一、大數據時代下如何利用小數據創造大價值？

“所謂‘小數據’，并不是因為數據量小，而是通過海量數據分析找出真正能幫助用戶做決策的客觀依據，讓其真正實現商業智能。”日前，在線業務優化產品與服務提供商國雙科技揭幕成立“國雙數據中心”，該公司高級副總裁續揚向記者表示，數據對企業決策運營越來越重要，大數據時代來臨，企業最終需要的數據不是單純意義上的大數據，而是通過海量數據挖掘用戶特征獲取的有價值的“小數據”，進而使企業獲取有價值的用戶信息，科學地分析用戶行為，幫助企業明確品牌定位、優化營銷策略。

“小數據”是價值所在

“如今數據呈爆發式增長，已進入數據‘狂潮’時代，過去3年的數據量超過此前400年的數據總量。但是，高容量的數據要能夠具體應用在各個行業才能算是有價值。”國雙科技首席執行官祁國晟認為，大數據具有高容量、多元化、持續性和高價值4個顯著特征。目前，各行各業的數據量正在迅速增長，使用傳統的數據庫工具已經無法處理這些數據。在硬件發展有限的條件下，通過軟件技術的提升來處理不斷增長的數據量，對數據利用率的提升以及各行業的發展起著重要的推動作用

二、如何利用大數據？

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

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

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。

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、大數據企業如何利用？

1、基于客戶行為分析的產品推薦。

2、基于客戶評價的產品設計

3、基于數據分析的廣告投放

4、基于社區熱點的趨勢預測和病毒式營銷

5、基于數據分析的產品定價

6、基于客戶異常行為的客戶流失預測

7、基于環境數據的外部形勢分析

8、基于物聯網數據分析的產品生命周期管理

四、利用數據的英語作文？

We did a survy about what students usually do on weekends.Here are results.60%of students read books or do homework.Some students watch TV,about 5%.Playing computer games is 15% and 20% do sports or play outdoors.

五、傳統行業如何利用大數據？

第一：建設完整的大數據體系。在大數據落地應用的過程中，企業要想利用大數據，首先就要搭建一個完整的大數據體系，這個體系包括數據采集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析和數據呈現。

第二：搭建專業的大數據技術團隊。大數據技術的應用要結合企業自身的實際情況，對于小型企業來說可以從基礎的報表開始陸續實施大數據計劃，而對于大型企業來說，就需要搭建一個完整的大數據技術團隊了。

第三：建立大數據思維。在大數據時代，作為企業管理者來說一定要建立大數據思維方式，簡單的說就是如何通過數據創造價值。

六、Excel利用數據描點畫圖？

幾何圖形的作圖方法最典型的就是描點法了，同樣的在Excel等Office軟件中作圖也可以利用描點法。

將數據點坐標在工作簿中錄入，一般為點（x，y）形式，體現在Excel中可以是兩列數據。附圖為示例中的點。

在Excel2010中，選擇插入帶線的x，y散點圖。

右鍵→選擇數據，選好數據區域后，點擊確定即可生成圖表。

生成的圖標為附圖，由于我們習慣于坐標軸在左下方，所以此時將圖標類型修改為折線圖（帶數據的堆積折線圖）即可。

七、如何利用origin處理DSC數據？

處理DSC數據的主要步驟如下：

1. 導入數據：使用File->Import->Text File將DSC數據導入到Origin軟件中。

2. 創建數據組：在Origin軟件中可以創建多個數據組，即每個數據組對應著一個DSC數據文件。

3. 計算熱效應：選擇Create Column->Formula Column，在公式欄中輸入熱效應公式，例如 deltaH=Q/(m*Cp)，其中Q為樣品吸收或放出的熱量，m為樣品質量，Cp為樣品的熱容量。

4. 繪制熱效應曲線：選擇熱效應列和溫度列，使用Plot menu->Line，或Plot menu->Symbol，或Plot menu->Line+Symbol等方式繪制熱效應曲線。

5. 分析熱效應數據：選擇Analysis->Peak Analyzer，可以對熱效應曲線進行峰的擬合和峰面積的計算等。

6. 輸出結果：使用Copy Page或Export menu等方式輸出結果。

因為Origin軟件提供了多種數據處理、分析和可視化的功能，所以可以方便地處理和分析DSC數據，得到較為準確的熱效應結果。

同時，Origin軟件也支持導入、處理和分析多種實驗數據，因此在科學研究和工程技術等領域得到了廣泛應用。

八、怎么利用海關數據來找客戶？

首先海關數據是各國海關進出口貿易統計的各項數據，數據會具體到某類行業、某類商品，數據在海關總署官網免費發布。對于外貿公司而言，開展國際貿易業務是和海關數據分不開的，通過海關數據找客戶便是其中一個重要作用，當然除了利用海關數據找客戶，對于外貿企業，了解客戶，了解同行，了解國際市場也是海關數據的重要作用，具體如下：

一、利用海關數據了解客戶，同行數據

1、了解國外的進口量和交易情況，尋找目標市場，通過海關數據分析主營產品在當地市場的需求概況。

2、掌握全球市場買家采購規律。分析所屬行業或同類產品交易記錄，獲知交易頻率、交易時間、交易數量，找出該分類產品在什么時間段采購量大，從而提前做好準備進行營銷。

3、了解行業和同類產品在當地的市場需求。分析目標市場的采購商的交易產品，偏好采購該行業的哪些產品，這些產品與自己的產品有何不同，把握主營產品的更新迭代，使公司產品能跟上需求的步伐。

4、客戶尋回，通過海關數據分析流失的客戶采購來源和關注點，通過對比發現同行對手的優勢，和自身產品、交貨等各環節的不足，有針對性地進行整改，以全新的面貌面對客戶，重新得到客戶的認可。

九、醫療領域如何利用大數據？

1.分析電子病歷：醫生共享電子病歷可以收集和分析數據，尋找能夠降低醫療成本的方法。醫生和醫療服務提供商之間共享患者數據，能夠減少重復檢查，改善患者體驗。

2.分析醫院系統：不妨想想我們在分析入院治療的趨勢時獲得的好處。通過利用大數據，醫院可以知道，醫生在術后開的抗生素能否有效地防止感染。

3.管理數據用于公共健康研究：大數據分析能夠對患者的原始數據進行標準化整合，用以充實公共健康記錄，而豐富多樣的公共健康記錄能催生更合理的法規，并提供更好的醫療。

4.循證醫學：大數據扮演的角色是從不同來源采集信息，并對數據實施標準化。在這種情況下，帶有「高血壓」的記錄就可以映射到另一條帶有「血壓升高」的記錄。

5.降低再入院率：利用大數據分析，按照過往記錄、圖表信息和患者特點，醫院能識別高風險病人，并提供必要的護理，從而降低再入院率。

6.保護病人的身份信息：利用大數據分析，可以使醫療詐騙犯和盜用身份者無所遁形。利用對語音轉文本的記錄（比如打給呼叫中心的電話）進行分析，從而找出詐騙者。

7.更高效的診所：利用大數據能簡化工作流程，把某些臨床任務從醫生轉移到護士手上，減少不必要的檢查，提高患者滿意度。

十、利用vlookup查找匹配數據？

VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])

第一參數：lookup_value：要查找的值

第二參數：table_array：要查找的數據區域

第三參數：col_index_num：要查找的結果在查找區域的第幾列，必須是正整數

第四參數：range_lookup：近似匹配/精確匹配TRUE/FALSE）