资料好东西

通个人观点，最通俗的讲就是：现在的市场模式是商场一般是在人居住最多的附近开，这样大家会集中去一个地方购物消费，类似于淘宝建立了一个商店，大家都集中在一个地方购物。 而大叔据是恰恰相反的市场模式，通过互联网大家之间没有什么距离了，剩下的就是靠商家搜集大家平时的搜索关键词，对产品的不满意，以及想法搜集整理，然后做出产品在满足市场需求的一个模式，这个包含了市场调研的工作。大大节省开发成本和人们需求的判断。

以前公司是自己去调研，然后开发产品，再通过销售中用户的意见进一步改进

而大叔据的来临，我们可以通过互联网非常方便的搜集信息，然后进行调研，问答然后做出更加完善的产品，就是产品的更新周期将大大压缩，凡是一成不变的公司将全部死掉

大叔据时代是人人创业的时代，谁发现需求，谁去满足需求就可以盈利

所以也算是一个乱世，群雄四起。也是细分化市场的年代

大叔据说到底就是人们的行为习惯而已，商人利用的只是数据中的需求数据部分。

大数据”这件事大家提了很久，可是真正能用好的产品少之又少。移动互联网使得更多、更广的数据不断产生，它是否能真正促使大数据“落地”，变成每个人真正能享受到的服务？下面是来自知乎小伙伴maggie的回答：云计算出现之前，传统的计算机无法处理大量的非结构化数据，云计算使得海量数据的存储和快速分析成为可能，而每个人都拥有的智能终端（手机、电脑、智能设备）以及带宽不断增加的移动通信网络，使得海量数据的收集成为可能。大数据的核心在于“预测”，而云计算使数据从“小样本”转变成有机会对所有可能的数据进行分析，预测将基于 “数据之间的关联性” 而非 “为什么是这样的因果性”，我们只需要按照预测出来的趋势去响应，使用这些结果。比如预测机票价格的走势，并给出可信度，帮助用户来决定什么时间购买机票最省钱。它不用关心为什么机票会有差异，是因为季节性还是因为其他什么原因，它仅仅是预测当前的机票未来一段时间会上涨还是下降。如果机票价格有上涨的趋势，系统就系统用户立即购买机票。而原始的数据可以从机票预订数据库或者行业网站上扒下来。这项预测技术可以用在类似的相关领域。比如宾馆预订，商品购买等。比如通过汽车引擎的散热和振动来预测引擎是否会出现故障。亚马逊的推荐系统是很好的例子：亚马逊从每一个客户身上捕获了大量的数据，历史购买了什么，哪些商品只是浏览却没有购买，浏览停留的时间，哪些商品是合并购买的，它要做的是找到产品之间的关联性，感兴趣的可以去搜索亚马逊推荐引擎的专利。在中国，淘宝、支付宝拥有大量的用户数据，还记得 “淘宝时光机吗“ ？通过数据分析，把毕业- 恋爱- 迁移城市-结婚- 买房- 生子- 买车的人生轨迹串起来，我不敢说有多准，但是的确感动了我们。从数据中挖掘出背后的故事，这是一个非常有意思的关联性数据挖掘尝试。想想也挺可怕的，淘宝是个拥有海量用户数据的平台，每天还有源源不断地从移动终端、电脑上不断增加的数据，如果把这些数据利用起来，不止可以做商品购物推荐，同时还可以对可能的关联性做预测。在零售行业，销售数据的统计分析，可以让供应商监控销售速率、数量、以及存货情况，可以知道什么货物和什么货物摆在一起，放在什么位置销量最好，特定的季节，什么产品销量最高。公共设施领域，不再是随机的巡检，而是针对设施上报的数据以及故障发生的历史数据、环境数据进行分析和预测，集中人力和物力优先检查最有可能出现问题的那些设施，减少整体平均的

故障发生率。大数据革命首先要把这些可以获得的数据收集上来，包括未来可能被利用的信息。比如很多应用不管是不是需要位置信息，通常都会问你要位置信息，为未来能做出更多的智能反应做数据储备。保险公司通过车险投保人的历史数据（时间、地点、实际行驶路程）来为车险定价。广告公司可以根据人们的居住地点、要去的地方，提供定制广告，信息汇集起来可能会揭示某种发展趋势。交通服务公司可以通过手机的位置来预测交通情况，和某个地方目前聚集了多少人。最近的 ”棱镜计划“ ，从音视频、图片、邮件、文档以及连接信息中分析个人可能对国家安全造成威胁的行动。大数据可用的领域实在是很多，具体有什么好点子，哪些产品有机会，我觉着还得多去想和研究。总结起来，首先是数据收集，除了利用现有的数据渠道之外，还可能需要改造一些产品形态，使得数据更好地被量化和可被学习。然后是通过云计算来做数据相关性的分析，这里面有大量的算法工作要去做，所以未来算法人才是最具有技术挑战的工种。

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。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

产品到一定阶段，一定是数据驱动。我们做移动端软件的，都需要有一个数据统计分析的后台。

如果不是真的有钱任性的阶段，还是不建议自己从头搭建统计分析后台，使用一个第三方的会更加方便。

目前国内比较专业的统计分析平台，如果是移动端可以用talkingdata，网站可以用百度。 希望有所帮助。

大数据是一个处于爆发式增长阶段的新技术概念，由于这个领域的技术创新和投资火热，其产业生态地图处于快速变动之中，近日Bloomberg Venture发布了大数据产业地图2.0版本，其中将数百个大数据创业公司和IT厂商根据产品和商业模式划分为38种，这有助于我们更好地梳理和了解大数据产业的发展现状和市场热点。

从图中可以看出，大数据产业可划分为六大类，共38种产品/商业模式：

1. 大数据基础设施类（NoSQL数据库、Hadoop相关产品、NewSQL数据库、MPP受苦、管理监控等）

2.大数据分析类（分析解决方案、数据可视化、统计计算、社交媒体、舆情分析、分析服务、IT分析等）

3.大数据应用类（广告优化、出版工具、市场营销、行业应用、大数据应用服务提供商）

4.大数据数据源类（数据市场、数据源）

5.跨基础设施分析（主要为传统IT巨头业务延伸）

6.开源项目（框架、查询/数据流、数据访问、协作/工作流、实时、统计工具、机器学习、云部署）