大數據對企業(yè)來(lái)說(shuō)有什么用?對于這個(gè)連IT界都眾說(shuō)紛紜的事情，要讓希望使用大數據產(chǎn)品和服務(wù)的企業(yè)主們來(lái)說(shuō)，更是一頭霧水。其實(shí)，從傳統企業(yè)的運行流程來(lái)看，大數據主要能夠在了解用戶(hù)、鎖定資源、規劃生產(chǎn)、做好運營(yíng)、開(kāi)展服務(wù)等方面，幫上企業(yè)的忙。以下是小編為你整理的如何快速學(xué)數據分析 ?

大數據通過(guò)相關(guān)性分析，將客戶(hù)、用戶(hù)和產(chǎn)品進(jìn)行有機串聯(lián)，對用戶(hù)的產(chǎn)品偏好，客戶(hù)的關(guān)系偏好進(jìn)行個(gè)性化定位，生產(chǎn)出用戶(hù)驅動(dòng)型的產(chǎn)品，提供客戶(hù)導向性的服務(wù)。 ?

從大數據技術(shù)方面來(lái)看，用數據來(lái)指引企業(yè)的成長(cháng)，將不再單單是一句口號。據百度副總裁曾良表示，從挖掘的角度來(lái)看，他們通過(guò)對每天60億的檢索請求數據分析，可以發(fā)現檢索某一品牌的受眾行為特征，進(jìn)而反饋給企業(yè)的品牌、產(chǎn)品研發(fā)*，能更準確地了解目標用戶(hù)，并推出與調性相匹配的產(chǎn)品。

通過(guò)運用大數據，不僅可以從數據中發(fā)掘出適應企業(yè)發(fā)展環(huán)境的社會(huì )和商業(yè)形態(tài)，用數據對用戶(hù)和客戶(hù)對待產(chǎn)品的態(tài)度，進(jìn)行挖掘和洞察，準確發(fā)現并解讀客戶(hù)及用戶(hù)的諸多新需求和行為特征，這必將顛覆傳統企業(yè)在用戶(hù)調研過(guò)程中，過(guò)分依賴(lài)主觀(guān)臆斷的市場(chǎng)分析模式。 ?

大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)和提供。通過(guò)用數據來(lái)規劃生產(chǎn)架構和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統數據中無(wú)法得知的價(jià)值組合方式，而且能給對組合產(chǎn)生的細節問(wèn)題，提供相關(guān)性的、一對一的解決方案，為企業(yè)開(kāi)展生產(chǎn)提供保障。 ?

過(guò)去的所謂商業(yè)智能，往往大多是“事后諸葛亮”，而大數據則讓企業(yè)可預測未來(lái)的走向，幫助企業(yè)做到“未雨綢繆”。大數據的虛擬化特征，還將大大降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險，能夠在生產(chǎn)或服務(wù)尚未展開(kāi)之前就給出相關(guān)確定性答案，讓生產(chǎn)和服務(wù)做到有的放矢。 ?

在這方面，不得不提到的就是最近火爆的《紙牌屋》，它的劇集為什么會(huì )受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據大數據技術(shù)和思維方式所做的準備。據稱(chēng)，《紙牌屋》的數據庫包含了3000萬(wàn)用戶(hù)的收視選擇、400萬(wàn)條評論、300萬(wàn)次主題搜索。下一季劇情拍什么、誰(shuí)來(lái)拍、誰(shuí)來(lái)演、怎么播，都由數千萬(wàn)觀(guān)眾的客觀(guān)喜好統計決定。 ?

網(wǎng)貸黑名單 ?

顧名思義就是指那些在多家公司借款但至今沒(méi)還上款的名單。網(wǎng)貸黑名單是由專(zhuān)門(mén)的平臺收集整理，行業(yè)內投資人和網(wǎng)貸平臺可免費查詢(xún)。網(wǎng)貸黑名單終生都有記錄。只不過(guò)，一般我們在人行的征信報告中只會(huì )顯示最近5年的征信記錄。那么該如何消除黑名單記錄呢? ?

想要消除黑名單，一般來(lái)說(shuō)，大致要分為兩個(gè)步驟。 ?

*，查詢(xún)。微信公眾號搜索 閃電查詢(xún)。 ?

第二，確認是否還清債務(wù)。還清債務(wù)之后，或者與債權人達成協(xié)議，可以申請法院取消名單中的信息，同時(shí)要到相關(guān)地方申請取消，經(jīng)過(guò)核實(shí)之后才能刪除。 ?

網(wǎng)貸黑名單會(huì )影響車(chē)貸和房貸嗎?這就要看你在什么平臺上進(jìn)行貸款的了。如果被列入銀行黑名單，那么以后就很難在繼續貸款了。想要貸款買(mǎi)房買(mǎi)車(chē)，就比普通人麻煩一些，得先想辦法去相關(guān)的單位消除黑名單，才能申請貸款。如果是P2P網(wǎng)貸黑名單，則要看平臺是否把你的欠款情況通報給征信系統。這樣看了，不管是銀行還是P2P平臺，只要是能把欠下的債還上，那么再貸款買(mǎi)房買(mǎi)車(chē)是沒(méi)有太大的影響的。 ?

DBA選擇數據庫的方法 ?

按性能和安全性來(lái)選擇 ?

大型國企(銀行)、傳統企業(yè)上市公司(保險)的企業(yè)級應用對數據的完整性和安全性要求*，務(wù)必萬(wàn)無(wú)一失，因此安全性*、功能最齊全的Oracle是傳統軟件的*。一般來(lái)說(shuō)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的公司對數據的完整性和安全性的敏感程度并不太高，所以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的從業(yè)者可能有入行幾年還沒(méi)見(jiàn)過(guò)Oracle的，不過(guò)電商、金融類(lèi)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品對安全性要求同樣非常高的軟件也應該選擇Oracle作為數據庫。本文轉自《Linux就該這么學(xué)》技術(shù)干貨 ?

如果公司是非移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的外企，那么一定要選擇Orcale，一來(lái)是洋老板普遍財大氣粗，二來(lái)是外企領(lǐng)導不像國內領(lǐng)導這么依賴(lài)對Windows系統友好的數據庫軟件。 ?

按開(kāi)發(fā)速度和運維難度來(lái)選擇 ?

一般國企和事業(yè)單位以及傳統企業(yè)小公司的領(lǐng)導對軟件(一般情況下只有展示網(wǎng)站，連ERP系統都是買(mǎi)現成的)的要求就是價(jià)格低、快點(diǎn)出結果;加上國內的傳統的領(lǐng)導對Windows系統有說(shuō)不清的迷戀;如此一來(lái)選擇SQL Server能同時(shí)滿(mǎn)足這三個(gè)要求，不過(guò)一般在這樣的單位不會(huì )存在DBA這個(gè)崗位——讓開(kāi)發(fā)網(wǎng)站的程序員擔任DBA的一部分職責(其實(shí)也就只有備份、恢復、作業(yè)管理等幾樣)。 ?

按價(jià)格和速度因素來(lái)選擇 ?

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的創(chuàng )業(yè)公司并不需要太糾結數據的萬(wàn)無(wú)一失，但很在意成本，并且對數據訪(fǎng)問(wèn)速度要求很高。因此資金不太充裕、為了給移動(dòng)端提供API的服務(wù)器選擇MySQL是最明智的。事實(shí)上在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域MySQL的市場(chǎng)占有率是*的，大多數移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司都用MySQL作為數據庫。

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Oracle和SQL Server都是具備完善功能的數據庫生態(tài)系統，而MySQL僅是一個(gè)速度快、兼容性好的關(guān)系型數據庫軟件。但好在MySQL是開(kāi)源的，同時(shí)追求速度快和數據安全的公司(移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的電商、金融公司)在資金充?？梢詫?zhuān)人負責寫(xiě)一個(gè)自己的MySQL系統，滿(mǎn)足系統的高可用和、高并發(fā)、高可擴的需求。 ?

盡管MySQL的安全性一直為人所詬病，但經(jīng)過(guò)多年改良，安全性已經(jīng)超越了SQL Server。什么是大數據風(fēng)控

在大數據風(fēng)控這個(gè)行業(yè)里混，需要了解用戶(hù)，了解場(chǎng)景，而這些往往都可以通過(guò)數據間接反映出來(lái)。 ?

比如，用戶(hù)在某一時(shí)期內在多家機構申請過(guò)貸款，那說(shuō)明該用戶(hù)目前借錢(qián)意愿強烈，即使歷史征信良好，也要用策略攔住他的申請，因為他很可能出現拆東墻補西墻的可能。 ?

因此，用數據說(shuō)話(huà)是一種方法論。不同數據對于風(fēng)險的作用不同，獲取難度也不同，這就決定了并非對每個(gè)用戶(hù)都能獲取到其各個(gè)維度的信息。 ?

同時(shí)，有很多特征只有很少的用戶(hù)才會(huì )有，也因此造就了數據的稀疏性。 ?

如何將稀疏數據用在各種機器學(xué)習模型中，則正是要考察模型人員對于風(fēng)險及產(chǎn)品理解的時(shí)候了。 ?

要做好大數據風(fēng)控，除了數據，模型就是最重要的了。模型有很多，如一般的線(xiàn)性回歸，Logistic回歸以及深度學(xué)習等，在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，有的可能單一模型就能達到很好的效果，有的則需要幾個(gè)模型的結合，而具體使用哪個(gè)模型用哪些特征，則是要考察模型人員對業(yè)務(wù)和算法的理解了。 ?

再說(shuō)一下大數據風(fēng)控的直觀(guān)感受。傳統風(fēng)控更像是冷兵器時(shí)代的戰爭，雖有協(xié)作但更多的是各作戰單位憑借個(gè)人能力的大混戰;而大數據風(fēng)控則像是現代戰爭中的立體作戰，各個(gè)作戰單位(數據)在統一的指揮中樞(算法)里高度協(xié)同作戰。大數據風(fēng)控能將相似的人更精準的分群，會(huì )讓你看到形形色色更加的人，會(huì )讓你從紛繁的單一的數據中看到其背后的萬(wàn)千世界。 ?

總之，做數據做模型前一定要理解人，做完數據模型后還要能夠解釋人。