什么是异构电商(什么是异构电商的概念)

大数据工作都做什么。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么。求解~~

大数据能做的事情太多了。举个简单的例子某宝你购买某类产品后，当你在访问其他带有某宝广告的页面时候他就会把你买过的（或者访问过的）相关产品给你，这就是大数据的一种应用。或者是图像的分析，等等，方方面面。大数据的概念就是数据在线，只有数据在线干的事才能多，才有经济价值。通过数据的搜集、整理、分析提取出来的东西才有价值。

什么是异构电商(什么是异构电商的概念)

大数据其实分为2类，一个是开发类的一个是运维类的，以育是开发类的，所以学之前需要决定自己学哪个，决定培训学习的话可以索取课程体系进行详细的了解，大数据主要学习ja、数据库和大数据本身的一些东西，东西挺多，篇幅有限

需要学ja,之后深入hadoop，大致要学习半年左右。

大数据应用在云计算这一块，和LS回答的不多，就是多数据库关联。更易查询和提高应用性。

数据挖掘中建立模型采用的是什么研究方法

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

大数据分析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

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

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。

大数据的技术

数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

统计分析：设检验、显著性检验、异分析、相关分析、T检验、方分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1. 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和作，比如火票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

边缘计算的特点是什么？

边缘计算具有如下特点：

低延迟：边缘计算将数据处理和存储推向网络边缘，可以更快地响应请求，从而降低延迟。

多样性：边缘设备可以是各种各样的设备，包括传感器、智能手机、智能家居、工业设备等，这使得边缘计算可以适用于各种场景。

分布式：边缘设备分布在网络边缘，可以使数据的处理、存储更加分散，降低了集中式存储的压力。

实时性：由于边缘设备处理和存储数据的能力，可以更快地响应实时应用的需求。

离线处理能力：边缘设备具有处理和存储数据的能力，即使在没有互联网连接的情况下也能够处理和分析数据。

数据隐私性和安全性：在边缘设备上处理数据可以避免将敏感数据传输到云端进行处理，从而更好地保护用户的隐私和数据安全。

节约带宽：边缘设备可以在本地处理和存储数据，只将需要传输的数据发送到云端，从而降低了对带宽的需求。

综上所述，边缘计算具有低延迟、多样性、分布式、实时性、离线处理能力、数据隐私性和安全性以及节约带宽的特点。

边缘计算呈现出的六大特点和趋势。

，去中心化

边缘计算从行业的本质和定义上来看，就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。

第二，非寡头化

边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。

第三，万物边缘化

边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。在万物互联的未来，有万物互联就有应用场景，有应用场景就要边缘计算。

第四，安全化

在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。

第五，实时化

随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。以自动驾驶为例，在这些方面，几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。而面对自动驾驶方面由摄像头、雷达、激光雷达等众多传感器创造的大量数据，传统数据中心模式的响应、计算和传输速度，显然是不够的，这时候“近端处理”的边缘计算，自然就成为了“实时化”要求的选择。

第六，绿色化

数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

边缘计算的特点：

1、超低时延

海量数据不再需要上传至云端进行处理，大大降低了网络时延，使得反馈更加迅速，同时也改善了用户体验，降低了网络在其他部分中可能发生的拥塞。

2、高带宽

由于边缘数据中心靠近信息源，可以在本地进行简单的数据处理，不必将所有数据都上传至云端，这就使得核心网传输压力下降，减少网络堵塞，网络传输速率也会因此大大增加。

3、高实时性计算能力

边缘数据中心是数据的入口，可承担海量、异构、多样性数据接入，负责简单业务处理，应具备对海量接入数据的实时分析处理能力。

4、高安全可靠性

;边缘数据中心在接收到数据之后，可以对数据加密后再进行传输，提升了数据的安全性。边缘数据中心处理及传输可靠性对实时性业务至关重要，对用户体验影响直接、明显。

1、效率提高

2、节能

3、缓解网络压力

4、时延降低

5、安全性与隐私性大幅提升

可以概括为四个字"去中心化"，想要了解更多，我你去看看时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，其中涵盖容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API等。大家可以去体验一下。

希望能给您提供帮助，可以给个大大的赞不。

定义:

边缘计算:边缘计算允许通过分散的计算基础结构沿通信路径分布计算资源和应用程序服务,简要

来说就是数据处理和计算可以部分的在终端进行[1]。

什么是数字化营销？

什么叫数字化营销

数字化营销是指企业利用数字化的媒体、工具和目标人群进行互动，向其推广品牌或产品信息，从而激发目标人群的购买兴趣，并将购买兴趣转化为企业销售的过程。其中目标人群是数字化营销的原点，越了解目标人群，越能够传递精准的信息，提高营销效率。这里基于对象的不同，可将营销模式由粗到细分为：大众营销、精准营销和一对一营销。

企业为什么要做数字化营销？

1.数字化营销的本质仍然是营销从一定意义上讲，只要存在商品供给与需求之间的不均衡，只要存在市场经济和市场竞争，就需要营销。但是营销一定会随着市场环境的变化，特别是随着技术手段的变化而需要不断的与时俱进，而其中数字化只是一种手段。

比如随着互联网的发展，数字化媒体越来越成为企业营销的主阵地，广告形式也越来越多样，从传统的网页Banner广告、动态广告、程序化广告，到社交媒体的账号等不同形式的推送。以至于企业的数字化营销终以营销转化、营销绩效为目的，和全渠道零售、移动/物联网、数字化门店等结合，形成全渠道营销闭环。

2.互联网的发展改变了传播形态互联网的双向、去中心化、一切互联的特点改变了传播形态，导致企业与消费者信息不对成模式的倒置。比如，以前企业占据着信息的顶端，消费者只能通过广告才能了解这个产品是什么？这个产品有什么特点？有了互联网之后，信息的不对称别大量地削弱，消费者能够能够从多种渠道快速（免费）获取产品各方评价，于是企业与消费者信息不对称的模式倒过来了，企业变成了劣势一方，决策权牢牢地掌握在了消费者手里。而现今的年轻人是数字化的一代，他们生来就接触到了手机等移动终端，时刻保持着数字化连接状态，不停地在进行社交。而企业想要更好的触达这批目标用户，也需要随之做出一些改变。

数字化营销是基于数字化多媒体渠道，比如传统媒体广告，以及新型互联网广告等数字化媒体通道，实现营销精准化，营销效果可量化，数据化的一种高层次营销活动。

如传统的线下经营方式搬到线上去做，实现线上下相结合，打造自己的私域流量，可以从几方面入手：

1.赋予管理者「超能力」，提高管理效率。通过摄像头捕捉店员的行为和货架陈列，支持云端巡店。将店员在岗时间、服务到达率、货架陈列等数据实时推送到运营端，提升门店管理效率。数字货架上的语音识别系统会针对导购话术进行语音分析，检测标准话术占比，帮助导购不断提升推销能力。

2.精准捕捉消费者的「小心思」，提升购物体验。数字化陈列用科技化的手段丰富顾客和商品的交互形式，将新产品、促销活动、广告等内容更充分形象展现在顾客面前。在顾客接近货架的时间触发交互，包括 AR、小游戏等互动方式，吸引顾客延长在货架前的停留时长。当顾客触摸商品，交互屏上则会立即显示商品详情页、优惠活动等信息，帮助顾客筛选商品。品牌方不再依靠导购，即人为的方式去销售或传达品牌理念、消费信息，货架充当了「虚拟导购」的角色。

3.线上线下支付一体化，打造全场景支付闭环。支付订单过程商家通过 One ID 全程，用户则可以选择多样化的支付方式和取货方式，方便快捷；而管理者无需借助外力，就可实现整个流程的数据互通，高效提升运营力，提高资金流通率。

简单来说就是把你的营销目标量化到数字数据，可以通过数据分析来总结你的营销效果。在这个过程中可以及时数据反馈来调整和优化你的方案。更详细的就不照搬百度百科了。

近年来，随着互联网的飞速发展与普及，根据互联网信息办公室发布的《数字发展报告（2021 年）》显示，从 2017 年到 2021 年，我国网民规模从 7.72 亿增长到 10.32 亿，互联网普及率从 55.8% 提升至 73%，特别是农村地区互联网普及率提升到 57.6%。其实，在近的十年里，营销领域发生了翻天覆地的变化。从初的营销人员线下跑客户签单，转变为电话营销；后期发展到网络时代，大家都在互联网上搜索属于自己的客户；再到大数据时代，由于移动端的兴起，我们慢慢把目光转移到了移动端，成本的节约是显而易见的。随着时代的变迁正在督促着我们不断的改变自己的营销模式。本指南带您了解为什么数字营销很重要？企业做数字化营销需要什么专业人员以及企业如何进行数字化营销？