大数据应用的基础是？

一、大数据应用的基础是？

1、大数据分析和应用的基础是分布式原理

2、因为数据量大，因此单机不能处理，因此用到分布式存储和计算

3、如何在此基础上获得更佳的性能 那就是要掌握分布式相关的原理，比如分布式计算Mapreduce知道数据流式怎么走的

4、分布式分析基本都是基于这个范式，虽然用起来和单机一样，但是能不能写出高效的算法 你必须懂原理

二、大数据产生的数据基础？

1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

三、大数据技术应用基础？

是大数据技术应用基础主要涉及以下几个方面：

1. 数据采集：是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互联网各个角落的数据。数据采集需要用到各种数据抓取工具、数据抽取工具等。

2. 数据存储：大数据的存储和管理需要使用大规模的分布式存储系统，如Hadoop的HDFS等。这些分布式存储系统可以有效地管理大量的数据，并提供数据存储、备份、容错等功能。

3. 数据处理：大数据的处理主要包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。这些操作可以使用各种数据处理工具，如MapReduce、Spark等。

4. 数据分析和挖掘：大数据的分析和挖掘主要使用各种数据分析算法和工具，如机器学习、数据挖掘等。通过对数据的分析，可以发现数据中的规律、趋势和模式，从而为决策提供支持。

5. 数据可视化：将大数据的分析结果以图形、图表等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。数据可视化需要使用各种可视化工具和技术，如Tableau、PowerBI等。

总的来说，大数据技术应用基础是一个涉及多个领域的综合性技术体系，需要结合实际应用场景进行深入研究和探索。

四、大数据精准营销如何实现？

大数据精准获客的原理的优势

1.新鲜数据 一手客源数据新鲜，抓取近三天最新数据，数据加密，一手，永远无法被转卖2.深度挖掘 透彻分析涵盖潜在客户基本属性、行为分析，终端数据和兴趣标签，深度匹配不同行业需求的用户画像体系，对目标客群进行全方位的分析和挖掘3.数据可控 随时优化可以根据销售团队规模，要求每日1每周推送多少条数据给您!专业数据分析做售后，及时优化筛选条件，以筛选出最优质的的客户4.弯道超车颠覆烧钱四两拨千斤，几元，截取同行几百元做来的客户，降低成本，弯道超车!

想要做到低成本的获取精准客户，还是得运营商大数据，实时抓取，更高效，更快速

五、互联网实现的基础？

物联网的核心和基础是互联网。

物联网是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网将现实世界数字化，应用范围十分广泛。

在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查出它们的具体位置。

物联网拉近分散的信息，统整物与物的数字信息，物联网的应用领域主要包括以下方面：运输和物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境（家庭、办公、工厂）领域、个人和社会领域等，具有十分广阔的市场和应用前景。

六、企业最终实现利润的基础？

如果一个企业想上市，那么它的利润指标是最重要的指标；一个企业欲获得持续稳定的利润，那一定来自于持续稳定的营业额；而企业的营业额又来自于忠诚的客户；忠诚的客户，又来自于敬业的员工;敬业员工后面一定有一个他喜欢的具备管理能力的有格局的管理经理。

我们可以看到这样的现象：现在的外贸及电商企业竞争越来越同质化，平台及操作系统同质化，第三方服务系统同质化，产品信息透明化；而最后靠的都是人才和战略的竞争来取得立足之地和发展机会。经走访上百家外贸企业的业务团队，我们得出了这样一个惊人数据：一个销售队伍中，创造整个团队70%业绩的，仅靠该团队30%的业务明星。在过去我们有很多优势，如人口红利、汇率优势、土地政策、产品低成本、原料低成本，而现在真正的竞争却是人才选择的竞争；唯有人才，可以创造利润。我们试想一下，如果一个外贸企业它能再次找到那30%的业务明星，业绩量会怎么样呢？必将是增长70%；反之，如果这30%的业务明星离开，它的业务将衰减到只剩30%。

结论：你可以在这个信息化丰富的世界里寻求各种发展机会和业绩突破的方法，但唯有真正的人才能够给你带来利润的增长，企业与企业的竞争，从根本上来讲，必将回归到人才竞争的层面。

七、实现精准投放的基础是？

实现精准投放是了解市场，了解市场的机遇能抓住突破点。人无我有人有我新，创新的概念深入到中点，思想开阔了就能发现市场中的商机和机遇，只有不断的创新和总结把产品做的优良无懈可击。

八、大数除法，哪个算法实现最好？

问题描述

求两个大的正整数相除的商

输入数据

第1行是测试数据的组数n，每组测试数据占2行，第1行是被除数，第2行是除数。每组测试数据之间有一个空行，每行数据不超过100个字符

输出要求

n行，每组测试数据有一行输出是相应的整数商

输入样例

3

2405337312963373359009260457742057439230496493930355595797660791082739646

2987192585318701752584429931160870372907079248971095012509790550883793197894

10000000000000000000000000000000000000000

10000000000

5409656775097850895687056798068970934546546575676768678435435345

1

输出样例

0

1000000000000000000000000000000

5409656775097850895687056798068970934546546575676768678435435345

解题思路

基本的思想是反复做减法，看看从被除数里最多能减去多少个除数，商就是多少。一个一个减显然太慢，如何减得更快一些呢？以7546除以23为例来看一下：开始商为0。先减去23的100倍，就是2300，发现够减3次，余下646。于是商的值就增加300。然后用646减去230，发现够减2次，余下186，于是商的值增加20。最后用186减去23，够减8次，因此最终商就是328。

所以本题的核心是要写一个大整数的减法函数，然后反复调用该函数进行减法操作。

计算除数的10倍、100倍的时候，不用做乘法，直接在除数后面补0即可。

#include <stdio.h>

#include <string.h>

#define MAX_LEN 200

char szLine1[MAX_LEN + 10];

char szLine2[MAX_LEN + 10];

int an1[MAX_LEN + 10]; //被除数, an1[0]对应于个位

int an2[MAX_LEN + 10]; //除数, an2[0]对应于个位

int aResult[MAX_LEN + 10]; //存放商，aResult[0]对应于个位

/* Substract函数：长度为 nLen1的大整数p1减去长度为nLen2的大整数p2

减的结果放在p1里，返回值代表结果的长度

如不够减返回-1，正好减完返回 0

p1[0]、p2[0] 是个位 */

int Substract( int * p1, int * p2, int nLen1, int nLen2)

{

int i;

if( nLen1 < nLen2 )

return -1;

//下面判断p1是否比p2大，如果不是，返回-1

bool bLarger = false;

if( nLen1 == nLen2 ) {

for( i = nLen1-1; i >= 0; i -- ) {

if( p1[i] > p2[i] )

bLarger = true;

else if( p1[i] < p2[i] ) {

if ( ! bLarger )

return -1;

}

}

}

for( i = 0; i < nLen1; i ++ ) { //做减法

p1[i] -= p2[i]; //要求调用本函数时给的参数能确保当i>=nLen2时，p2[i] ＝ 0

if( p1[i] < 0 ) {

p1[i]+=10;

p1[i+1] --;

}

}

for( i = nLen1 -1 ; i >= 0 ; i-- )

if( p1[i] )

return i + 1;

return 0;

}

int main()

{

int t, n;

char szBlank[20];

scanf("%d", &n);

for( t = 0;

问题一、忘了针对每一组测试数据，都要先将an1, an2和aResult初始化成全0，而是一共只初始化了一次。这导致从第二组测试数据开始就都不对了。

问题二、减法处理借位的时候，容易忽略连续借位的情况，比如 10000 – 87，借位会一直进行到1。

九、做好大数据的关键基础？

数据和分析重新定义了人们竞争的方式。数据是一个关键的企业资产，组织开始以新的方式获利以领先竞争对手。那么底线是什么？利用数据推动其决策绩效的组织可以比竞争对手更快的速度获胜。

大型企业的一个令人震惊的趋势是，组织的规模不再是产生世界级分析的竞争障碍。市场出现的一个普遍趋势是，大型企业在使用分析方面的竞争优势正在消失，因为访问，处理和存储数据的成本正在下降。数据科学家和大型团队不再需要从企业的数据资产中推动产生洞察力。分析方法和工具变得越来越普及，成本越来越低，这为规模不同的企业的竞争环境提供了平衡。

那些知道如何引领数据分析新时代的企业高管将超越其竞争对手。这将需要其如何查看分析以及组织对构建分析能力的重要性的转变。在分析时代处于领先，有五大关键因素：

1.将分析作为企业战略

将分析能力和策略纳入企业目标。通过分析获得明确的目标是为开发这些所需能力提供方向和组织能量至关重要。正是通过这些新的方法，工具和技术，企业将开发新的产品，服务，市场和机会。

2.货币化策略

将货币化策略发展为有价值的企业资产。货币化战略是通过提高收入或降低成本底线的策略或行动来实现一个或多个业务目标的计划。同样，组织可能会开发KPI来帮助管理和了解业务绩效，推动竞争优势的货币化策略应该不断发展，并在整个组织中共享。

3.发展可扩展的洞察力和能力

如今，建立一次性分析解决方案已成为企业的常态。将时间花费在解决困难问题上以获取收益机会，只有一旦开发出支持计划的分析，才会处于休眠状态或从未再次使用。领导者应该寻求在整个组织中开发自动化，可重复和可扩展的营利策略和分析。这种方法将导致整个组织的分析，其他部门可以利用而不是建立自己的孤立的解决方案。

4.大数据不仅仅是大炒作

如果组织没有开始建立大型数据环境的道路，那么将会是一条落后的曲线。在这里采用大数据，将提供几个好处和新功能。第一波实施背后的主要驱动力之一是降低存储组织的数据海洋的成本结构。传统的数据平台价格昂贵，不能为存储大量信息提供经济的解决方案。

而通过利用低成本的商品硬件，组织可以获得非常合理的PB级信息的成本存储。一旦组织汇集了大量不同的数据集，他们就能够提供以前难以提供的新见解。这包括较低级别的粒状数据，社交媒体信息，搜索数据，图像，以及保持更丰富的信息历史。

这种分析的一个例子是汽车经销商大数据的应用，他们利用搜索数据根据客户搜索模式确定各种产品的正确库存水平。如果某个半径范围内的消费者正在搜索卡车，则可以更好地优化库存水平以匹配预期的消费者需求。

5.人工智能（AI）

作为领导者需要了解人工智能的当前能力，可以为组织带来什么，以及开始旅程的过程将成为围绕组织的关键问题。人们对于人工智能（AI）和工作自动化速度有多快有很多炒作。事实是，人工智能（AI）的发展还有很长的路要走，有几种方法可以开始利用这种新兴技术。组织应该考虑一个重要的一点是人工智能（AI）并不新鲜。自从上世纪90年代后期以来，

零售公司的网站已被杠杆化，有助于提出采购，交叉销售产品，或解决消费者问题的建议。分析领导者的问题是如何利用人工智能以及从哪里开始使用人工智能。在网络零售世界之外，各行业正在开始利用人工智能的进步来自动化研究，特别是在医疗领域和法律领域。

除了医生通过数百篇文章和案例文件，以找出最新的协议和治疗计划，医院正在利用人工智能来加快信息收集和同化过程，这样可以释放医生的工作量，可以花费更多的时间与病人进行研究。寻找需要标准化，重复性任务或需要诊断研究的领域成为了开始使用人工智能的第一个领域。

作为行定领导者，采用分析是帮助组织保持竞争力的必要条件。而具有一个明确的愿景，具体的目标，并确定组织发展的分析能力将有助于其在市场上的胜利。

十、什么是大数据应用的基础？

一是拥有丰富的数据资源。我国国土广袤、人口众多、经济规模巨大、活跃度高、信息化发展水平日益提高，将会成为产生和积累数据量最多的国家。

二是拥有广阔的市场空间。我国经济社会高速发展，经济转型升级、社会治理、四化同步、两化深度融合以及促进信息消费、“互联网+”等，都为大数据发展提供了广阔空间。

三是基于语言、文化特性的本土特色应用优势明显。依托中国语言和本土文化，在大数据领域有望再次实现互联网时代我国龙头企业与国际巨头抗衡的发展格局。

四是具备一定的技术和产业基础。经过多年努力，我国已成为信息产业大国和互联网强国。