

基礎(chǔ)階段:Linux，Docker，KVM，MySQL Foundation，Oracle Foundation，MongoDB，redis。Hadoop: Hadoop: Hadoop概念，版本，歷史，HDFS工作原理，紗線介紹，組件介紹。大型數(shù)據(jù)存儲階段:hbase、hive、sqoop。大型數(shù)據(jù)建筑設(shè)計階段:水槽分布式，動物園管理員，卡夫卡。

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)獲取階段:Python，Scala。大型數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段:實用企業(yè)大型數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景、分析需求、實施解決方案、集成技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用?！癉a 數(shù)據(jù)”分析的幾個方面:1。視覺分析:視覺分析可以直觀地呈現(xiàn)“Da 數(shù)據(jù)”的特點，同時也容易被讀者接受，像看圖說話一樣簡單。2.數(shù)據(jù)挖掘算法:Big 數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。

big 數(shù)據(jù)自學(xué)方法1。整體了解數(shù)據(jù)分析5小時，新人是“大數(shù)據(jù)”，“人工智能”，“21世紀(jì)是數(shù)據(jù)分析師的。數(shù)據(jù)分析包含哪些內(nèi)容？市面上有很多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的書。這里我推薦數(shù)據(jù) analysis，對于有基礎(chǔ)知識的人來說可以稱得上是一種消遣性的閱讀，但是對于新人還是有一定作用的。

五個小時足夠你建立對數(shù)據(jù)分析工作的初步印象，消除陌生感。二、了解統(tǒng)計知識10個小時15個小時，僅僅夠你了解統(tǒng)計知識，作為入門就夠了，但是你要知道，以后隨著工作內(nèi)容的深入，你需要學(xué)習(xí)更多的統(tǒng)計知識，現(xiàn)階段推薦兩本書:《統(tǒng)計學(xué)淺顯易懂》和《統(tǒng)計學(xué):從數(shù)據(jù)到結(jié)論》。了解常用的數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型(描述統(tǒng)計指標(biāo)、聚類、決策樹、貝葉斯分類、回歸等，)，要重點了解學(xué)習(xí)模型的工作原理、輸入內(nèi)容和輸出內(nèi)容。至于具體的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，學(xué)習(xí)暫時放不下，需要用到。