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互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢有什么?

大數(shù)據(jù)是大量、高速、多變的信息，需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與處理。

大數(shù)據(jù)為企業(yè)獲得更為深刻、準確的洞察能力提供了空間與潛力。

借助大數(shù)據(jù)及相關技術,我們針對不同行為特征的客戶進行針對性營銷,進行個性化營銷。

大數(shù)據(jù)時代下的營銷是指通過大數(shù)據(jù)獲取對象的喜好,行為偏好,對不同對象進行不同營銷。

數(shù)據(jù)營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞:用戶、需求、識別、體驗。

數(shù)據(jù)分析師介紹

“數(shù)據(jù)分析師”，一般招聘這類崗位的公司規(guī)模都不會太小，人數(shù)可能不是一個的衡量指標,但是業(yè)務規(guī)模肯定比較大(反而言之，業(yè)務規(guī)模太小的公司就沒什么可分析的了)。此崗位重在“分析”，首先要有一 定的數(shù)據(jù)靈敏度和數(shù)學底子,知道在什么樣的數(shù)據(jù)規(guī)模下，需要看什么樣的數(shù)據(jù)指標。

了解常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘算法，可以使用一些工具得到預期的結果。當然是用工具的話是需要公司系統(tǒng)支持一些數(shù)據(jù)分 析軟件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果沒有，說句難聽的，弄個Exce|表格在有些公司也叫數(shù)據(jù)分析師。

大數(shù)據(jù)技術的學習內(nèi)容：

基礎階段: Linux、Docker、 KVM、MySQL 基礎、Oracle基礎、 MongoDB、 redis。

hadoop mapreduce hdfs yarn : hadoop : Hadoop概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。

大數(shù)據(jù)存儲階段: hbase、hive、 sqoop.

大數(shù)據(jù)架構設計階段: Flume分布式、Zookeeper、 Kafka。

大數(shù)據(jù)實時計算階段: Mahout、Spark、 storm。

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段: Python、Scala.

大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段:實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰(zhàn)應用。