如何通过大数据挖掘潜在价值信息

2008年11月IBM提出“智慧地球”概念，2009年1月，美国奥巴马总统公开肯定了IBM“智慧地球”思路，2009年8月，IBM又发布了《智慧地球赢在中国》计划书，正式揭开 IBM“智慧地球”中国战略的序幕。近两年世界各国的科技发展布局，IBM“智慧地球”战略已经得到了各国的普遍认可。数字化、网络化和智能化，被公认为是未来社会发展的大趋势，而与“智慧地球”密切相关的物联网、云计算等，更成为科技发达国家制定本国发展战略的重点。自2009年以来，美国、欧盟、日本和韩国等纷纷推出本国的物联网、云计算相关发展战略。

但是这些云计算、物联网都离不开数据的支撑。一群互联网爱好者聚集人人都是产品经理3群（217321695），共同浅谈了大数据&物联网。

一、“大数据”&“物联网”，谁是大数据？谁是物联网？

1、谁是大数据？【认识大数据】

初识大数据，首先我们需要知道什么是大数据呢？用通俗一点的话来说就是一堆一堆又一堆的、海量的数据。通过百度百科我们知道“大数据(big data)，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。”

在当下的互联网飞速发展的时代，任何一个技术都是为了达到某种目的而发展的，而大数据从根本上来说就是为了做决定存在的，大数据为企业的决策提供有力的依据。比如市场方针的制定，精准营销的目标群体、营销数据等等。大数据的存在不仅是为企业提供了数据支撑，而且为用户提供了更为便捷的信息和数据服务。

大数据体现的是数据的数量多，数据类型丰富。我们需要通过对数据的关系进行深度挖掘，才能最终将数据进行更好地利用。

2、谁是物联网？【认识物联网】

物联网是什么呢？通俗的概念来讲，物联网就是通过网络信息技术和工业自动化控制技术将硬件和网络进行有效的集合并通过传感器进行对应的信息控制，以此达到对物件的自动控制的混合网络。通过百度百科我们知道“物联网（The Internet of things）就是物物相连的互联网”。

这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用。”

随着工业控制、信息识别和互联网网络的发展，物联网将是下一个信息浪潮。

3、大数据 ？= 物联网【大数据与物联网的联系】

大数据与物联网之间既有区别也有关联。以小编的个人愚见，物联网行业如果需要有较好的发展，那么需要大数据强力的支持，而针对物联网行业的大数据，则是不断来源于物联网超级终端的数据采集。所以，物联网对大数据的要求相比于大数据对物联网的依赖更为严重。

二、大数据来之哪里？大数据会去哪里？

1、浅谈大数据的来源

大数据的来源这个问题其实很简单，大数据的来源无非就是我们通过各种数据采集器、数据库、开源的数据发布、GPS信息、网络痕迹（购物，搜索历史等）、传感器收集的、用户保存的、上传的等等结构化或者非结构化的数据。

2、浅谈大数据能够带给我们什么

大数据能给我们带来什么？很多公司现在都在炒大数据的概念，但是真正能做好的有几个呢 ？大数据重在积累、强在分析、利于运用。没有经过多年的有意的数据收集、没有经过严谨细心的数据分析。那么，如何来谈论大数据能给企业或者个人来带来便捷呢？

大数据能带给企业的项目立项的数据支撑、精准化营销、电商的仓位储备等等。但是针对个人用户有时候就是麻烦了，因为你随时都可以接收到很多的营销短信、隐私暴露太多。另外对于个人用户大数据的好处是可以快速找到自己想要东西、为用户提供信息服务、获取消费指导等等。换个角度看问题的话，小编认为应该是利大于弊。

3、大数据是怎么带给我们想要的支撑？

庞大的数据需要我们进行剥离、整理、归类、建模、分析等操作，通过这些动作后，我们开始建立数据分析的维度，通过对不同的维度数据进行分析，最终我们才能得到我们想到的数据和信息。

•  项目立项前的市场数据分析为决策提供支撑；
• 目标用户群体趋势分析为产品提供支撑和商务支撑；
• 通过对运营数据的挖掘和分析为企业提供运营数据支撑；
• 通过对用户行为数据进行分析，为用户提供生活信息服务数据支撑和消费指导数据支撑。

三、如何通过大数据挖掘潜在的价值？

模型对于大数据的含义何在？模型有直观模型，物理模型，思维模型，复合模型等。我们在进行数据挖掘前需要考虑我们需要用这些数据来干什么？需要建立怎么样的模型？然后根据模型与数据的关系来不断优化模型。

只有建立了正确的模型才能让数据的挖掘和分析更有便捷。

四、大数据相关的工具

1、I2、SPSS

2、Tanagra

3、GGobi

工具只是一种手段，对于大数据的挖掘和分析，一定要通过建立模型来构建分析的维度。在工作的过程中，不断建立自己的数据分析思维，有了这样的数据思维，那再在工具的基础上，数据的挖掘和分析才能更加准确，才能最终提供有价值的数据支撑信息。（文章来源CDA数据分析师）