互聯網思維就是用互聯網的方式來思考問題，來重新審視行業，來定位我們每個企業。那么，什么是互聯網的方式?互聯網的本質是什么，聯系性，價值的串聯，還有，技術的改變。以下是小編為你整理的怎么樣學大數據 ?

聯系性：互聯網誕生的基礎是聯系性，一個人做不了互聯網，很多很多的人或者終端聯系在一起才叫做互聯網，那么，互聯網的發展就是不斷在拓展這種聯系性，有簡單到復雜、由單一到多元，從空白到建立，互聯網正在改變著我們生活的每個層面--這個改變就是互聯的建立，它向每一個角落延伸，它延伸的每一個地方，聯系性的方式都會改變。比如，原來你要上商場去買衣服，現在不用了網上就可以解決，不好了還可以調換，比在商場還要靈活，我們看到，它的聯系方式變化了，所以，線下很多服裝商場就倒閉了，開不下去了。

價值的串聯：我們知道，互聯網的發展是因為給我們帶來了極大的便利性，這個便利性就是價值，原來我們辦個事情很麻煩，現在很多變得不麻煩了，比如轉個賬什么的你就不要跑銀行排隊了，微信或者網上就辦理了。這就是價值。為什么互聯網的聯系會越來越廣泛，延伸的領域越來越多，因為它創造了價值，價值傳遞的方式被改變了，它用給你帶來的N多個好處幫你創造了越來越多的便利，形成了一個價值的串聯和傳遞。 ?

技術：無論是聯系性還是價值串聯，它是通過什么實現的?技術，互聯網技術。互聯網是個工具，是個技術工具，它要通過技術實現來達到聯系性和價值傳遞的目標。也就是說，以往你要為消費者服務是通過人工等其他手段來進行的，現在你要考慮運用互聯網技術來實現這個服務。從這個角度看你真不能把互聯網看得太高，因為，從根因上講它就是個信息互聯的技術，它本身與思維關聯不大，而與技術實現的開發緊密相連，這是很多人不認可互聯網思維的原因之一。 ?

運營標簽化 ?

早期商場運營是以圍繞商家及貨品管理為核心，強調商家的聚合、業態的豐富、產品的齊全來吸引消費者。而傳統的大眾消費客群市場正在被有特殊喜好趨同的個性消費群體逆襲，具有自身鮮明主題和標簽IP的商業項目從市場脫穎而出，并擁有了一批高粘度的粉絲。 ?

大數據便能有效結合線上線下、場內場外，全面認識消費者屬性和標簽，從原來對于“人”模糊認知，到“精準化，清晰化”呈現。通過多維度的場內外數據分析，提煉目標消費者的標簽，從而在線下經由標簽構建項目價值觀體系，使得項目成為固定標簽人群的流量入口，同時形成低頻消費向高頻消費的轉換。 ?

以杭州某項目為例，中商數據對整個杭州市207萬臺移動設備APP進行索引，發現項目核心輻射范圍內消費客群有著明顯的“二次元(動漫喜好者)”標簽，也就是說，該部分客群的線上消費痕跡有很明顯的韓風和日風傾向，于是，推薦商場運營在線下開發該類型的主題街區和相關主題活動。 ?

大數據和云計算的關系 ?

從技術上來看，大數據和云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。 ?

大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

云時代的來臨，大數據的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。 ?

大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。 ?

大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模的并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。 ?

哪些數據對企業最有價值 ?

企業在實施數據商業應用中，會面對三個方面的數據，自身的經營數據，*數據，第三方數據。其中企業自身數據最有商業價值，是企業數據商業化應用的一個巨大金礦。 ?

對企業最有價值的數據是其客戶和業務產生的數據，這些數據同企業的經營相關度很高，數據里面蘊藏了豐富的商業價值。經過數據挖掘和分析之后，其產生的商業價值對企業影響*。美國典型的數據商業應用案例，沃爾瑪的啤酒和尿布，Target 發現16歲少女懷孕，IBM沃森(Was ton)在醫療行業應用等，都是利用了企業內部自身數據來發現商業價值的。企業自身的經營數據最重要，商業價值*，是數據商業化應用的切入點和*寶藏。 ?

企業進行數據商業應用最重要的一個環節是領導重視。另外一個重要環節是找對人，這個人不需要是超人，但需要熟悉業務需求和技術，具有開放的心態，具有高度的數據商業敏感度，具有數據場景應用的能力。 ?

*數據也是一個大金礦，可以很大程度解決企業信息不對稱的問題，其中天氣的數據，可以應用于農業和工業規劃;稅務、工商、公安司法數據可以用于征信和信貸風控;土地和人口數據可以用于規劃和地產;運營商數據可以用于客戶畫像和洞察，也可以用于個人征信和反欺詐;經濟統計數據可以用于企業經營決策和*規劃等。*的數據的優勢是全和多，劣勢是分散和質量一般。另外和企業一樣，*自身數據思維和數據人才也是一個瓶頸。 ?

第三方數據是數據應用的一個熱點，其中銀聯的數據、運營商的數據應用較多，數據質量也很好，數據應用場景也不少，但是弊端在于其不是市場化運作的公司，對數據商業敏感度和數據應用能力較差。數據價值挖掘不大，還是停留在源數據應用階段。數據流通和數據衍生的商業價值都沒有得到體現，更不要說具有高度商業價值的數據產品了。通過網絡爬蟲和under table取得的數據也是主流，但是其商業價值正在降低，具有壟斷數據源和數據分析能力的數據公司，未來市場前景會越來越好。 ?