什么是大数据，大数据的典型案例有哪些？

一、什么是大数据，大数据的典型案例有哪些？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

案例；比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。借助大数据分析，、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。

二、大数据杀熟和大数据的区别？

1．价格策略透明度不同。

如果消费者明知道商家对不同的人采取不同的价格，仍然愿意继续同商家交易，就更加符合自愿原则。而大数据杀熟的场景，大量消费者并不清楚是否存在价格歧视，或者自己如何被歧视的。

2．买卖双方信息对等性不同。

如果消费者知道商家针对不同的人采取何种价格，例如针对老人打折，还是针对小孩打折，还是凭本事砍价，交易合同的公平性就更为明显。另一方面，传统零售环节中，买卖双方对对方的了解程度都是差不多的，过程中通过“诈走”等方式，买卖双方互相探知对方的底线，获得的信息量也大致公平。而在大数据杀熟的交易中，几乎是销售平台对消费者信息的单方面掌握，消费者对平台信息则难有所知；此外，销售平台对个人信息的窥探程度过深，容易侵犯消费者个人隐私。

3．议价能力和可沟通性不同。

传统零售环节的讨价还价，买卖双方的议价能力相当，而且双方可以就价格即时进行沟通，因此，即使消费者砍价失败，也往往自叹功力不足。但在大数据时代，消费者更多是平台定价的接受者，双方难以进行你来我往的议价和沟通。

4．选择性不同。

在传统零售中，如果消费者在议价过程中败下阵来，还可以“用脚投票”——真的不买了，再去寻找可替代的商家。而大数据杀熟的行为人往往是大型互联网平台，具有一定的市场力量和粘性，消费者对平台依赖较多，则较难寻找新的卖家。

5．市场的竞争性不同。

传统零售环节的市场结构较为分散，零售终端竞争激烈。竞争会迫使经营者选择更受消费者欢迎的销售策略。如果消费者不喜欢个性化定价或者讨价还价，那么竞争会敦促经营者采取统一的定价。而互联网平台销售终端的市场结构相对集中，来自市场的竞争压力较小，同时，平台也容易相互效仿，都进行价格歧视。

三、大数据的数据类型有哪些？

大数据可以分为三类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

其中，结构化数据是指数据库中保存的数据，按照表格的形式存储，半结构化数据则是类似于 XML 和 HTML 格式的数据，相对于结构化数据更灵活，而非结构化数据则包括视频、音频、图像等无法通过表格或者文件来存储的数据。

这三类数据的不同形式也需要不同的处理和应用方法。

四、大数据的来源有哪些？

1.越来越多的机器配备了连续测量和报告运行情况的装置。几年前，跟踪遥测发动机运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。现在，汽车生产商在车辆中配置了监视器，连续提供车辆机械系统整体运行情况。一旦数据可得，公司将千方百计从中渔利。这些机器传感数据属于大数据的范围。

2.计算机产生的数据可能包含着关于因特网和其他使用者行动和行为的有趣信息，从而提供了对他们的愿望和需求潜在的有用认识。

3.使用者自身产生的数据/信息。人们通过电邮、短信、微博等产生的文本信息。

4.至今最大的数据是音频、视频和符号数据。这些数据结构松散，数量巨大，很难从中挖掘有意义的结论和有用的信息。

五、大数据工程与大数据技术的区别？

    大数据工程和大数据技术是两个不同的概念，它们在以下几个方面存在区别：

    定义：大数据工程是指将大数据技术应用于工程项目中，旨在解决大规模数据处理和存储的问题。而大数据技术则是指一系列用于处理和存储大规模数据的软件和硬件技术。

    应用领域：大数据工程主要应用于需要对大量数据进行处理和存储的工程项目中，例如科学研究、金融、医疗、智慧城市等。而大数据技术则广泛应用于各个领域，包括互联网、电商、物流、广告等。

    技术栈：大数据工程通常需要使用一系列的软件和硬件技术，如分布式存储系统、分布式计算框架、数据处理框架、数据挖掘和机器学习工具等。而大数据技术则侧重于软件技术，如数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面的技术。

    复杂性：大数据工程涉及的工程项目通常需要处理海量数据，并且需要解决数据存储、数据处理、数据分析等多个方面的问题，因此相对较为复杂。而大数据技术则侧重于解决数据处理和分析的问题，相对较为简单。

    总的来说，大数据工程和大数据技术在定义、应用领域、技术栈和复杂性等方面存在明显的区别。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的技术或工程方法来解决大规模数据处理和存储的问题。

六、教育大数据和其他大数据的区别？

教育大数据和其他大数据在应用领域和数据特点上存在一些区别。以下是它们的主要区别：

应用领域：教育大数据主要应用于教育领域，包括学校、教育机构和教育政策制定等。而其他大数据可以应用于各个行业和领域，如金融、医疗、零售等。

数据来源：教育大数据主要来源于学生、教师和学校的教育活动和学习过程中产生的数据，如学生的考试成绩、学习行为、教师的教学记录等。其他大数据则可以来自各种不同的数据源，如传感器、社交媒体、互联网等。

数据特点：教育大数据具有一些特殊的数据特点，如数据量大、多样性高、时效性要求低等。同时，教育大数据还涉及到一些敏感信息，如学生的个人信息和学习情况，需要进行隐私保护。其他大数据则可能具有不同的数据特点，如数据速度快、结构复杂等。

目标和应用：教育大数据的主要目标是通过对学生和教师的数据分析，提供个性化的学习支持和教学改进。它可以帮助学校和教育机构更好地了解学生的学习情况，优化教学方法和资源配置。其他大数据则可以用于市场分析、风险管理、产品改进等不同的应用领域。

总的来说，教育大数据是一种特殊领域的大数据应用，它关注教育领域的数据收集、分析和应用，旨在提升教育质量和效果。而其他大数据则广泛应用于各个行业和领域，具有更广泛的应用范围和数据特点。

七、教育大数据与其它大数据的区别？

1. 教育大数据与其它大数据有一定的区别。2. 教育大数据是指在教育领域中产生的大量数据，包括学生的学习数据、教师的教学数据、学校的管理数据等。与其它大数据相比，教育大数据更加注重数据的质量和精度，因为这些数据涉及到学生的学习成果和教师的教学效果，数据的准确性对于教育的发展至关重要。3. 此外，教育大数据的应用也有其独特性。教育大数据的应用主要是为了提高教学质量和效率，帮助学生更好地学习和成长。而其它大数据的应用则更多地涉及到商业和科研领域。4. 因此，教育大数据的研究和应用具有其独特性和重要性，需要更多的关注和投入。

八、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:

1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；

2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。

正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。

为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

1. A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
2. A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
3. R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
4. R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
5. R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况

三、AARRR在指标体系中的应用

如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：

1. 拉新

我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。

监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。

2. 激活

当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的

3. 留存

留存的定义如下:

• 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.

这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。

片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存

4. 付费变现

剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。

5. 自传播

这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:

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文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。

九、大数据审计和审计大数据的区别？

没有区别。

大数据审计和审计大数据都是指利用专业的技术手段和方法，对大规模数据进行收集、整合、分析、反馈等一系列复杂的操作，以验证行业或企业的合法性、规范性与可信度的过程。

十、大数据技术与大数据应用的区别？

区别在与实际工作中的工作模式是不一样的，一个是管理类的一个是技术类的。

大数据技术与应用，一般是指的跟大数据平台相关的东西，就是你要懂得基本的开发框架什么的。

大数据管理和应用，基本不涉及平台，他关注的是大数据的业务，比如最经典的业务就是报表业务，典型的比如某个公司月底想要看一些销售统计数据什么的，像银行分析每一笔交易的流向什么的。