大数据技术有什么特点?
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发布时间：2022-03-30 07:58
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热心网友
时间：2022-03-30 09:27
1.原始数据处理模版化，做好预测性分析
数据的波动有必然因素(节假日、账单日等)，也有诸多偶发因素(活动推广、短信发送等)，但归根结底会影响到客户的服务体验。因此，要从源头对数据收集过程进行清洗，保留有价值的数据，同时借助模型构造、算法分析、系统配置的方式，将数据预测性结果更清晰的呈现出来。
2.对客户进行行为分析，为营销提供支持
与客户交流的过程，实际上是他对产品产生兴趣或者有疑问的过程，一方面要超越客户期待的做好服务，另一方面要用好大数据将客户在办理业务、咨询的产品、遇到的难题等记录和客户数据库进行匹配分析，构造客户服务画像，形成差异化的客户结构，促使管理中心从大众服务向点对点服务转变，对客户的产品兴趣、分期意愿等进行深挖，为前端营销过程提供支持。
3.借智能机器优化统计，剖析多渠道数据
要利用好智能软件，对不同来源的数据做好目标分析。要充分利用好智能机器人，形成多渠道的知识交互，收集到客户的疑问，对这些数据要更多考虑其精准性、体验感、流畅度，统计出客户常问的“热词”，找出客户通过多次互动才询问出答案的问题，查看答案的设置是否不够精准并进行优化。
热心网友
时间：2022-03-30 11:02
大数据是什么？其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。
1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、*、*）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；*约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。
3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。
4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
