①確認(rèn)數(shù)據(jù)分析方向。比如是社會分析數(shù)據(jù)，電子商務(wù)數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)，或者搜索數(shù)據(jù)。②確認(rèn)數(shù)據(jù)來源。比如從騰訊，從百度，從阿里巴巴，從實體店。③ 數(shù)據(jù)分析師，來分析你所獲得的數(shù)據(jù)。搭建一個大的數(shù)據(jù)分析平臺，看清重點，就是搭建一個分析平臺，然后分析數(shù)據(jù)。想要完成這個，主要有四個方面:①確認(rèn)數(shù)據(jù)分析方向。比如是社會分析數(shù)據(jù)，電子商務(wù)數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)，或者搜索數(shù)據(jù)。

比如從騰訊，從百度，從阿里巴巴，從實體店。③ 數(shù)據(jù)分析師，來分析你所獲得的數(shù)據(jù)。④需要數(shù)據(jù)分析結(jié)果的客戶。沒有客戶，你就無法存在，因為你沒有活下去的可能，沒有錢，一切都是徒勞。那么如何設(shè)計符合企業(yè)實際情況，能夠解決實際問題的數(shù)據(jù)分析平臺呢？1.平臺建設(shè)負(fù)責(zé)人需要對每個業(yè)務(wù)需求有深入的了解，知道每個業(yè)務(wù)部門想看什么樣的數(shù)據(jù)需要什么樣的分析報告；這些數(shù)據(jù)現(xiàn)在能否獲得，是否需要收藏；業(yè)務(wù)部門通過這些數(shù)據(jù)分析，找到了如何推廣和改善自己的業(yè)務(wù)，是否有推廣的價值。

big數(shù)據(jù)Modeling is數(shù)據(jù)Mining process is big數(shù)據(jù)Modeling is數(shù)據(jù)Mining process從數(shù)據(jù) Large -0中發(fā)現(xiàn)，建模不僅僅是一種技術(shù)，而是解決業(yè)務(wù)流程問題的流程。如果沒有目標(biāo)或者不解決業(yè)務(wù)問題，那么就沒有大數(shù)據(jù)建模。大數(shù)據(jù)的建模要建立在對業(yè)務(wù)知識的業(yè)務(wù)理解上，要知道這些相關(guān)的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)問題是如何關(guān)聯(lián)的。在最終成型階段，還需要運用業(yè)務(wù)知識對大建立進(jìn)行建模。

"到建立a large 數(shù)據(jù)system，我們需要追溯數(shù)據(jù) stream的來源到最終有價值的輸出，在現(xiàn)有的Hadoop和large數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中根據(jù)實際需要進(jìn)行選擇。這不僅包括數(shù)據(jù)存儲的選擇，還包括數(shù)據(jù)線上線下處理的考慮和取舍。此外，引入big 數(shù)據(jù)解決方案的商業(yè)應(yīng)用程序在生產(chǎn)環(huán)境中都沒有潛在的安全隱患。

因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)為實用服務(wù)是有意義的?？偟膩碚f，Da 數(shù)據(jù)可以從以下三個方面引導(dǎo)人們做出有價值的決策:報告生成(如基于用戶歷史點擊行為的跟蹤和綜合分析、應(yīng)用活躍度和用戶粘性計算等。);診斷分析(例如，分析用戶粘性下降的原因，根據(jù)日志分析系統(tǒng)性能下降的原因，檢測垃圾郵件和病毒的特征等。);決策(如個性化新聞閱讀或歌曲推薦，預(yù)測添加哪些功能增加用戶粘性，幫助廣告主精準(zhǔn)投放廣告，設(shè)置垃圾郵件和病毒攔截策略等。).

如何改正建立大型數(shù)據(jù)大型結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)各行各業(yè)的企業(yè)都提供了潛力。正確使用這些大數(shù)據(jù)信息可以增加商業(yè)價值，幫助您的企業(yè)在市場競爭中脫穎而出。以下是幾個企業(yè)應(yīng)用Da 數(shù)據(jù)的成功案例:Da 數(shù)據(jù)汽車廠商已經(jīng)開始使用Da 數(shù)據(jù)來了解汽車何時需要還車廠保養(yǎng)。利用汽車發(fā)動機的數(shù)百個傳感器可以向汽車制造商發(fā)送實時數(shù)據(jù)信息，使他們甚至在駕駛員之前就知道汽車何時會發(fā)生故障。

零售業(yè)也開始越來越多的使用數(shù)據(jù)。鑒于越來越多的產(chǎn)品帶有RFID標(biāo)簽，零售商可以跟蹤產(chǎn)品，知道很少有產(chǎn)品缺貨，并及時向供應(yīng)商訂購新產(chǎn)品。沃爾瑪就是這種正確使用Da 數(shù)據(jù)的好例子。當(dāng)零售商開始識別他們的客戶時，他們可以更好地建立商店，更好地滿足客戶的需求。當(dāng)然，這只是幾個簡單的例子，數(shù)據(jù)的可能性幾乎是無窮無盡的。

為了不斷促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的優(yōu)化，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，進(jìn)一步推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)進(jìn)程，需要全面、及時地掌握農(nóng)業(yè)的發(fā)展動態(tài)，這就需要建設(shè)一所基于分析處理技術(shù)的農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)及相關(guān)大學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)上，平臺要充分利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，構(gòu)建高效、先進(jìn)、開放的商業(yè)智能項目。