一、大数据建设的思路和方法？

首先设定目标，大数据是服务于业务的，因此，首先要明确大数据的业务目标，是为了分析已有业务，还是分析客户画像，还是为了优化流程；

第二步，根据目标进行设计；

第三步，分析现状，当前的信息化设施有哪些差距，哪些需要升级，哪些需要新建；

第四步，信息化实施，并进行数据治理与优化，挖掘数据价值。

二、应该如何用大数据思维指导自己的实践？

（1）全样思维

抽样又称取样，是从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位。其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。

（2）容错思维

前面已经提到，在小数据年代，我们习惯了抽样。由于抽样从理论上讲结论就是不稳定的。一般来说，全样的样本数量比抽样样本数量的很多倍，因此抽样的一丁点错误，就容易导致结论的“失之毫厘谬以千里”。为保证抽样得出的结论相对靠谱，人们对抽样的数据精益求精，容不得半点差错。

（3）相关思维

在小数据的年代，大家总是相信因果关系，而不认可其他关系。在历史长河中，佛教在中国信徒众多，其宣扬的也是一种因果报应。因果报应是宗教中关于因果关系的最高阐述。

三、大数据的核心步骤和方案？

（一）问题识别

　　大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。

　　（二）数据可行性论证

　　论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。大数据和传统数据的生成方式有本质不同。传统数据往往是在识别问题、根据问题设计问卷、之后展开调查获得的数据，而大数据却是企业或者个体各类活动产生的附属产品。作为附属产品，大数据往往不是为了特定数据项目生成，也存在较高噪音。这就要求数据可行性论证过程需要仔细推敲，现有数据得出来的结论是否足够可靠。由于大数据分析技术本质属于数据挖掘法，过度拟合问题往往是大数据分析的难点。

　　因此，在数据可行性论证主要涉及三个环节。第一，厘清项目需要的大数据、小数据和专业知识；第二，完成从抽象概念到具体指标的落实；第三，考察数据的代表性。

　　（三）数据准备

　　数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据，为下一步建立模型做好从充分预备。这种准备可以分为数据的采集准备和清洗整理准备两步。

　　1.数据的采集准备

　　为大数据分析做数据采集准备时，往往不能回避下列问题：项目的数据预算有多少？配备的人员设备是否足够？项目预期数据采集的完成期限？项目打算用什么方法收集数据？哪些数据是可以通过自身努力来获取，哪些数据需要通过购买获得？哪些数据获取中会存在时间和经费上的不确定性？如果一些重要问题的答案是否定的或者含糊的，就可能需要重新回到数据可行性论证环节。这一点，对于希望用大数据分析做产品的小微企业、新创企业尤为重要。

　　2.数据的清洗整理准备

　　虽然数据清理包含不少常规处理，但是高质量的数据清理工作需要数据准备团队时刻对项目目标了然于胸。

　　（四）建立模型

　　大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类。对于这两类模型，团队都需要在设立模型、论证模型的可靠性方面下功夫。

　　1.专业领域模型

　　大数据产品对应的项目可能有对应的专业领域模型，例如PEST分析模型、5W2H分析模型、逻辑树分析模型、4P营销理论模型、用户行为模型等。数据团队需要明确为何选择某个专业领域的模型。

　　2.数据分析模型

　　这类模型包含分析结构化数据的数据挖掘算法模型；处理非结构化数据的语义引擎；可视化策略等。流行观点中的大数据分析主要集中在对第二类模型的讨论上。

　　建立模型时既需要强大运算能力，也需要专家的主观判断。

　　（五）评估结果

　　评估结果阶段是要评估上述步骤得到的结果是否足够严谨可靠，并确保数据分析结果能够有利于决策。评估结果包括定量评估和定性评估两部分。

　　1.定量评估

　　定量评估是关注主观标准的可靠性。数据挖掘分析方法在计算上虽然依靠技术，但不少关键节点依靠主观标准。

　　2.定性评估

　　定性评估的重点是考察大数据分析的结果是否合理、方案是否可行。

　　在评估大数据分析的结果时，由于定性评估往往需要一段时间之后才能完成，因此将大数据分析结果用于现实时，需要采取审慎步骤。

　　大数据分析五步法流程顺序.以上五大步骤构成一个完整的数据分析过程，中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示从开始思考目标到最后可视化呈现，从发现问题到提出解决方案，身为数据运营者，我们既需要有整体思维，能够从全流程去把握数据分析方法，也需要对细节极致追求，优化每一个步骤。当我们能够从整体和细节都游刃有余得进行数据分析的时候，你就是一个合格甚至优秀的数据运营者。

四、如何把大数据智能化的潜力挖出来？

挖掘大数据智能化的潜力，可以从以下几个方面入手：

数据收集和分析：大数据的基础是大量的有用的数据，因此要挖掘大数据的潜力，首先需要保证数据的数量和质量。企业可以通过建立数据仓库、数据湖等方式，收集来自不同来源的数据，并进行清洗、整合和整合，以备后续分析和利用。

数据挖掘和可视化：大数据的价值在于其背后隐藏的信息和知识，因此需要通过数据挖掘和可视化技术，将数据转化为信息和知识。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树等，可视化技术则包括图表、图形、地图等。

预测分析：大数据的另一个重要应用是预测分析，即通过分析历史数据，预测未来的趋势和可能性。预测分析需要结合机器学习、人工智能等技术，建立预测模型，并进行不断的优化和调整。

人才和技能：大数据智能化需要具备相关专业技能的人才，包括数据科学家、数据分析师、数据工程师等。企业可以通过培养内部人才或招聘外部人才，建立一支高素质的数据团队，为大数据智能化的发展提供人才保障。

工具和技术：大数据智能化需要一系列的工具和技术支持，包括数据存储、数据处理、数据分析、数据安全等。企业需要根据实际需求，选择合适的工具和技术，不断优化和升级自己的技术体系。

总之，要挖掘大数据智能化的潜力，需要从数据收集和分析、数据挖掘和可视化、预测分析、人才和技能、工具和技术等多个方面入手，全面提升企业的数据能力和智能化水平。

五、什么是大数据？大数据具体有什么用？大数据到底能干什么？

简单理解：大数据是一门关于数据的收集和分析技术。之所以叫大数据，是因为它是从各个方面、各个维度去收集数据，所以叫大数据。大数据这门技术诞生的背景是，当代互联网时代产生了数量庞大的数据，这些数据当中有些很重要的需要找出来，依靠人工太耗时费力，所以大数据技术应运而生。

大数据有什么用？

大数据技术的目的（作用）是从各类数据中发现有用的信息和规律。

大数据能干嘛？

利用各个渠道收集的关于目标对象的数据，就能知道目标对象是什么身份、什么性别年龄、单身还是已婚、从事什么工作、有没有负债、有没有犯罪前科、征信是否良好、有什么爱好、性格怎么样、最近在哪开过房、手机通讯录里都有谁、，，，，，总之，可以用来研究目标对象的任何信息，从中找到想要的数据和规律。