中粮大悦城大数据实践之路

中粮大悦城大数据实践之路
中粮大悦城大数据实践之路

中粮大悦城的大数据实践之路

对于眼下火热的“大数据(专题阅读)”而言,多数实体零售企业停留在叶公好龙的层面,嘴上喊得火热,在实际应用中却是一脸茫然。这是因为数据在传统零售企业决策中只占到很少一部分,大多数企业家决策依然凭借“拍脑袋”。

在诸多实体零售企业中,大悦城(专题阅读)算是一个“异类”,它是真把大数据当做一件事儿来做,并且用大数据来指导经营活动。为什么是大悦城?在笔者看来,大悦城的一些先天条件决定了它在大数据上有所作为:大悦城成立于2007年,创办之初就以颠覆性的形象区别于传统购物中心,这使得它在经营思维上少了一些传统理念的干扰;

大悦城管理层普遍很年轻,有不少总经理甚至都是80后。管理队伍的年轻化使其不得不借助大数据来进行决策。换言之,没有大数据,就无法支撑商业综合体的运营;

大悦城属于中粮集团旗下产业,国企的雄厚财力使得它不为生存而过度分心,从而能够研究一些消费前沿的趋势;

“大数据”为大悦城打上了一个创新的标签。一些高科技设备商和服务商将大悦城作为“试验田”。从而使得其在大数据方面的能接触到更前沿的玩法;

上海大悦城研策部总监魏璞表示大数据对实体店最大的贡献在于利用数据对消费者的性别、工作、收入乃至购物喜好贴上标签。换言之,就是用数据给消费者“画像”,以形成体验平台积累交互信息,这些信息被整理成顾客标签,再被应用进营销洞察的完整链条。

大悦城天生具备拥抱大数据的“基因”

1.数据何处来?大悦城信息采集的几个维度

2014年“万圣节”期间,上海大悦城举办了一次主题为“鬼屋”的营销活动。大悦城希望借助这次活动提高有效会员的(但并非忠诚会员)粘合度,他们通过客户偏好分析将这些会员感兴趣的品牌作为积分兑换目标以拉动会员。于是,大悦城针对这部分顾客群体进行“画像”:一是女性,她们对购物更感兴趣且带来男性客户;二是近一个月没有来,但历史上有过购物记录。

上海大悦城通过数据分析,将活动信息发给12万会员中符合其目标受众的1824人,最后实际产生兑换的人数为128人,参与率为7%——同行业同类促销活动的参与率仅为1%。

这是一次针对部分会员的精准营销。通俗地说,这就是垂钓者“定向投饵”与“随机撒网”之间的区别。上海大悦城副总经理危建平总结说,这样的定向促销活动,不仅节约了营销成本,更重要的一点是,不至于为了几百个人的有效消费,而牺牲了十多万人的购物体验。

据了解,这次活动的会员拉动率超过12%,在其背后,反映出大悦城在大数据关于消费者研究方面的不断探索。

“我们对消费者进行全方位的分析,比如他们的消费行为、购物偏好以及经常出入的场合。对于每一位大悦城消费者,我们通过贴标签的方式为其’画像’,标签越丰富,画像便越具体”。上海大悦城研策部总监魏璞如是说。

如何用数据对大悦城的消费者进行“画像”?笔者认为,有一个很重要的变量是大悦城重新定义了“会员”的概念。大悦城认为的“会员”不仅仅是在大悦城CRM系统注册,并进行消费的传统意义上的会员,而是将任何能够获取到其信息并能与大悦城产生关联的消费者视为会员。这种对会员的重新定义使得大悦城打开了大数据之门。它可以借助互联网渠道不断丰富和完善自己的会员数据库,对会员进行画像。

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,RFID产业规模190亿元,M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业,包括传感设备制造企业,网络核心设备制造企业,还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业,但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面,第一是传感器和智能仪表,第二是嵌入式系统和智能装备,第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总,下图列出了目前提到最多,也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看,不管是工业控制、供应链管理、精准农业,还是建筑自动化、远程抄表、ETC,其实都并不是新的技术领域,而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

最新版大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案

最新版 大数据实训室建设项目 解决方案

目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26)

4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)

1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源,将大数据行业定位到国家战略层面,大数据成为推动经济转型发展的新动力,成为重塑国家竞争优势的新机遇,成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展,打破信息孤岛是关键。《纲要》指出,要加强顶层设计和统筹规划,形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前,建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前,逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前,信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前,60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题,这源于不同部门间数据开放标准的不统一,以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛,

xx大学大数据实验教学方案(含深度学习一体机)

xx大学 大数据与信息工程学院 大数据实验教学平台建设方案 XX大数据科技股份有限公司 XXXX年11月

目录 1 概述 (2) 1.1 背景 (2) 1.2 建设目标 (2) 2 科研教学大数据平台概要 (3) 2.1 总体架构设计 (3) 2.2 大数据教学科研平台配套资源 (4) 2.2.1 内容充实的课程体系 (4) 2.2.2 多元化的大数据资源包 (5) 2.3 科研教学大数据平台优势 (7) 2.3.1 安全可靠的实验环境,大幅度提升大数据技能 (7) 2.3.2 桌面虚拟化平台架构 (8) 2.3.3 增加高校硬实力和影响力 (8) 3 科研教学大数据平台详细设计 (9) 3.1 桌面虚拟化 (9) 3.1.1 平台整体架构 (9) 3.1.2 平台组件解析 (10) 3.2 大数据实验一体机 (10) 3.2.1 架构设计 (11) 3.2.2 大数据资源池建设 (12) 3.2.3 大数据教学基础平台 (17) 3.3 教学云盘 (21) 3.3.1 网盘系统设计 (21) 3.3.2 文件同步管理系统 (24) 3.3.3 文件分析系统 (27) 3.3.4 XX网盘特点 (28) 3.4 深度学习 (30) 3.4.1 深度学习一体机 (31) 3.4.2 准系统 (33) 3.4.3 GPU (34)

1概述 1.1背景 全球在2010年正式进入ZB 时代,根据IDC监测,人类自有史以来所有数据量大约每18 个月翻一番,意味着人类在最近18个月产生的数据量相当于之前产生的全部数据量,预计到2020 年,全球将总共拥有35ZB的数据量,是2010年的近30倍。大数据的需求趋势越来越多。大数据科学研究也在不断壮大,美国哥伦比亚大学和纽约大学、澳大利亚悉尼科技大学、日本名古屋大学、韩国釜山国立大学等纷纷成立大数据科学研究机构;美国加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学香槟分校、英国邓迪大学、中国香港中文大学等一大批高校开设了大数据科学课程。 目前全球都面临大数据人才荒,在未来5-10年,我国大数据市场规模年均增速将超过30%,而大数据人才缺口将突破150万,目前大数据人才平均月薪达1.5万,在BAT发布的招聘职位中,大数据人才超过60%,因此在高校开发云计算大数据科研平台,建立云计算大数据科研实验室、创设云计算大数据教学培训,实现高校教学科研一体化流程,将为高校增加学生就业机会和薪资水平,逐步培养当今互联网时代IT行业的大数据人才起到至关重要的作用。 1.2建设目标 xx大学大数据与信息工程学院着眼于未来,着手从全球的技术重点难点-大数据的科研和教学出发,拟打造中国大数据教学科研的标杆,建设新一代的大数据研究教学基地,建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩,提供数据内在关系和价值的大数据科研教学平台,教学平台具体建设目标如下: 1.建设桌面虚拟化平台,解决普通PC电脑在教学过程中产生的维护难、易 感染病毒、数据易丢失等问题。 2.建立大数据实验教学一体化平台,供高校师生进行日常的大数据教学以 及上机实验等活动。

大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案

大数据实训室建设项目 解决方案 目录

1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26) 4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28)

5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)

1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年9 月5 日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源,将大数据行业定位到国家战略层面,大数据成为推动经济转型发展的新动力,成为重塑国家竞争优势的新机遇,成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展,打破信息孤岛是关键。《纲要》指出,要加强顶层设计和统筹规划,形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前,建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前,逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前,信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前,60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题,这源于不同部门间数据开放标准的不统一,以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛,实现数据共享,这对于行业发展至关重要。

活动方案之大数据实验室建设方案

大数据实验室建设方案 【篇一:云计算实验室建设方案】 高校云计算实验室 2014年3月 建设方案 第一部分、关于云计算的相关知识 一、云计算简介 云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使 用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚 拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往 用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指it基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、 易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是it 和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作 为一种商品通过互联网进行流通。 在过去几年里,云计算和虚拟化的概念获得了巨大的发展动力,并 且成为信息技术中的流行词。许多企业开始实现这些新技术,期望 通过改进机器的利用率来降低成本,减少管理时间和基础设施成本。云计算是能够使用户在 internet 上使用应用程序的一种环境,比如 存储和保护数据,同时又能够提供服务。 继个人计算机变革、互联网变革之后,云计算被看作第三次it浪潮,是中国战略性新兴产业的重要组成部分。它将带来生活、生产方式 和商业模式的根本性改变,云计算将成为当前全社会关注的热点。 一方面,由于云计算正处在高速发展时期,其相关技术也处在日新 月异,不断推陈出新的过程中,因此需要技术人员不断更新知识与 技能;另一方面,云计算可以分为iaas、paas、saas等多个层次,其相关技术涉及虚拟化、集群管理、分布式计算、web服务和大数 据处理等多个领域,如何使教学与实验工作能涵盖众多层次与领域,成为云计算人才培养中的重要问题。 二、云计算的五大优点 (1)以服务为基础 (2)可扩展性、弹性 (3)共享

大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案

大数据实训室建设项目 解决方案

目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26) 4.6 实训室课程目标 (28)

4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)

1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源,将大数据行业定位到国家战略层面,大数据成为推动经济转型发展的新动力,成为重塑国家竞争优势的新机遇,成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展,打破信息孤岛是关键。《纲要》指出,要加强顶层设计和统筹规划,形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前,建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前,逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前,信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前,60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题,这源于不同部门间数据开放标准的不统一,以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛,实现数据共享,这对于行业发展至关重要。

数据科学与大数据技术专业培养方案

数据科学与大数据技术专业培养方案 一、培养目标 本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强,掌握数据科学专业方向所需的基础理论和方法,具有经济、金融等相关行业知识背景,具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的国际化应用型数据科学人才。 学生毕业后,能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析,能利用数据科学方法开展商务流通大数据应用、金融大数据应用,能开发基于大数据的新产品和新业务,推动大数据在相关行业的应用创新。 二、培养规格及标准 ⒈知识结构 本专业学生应具备以下几方面的知识: (1)通识教育知识:思想政治理论课、大学英语、大学语文、体育、哲学与社会、文学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分析、文化历史与国际视野等; (2)基础知识:数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据结构、数据库原理与设计等; (3)专业知识:大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘、算法导论等; (4)相关专业知识:微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、管理学、博弈论等; 具体课程设置详见本专业指导性教学计划。 ⒉能力 通过培养,学生应具备以下几方面的能力: (1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术,培养比较系统的大数据分析思维; (2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术,具有大数据采集和数据挖掘的技术,具备解决涉及大数据问题的能力; (3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识,具有运用数据科学的理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力; (4)掌握英语,听、说、读、写、译能力均达到较高水平。具有较强的英语口语和书面交流能力,熟练运用专业英语能力。能阅读数据科学和大数据方面的专业外文文献,掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法,具有较强的自学能力和初步科研能力;

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段,通过校企合作联合培养机制,让企业、行业深度参与人才培养过程,逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量,全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位,在以解决现实问题为目的的前提下,使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野,注重知识的实用性,有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力,让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分,一是平台硬件,二是教学与实验支撑系统(包括:芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台),三是产品服务体系。 具体如下:

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成,教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1)平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合,提高学生的学习、实践和创新创业能力,能够培养实用性人才所需的专业能力,提升教学效果与就业率,为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2)平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究,能够服务于学校的教学和科研,有助于大数据方向发展和自主创新,有利于创新团队培育和高水平研究成果积累,有利于提升教师的教学和科研水平,推动教学和科研团队建设。 3)平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势,体现学校办学特色,推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作,开展项目合作研究和人才培养,促进科研成果转化,促进产学研协同创新。 4)平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1)模块一:平台相关硬件建设 本模块主要包含:大数据教学科研一体机 技术参数:

中粮大悦城大数据实践之路

中粮大悦城的大数据实践之路 对于眼下火热的“大数据(专题阅读)”而言,多数实体零售企业停留在叶公好龙的层面,嘴上喊得火热,在实际应用中却是一脸茫然。这是因为数据在传统零售企业决策中只占到很少一部分,大多数企业家决策依然凭借“拍脑袋”。 在诸多实体零售企业中,大悦城(专题阅读)算是一个“异类”,它是真把大数据当做一件事儿来做,并且用大数据来指导经营活动。为什么是大悦城?在笔者看来,大悦城的一些先天条件决定了它在大数据上有所作为:大悦城成立于2007年,创办之初就以颠覆性的形象区别于传统购物中心,这使得它在经营思维上少了一些传统理念的干扰; 大悦城管理层普遍很年轻,有不少总经理甚至都是80后。管理队伍的年轻化使其不得不借助大数据来进行决策。换言之,没有大数据,就无法支撑商业综合体的运营; 大悦城属于中粮集团旗下产业,国企的雄厚财力使得它不为生存而过度分心,从而能够研究一些消费前沿的趋势; “大数据”为大悦城打上了一个创新的标签。一些高科技设备商和服务商将大悦城作为“试验田”。从而使得其在大数据方面的能接触到更前沿的玩法;

上海大悦城研策部总监魏璞表示大数据对实体店最大的贡献在于利用数据对消费者的性别、工作、收入乃至购物喜好贴上标签。换言之,就是用数据给消费者“画像”,以形成体验平台积累交互信息,这些信息被整理成顾客标签,再被应用进营销洞察的完整链条。 大悦城天生具备拥抱大数据的“基因” 1.数据何处来?大悦城信息采集的几个维度 2014年“万圣节”期间,上海大悦城举办了一次主题为“鬼屋”的营销活动。大悦城希望借助这次活动提高有效会员的(但并非忠诚会员)粘合度,他们通过客户偏好分析将这些会员感兴趣的品牌作为积分兑换目标以拉动会员。于是,大悦城针对这部分顾客群体进行“画像”:一是女性,她们对购物更感兴趣且带来男性客户;二是近一个月没有来,但历史上有过购物记录。 上海大悦城通过数据分析,将活动信息发给12万会员中符合其目标受众的1824人,最后实际产生兑换的人数为128人,参与率为7%——同行业同类促销活动的参与率仅为1%。 这是一次针对部分会员的精准营销。通俗地说,这就是垂钓者“定向投饵”与“随机撒网”之间的区别。上海大悦城副总经理危建平总结说,这样的定向促销活动,不仅节约了营销成本,更重要的一点是,不至于为了几百个人的有效消费,而牺牲了十多万人的购物体验。 据了解,这次活动的会员拉动率超过12%,在其背后,反映出大悦城在大数据关于消费者研究方面的不断探索。 “我们对消费者进行全方位的分析,比如他们的消费行为、购物偏好以及经常出入的场合。对于每一位大悦城消费者,我们通过贴标签的方式为其’画像’,标签越丰富,画像便越具体”。上海大悦城研策部总监魏璞如是说。 如何用数据对大悦城的消费者进行“画像”?笔者认为,有一个很重要的变量是大悦城重新定义了“会员”的概念。大悦城认为的“会员”不仅仅是在大悦城CRM系统注册,并进行消费的传统意义上的会员,而是将任何能够获取到其信息并能与大悦城产生关联的消费者视为会员。这种对会员的重新定义使得大悦城打开了大数据之门。它可以借助互联网渠道不断丰富和完善自己的会员数据库,对会员进行画像。

大数据实训方案

大数据实训教学大纲 1 / 5

一、实训目标 基于Hadoop为核心,通过实训,达成以下目的: ????? ?? ? ?认识大数据,认识大数据技术在新时代对企业的重要性。 掌握 Linux的基础知识和应用 掌握hadoop集群环境的搭建。 熟悉HDFS分布式文件系统的原理,掌握HDFS的API的开发。 通过实际案例的开发,了解MapReduce原理,掌握MapReduce的开发技术。 了解Hive,学习Hive集群的搭建。掌握Hive的DML和DDL相关技术。认识ZooKeeper,学些ZooKeeper集群的搭建,了解ZooKeeper在Hadoop集群中的作用。 了解HBase原理和架构,掌握HBase API编程,掌握HBase数据的导入和导出。 通过综合案例实践,掌握Hadoop以及相关框架的开发和应用。 二、实训课程内容介绍 1、课程大纲

训 3 / 52、通过案例初步认识大数据 Linux入门1、Linux简介、安装 2、常用命令 3、文件权限及操作 4、用户及权限管理 5、Linux下搭建Java开发环境 Hadoop入门1、Hadoop介绍 2、Hadoop安装配置 3、hadoop初始化和测试 4、配置ssh免密码登陆配置和ssh原理 HDFS 1、HDFS原理 2、HDFS的shell操作 3、HDFS原理 4、HDFS的java接口 5、Hadoop RPC 6、HDFS读取数据过程 技术速成 Map-Reduce 技术培训 1、MR介绍 2、WordCount执行流程和代码编写

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大数据实训室方案建议书20160424

大数据实训室建设方案建议书 杭州华三通信技术有限公司XXXX年XX月

目录 1.大数据实训室建设背景 (3) 1.1中国大数据产业空间高速增长 (3) 1.2大数据人才紧缺 (3) 1.3教学中存在的问题 (4) 1.4大数据人才就业方向 (5) 2.H3C大数据解决方案简介 (7) 3.H3C大数据实训室建设目标 (10) 4.H3C大数据实训室总体设计 (10) 4.1培养方向及目标 (10) 4.2实训室方案设计 (11) 4.3大数据实训室建设思路 (12) 4.4实验平台建设原则 (12) 4.5实验平台教材大纲 (14) 4.6实训室课程目标 (15) 4.7学员能力要求 (15) 5.实训室室的相关服务 (15) 5.1华三培训中心介绍 (15) 5.2师资培训 (17) 5.3新技术、新应用定期交流 (17) 5.4实验室设备维护服务 (18)

1.大数据实训室建设背景 1.1 中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源,将大数据行业定位到国家战略层面,大数据成为推动经济转型发展的新动力,成为重塑国家竞争优势的新机遇,成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展,打破信息孤岛是关键。《纲要》指出,要加强顶层设计和统筹规划,形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前,建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前,逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前,信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前,60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题,这源于不同部门间数据开放标准的不统一,以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛,实现数据共享,这对于行业发展至关重要。 大数据行业空间将逐步释放。《纲要》提出,到 2020 年,我国将形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品;并且培育 10 家国际领先的大数据核心龙头企业,500家大数据应用、服务和产品制造企业。相关内容以及时间节点表明大数据产业行业空间将逐步加速释放。 2014 年全球大数据产业对 GDP 贡献约 270 亿美元,行业尚处于幼稚阶段。我国 2014 年大数据产业市场约 80亿RMB,这一数据正以接近年 30%的速度增长。 1.2 大数据人才紧缺 当下,大数据的趋势已逐步从概念走向落地,而在IT人跟随大数据浪潮的转型中,各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势,也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。伴随移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术的发展,数据呈现爆炸式增长,大数据时代正向我们逐步展

大数据原理与实践

大数据分三大部分,包括:大数据基础、技术原理和创新实践。 微信公众号:大数据小世界 大数据基础部分主要介绍大数据的基本概念、技术架构和大数据的应用场景; 第二部分大数据技术原理主要介绍大数据的感知与采集、大数据存储、大数据管理、大数据计算、大数据分析、以及大数据可视化与可视化分析; 第一部分大数据基础 第1章大数据的基本概念 大数据全景图 从IT时代到DT时代 大数据洞见(insight) 大数据总体框架 数据科学与数据工程 第2章大数据的技术架构 传统数据库和数据仓库 Hadoop及其生态系统 商业大数据技术架构 大数据商业产品 第3章大数据的应用 大数据与科学研究 大数据与政府治理

大数据与智慧城市 大数据与公共服务 大数据与商业创新 第二部分大数据技术原理 需要大数据系统性学习资料的请加群:862879153 第4章大数据感知与采集 Digital world,数字化世界 互联网、云计算、物联网技术 智慧城市 第5章大数据存储 数据存储基本概念 数据库存储 分布式文件系统HDFS 分布式数据库HBase 第6章大数据管理 大数据仓库 结构化查询语言 NoSQL和NewSQL 第7章大数据计算 分布式并行编程框架MapReduce 内存计算与Spark SQL on Hadoop

图计算与流计算 第8章大数据分析 统计方法 数据挖掘 机器学习 大数据分析语言:Python和R 第9章大数据可视化与可视化分析大数据可视化方法 大数据可视化工具 可视化分析 数据智能 第三部分大数据工程与实践 第10章开放大数据与大数据工程开放数据与创新 大数据工程方法论 大数据工程实践步骤 第11章大数据创新实践案例 互联网大数据 政府大数据 生物大数据 金融大数据 城市大数据

大数据教育平台方案

大数据教育平台初步方案 项目背景与目标 现在高校和各个教育机构在进行大数据课程教育时普遍面临着没有实验环境、没有大数据项目所需真实的实验数据、没有切合真实项目的实验教材、没有配套的教学方案的问题。 我们提供的大数据教育平台为各高校提供大数据教育的实验平台服务。平台主要提供实验环境,真实项目实验数据,大数据教学实验手册、配套教学ppt、实验环境相关下载。平台注册使用并非采用互联网的开发注册方式,而是采用与高校合作,高校通过服务的购买,分配给老师账号。老师通过实际的课程安排,分配给学生账号和资源。平台根据高校使用平台情况通过线下方式与高校结算服务费用。 平台可用于两种模式,云平台模式和一体机模式。云平台模式通过互联网提供虚拟化服务,用过分配的账号进行使用。一体机用于学校内部自有网络,一体机模式的服务器在联网条件下可以下载或更新云平台中的更新内容。 产品功能 1. 账号管理 1.1平台管理员账号管理 可以设置修改平台管理员账号密码。 1.2学校账号分配 平台在与高校签订协议后,由平台发放给学校一个管理账号。此账号具有账号管理功能。可以创建老师账号。可以编辑学校相关信息。

1.3教师账号分配 学校管理账号,新建老师账号并编辑,包括,登录名、姓名、教师编号、性别、院校等信息。 1.4新建学生账号 教师账号,新建班级、添加学生。新建学生信息包括,登录名、姓名、学号、性别、专业、院校、班级。 1.5关闭班级 当关闭班级将回收班级下面所有试验资源。关闭前需提示警告。 1.6修改账号密码。 2. 资源管理 2.1 资源申请管理 云平台资源申请提供两种申请管理模式。 第一种,资源审核模式。老师提交申请后由校方管理账号进行审批。 第二种,默认审核模式,默认给老师50人(可配置)的配额上限,无需审核。并提供配额上限的数量的修改功能。 一体机,无需资源申请。需要设置老师资源配额上限。 2.2教师平台资源申请(云平台) 老师通过班级的课程安排情况,申请试验平台的使用时间和人数。申请由新建班级和学

电信大数据解决方案及实践

电信大数据解决方案及实践 Telco Big-Data Solution and Experience 李秋静/LI Qiujing 叶云/YE Yun (中兴通讯股份有限公司,广东深圳, 518057) (ZTE Corporation,Shenzhen 518057,China) 结合全球多个实际案例,提出了一个电信大数据的精简方案架构。方案结 合运营商的实际应用场景,挑选合适的组件进行组合,摒弃了通用化的大平台。大数据的发展,一要通过大数据应用提升运营效率,二要通过数据即服务(DAAS)拓展新的服务内容,提供对外服务。在业务实施设过程中,抓取、管理和挖掘电信运营商的核心数据是基础,运营商大数据的快速部署和应用是最终目标,两者需要在效率、成本和时间上取得平衡。大数据;电信网络;精简架构;数据即服务 In this paper,we discuss a number of domestic and international big-data telecommunications architectures and propose our own lean big-data architecture.This new architecture combines the practical application scenarios of operators,and the universal large platform is abandoned.There are two directions in big-data development:improving business efficiency and providing data as a service (DaaS).Capturing,managing,and mining core data of a telecom operator is the basis for service implementation.Rapid deployment and application of big data is the final target.A balance also needs to be struck between in efficiency,cost and time when deploying a big-data architecture. big data;telecommunications network;lean architecture;data as a service 摘要:Key words:关键词:Abstract:收稿日期:2013-04-27 网络出版时间:2013-06-24基金项目:国家高技术研究发展(“863”)计划(2013AA01A210) DOI:10.3969/j.issn.1009-6868.2013.04.007 网络出版地址:https://www.360docs.net/doc/5011979346.html,/kcms/detail/34.1228.TN.20130624.1522.004.html 中图分类号:TN915.03;TP393.03 文献标志码:A 文章编号:1009-6868(2013)04-0039-003 专题 李秋静等 电信大数据解决方案及实践 ZTE TECHNOLOGY JOURNAL 1电信运营商建设大数据 思路及关键技术 运 营商的网络和用户是运营商的核心资产,而其中流动的数据 (包括用户配置基础数据、网络信令数据、网管/日志数据、用户位置数据、终端信息)是运营商的核心数据资产。对于运营商来说,最有价值的数据来自基础电信网络本身,对于基础管道数据的挖掘和分析是运营商大数据挖掘的最重要方向。抓取、管 理和挖掘这些数据是运营商的当务之急[1-2]。运营商基于核心数据的大数据应用可从两个方面入手: (1)通过大数据应用提升自身运营效率。比较典型的应用包括:信令多维分析、网络综合管理及分析、业务和运营支撑系统(BOSS)经营综合分析、精准营销等。 (2)通过数据即服务(DAAS)拓展新的服务内容,提供对外服务。包括个体及群体的位置信息以及用户行为分析等,对于第三方公司(比如零售业或者咨询公司、政府等)都是非常有价值的信息。运营商可以基于这些数据提供对外DAAS 服务,拓展市场空间。 为了构建电信运营的大数据应用,从技术能力的角度可以分为数据收集与存储、信息检索汇聚、知识发现以及智慧4个层面。电信大数据技术层面如图1所示。自下而上数据挖掘深度增加,难度加大,对于系统的智能需求提升。其中关键的技术包括抽取转换装载(ETL)、并行计算框架、分布式数据库、分布式文件系统和数据挖掘、机器学习等。 面对海量的大数据,如何有效进行数据处理是需要解决的迫切问题,分布式并行处理是有效手段。传统关系型数据库多采用共享磁盘 (Sharing-disk)架构,当数据量达到一定程度,将面临处理的“瓶颈”以及扩展的困难,同时成本也偏高。当前有效的做法是采用分布式文件系统/分布式数据库结合做分布并行处理。目前基于开源的Hadoop 平台是业界采用较广泛的一个实现方案。Hadoop [3]的核心思想是基于Hadoop 分布式文件系统(HDFS)存储文件或者基于HBase 数据库(也是基于HDFS),使用分布式并行计算框架MapReduce 来并行执行分发Map 操作以及Reduce 归约操作。在Hadoop 的计算模型中,计算节点与存储节点合一。存储数据的普通PC 服务器可以执行MapReduce 的任务。而在

物联网大数据分析实验室建设方案

物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,RFID产业规模190亿元,M2M终端1

物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关村已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业,包括传感设备制造企业,网络核心设备制造企业,还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业,但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面,第一是传感器和智能仪表,第二是嵌入式系统和智能装备,第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网

大数据实践案例

详解:腾讯,阿里,百度,3家BA T企业“玩”大数据? 来源:傅志华发布时间:2014-10-23 17:32标签:”大数据腾讯阿里百度 互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方,但由于各自的数据来源和商业模式的不同,其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用,以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看,腾讯数据最为全面,这与其互联网业务全面相关,其最为突出的是社交数据和游戏数据,其中:社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据,游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据,腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。 阿里最为突出的是电商数据,尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据,其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。 百度的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主,百度的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求,百度的数据以非结构化数据更多。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景 百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系,该体系一共分为七层,代表了企业不同层面的数据价值应用场景,形成了企业运营的数据价值金字塔:

(1)数据基础平台层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层,如果基础层搭建不好,上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果,这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理;业务目标是把企业的所有用户(客户)数据用唯一的ID串起来,包括用户(客户)的画像(如性别、年龄等)、行为以及兴趣爱好等,以达到全面的了解用户(客户)的目的; (2)业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系,在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品,监控关键数据的异动,通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因,辅助运营决策; (3)用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控,也运用非结构化的数据(如文本)来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户(客户)体验监测的模型或者工具来实现,后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑,以及时的优化产品或服务; (4)精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面:第一,构建基于用户的数据提取和运营工具,以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来,从而对客户进行营销或运营活动;第二方面,通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应;第三,通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理;第四,主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品,以实现推广资源效率和效果最大化,如淘宝商品的个性化推荐; (5)数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户,如百度通过提供百度舆情、百度代言人、百度指数等服务其广告主客户;淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户;腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面,主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现(如淘宝指数、百度指数、百度春节迁徙地图)。 (6)经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计,形成经验分析周报、月报和季度报告等,对用户经营情况和收入完成等情况进行分析,发现问题,优化经营策略。

光环大数据分享百度的人力资源大数据实践

https://www.360docs.net/doc/5011979346.html, 光环大数据分享百度的人力资源大数据实践 光环大数据培训机构,首先来讲一个小故事,扁鹊治病:一天魏文王问扁鹊:“你家兄弟三人谁医道更高深一点?”扁鹊说:“我大哥最好,二哥次之,我最差。”魏文王又问:“那为什么大家都知道你最厉害呢?”扁鹊答曰:“我大哥看病的时候,通常病还没发起,他就能看到病因并在发病前就治好了,只有家里人清楚;二哥看病时病刚发作,开个药方吃个药、打个针就好了,所以本村人才了解;而我看病的时候,通常已经到了晚期,要大动干戈,动手术,动静最大,所以大家以为我最厉害。”这个故事告诉我们在公司成本控制与效益上,事后控制不如事中控制,事中控制不如事前预防,即所谓防患于未然。当然更重要的是象扁鹊大哥一样事前要能洞察,防微杜渐,提前预警预测,避免走弯路、错路,为业务增效。 还有一个故事是庄子识人九征,企业管理中也广泛应用,庄子识人有9个场景:看忠诚、看教养、看能力、看智谋、看信誉、看仁义、看节操、看仪态、看为人,也涵盖了人力资源的选用预留之道。这9个场景用大数据的思维方式的话,每个场景都有构建自己的子场景及子空间,然后提取其特征,进行复杂的行为建模,找出其中关联,最后得出识人的结果。 大数据时代的思维变革 大数据近年我们谈得很多,图中显示的是每60秒能产生的一些数据。对于人力资源来讲,大部分企业人力资源领域产生的数据基本上还是在GB这个级别,可能有几十个到几百GB,BAT等一些大企业平时也比较重视数据,也有技术收集数据,可能相对高一些,达TB级别。业界的共识,PB这个级别基本上是大数据的临界点,也就是说数据量达到PB以后,才能真正去谈大数据。那是不是说我们人力资源就不能谈大数据了?我们可以利用大数据的思维与方法以及技术,去研究与探索人力资源管理,从而为企业人才方面的决策提供高含金量的依据。

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