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0基础怎么学大数据

   2023-02-01 勤学网2113
核心提示:大数据的架构和技术不断更新,伴随而来的处理数据技术的能力也逐渐增强。但是,不管如何变化,最终都还是需要数据产生商业价值,否则拥有再多的数据也只是一推“废品”。 大数据真正落地有很多方向,比如娱乐新闻产业的精准营销与推送,信息的精准预测等。大

0基础怎么学大数据

大数据的架构和技术不断更新,伴随而来的处理数据技术的能力也逐渐增强。但是,不管如何变化,最终都还是需要数据产生商业价值,否则拥有再多的数据也只是一推“废品”。 大数据真正落地有很多方向,比如娱乐新闻产业的精准营销与推送,信息的精准预测等。大数据在移动营销的价值有许多可能,其中一个重要价值体现就是描绘用户画像,精准定向用户。以下是小编为你整理的0基础怎么学大数据

用户画像,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌,这也是企业应用大数据技术的基本方式。

对于互联网公司来讲,虽然不能获取用户的个人私密数据,但可以获取很多终端用户使用各种App上网的日志,这里用户的号码已经加密处理,不能直接看出来。每天用户上网日志都会产生庞大的数据,据悉,Mob-vista每天产生的用户数据达到了1TB,迄今为止,积累的用户数据已经超过20亿条。那么,如何利用好这庞大的数据呢?Mob-vista的做法是通过将数据拆分了3000个维度,从原始数据进行统计分析,给用户打标签,再进行建模分析,得到模型标签,再进行模型预测,最后得到预测标签,利用标签,获得用户的精准画像。而这也在逐步挖掘数据的价值——通过预测判断终端用户的喜爱以及年龄段,将合适的信息推送给终端用户。



用户画像,说白了就是给终端用户进行打标签,根据掌握的数据和行为信息,给用户贴上一些“标签”,这些标签组合起来也就是用户的画像。在用户数据画像构建时,可以通过细分、设计标签库来标记用户使用App的习惯,标签库指示出每个App使用的男女性使用比例,以及各个年龄段的使用权重等等。标签库维度越多,得出的画像就越精准,广告投放就越准确。

要实现用户画像营销的更大价值,还需要数据人员结合“场景化”去分析用户数据。在不同情景下,不同典型用户操作行为和习惯有什么不同。了解不同用户在不同情境(交通过程中,上班途中,睡觉前)的典型使用行为与习惯。可见,用户数据和画像描绘还有很大的发展空间,在未来还有很多值得我们去挖掘的地方。

大数据如何差异化

所谓差异化定价,是指企业在提供产品服务时,不是不加区别地对所有客户均提供相同的价格

谨慎行使产品价格浮动权,提供不同的有针对性的服务价格。

差异化定价的前提:第一步是对市场进行细分;第二步是对价格进行细分

差异化定价的类别:顾客差异化定价。服务行业经常会采用这样的策略来最大化效益经营。



渠道差异化定价。对于相同产品,当经过的渠道不同时价格往往也是不同的。

产品差异化定价。产品差异化大致可以分为两类,即同类产品不同品牌和同样产品不同质量。

时间差异化定价。时间具有不可逆转的特殊性,每个人对于时间的要求也不尽相同,因而企业往往利用顾客对时间上的需求差异实现差异化定价。

虚拟模式具体调用显示数据(此段代码加在虚拟模式方法中)

string colName = this.m_dataGridView.Columns[e.ColumnIndex].Name;//读取单元格对应的列名称if (colName.Equals(“序号”))//如果单元格的名称等于序号列,则此单元格的值+1{ e.Value = e.RowIndex + 1;}else{

oRst.MoveTo(e.RowIndex + 1);//oRst是表示数据集或记录集即你的数据源,然后移动到当前行。 e.Value = oRst.GetFieldValueText(colName);//oRst通过列名提取数据集或记录集里的数据,赋值给当前的单元格

dataGridView的虚拟模式的解释:所谓虚拟模式,就是当前显示范围内的数据,dataGridView分为一个个单元格,一直从数据源中读取,并且不断地刷新当前的界面。这样的话,如果数据源是数据库等物理层面的数据来源,那么就意味着dataGridView当前显示的数据界面,哪怕你不动,不查看其他数据,它依旧时刻不停地访问物理层面,或多或少有点儿浪费资源。

好了,划重点,下面提供思路了,一种是把当前界面显示的数据作为缓存,另一种则是把当前界面的数据存在一个容器里,可以是dataTable,当dataGridView刷新数据时,则优先从缓存或dataTable里提取数据,如果没有再从数据源提取,可以提高那么一丁点儿的效率。

大数据搭建环境准备

安装虚机两台,无需安装两个,装好一个后,直接clone另外一台即可;

两台机器,master(192.168.126.128)、slave(192.168.126.129),两台机器使用Network Adapter使用net模式。

创建两台机器无密码登录(启动时方便)

# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa

直接回车,完成后会在~/.ssh/生成两个文件:id_dsa 和id_dsa.pub。这两个是成对出现,类似钥匙和锁。再把id_dsa.pub 追加到授权key 里面(当前并没有authorized_keys文件):

#cd ~/.ssh# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys。

完成后可以实现无密码登录本机:# ssh localhost。

把主节点公钥信息id_dsa.pub 放到从节点(192.168.126.129)datanode的.ssh/authorized_keys中:

#scp id_dsa.pub root@192.168.126.129:/root/.ssh ,没有目录创建即可。

进入/root目录执行: # cat id_dsa.pub >> .ssh/authorized_keys

然后在主节点可无密码登录从节点机器。#ssh 192.168.126.129

下载hadoop2.6.0稳定版本

下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/

#tar -xvf hadoop-2.6.0.tar.gz --解压缩文件

安装jdk

如果不会安装请参看:http://hi.baidu.com/haobaoipv6/item/4cb75325a08a5d0b76272c95

注意:搭建hadoop1集群步骤

请访问 http://hi.baidu.com/haobaoipv6/item/d9a699fe3cefcc16ff35827b

 
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