1. 大数据分析是什么优缺点是什么大数据的优缺点
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；
缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。
大数据优点：
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。
2. 大数据应用的成本高吗在使用者之间信息是否对称
因为大数据使用的是云计算技术，企业是按需租用的，费用只占传统方式的30%。
而且云计算平台有如下优点：
超大规模数据分布式计算
超大规模数据平行计算
超大数据中心管理
数据加密和认证：数据和身份隐私
灾难防护及恢复
因此在使用者之间信息不对称的问题可以得到很好的解决。
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3. 大数据环境下的成本管理研究 选哪个行业比较好，从哪几个方面着手呢
首先，成本管理就是成本管理，无论有无大数据它都是弄那些玩艺儿，因此，你最好先把成本管理弄明白。
其次，大数据就是一个手段，你只要把这个手段弄清楚，会用就行了。
最后，你要怎么研究，那就全看你自己了。
4. 影响大数据交易成本评估的因素有哪些
先天条件的好坏。影响大数据交易成本评估的因素是先天条件的好坏。大数据概念就是指大数据，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。
5. 大数据包括哪些
简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：
一、大数据采集
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。
数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
二、大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
三、大数据存储
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：
1、基于MPP架构的新型数据库集群
采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。
较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显着的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。
2、基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。
伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
3、大数据一体机
这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。
四、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。
1、可视化分析
可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。
3、预测性分析
预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。
帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。
4、语义引擎
语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。
5、数据质量管理
指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapRece、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
······
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6. 大数据服务器材料成本大概是多少
数据库， 首要是IO ， 其次是硬盘读写， 然后才是CPU。
成本要看数据库的容量，大概是几万元到几百万元。
7. 大数据具有哪些特征
什么是大数据？它有哪四个基本特征
大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4.
价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。
大数据具有如下哪些特征
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特点：
一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据有什么特点呢?
大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
大数据具有哪些特征.2fen
大数据变现为：1、数据量大；2、速度快；3、类型多；4、价值；5、真实性。
分析的方面：1. 可视化分析；2. 数据挖掘算法；3. 预测性分析能力；4. 语义引擎；5. 数据质量和数据管理；6.数据存储，数据仓库。
大数据具有哪些特征 公需
大数据整合，让我们的生活更加的方便快捷，比比鲸就是很好的例子。
大数据的三大特点
大数据的三大特点：
首先，“海量数据”最大限度解决了人类主观世界与客观世界之间的信息不对称性难题。
其次，“相关分析”突破了传统简单的因果分析方法，并利用数据一致性法多方验证。
最后，“瞬间互动”节约了巨大的社会创新的试错成本。
大数据具有如下哪些特征
大数据变现为：1、数据量大；2、速度快；3、类型多；4、价值；5、真实性。
分析的方面：1. 可视化分析；2. 数据挖掘算法；3. 预测性分析能力；4. 语义引擎；5. 数据质量和数据管理；6.数据存储，数据仓库。
大数据具有哪些特征.公需
大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如 通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
大数据的特点主要有什么？
大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
大数据的特点：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量
6、复杂性（plexity）：数据量巨大，来源多渠道
大数据的意义：
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。着名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。
大数据时代有哪些主要特点
产生的数据将会越来越多，需要专门技术的人去管理和分析，挖掘出有价值的数据，会有越来越多的行业去利用大数据助其发展，大数据共享到底会不会发生呢？可能人们的隐私会越来越难了吧。大数据培训柠檬学院。
8. 企业成本的哪些方面运用大数据可以来降低
关于大数据的定义之类的，去就能找到。这里稍微说下对的作用。随着互联网的发展，的用户越来越多转移到互联网上、移动互联网上，用户的特点属性需要通过网络才能获取，必须依靠大数据把握市场变化，否则就会与市场脱节，不了解客户，不能提供满足市场需求的产品，从而失去竞争力。鸭梨科技建设的互联网，让一次性低成本接入互联网，实现互联网化，借助大数据，拓宽发展渠道。
9. 大数据能为企业节省哪些成本
“信息”与“数据”是我们在日常生活中，时常互相替换的两个概念。但是事实上，它们的区别可谓泾渭分明：搜集而来的，是信息；沉淀下来的，才能叫数据。有了互联网之后，数据的沉淀和利用，变得更加容易，成本也更低。
大数据能为企业节省的成本
1、信息成本
信息成本同实物资产、人力资产、技术、财务资源及知识一样，已成为经济发展必不可少的生产要素。在多数情况下，信息并不形成企业产品实体，这与人力不构成产品实体的道理是一样的。信息产品的品种也纷繁多样。从本质上说，任何可以被数字化的事物都是信息。信息是消费者必须在试用一次后才能对它进行评价的产品，因而信息是“经验产品”。信息对不同的消费者有不同的价值，不管信息的具体来源是什么，人们都愿意为获得信息付出代价。比如房产企业会为了了解用户，去购买用户数据信息；互联网公司玩烧钱游戏，说到底圈的也是用户的数据。
在现如今的信息时代，面对如此复杂的需要和大量信息，早期的最简单的收集方式，仅靠个人的看、听、读早已不再适用，机器系统虽能满足对速度、批量和准确性的要求。借用大数据平台挖掘信息，将信息处理转化为数据，将会为企业带来意想不到的收获。
2、生产成本
生产成本包括材料费、人工费和制造费用。其中，材料费的控制主要是防止不必要的浪费；人工费的控制主要是提高工人的生产效率；制造费用的控制主要是防止在温度适宜的时候开空调、光线合适的时候开灯、不应该开水龙头的时候出现长流水、在可以维修的时候报废了某机器零件等。
生产部要获取的数据信息就是一周内或者半月内领了多少原材料、生产出多少产成品，将这些数据信息输入系统内，与以往的数据资料信息进行对比。人工费也要合理控制，可以综合比较计件工资模式和计时工资模式下的单个产品的生产成本数据信息，通过这种对比，找出提高生产工人生产效率的方法，降低单位人工费。
在生产过程中，数据信息全程监控，通过电量数据变化表，检查白天几点钟到几点钟是否开灯、开空调；根据水量数据变动表，检查是否出现长流水；根据机器维修记录表，看是否存在很多零件替换情况。以这种方式对生产车间进行控制，可以很好地降低生产成本，提高生产效率。 同时，销售部要实时监测市场变化，根据往年企业同类产品的销售情况，分析总结影响销售情况的因素。生产部要及时获取销售部实时数据，一旦市场出现和销售部当初预测不一致的情况，也可以及时改变策略，以免影响企业利润。
3、管理成本
据说90%的企业倒闭是因为管理不善造成的。如何让管理更高效、更轻松是每一位企业管理层最伤脑子的事情，毕竟企业管理不像流水线生产产品一样。企业管理的面很多，涉及到内部管理及外部经营管理。
基于现代化企业移动办公需求持续增长及客户关系管理难的现状，数企BDSaaS把企业OA(协同办公)功能和CRM(客户管理)的功能综合到一个平台，OA办公系统集成先进的CRM功能，对客户资源、销售订单等都进行深层次的挖掘。为企业内部的管理提供有效的支撑和规范，也为企业的营销提供有效的支持，极大地降低企业管理成本。
数企(OA+CRM)根据企业需求量身定制办公管理平台，不仅能让企业管理者管理企业更轻松，更简单，查看员工月度、周度任务及日常工作日志更便捷，清晰洞察每一位业务员的工作动态，实时掌握业务员的销售业绩。有效提高提高员工工作积极性、提升企业业绩、增进企业内部的沟通交流。
另一方面，也可以帮助企业员工随时随时提交工作日志，收发邮件，提交审批等，节省大量时间。用手机就可以轻松查看今日、明日、本周的日程安排，提升工作效率。帮助员工快速有效的管理客户资料，凝聚客户关系。全面详细的客户资料及客户跟进等功能，并且支持客户移交或共享。轻松查看今天需要联系的客户，已过期未联系的客户及未处理的服务等等。强大的数据导入导出功能，使员工快速掌握客户资源信息及销售业绩。
4、采购成本
在网络信息发展迅速的今天，电子商务平台离人们的生活越来越近，线上购买对企业对个人来说也越来越常见，企业的材料可以向实体供应商采购，也可以通过网络电子商务平台进行采购。
在线上采购，原材料的数据信息都可以获取到，包括价格、质量、评价、产地、用途等，由于供应商比较多，企业作为采购方有较强的议价能力，通过和线上供应商交流磋商协定合理的价格和批量，将协定结果进行汇总分析，最终选择适合企业的、质量优良而价格合适的原材料。用这种汇总数据信息然后分析得出的结论，有利于企业选择物美价廉的材料供应商，从而减少采购成本。
5、仓储成本
在大数据时代，数据获取的及时性很重要，企业仓储部门联系着采购部、生产部以及其他部门，仓储部的材料既不能太多以致闲置浪费，也不能太少以致延误生产。生产部门、管理部门或者销售部门以及后勤部门领用材料，填写领料申请单，将这些数据输入系统内，如果发现生产部门领料过于频繁，系统就会发出预警，提示是否出现车间用料浪费的情况，或者是否存在工人将材料挪用别处或者私自带离企业的情况。
仓储部的信息要实时更新，时时传送，时时总结和预测，生产部的生产计划要实时与仓储所存材料进行对比、核对，一旦发现不匹配就要检查仓储材料存量，及时采购。仓储部要及时获取生产部一段时间内计划生产所用总材料数量，并根据以往仓储数据资料分析出最佳订购批量，确保在不耽误生产及销售的情况下，最大程度上减少企业库存成本，为企业节省一笔支出。
6、营销成本
在实体店销售，往往会由于地理位置的 因素，企业的销售市场受到局限，而网络销售就可以避免这一点，网络面向的人群扩大了，自然而然就会增加销售量。至于在哪个或哪些网络电子商务平台上销售，企业可以收集各个平台的信誉、受欢迎度、被认可度、销售量等数据信息，还要结合该商务平台上同类产品的销售价格、销售数量、销售潜力等信息进行综合考虑。
企业选定了大数据平台后，可以制定合理的价格及促销方案，并成立专门的网络营销团队，激活网上销售渠道。 在网络销售平台上，可以比较容易地获得老客户的资料，甚至可以分析出他们的职业、年龄以及爱好等，也可以看到有哪些潜在的客户。针对这样的客户，我们可以发放一些网络优惠券，激发购买的积极性。这些方法在增大企业销售量的同时，可以减少企业销售成本，因为网络销售成本在一定程度上比实体销售成本低很多。
7、运输成本
企业在实体销售产品时，有时需要将批量产品运输至购买商，选择哪种运输渠道或者物流方，要根据具体情况分析，针对小批量、中批量和大批量的产品区别对待，搜集物流企业价格数据信息，分别进行洽谈以及汇总对比，找出能为企业节省更多运输成本的方法。
在网络销售中，物流显得更为重要，因为相对于大批量购买的厂家来说，零售商对物流速度的要求更高，所以企业在物流合作方的选择上，除了要考虑经济成本之外，还要考虑速度。由于物流企业的特殊性，针对不同地区，其收费标准不同，所以必要时可以选择与多家物流方合作，根据客户购买区域的不同，为其选用不同的物流方，确保用户在最短的时间内收到产品，这在某种程度上会增加客户对于产品的满意度。
10. 如何进行成本数据分析呢大体包括哪些步骤和方法
成本分析的步骤：
1、明确目的：要进行成本分析，首先要明确分析目的。 概括来说，成本分析的目的有三个：
（1）、降低成本，找到成本降低点。
（2）、为业绩评价提供依据。企业的成本实施预算、销售费用预算达成率等都属于业绩评价。
（3）、为决策提供信息支持。其包括为公司产品的定价和选择提供分析信息等。
2、确定对象：确定对象指对对象为材料成本、员工成本、销售费用、管理费用还是财务费用等进行分析。
一般来说，分析的原则有两个：一是全面分析，二是重点分析，也即专项分析。通常在实务过程中，建议做重点分析，如要控制差旅费就做差旅费的专项分析。
另外，需注意的是，在分析过程中，最忌讳出现什么都想分析但都分析不到位的情况。因此，一个阶段的重点分析对象不可太多，时间精力有限，要用有限的时间去做最有价值的事情。
3、数据的收集与汇总：分析对象确定后，企业就要围绕对象收集数据，如果数据不全就会导致分析结果失去价值，因此数据的收集和汇总非常关键。
成本分析方法：
1、比较分析法
：成本的比较分析法可细分为两种，即同比分析和环比分析。
何时用同比，何时用环比，这是在分析过程中需要思考的问题。
2、比率分析法 ：
比率分析法是指将不同项目放在一起进行比较所构成的一种比值。比如，将销售费用与销售收入比较得出销售费用率，将管理费用除以销售收入得出销售管理费用率，这都是比率。
3、因素分析法：
因素分析法是分析过程中应用最多的一种方法。
在企业的成本分析中，影响利润的因素有四个：销量、价格、成本、费用。因此，企业在运用因素分析法时，首先要找出最敏感的因素。
4、差异分析法
5、本量利分析法：本量利分析是指在成本习性分析的基础上，运用数学模型和图式，对成本、利润、业务量与单价等因素之间的依存关系进行具体的分析，研究其变动的规律性，以便为企业进行经营决策和目标控制提供有效信息的一种方法。