互聯(lián)網(wǎng)思維就是用互聯(lián)網(wǎng)的方式來思考問題，來重新審視行業(yè)，來定位我們每個企業(yè)。那么，什么是互聯(lián)網(wǎng)的方式?互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是什么，聯(lián)系性，價值的串聯(lián)，還有，技術的改變。以下是小編為你整理的數(shù)據(jù)庫應該怎么學 ?

聯(lián)系性：互聯(lián)網(wǎng)誕生的基礎是聯(lián)系性，一個人做不了互聯(lián)網(wǎng)，很多很多的人或者終端聯(lián)系在一起才叫做互聯(lián)網(wǎng)，那么，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展就是不斷在拓展這種聯(lián)系性，有簡單到復雜、由單一到多元，從空白到建立，互聯(lián)網(wǎng)正在改變著我們生活的每個層面--這個改變就是互聯(lián)的建立，它向每一個角落延伸，它延伸的每一個地方，聯(lián)系性的方式都會改變。比如，原來你要上商場去買衣服，現(xiàn)在不用了網(wǎng)上就可以解決，不好了還可以調(diào)換，比在商場還要靈活，我們看到，它的聯(lián)系方式變化了，所以，線下很多服裝商場就倒閉了，開不下去了。

價值的串聯(lián)：我們知道，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是因為給我們帶來了極大的便利性，這個便利性就是價值，原來我們辦個事情很麻煩，現(xiàn)在很多變得不麻煩了，比如轉個賬什么的你就不要跑銀行排隊了，微信或者網(wǎng)上就辦理了。這就是價值。為什么互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系會越來越廣泛，延伸的領域越來越多，因為它創(chuàng)造了價值，價值傳遞的方式被改變了，它用給你帶來的N多個好處幫你創(chuàng)造了越來越多的便利，形成了一個價值的串聯(lián)和傳遞。 ?

技術：無論是聯(lián)系性還是價值串聯(lián)，它是通過什么實現(xiàn)的?技術，互聯(lián)網(wǎng)技術?；ヂ?lián)網(wǎng)是個工具，是個技術工具，它要通過技術實現(xiàn)來達到聯(lián)系性和價值傳遞的目標。也就是說，以往你要為消費者服務是通過人工等其他手段來進行的，現(xiàn)在你要考慮運用互聯(lián)網(wǎng)技術來實現(xiàn)這個服務。從這個角度看你真不能把互聯(lián)網(wǎng)看得太高，因為，從根因上講它就是個信息互聯(lián)的技術，它本身與思維關聯(lián)不大，而與技術實現(xiàn)的開發(fā)緊密相連，這是很多人不認可互聯(lián)網(wǎng)思維的原因之一。 ?

運營標簽化 ?

早期商場運營是以圍繞商家及貨品管理為核心，強調(diào)商家的聚合、業(yè)態(tài)的豐富、產(chǎn)品的齊全來吸引消費者。而傳統(tǒng)的大眾消費客群市場正在被有特殊喜好趨同的個性消費群體逆襲，具有自身鮮明主題和標簽IP的商業(yè)項目從市場脫穎而出，并擁有了一批高粘度的粉絲。 ?

大數(shù)據(jù)便能有效結合線上線下、場內(nèi)場外，全面認識消費者屬性和標簽，從原來對于“人”模糊認知，到“精準化，清晰化”呈現(xiàn)。通過多維度的場內(nèi)外數(shù)據(jù)分析，提煉目標消費者的標簽，從而在線下經(jīng)由標簽構建項目價值觀體系，使得項目成為固定標簽人群的流量入口，同時形成低頻消費向高頻消費的轉換。 ?

以杭州某項目為例，中商數(shù)據(jù)對整個杭州市207萬臺移動設備APP進行索引，發(fā)現(xiàn)項目核心輻射范圍內(nèi)消費客群有著明顯的“二次元(動漫喜好者)”標簽，也就是說，該部分客群的線上消費痕跡有很明顯的韓風和日風傾向，于是，推薦商場運營在線下開發(fā)該類型的主題街區(qū)和相關主題活動。 ?

大數(shù)據(jù)和云計算的關系 ?

從技術上來看，大數(shù)據(jù)和云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。 ?

大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術。

云時代的來臨，大數(shù)據(jù)的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數(shù)據(jù)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)。 ?

大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。 ?

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術，包括大規(guī)模的并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)可、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。 ?

大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應該能夠對大家理順大數(shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。 ?

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。 ?

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。 ?

統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。 ?

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別。 ?

與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的Naive Bayes，主要使用的工具有HadoopMahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，還有，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。