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1，大数据是什么

就是与生产、销售、生活有关的数据（是属慨率统计），用以经济活动、投资趋向（方向）指导。（个人理解）

大数据是什么

2，大采购是什么

大采购是指超市大规模的采购从干货到生鲜等等上百个单品。这样的采购权利很大其采购人员在超市内部不仅是负责采购而且还负责营运、结算等等其他环节。超市一般对他的考核指标是销售额、毛利、通道费用。这样的模式下面采购人员的议价能力提升，采购专业化。但是也存在很多的弊端，门店货物商品差异小（不是根据门店的附近的市场来决定商品、商品陈列也不会做的很好）、各部门的协调也比较困难（这种模式下面采购人员的权利过大，不会充分考虑到门店的情况，只根据自己的想法来进行操作）很有可能采购人员以权谋私，使得企业利润减少。

大采购是什么

3，大数据到底是什么

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
根据客户的需求，可以很精准的定位到企业的潜在客户的搜索习惯，客户的需求是什么，然后制定出切实可行的计划，对潜在客户进行精准的营销，我们的定位在哪，这些都需要考虑在内，大数据，我们就能知道，客户的兴趣爱好，和消费能力，还有就是我们的目标客户年龄都在那一阶段，如果我们能得到这样的数据，我们就能够提高转化，降低投入成本，

大数据到底是什么

4，什么是大数据

大数据包含几个方面的内涵吧1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。目前大数据分析主要以Hadoop开源圈为主，也有些大数据实时分析工具Yonghong Z-Suite等可以提供大数据分析。
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。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[1]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
作为一名工作两年多的大数据系统研发师，之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据，总结我学习和工作两年来对大数据的理解，从具体的应用上，也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度，我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位，但这个定位还是非常定性和粗略的，具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的，但是效果很慢。

5，大数据的采集与传统数据的采集区别是什么

传统数据和大数据的区别 第一、计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而，大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说，假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果；然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身（而不是研究数据所使用的算法和模型）保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。 第二、当数据足够多的时候，不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。 例如，Google 在帮助用户翻译时，并不是设定各种语法和翻译规则。而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。Google检查所有用户的写作习惯，将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户。在这一过程中，计算机可以并不了解问题的逻辑，但是当用户行为的记录数据越来越多时，计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下，提供最为可靠的结果。可见，海量数据和处理这些数据的分析工具，为理解世界提供了一条完整的新途径。 第三、由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

6，大宗采购是什么

大宗采购是指大宗商品可进入流通领域，但非零售环节，具有商品属性并用于工农业生产与消费使用的大批量买卖的物质商品。在金融投资市场，大宗商品指同质化、可交易、被广泛作为工业基础原材料的商品，如原油、有色金属、钢铁、农产品、铁矿石、煤炭等。包括3个类别，即能源商品、基础原材料和农副产品。扩展资料：大宗采购交易可以设计为期货、期权作为金融工具来交易，可以更好实现价格发现和规避价格风险。由于大宗商品多是工业基础，处于最上游，因此反映其供需状况的期货及现货价格变动会直接影响到整个经济体系。例如，铜价上涨将提高电子、建筑和电力行业的生产成本，石油价格上涨则会导致化工产品价格上涨并带动其他能源如煤炭和替代能源的价格和供给提升。投资者，尤其是投资相关行业的投资者应当密切关注大宗商品的供求和价格变动。参考资料来源：搜狗百科-大宗商品
大宗采购简单来说就是大宗商品交易,通俗来说就是指 原油、有色金属、钢铁、农产品、铁矿石、煤炭等的购买流通等。大宗商品是指可进入流通领域，但非零售环节，具有商品属性并用于工农业生产与消费使用的大批量买卖的物质商品。在金融投资市场，大宗商品指同质化、可交易、被广泛作为工业基础原材料的商品，如原油、有色金属、钢铁、农产品、铁矿石、煤炭等。包括3个类别，即能源商品、基础原材料和农副产品。扩展资料：大宗商品可以设计为期货、期权作为金融工具来交易，可以更好实现价格发现和规避价格风险。由于大宗商品多是工业基础，处于最上游，因此反映其供需状况的期货及现货价格变动会直接影响到整个经济体系。例如，铜价上涨将提高电子、建筑和电力行业的生产成本，石油价格上涨则会导致化工产品价格上涨并带动其他能源如煤炭和替代能源的价格和供给提升。投资者，尤其是投资相关行业的投资者应当密切关注大宗商品的供求和价格变动。大宗商品电子交易是互联网上电子商务的一种形式：它是传统意义上人们能够看到的在一个有限空间建筑商铺，人们租用摊位，在摊位上进行面对面的商业买卖模式，搬到互联网上来。即租有摊位的交易商，不需要租场地，办证照，进行商品的采购、运输、仓储、批发、零售的很长的经营链，更不需要装修店面。
主要适用于采购的货物规格、标准统一、货源充足且价格变化幅度小的采购项目，它既能满足采购单位的一些数量不多、金额较小、时间要求紧的采购需求，同时也能有效地节约采购过程的成本。
没一百万订单对一般厂家来说都不算大宗. 大宗采购是看他买多少钱的货, 大宗小宗个人定义不同, 上市公司可能算上亿, 才算大宗.

7，大数据是什么

大数据只是一个空洞的商业术语，就跟所谓的商业智能一样空洞无物。当然，这并不是说大数据没有意义，只是对于不同的人有不同的含义。A.对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签。就和前几年流行的 SoLoMo，这几年火爆的 P2P 一样，大数据是资本泡沫的催化剂。如今任何一家（移动）互联网公司都忙着把自己标榜为大数据公司，或者干脆说自己是一家数据公司。遗憾的是，大多数中国的互联网公司都是流量驱动的企业。与其说这些公司是大数据公司，不如说它们是数据采集公司。是的，每一家互联网公司都是数据公司，因为数据（Data）是比信息（Information）要狭隘得多的词汇。换句话说，任何一家 IT 行业的公司天然地都是数据公司。但是非 IT 公司同样可以是数据公司，例如房地产企业和汽车销售公司——毕竟他们优质低价地将顾客的信息转卖给任何感兴趣的个人或实体。遗憾的是，中国并没有几家 Pure-Play 的数据公司，因此中国不太可能出现 Palantir 这样伟大的企业。我不幸见过一两家国产独角兽企业的技术/数据负责人，他们似乎并不了解这家 CIA 投资的创业公司，但这并不妨碍他们把自己的公司定位为世界级的大数据公司。我可以臆测，国内这些独角兽企业的道德底线远远低于（为美帝情报机构服务的） Palantir，只是它们还没有足够的人才和技术来充分挖掘数据中的有效信息。对于大多数互联网公司或者工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算。计算的工具有很多，最常见的是 Map-Reduce，但是技术一直在演进，现在还流行 Impala、Spark、Presto 什么的。对于这些搞大数据的工程师而言，这是一个非常好的事情，因为要把这么多异构的数据和系统跑起来，需要很多人写很多代码，还需要有人来做运维。这么一个部门总得需要几十台机器否则还不如单机计算能力强，工程师也得有十来人。然后可能还需要数据分析师，否则这部门跟摆设也没什么区别。如果系统做得不错数据量也有了，总得配个数据科学家搞点数据挖掘或者机器学习什么的吧。所以大数据这件事情可以解决很多就业问题，毕竟很多上了规模的互联网公司都想搞大数据。但是对于消费者或者互联网所谓的“用户”来说，大数据却是另外一个意思。大数据的意思就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销。从理论上说，大数据公司通过搜集用户行为，可以更好地了解消费者的需求，增强用户体验。但是在实践上，这些所谓的智能推荐还停留在很初级的阶段，因此会有人在淘宝上搜索棺材结果在微博上不停地看到跟丧葬相关的广告。对于微博这样的公司，还意味着它会倾向于通过直接或者间接地暴露你的隐私来获得商业利益。据说，评价一家国内公司的大数据能力是跟被查水表的频繁程度正相关的。就目前而言，大数据对于终端消费者更多的是“被实名”。举一个例子，如果你在 Android 手机上使用 Facebook 账号访问某个 App，那么对不起，你在这个手机上的所有行为都有可能被 Facebook 关联到你真实的身份上。在这种能力上，国内的三巨头排序大概是 T > A >> B。所以最后这家公司的 App 特别流氓甚至超越了数字公司，如果你想帮帮这家公司就多用用他家的地图或者订点外卖。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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