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鹿晗在娱乐圈突然活跃了起来，正式官宣成为《创造营2020》的教练参与节目录制，在4月1日中午发布新歌《咖啡》，拍摄的杂志上线预售，短时间内一扫而光，可见鹿晗的影响力还是存在的。商业价值也是非常大的。 有鹿晗还是有影响力的3月27日鹿晗参与拍摄的杂志ELLEMEN睿士生日刊预售，不到一分钟，42000本杂志秒抢光，芦苇们的手速之快可想而知，鹿晗的影响力还是如此之大。官方公开了鹿晗的杂志全封面，其中包括内页展示，图片中的鹿晗眼神深邃尽显成熟魅力，依旧温柔，依然保持着独有的少年干净气质。 17年公布了和关晓彤的恋情，鹿晗面临了大量的脱粉和吐槽，但就算公布了恋情，鹿晗还是有很多忠实粉丝，这些忠实粉丝会一直陪伴他，见证他一路的成长的，高速运转过后鹿晗放慢了脚步，不急不躁，慢慢停下来感受生活。 鹿晗有现在的成功，离不开他的努力在外人眼里鹿晗就是忽然火起来的，可只有了解他的人才知道他这一路走来受了多少委屈，付出了多少努力。很多人对他是始于颜值，忠于才华，陷于人品。他有多好，了解了才知道。首先，我是鹿饭，只喜欢鹿哥，其他明星我不太了解，那我就来说说我知道的鹿哥吧以前，我也没有喜欢的明星，对于鹿晗的认知仅仅停留在他的外貌上，他给我的印象也是长得很好，仅此而已第一次开始注意他，其实是在他解约后，在跑男上，刚开始的他很羞涩，第一次出场一身红衣的他小跑着进场，腼腆地笑，每一次说话都是微微弯着身子，谦卑有礼，从那时候起，我就对他有好感了我就不说鹿哥演唱会现场无垃圾什么的事，他是个很努力的人，他一直知道自己想要什么，鹿晗粉丝多是众人皆知的事，可是他一直很谦虚，跟前辈比他是没什么演技，毕竟不是演员出道，但是他虚心向每一位前辈请教。鹿晗很宠粉丝被黄牛追车导致差点出车祸，一次次被窥探隐私，被堵的无路可走的时候他没有抱怨，而是在担心粉丝的安危他和鹿饭之间的心有灵犀或许让人不知道，但是作为鹿饭的我很清楚，他一向很宠粉丝，在微博上，公共场合，都不难看出粉丝在他心中的位置。从前团队领奖的时候，很多成员都哭了他却说他是男人，不能轻易流泪，却对着那片黄金海面前忍不住流下感动的泪水，鹿晗有参与韩国娱乐圈的经历，这个经历促成TA向目前的方向发展，也许是必然。因为迎合了其受众的审美取向，火起来是迟早的事情。鹿晗的商业价值其实商业价值这种应该让专业人士来回答，我们粉丝一吹性质就变了。但是吧 我还是要吹一下。之前看到一个妹子专门去卡地亚问了为什么选择鹿晗，像我一直都觉得卡地亚这种代言人最多起到锦上添花的作用，本来消费群体就不是粉丝。而且已经达到了一定高度，但卡地亚的工作人员回答好像是说经过深层次的探讨与评价，觉得鹿晗形象气质非常符合卡地亚的期望，在我一个小粉丝看来，可能就是独立自我真挚天然吧。鹿晗性格和专业上的闪光点已经不用我吹了，路人也渐看到 可能卡地亚某老板也是饭吧哈哈哈。鹿晗本身商业价值肯定是非常大的，粉丝经济在他身上我觉得是最好的体现。但卡地亚选择他我倒觉得不是完全基于商业价值。 最后夸一下，那个广告拍得真是好啊，有档次有品味有美感，不做作就是天生的带感。两年之后，鹿晗带着优秀的作品和大家见面，一首《咖啡》，成为《创造营2020》的导师，年少时洒下的汗水是如今梦想成功的证明，未来的鹿晗会更好的。
是易烊千玺，易烊千玺是一位非常优秀的男艺人，演技非常好，唱歌也很好听，跳舞也很好。
我认为王一博的价值很高。因为从这件事情可以看出，王一博受关注度是很高的。
商业价值应该说是非常高的，因为王一博是非常正能量的一名艺人，有非常大的流量，有非常强的影响力。
好发的没有技术含量，而且基本上现在要好发的，都是需要自己出版面费的。我身边倒是有花钱自己出文章的，大家都在毕业，除非你的文章写的比较过硬，否则一般比较难~
给CFA考生获取CFA中国区相关最新资讯。CFA全称 Chartered Financial Analyst (特许注册金融分析师)，是全球投资业里最为严格与含金量最高的资格认证，被称为金融第一考的考试，为全球投资业在道德操守、专业标准及知识体系等方面设立了规范与标准。自1962年设立CFA课程以来，对投资知识、准则及道德设立了全球性的标准，被广泛认知与认可。《金融时报》杂志于2006年将CFA专业资格比喻成投资专才的"黄金标准"。美国证监会(SEC)认可CFA特许资格是等同美国证券从业员第七系列(Series 7) 法定资格。美国纽约证券交易所(NYSE)给予CFA特许资格持有人只需加考证券分析师考试(The Supervisory Analyst Examination)中的证券规则部份，那便可以得到美国证券分析师(Supervisory Analyst)专业资格。美国会计师协会(AICPA)给予CFA特许资格持有人只需加考由他们所举办的商业价值评估资格(Accredited in Business Valuation)半天考试，这样便可以得到美国会计师协会(AICPA)的商业价值评估专业资格(ABV)。英国证券及投资公会(SII)给予CFA特许资格持有人可以直接得到英国证券及投资公会(SII)的会员资格(MSI)或符合相关经验要求便可以成为资深会员(FSI)。
成远是我特别好的朋友，是那种喝茶忘了带钱包可以给他一个电话去救急的朋友。我见证了他大学刚毕业后到IT经理世界的面试会（感受同张鹏），改过他让我头疼的第一篇稿子，成为我当年做记者转型编辑后带的第一个“徒弟”，强迫过他必须按时交稿，必须写出性感的有吸引力的导语，强迫他把他那一口气说不完的无数定状补的长句子，改为短平快的新闻语言；为他成为IT经理世界杂志历史上应届生最快速度晋升为资深记者（请张鹏确认是否是最快）而真心欣喜，成为他第一次离职的导火索，成为他第二次离职的鼓动者，成为他第三次离职的支持者，并很开心看到他加入另外一个好朋友周源的团队，我们三个在IT时的小团队头脑风暴的场景还历历在目。哦，就是这样一个朋友，可真诚相处，可无私支持。
成远是我的好朋友，我07年认识他，他主动采访我，虽然稿子没机会登出，他帮我在北京单向街书局搞了场讲座，这是我92年后第一次去北京，因此我人生改变，是我在生命转弯之处的贵人，他是个书虫，这点和我颇像，他应该写一本中国IT经济史，合乎他经济、IT这两个领域的热爱，他是看经济学著作会哭的男人，他是个行动力强又爱沟通的人，每次我到北京，我们总能聊个几个小时。他站在浪潮上，我不知道一个中国的记者哪一个站得位置比他更好。他是个细心的人。祝福成远，并送上一个来自台湾的拥抱。
关于“大数据”概念的产生“大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为 “第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。最早应用“大数据”的是麦肯锡公司(McKinsey)对“大数据”进行收集和分析的设想，来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司。麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视，而后逐渐受到了各行各业关注。“大数据”的特点由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《“大数据”时代》中提出维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·克耶编写的《大数据时代》中提出：“大数据”的4V特点：Volume(数据量大)、Velocity(输入和处理速度快)、Variety(数据多样性)、Value(价值密度低)。这些特点基本上得到了大家的认可，凡提到“大数据”特点的文章，基本上采用了这4 个特点。在云计算出现之后“大数据”才凸显其真正价值自从有了云计算服务器，“大数据”才有了可以运行的轨道，才可以实现其真正的价值。有人就形象地将各种“大数据”的应用比作一辆辆“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算。最著名的实例就是Google搜索引擎。面对海量Web数据，Google于2006年首先提出云计算的概念。支撑Google内部各种“大数据”应用的，正是Google公司自行研发的云计算服务器。众说纷纭的表达《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格解释：了解什么是“大数据”的定义非常关键。首先要明确的是，“大数据”并不是很大或者很多数据。根据维克托在书中的描述，“大数据”并不是一部分数据样本，而是关于某个现象的所有数据。第二点，由于掌握了关于某个现象的所有数据，那么在统计时就能接受更多不准确的信息。第三，“大数据”的分析着重在了解“什么”而不是“为什么”。比如人们可以通过各种相关数据来了解未来将会发生什么，而不是这些事情发生的原因。要探寻原因会更难，很多时候，知道会发生什么已经足够了。以上这些就是“大数据”的核心，有足够多的数据，允许数据中存在不准确的信息和不去探寻事件发生的原因而是探寻会发生什么事件。维基百科对“大数据”的解读是：“大数据”(Bigdata)，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。百度百科对“大数据”的定义为：“大数据”(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。传媒专家刘建明教授认为：“大数据”同信息是不可分离的，是指信息浩大数量的统计与技术运作。作为人类认知社会方法的一次飞跃，“大数据”技术将给企业运营、政府管理和媒体传播的科学化创造有效机制。“大数据”的基本判断标准什么样的数据才是“大数据”?透过层层的迷雾和众说纷纭，可以讲：有了云计算服务器才有了“大数据”应用的价值。维克托曾说过：“假设你要测量一个葡萄园的温度，但是整个葡萄园只有一个温度测量仪，那你就必须确保这个测试仪是精确的而且能够一直工作。反过来，如果每100棵葡萄树就有一个测量仪，有些测试的数据可能会是错误的，也可能会更加混乱，但众多的读数合起来就可以提供一个更加准确的结果。因为这里面包含了更多的数据，而它提供的价值不仅能抵消掉错误数据造成的影响，还能提供更多的额外价值。现在想想增加读数频率的这个事情。如果每隔一分钟就测量一下温度，十次甚至百次的话，不仅读数可能出错，连时间先后都可能搞混。试想，如果信息在网络中流动，那么一条记录很可能在传输过程中被延迟，在其到达的时候已经没有意义了，甚至干脆在奔涌的信息洪流中彻底迷失。虽然得到的信息不再准确，但收集到的数量庞大的信息让我们放弃严格精确的选择变得更为划算……为了高频率而放弃了精确性，结果观察到了一些本可能被错过的变化。虽然如果能够下足够多的工夫，这些错误是可以避免的，但在很多情况下，与致力于避免错误相比，对错误的包容会带来更多好处。为了规模的扩大，我们接受适量错误的存在。”其中描述葡萄园测量仪采集的数据就是大数据。大数据实质上是全面、混杂的并且具有数据量大、输入和处理速度快、数据多样性、价值密度低特点的数据。望采纳~
大数据给零售行业带来的商业价值在大数据推动的商业革命暗涌中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。 最早关于大数据的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货(Target)。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。那么Target有什么办法可以把这部分细分顾客从孕妇产品专卖店的手里截留下来呢? 为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部(Guest Data & Analytical Services)的高级经理Andrew Pole，要求他建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候Target再行动就晚了，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。 可是怀孕是很私密的信息，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。 那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢?Target很聪明地避免了这种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了。百密一疏的是，Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他高中生的女儿怀孕了，此事甚至被《纽约时报》报道了，结果Target大数据的巨大威力轰动了全美。 根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。 我们可以想象的是，许多孕妇在浑然不觉的情况下成了Target常年的忠实拥泵，许多孕妇产品专卖店也在浑然不知的情况下破产。浑然不觉的背景里，大数据正在推动一股强劲的商业革命暗涌，商家们早晚要面对的一个问题就是：究竟是在浑然不觉中崛起，还是在浑然不觉中灭亡。 大数据是谁? 大数据炙手可热，但是能说清楚大数据是什么的人却不多。要真正弄明白什么是大数据，我们首先得看看Target是怎么收集大数据的。 只要有可能，Target的大数据系统会给每一个顾客编一个ID号。你刷信用卡、使用优惠券、填写调查问卷、邮寄退货单、打客服电话、开启广告邮件、访问官网，所有这一切行为都会记录进你的ID号。 而且这个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关机构那里购买你的其他信息：种族、就业史、喜欢读的杂志、破产记录、婚姻史、购房记录、求学记录、阅读习惯等等。乍一看，你会觉得这些数据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用的数据便爆发了前述强劲的威力。 在商业领域，大数据就是像Target那样收集起来的关于消费者行为的海量相关数据。这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理工具的功能范围，必须用到大数据存储、搜索、分析和可视化技术(比如云计算)才能挖掘出巨大商业价值。 大数据的商业价值 大数据这么火，因此很多人就跟起风来，言必称大数据，可是很多人不但没搞明白大数据是什么的问题，也不知道大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值。这样瞎子摸象般的跟风注定了是要以惨败告终的，就像以前一窝蜂地追逐社交网络和团购一样。那么大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值呢?根据IDC和麦肯锡的大数据研究结果的总结，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动;运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率;提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。笔者把他们简称为大数据的4个商业价值杠杆。企业在大踏步向大数据领域投入之前，必须清楚地分析企业自身这4个杠杆的实际情况和强弱程度。 1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。本文开头Target的故事就是这个杠杆的案例，瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。比如在大数据时代之前，要搞清楚海量顾客的怀孕情况，得投入惊人的人力、物力、财力，使得这种细分行为毫无商业意义。 2、运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和大数据分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。大数据技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。 3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。大数据能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把大数据成果和大数据能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用大数据创造商业价值。这个杠杆的案例是关于沃尔玛的一个故事。 沃尔玛开发了一个叫做Retail Link的大数据工具，通过这个工具供应商可以事先知道每家店的卖货和库存情况，从而可以在沃尔玛发出指令前自行补货，这可以极大地减少断货的情况和供应链整体的库存水平。在这个过程中，供应商可以更多的控制商品在店内的陈设，可以通过和店内工作人员更多地接触，提高他们的产品知识;沃尔玛可以降低库存成本，享受员工产品知识提高的成果，减少店内商品陈设的投入。综合起来，整个供应链可以在成本降低的情况下，提高服务的质量，供应商和沃尔玛的品牌价值也同时得到了提升。通过在整条供应链上分享大数据技术，沃尔玛引爆了零售业的生产效率革命。 4、进行商业模式，产品和服务的创新。大数据技术使公司可以加强已有的产品和服务，创造新的产品和服务，甚至打造出全新的商业模式。这个杠杆将引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。 大数据的商业革命 通过以上4个杠杆，大数据能够产生出巨大的商业价值，难怪麦肯锡说大数据将是传统4大生产要素之后的第5大生产要素。大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用，大数据优势将成为企业最值得倚重的比较竞争优势。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均5%-1%的增长幅度。在大数据这个概念炒热起来的当下，人们才发现像沃尔玛、Target、亚马逊、Tesco这样的商业巨头已经不声不响地运用了大数据技术好多年，用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新。许多商界骄子慨叹竞争不过Target们的不解之谜也终于告破。 在大数据推动的商业革命暗涌中，与时俱进绝不仅仅是附庸风雅的卡位之战，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。这是天赐良机，更是生死之战。成功者将是中国产业链升级独领风骚的枭雄，失败者拥有的只有遗憾。以上是小编为大家分享的关于大数据给零售行业带来的商业价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
大数据实现商业价值的九种方法_数据分析师考试虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。 从数据分析中获取商业价值。请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。 探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。 对已收集到的大数据进行分析。许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过RFID数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。 重点分析对你的行业有价值的大数据。大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。 理解非结构化的大数据。非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过程，医疗病历记录，各个行业的呼叫中心和帮助台应用程序，以及以客户为导向的企业情感分析等内容均可以在进行处理后以可视化的形式表现出来。 使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析。客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。 把客户的意见整合到大数据中。通过运用大数据（与原有的企业资源集成），我们可以对客户或其他商业实体（产品，供应商，合作伙伴）实现360度全景分析，分析的维度属性从几百个扩展到几千个。新增的粒状细节带来更准确的客户群细分，直销策略和客户分析。 整合大数据以改善原有的分析应用。对于原有的分析应用，大数据可以扩大和扩展其数据样本。尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下，比如统计或数据挖掘；而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。 分析大数据流，实时操作业务，提升业务动作水平。实时监测和分析的程序已经在企业运营中存在了很多年，那些需要全天候运行的能源、通讯网络或任何系统网络、服务或设施的机构早就在使用这类型的程序。最近，从监控行业（网络安全、态势感知、欺诈检测）到物流行业（公路或铁路运输、移动资产管理、实时库存），越来越多的组织正在利用大数据流的应用。目前大数据分析仍主要以批量和离线的方式执行，但随着用户与技术的成熟，大数据分析将会进入实时分析的时代。以上是小编为大家分享的关于大数据实现商业价值的九种方法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程，从而揭示隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件，大数据分析可以指明商业收益的方向，比如新的机遇，有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争优势等等。以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业： 银行和证券通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。 通讯和媒体同时在多个平台(移动，网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。 体育了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。 医疗保健收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。 教育针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。 制造业通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。 保险通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。 消费者贸易预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。 交通运输制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。 能源通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。