一、大數據應用的基礎是？
1、大數據分析和應用的基礎是分布式原理
2、因為數據量大，因此單機不能處理，因此用到分布式存儲和計算
3、如何在此基礎上獲得更佳的性能 那就是要掌握分布式相關的原理，比如分布式計算Mapreduce知道數據流式怎么走的
4、分布式分析基本都是基于這個范式，雖然用起來和單機一樣，但是能不能寫出高效的算法 你必須懂原理
二、大數據產生的數據基礎？
1、可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘算法大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、語義引擎大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
5、數據質量和數據管理大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
三、大數據技術應用基礎？
是大數據技術應用基礎主要涉及以下幾個方面：
1. 數據采集：是指利用數據庫、日志、外部數據接口等方式收集分布在互聯網各個角落的數據。數據采集需要用到各種數據抓取工具、數據抽取工具等。
2. 數據存儲：大數據的存儲和管理需要使用大規模的分布式存儲系統，如Hadoop的HDFS等。這些分布式存儲系統可以有效地管理大量的數據，并提供數據存儲、備份、容錯等功能。
3. 數據處理：大數據的處理主要包括數據清洗、數據轉換、數據聚合等操作。這些操作可以使用各種數據處理工具，如MapReduce、Spark等。
4. 數據分析和挖掘：大數據的分析和挖掘主要使用各種數據分析算法和工具，如機器學習、數據挖掘等。通過對數據的分析，可以發現數據中的規律、趨勢和模式，從而為決策提供支持。
5. 數據可視化：將大數據的分析結果以圖形、圖表等形式展示出來，以便更好地理解和解釋數據。數據可視化需要使用各種可視化工具和技術，如Tableau、PowerBI等。
總的來說，大數據技術應用基礎是一個涉及多個領域的綜合性技術體系，需要結合實際應用場景進行深入研究和探索。
四、大數據精準營銷如何實現？
大數據精準獲客的原理的優勢
1.新鮮數據 一手客源數據新鮮，抓取近三天最新數據，數據加密，一手，永遠無法被轉賣2.深度挖掘 透徹分析涵蓋潛在客戶基本屬性、行為分析，終端數據和興趣標簽，深度匹配不同行業需求的用戶畫像體系，對目標客群進行全方位的分析和挖掘3.數據可控 隨時優化可以根據銷售團隊規模，要求每日1每周推送多少條數據給您!專業數據分析做售后，及時優化篩選條件，以篩選出最優質的的客戶4.彎道超車顛覆燒錢四兩撥千斤，幾元，截取同行幾百元做來的客戶，降低成本，彎道超車!
想要做到低成本的獲取精準客戶，還是得運營商大數據，實時抓取，更高效，更快速
五、互聯網實現的基礎？
物聯網的核心和基礎是互聯網。
物聯網是互聯網、傳統電信網等信息承載體，讓所有能行使獨立功能的普通物體實現互聯互通的網絡。物聯網將現實世界數字化，應用范圍十分廣泛。
在物聯網上，每個人都可以應用電子標簽將真實的物體上網聯結，在物聯網上都可以查出它們的具體位置。
物聯網拉近分散的信息，統整物與物的數字信息，物聯網的應用領域主要包括以下方面：運輸和物流領域、工業制造、健康醫療領域范圍、智能環境（家庭、辦公、工廠）領域、個人和社會領域等，具有十分廣闊的市場和應用前景。
六、企業最終實現利潤的基礎？
如果一個企業想上市，那么它的利潤指標是最重要的指標；一個企業欲獲得持續穩定的利潤，那一定來自于持續穩定的營業額；而企業的營業額又來自于忠誠的客戶；忠誠的客戶，又來自于敬業的員工;敬業員工后面一定有一個他喜歡的具備管理能力的有格局的管理經理。
我們可以看到這樣的現象：現在的外貿及電商企業競爭越來越同質化，平臺及操作系統同質化，第三方服務系統同質化，產品信息透明化；而最后靠的都是人才和戰略的競爭來取得立足之地和發展機會。經走訪上百家外貿企業的業務團隊，我們得出了這樣一個驚人數據：一個銷售隊伍中，創造整個團隊70%業績的，僅靠該團隊30%的業務明星。在過去我們有很多優勢，如人口紅利、匯率優勢、土地政策、產品低成本、原料低成本，而現在真正的競爭卻是人才選擇的競爭；唯有人才，可以創造利潤。我們試想一下，如果一個外貿企業它能再次找到那30%的業務明星，業績量會怎么樣呢？必將是增長70%；反之，如果這30%的業務明星離開，它的業務將衰減到只剩30%。
結論：你可以在這個信息化豐富的世界里尋求各種發展機會和業績突破的方法，但唯有真正的人才能夠給你帶來利潤的增長，企業與企業的競爭，從根本上來講，必將回歸到人才競爭的層面。
七、實現精準投放的基礎是？
實現精準投放是了解市場，了解市場的機遇能抓住突破點。人無我有人有我新，創新的概念深入到中點，思想開闊了就能發現市場中的商機和機遇，只有不斷的創新和總結把產品做的優良無懈可擊。
八、大數除法，哪個算法實現最好？
問題描述
求兩個大的正整數相除的商
輸入數據
第1行是測試數據的組數n，每組測試數據占2行，第1行是被除數，第2行是除數。每組測試數據之間有一個空行，每行數據不超過100個字符
輸出要求
n行，每組測試數據有一行輸出是相應的整數商
輸入樣例
3
2405337312963373359009260457742057439230496493930355595797660791082739646
2987192585318701752584429931160870372907079248971095012509790550883793197894
10000000000000000000000000000000000000000
10000000000
5409656775097850895687056798068970934546546575676768678435435345
1
輸出樣例
0
1000000000000000000000000000000
5409656775097850895687056798068970934546546575676768678435435345
解題思路
基本的思想是反復做減法，看看從被除數里最多能減去多少個除數，商就是多少。一個一個減顯然太慢，如何減得更快一些呢？以7546除以23為例來看一下：開始商為0。先減去23的100倍，就是2300，發現夠減3次，余下646。于是商的值就增加300。然后用646減去230，發現夠減2次，余下186，于是商的值增加20。最后用186減去23，夠減8次，因此最終商就是328。
所以本題的核心是要寫一個大整數的減法函數，然后反復調用該函數進行減法操作。
計算除數的10倍、100倍的時候，不用做乘法，直接在除數后面補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]; //被除數, an1[0]對應于個位
int an2[MAX_LEN + 10]; //除數, an2[0]對應于個位
int aResult[MAX_LEN + 10]; //存放商，aResult[0]對應于個位
/* Substract函數：長度為 nLen1的大整數p1減去長度為nLen2的大整數p2
減的結果放在p1里，返回值代表結果的長度
如不夠減返回-1，正好減完返回 0
p1[0]、p2[0] 是個位 */
int Substract( int * p1, int * p2, int nLen1, int nLen2)
{
int i;
if( nLen1 < nLen2 )
return -1;
//下面判斷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 ++ ) { //做減法
p1[i] -= p2[i]; //要求調用本函數時給的參數能確保當i>=nLen2時，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;
問題一、忘了針對每一組測試數據，都要先將an1, an2和aResult初始化成全0，而是一共只初始化了一次。這導致從第二組測試數據開始就都不對了。
問題二、減法處理借位的時候，容易忽略連續借位的情況，比如 10000 – 87，借位會一直進行到1。
九、做好大數據的關鍵基礎？
數據和分析重新定義了人們競爭的方式。數據是一個關鍵的企業資產，組織開始以新的方式獲利以領先競爭對手。那么底線是什么？利用數據推動其決策績效的組織可以比競爭對手更快的速度獲勝。
大型企業的一個令人震驚的趨勢是，組織的規模不再是產生世界級分析的競爭障礙。市場出現的一個普遍趨勢是，大型企業在使用分析方面的競爭優勢正在消失，因為訪問，處理和存儲數據的成本正在下降。數據科學家和大型團隊不再需要從企業的數據資產中推動產生洞察力。分析方法和工具變得越來越普及，成本越來越低，這為規模不同的企業的競爭環境提供了平衡。
那些知道如何引領數據分析新時代的企業高管將超越其競爭對手。這將需要其如何查看分析以及組織對構建分析能力的重要性的轉變。在分析時代處于領先，有五大關鍵因素：
1.將分析作為企業戰略
將分析能力和策略納入企業目標。通過分析獲得明確的目標是為開發這些所需能力提供方向和組織能量至關重要。正是通過這些新的方法，工具和技術，企業將開發新的產品，服務，市場和機會。
2.貨幣化策略
將貨幣化策略發展為有價值的企業資產。貨幣化戰略是通過提高收入或降低成本底線的策略或行動來實現一個或多個業務目標的計劃。同樣，組織可能會開發KPI來幫助管理和了解業務績效，推動競爭優勢的貨幣化策略應該不斷發展，并在整個組織中共享。
3.發展可擴展的洞察力和能力
如今，建立一次性分析解決方案已成為企業的常態。將時間花費在解決困難問題上以獲取收益機會，只有一旦開發出支持計劃的分析，才會處于休眠狀態或從未再次使用。領導者應該尋求在整個組織中開發自動化，可重復和可擴展的營利策略和分析。這種方法將導致整個組織的分析，其他部門可以利用而不是建立自己的孤立的解決方案。
4.大數據不僅僅是大炒作
如果組織沒有開始建立大型數據環境的道路，那么將會是一條落后的曲線。在這里采用大數據，將提供幾個好處和新功能。第一波實施背后的主要驅動力之一是降低存儲組織的數據海洋的成本結構。傳統的數據平臺價格昂貴，不能為存儲大量信息提供經濟的解決方案。
而通過利用低成本的商品硬件，組織可以獲得非常合理的PB級信息的成本存儲。一旦組織匯集了大量不同的數據集，他們就能夠提供以前難以提供的新見解。這包括較低級別的粒狀數據，社交媒體信息，搜索數據，圖像，以及保持更豐富的信息歷史。
這種分析的一個例子是汽車經銷商大數據的應用，他們利用搜索數據根據客戶搜索模式確定各種產品的正確庫存水平。如果某個半徑范圍內的消費者正在搜索卡車，則可以更好地優化庫存水平以匹配預期的消費者需求。
5.人工智能（AI）
作為領導者需要了解人工智能的當前能力，可以為組織帶來什么，以及開始旅程的過程將成為圍繞組織的關鍵問題。人們對于人工智能（AI）和工作自動化速度有多快有很多炒作。事實是，人工智能（AI）的發展還有很長的路要走，有幾種方法可以開始利用這種新興技術。組織應該考慮一個重要的一點是人工智能（AI）并不新鮮。自從上世紀90年代后期以來，
零售公司的網站已被杠桿化，有助于提出采購，交叉銷售產品，或解決消費者問題的建議。分析領導者的問題是如何利用人工智能以及從哪里開始使用人工智能。在網絡零售世界之外，各行業正在開始利用人工智能的進步來自動化研究，特別是在醫療領域和法律領域。
除了醫生通過數百篇文章和案例文件，以找出最新的協議和治療計劃，醫院正在利用人工智能來加快信息收集和同化過程，這樣可以釋放醫生的工作量，可以花費更多的時間與病人進行研究。尋找需要標準化，重復性任務或需要診斷研究的領域成為了開始使用人工智能的第一個領域。
作為行定領導者，采用分析是幫助組織保持競爭力的必要條件。而具有一個明確的愿景，具體的目標，并確定組織發展的分析能力將有助于其在市場上的勝利。
十、什么是大數據應用的基礎？
一是擁有豐富的數據資源。我國國土廣袤、人口眾多、經濟規模巨大、活躍度高、信息化發展水平日益提高，將會成為產生和積累數據量最多的國家。
二是擁有廣闊的市場空間。我國經濟社會高速發展，經濟轉型升級、社會治理、四化同步、兩化深度融合以及促進信息消費、“互聯網+”等，都為大數據發展提供了廣闊空間。
三是基于語言、文化特性的本土特色應用優勢明顯。依托中國語言和本土文化，在大數據領域有望再次實現互聯網時代我國龍頭企業與國際巨頭抗衡的發展格局。
四是具備一定的技術和產業基礎。經過多年努力，我國已成為信息產業大國和互聯網強國。
