關于大數據和數據挖掘
數據是以定性或者定量的方式來描述事物的符號記錄
數據科學的最終目的就是從數據中挖掘出有用的信息，讓數據增值
數據挖掘是從數據庫大量數據中找到隱含的，先前未知的有潛在價值的信心
- 數據量大
- 類型繁多
- 價值密度低
- 速度快時效高
商業價值顯著
- 手中握有數據的公司站在金礦上，基于數據交易即可產生很好的效益
- 數據挖掘產生眾多商業模式，精準用戶，降低成本
- 數據共享，交叉復用（大數據顯著價值）
數據科學的應用
- 啤酒與尿布（沃爾瑪發現的商品交叉銷售，強調商品之間的關聯）
- 日本7-11便利店（面積很小，不需要找關聯關系，而是影響商品銷售的關聯因素例如天氣，溫度）
購物籃是主要的管理對象，而不是商品 - Farecast飛機比價、
- Decide抓取電商數據，分析購買對策
大數據的核心在于思維而不是技術本身 - 亞馬遜個性化推薦
- 潘多拉電臺的基因推薦系統
- 《紙牌屋》
大數據可以占卜，對未來的預測和想象
大數據下更注重個性化（在消費者決策鏈中，由消費者自身的營銷變得越來越重要）
大數據推動變革的產生（例如消費者的習慣改變促成了方式的變化）
（未完待續）
