1. 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。
2. 大數據應用的成本高嗎在使用者之間信息是否對稱
因為大數據使用的是雲計算技術，企業是按需租用的，費用只佔傳統方式的30%。
而且雲計算平台有如下優點：
超大規模數據分布式計算
超大規模數據平行計算
超大數據中心管理
數據加密和認證：數據和身份隱私
災難防護及恢復
因此在使用者之間信息不對稱的問題可以得到很好的解決。
可以自己去體驗一下承載大數據的平台—蜘蛛網http://www.spidervv.com/
3. 大數據環境下的成本管理研究 選哪個行業比較好，從哪幾個方面著手呢
首先，成本管理就是成本管理，無論有無大數據它都是弄那些玩藝兒，因此，你最好先把成本管理弄明白。
其次，大數據就是一個手段，你只要把這個手段弄清楚，會用就行了。
最後，你要怎麼研究，那就全看你自己了。
4. 影響大數據交易成本評估的因素有哪些
先天條件的好壞。影響大數據交易成本評估的因素是先天條件的好壞。大數據概念就是指大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
5. 大數據包括哪些
簡單來說，從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：
一、大數據採集
大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。
資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。
網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。
文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。
數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。
數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。
數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。
數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。
二、大數據預處理
大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。
三、大數據存儲
大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：
1、基於MPP架構的新型資料庫集群
採用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。
較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。
2、基於Hadoop的技術擴展和封裝
基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。
伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。
3、大數據一體機
這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。
四、大數據分析挖掘
從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。
1、可視化分析
可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。
具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。
2、數據挖掘演算法
數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。
數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。
3、預測性分析
預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。
幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。
4、語義引擎
語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。
5、數據質量管理
指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。
以上是從大的方面來講，具體來說大數據的框架技術有很多，這里列舉其中一些：
文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
離線計算：Hadoop MapRece、Spark
流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB
資源管理：YARN、Mesos
日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式協調服務：Zookeeper
集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib
數據同步：Sqoop
任務調度：Oozie
······
想要學習更多關於大數據的知識可以加群和志同道合的人一起交流一下啊[https://sourl.cn/d9wRmb ]
6. 大數據伺服器材料成本大概是多少
資料庫， 首要是IO ， 其次是硬碟讀寫， 然後才是CPU。
成本要看資料庫的容量，大概是幾萬元到幾百萬元。
7. 大數據具有哪些特徵
什麼是大數據？它有哪四個基本特徵
大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4.
價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。
大數據已經成為各類大會的重要議題，管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問，當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時，必定會採用大數據技術。
大數據具有如下哪些特徵
大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據具備以下4個特點：
一是數據量巨大。例如，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
大數據有什麼特點呢?
大數據具有4V特點，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如微碼鄧白氏通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息，推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。
大數據具有哪些特徵.2fen
大數據變現為：1、數據量大；2、速度快；3、類型多；4、價值；5、真實性。
分析的方面：1. 可視化分析；2. 數據挖掘演算法；3. 預測性分析能力；4. 語義引擎；5. 數據質量和數據管理；6.數據存儲，數據倉庫。
大數據具有哪些特徵 公需
大數據整合，讓我們的生活更加的方便快捷，比比鯨就是很好的例子。
大數據的三大特點
大數據的三大特點：
首先，「海量數據」最大限度解決了人類主觀世界與客觀世界之間的信息不對稱性難題。
其次，「相關分析」突破了傳統簡單的因果分析方法，並利用數據一致性法多方驗證。
最後，「瞬間互動」節約了巨大的社會創新的試錯成本。
大數據具有如下哪些特徵
大數據變現為：1、數據量大；2、速度快；3、類型多；4、價值；5、真實性。
分析的方面：1. 可視化分析；2. 數據挖掘演算法；3. 預測性分析能力；4. 語義引擎；5. 數據質量和數據管理；6.數據存儲，數據倉庫。
大數據具有哪些特徵.公需
大數據具有4V特點，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如 通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息，推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。
大數據的特點主要有什麼？
大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（plexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。
大數據時代有哪些主要特點
產生的數據將會越來越多，需要專門技術的人去管理和分析，挖掘出有價值的數據，會有越來越多的行業去利用大數據助其發展，大數據共享到底會不會發生呢？可能人們的隱私會越來越難了吧。大數據培訓檸檬學院。
8. 企業成本的哪些方面運用大數據可以來降低
關於大數據的定義之類的，去就能找到。這里稍微說下對的作用。隨著互聯網的發展，的用戶越來越多轉移到互聯網上、移動互聯網上，用戶的特點屬性需要通過網路才能獲取，必須依靠大數據把握市場變化，否則就會與市場脫節，不了解客戶，不能提供滿足市場需求的產品，從而失去競爭力。鴨梨科技建設的互聯網，讓一次性低成本接入互聯網，實現互聯網化，藉助大數據，拓寬發展渠道。
9. 大數據能為企業節省哪些成本
「信息」與「數據」是我們在日常生活中，時常互相替換的兩個概念。但是事實上，它們的區別可謂涇渭分明：搜集而來的，是信息；沉澱下來的，才能叫數據。有了互聯網之後，數據的沉澱和利用，變得更加容易，成本也更低。
大數據能為企業節省的成本
1、信息成本
信息成本同實物資產、人力資產、技術、財務資源及知識一樣，已成為經濟發展必不可少的生產要素。在多數情況下，信息並不形成企業產品實體，這與人力不構成產品實體的道理是一樣的。信息產品的品種也紛繁多樣。從本質上說，任何可以被數字化的事物都是信息。信息是消費者必須在試用一次後才能對它進行評價的產品，因而信息是「經驗產品」。信息對不同的消費者有不同的價值，不管信息的具體來源是什麼，人們都願意為獲得信息付出代價。比如房產企業會為了了解用戶，去購買用戶數據信息；互聯網公司玩燒錢游戲，說到底圈的也是用戶的數據。
在現如今的信息時代，面對如此復雜的需要和大量信息，早期的最簡單的收集方式，僅靠個人的看、聽、讀早已不再適用，機器系統雖能滿足對速度、批量和准確性的要求。借用大數據平台挖掘信息，將信息處理轉化為數據，將會為企業帶來意想不到的收獲。
2、生產成本
生產成本包括材料費、人工費和製造費用。其中，材料費的控制主要是防止不必要的浪費；人工費的控制主要是提高工人的生產效率；製造費用的控制主要是防止在溫度適宜的時候開空調、光線合適的時候開燈、不應該開水龍頭的時候出現長流水、在可以維修的時候報廢了某機器零件等。
生產部要獲取的數據信息就是一周內或者半月內領了多少原材料、生產出多少產成品，將這些數據信息輸入系統內，與以往的數據資料信息進行對比。人工費也要合理控制，可以綜合比較計件工資模式和計時工資模式下的單個產品的生產成本數據信息，通過這種對比，找出提高生產工人生產效率的方法，降低單位人工費。
在生產過程中，數據信息全程監控，通過電量數據變化表，檢查白天幾點鍾到幾點鍾是否開燈、開空調；根據水量數據變動表，檢查是否出現長流水；根據機器維修記錄表，看是否存在很多零件替換情況。以這種方式對生產車間進行控制，可以很好地降低生產成本，提高生產效率。 同時，銷售部要實時監測市場變化，根據往年企業同類產品的銷售情況，分析總結影響銷售情況的因素。生產部要及時獲取銷售部實時數據，一旦市場出現和銷售部當初預測不一致的情況，也可以及時改變策略，以免影響企業利潤。
3、管理成本
據說90%的企業倒閉是因為管理不善造成的。如何讓管理更高效、更輕松是每一位企業管理層最傷腦子的事情，畢竟企業管理不像流水線生產產品一樣。企業管理的面很多，涉及到內部管理及外部經營管理。
基於現代化企業移動辦公需求持續增長及客戶關系管理難的現狀，數企BDSaaS把企業OA(協同辦公)功能和CRM(客戶管理)的功能綜合到一個平台，OA辦公系統集成先進的CRM功能，對客戶資源、銷售訂單等都進行深層次的挖掘。為企業內部的管理提供有效的支撐和規范，也為企業的營銷提供有效的支持，極大地降低企業管理成本。
數企(OA+CRM)根據企業需求量身定製辦公管理平台，不僅能讓企業管理者管理企業更輕松，更簡單，查看員工月度、周度任務及日常工作日誌更便捷，清晰洞察每一位業務員的工作動態，實時掌握業務員的銷售業績。有效提高提高員工工作積極性、提升企業業績、增進企業內部的溝通交流。
另一方面，也可以幫助企業員工隨時隨時提交工作日誌，收發郵件，提交審批等，節省大量時間。用手機就可以輕松查看今日、明日、本周的日程安排，提升工作效率。幫助員工快速有效的管理客戶資料，凝聚客戶關系。全面詳細的客戶資料及客戶跟進等功能，並且支持客戶移交或共享。輕松查看今天需要聯系的客戶，已過期未聯系的客戶及未處理的服務等等。強大的數據導入導出功能，使員工快速掌握客戶資源信息及銷售業績。
4、采購成本
在網路信息發展迅速的今天，電子商務平台離人們的生活越來越近，線上購買對企業對個人來說也越來越常見，企業的材料可以向實體供應商采購，也可以通過網路電子商務平台進行采購。
在線上采購，原材料的數據信息都可以獲取到，包括價格、質量、評價、產地、用途等，由於供應商比較多，企業作為采購方有較強的議價能力，通過和線上供應商交流磋商協定合理的價格和批量，將協定結果進行匯總分析，最終選擇適合企業的、質量優良而價格合適的原材料。用這種匯總數據信息然後分析得出的結論，有利於企業選擇物美價廉的材料供應商，從而減少採購成本。
5、倉儲成本
在大數據時代，數據獲取的及時性很重要，企業倉儲部門聯系著采購部、生產部以及其他部門，倉儲部的材料既不能太多以致閑置浪費，也不能太少以致延誤生產。生產部門、管理部門或者銷售部門以及後勤部門領用材料，填寫領料申請單，將這些數據輸入系統內，如果發現生產部門領料過於頻繁，系統就會發出預警，提示是否出現車間用料浪費的情況，或者是否存在工人將材料挪用別處或者私自帶離企業的情況。
倉儲部的信息要實時更新，時時傳送，時時總結和預測，生產部的生產計劃要實時與倉儲所存材料進行對比、核對，一旦發現不匹配就要檢查倉儲材料存量，及時采購。倉儲部要及時獲取生產部一段時間內計劃生產所用總材料數量，並根據以往倉儲數據資料分析出最佳訂購批量，確保在不耽誤生產及銷售的情況下，最大程度上減少企業庫存成本，為企業節省一筆支出。
6、營銷成本
在實體店銷售，往往會由於地理位置的 因素，企業的銷售市場受到局限，而網路銷售就可以避免這一點，網路面向的人群擴大了，自然而然就會增加銷售量。至於在哪個或哪些網路電子商務平台上銷售，企業可以收集各個平台的信譽、受歡迎度、被認可度、銷售量等數據信息，還要結合該商務平台上同類產品的銷售價格、銷售數量、銷售潛力等信息進行綜合考慮。
企業選定了大數據平台後，可以制定合理的價格及促銷方案，並成立專門的網路營銷團隊，激活網上銷售渠道。 在網路銷售平台上，可以比較容易地獲得老客戶的資料，甚至可以分析出他們的職業、年齡以及愛好等，也可以看到有哪些潛在的客戶。針對這樣的客戶，我們可以發放一些網路優惠券，激發購買的積極性。這些方法在增大企業銷售量的同時，可以減少企業銷售成本，因為網路銷售成本在一定程度上比實體銷售成本低很多。
7、運輸成本
企業在實體銷售產品時，有時需要將批量產品運輸至購買商，選擇哪種運輸渠道或者物流方，要根據具體情況分析，針對小批量、中批量和大批量的產品區別對待，搜集物流企業價格數據信息，分別進行洽談以及匯總對比，找出能為企業節省更多運輸成本的方法。
在網路銷售中，物流顯得更為重要，因為相對於大批量購買的廠家來說，零售商對物流速度的要求更高，所以企業在物流合作方的選擇上，除了要考慮經濟成本之外，還要考慮速度。由於物流企業的特殊性，針對不同地區，其收費標准不同，所以必要時可以選擇與多家物流方合作，根據客戶購買區域的不同，為其選用不同的物流方，確保用戶在最短的時間內收到產品，這在某種程度上會增加客戶對於產品的滿意度。
10. 如何進行成本數據分析呢大體包括哪些步驟和方法
成本分析的步驟：
1、明確目的：要進行成本分析，首先要明確分析目的。 概括來說，成本分析的目的有三個：
（1）、降低成本，找到成本降低點。
（2）、為業績評價提供依據。企業的成本實施預算、銷售費用預算達成率等都屬於業績評價。
（3）、為決策提供信息支持。其包括為公司產品的定價和選擇提供分析信息等。
2、確定對象：確定對象指對對象為材料成本、員工成本、銷售費用、管理費用還是財務費用等進行分析。
一般來說，分析的原則有兩個：一是全面分析，二是重點分析，也即專項分析。通常在實務過程中，建議做重點分析，如要控制差旅費就做差旅費的專項分析。
另外，需注意的是，在分析過程中，最忌諱出現什麼都想分析但都分析不到位的情況。因此，一個階段的重點分析對象不可太多，時間精力有限，要用有限的時間去做最有價值的事情。
3、數據的收集與匯總：分析對象確定後，企業就要圍繞對象收集數據，如果數據不全就會導致分析結果失去價值，因此數據的收集和匯總非常關鍵。
成本分析方法：
1、比較分析法
：成本的比較分析法可細分為兩種，即同比分析和環比分析。
何時用同比，何時用環比，這是在分析過程中需要思考的問題。
2、比率分析法 ：
比率分析法是指將不同項目放在一起進行比較所構成的一種比值。比如，將銷售費用與銷售收入比較得出銷售費用率，將管理費用除以銷售收入得出銷售管理費用率，這都是比率。
3、因素分析法：
因素分析法是分析過程中應用最多的一種方法。
在企業的成本分析中，影響利潤的因素有四個：銷量、價格、成本、費用。因此，企業在運用因素分析法時，首先要找出最敏感的因素。
4、差異分析法
5、本量利分析法：本量利分析是指在成本習性分析的基礎上，運用數學模型和圖式，對成本、利潤、業務量與單價等因素之間的依存關系進行具體的分析，研究其變動的規律性，以便為企業進行經營決策和目標控制提供有效信息的一種方法。