一、生活中大数据实例？
如:常见的支付宝杀熟，各种app搜索商品后的推荐等等。
二、kettle处理大数据实例？
总job，分三步，第一：先清空目标表；
第二，根据源表总的数据行，结合服务器配置 kettle每次能抽取插入多少行，算出需要分n次抽取，并生成1到n的序列值列表。
ps:生成1、2、3...n 的数据列，然后把每个值赋值给变量var_page, 根据var_page的值分页查询。
第三，根据第二步 生成的1、2、3...n的数据列，为每行都执行一次表插入，即实现分n次抽取数据插入。
在每次的执行中都根据变量，select 出对应的数据，进行表插入
eg: select * from table
where rownum > (${var_page}-1) * 2000
and rownum < ${var_page} * 2000
三、如何用大数据实现精准营销？
大数据的优势在于能够收集、处理和分析大量的数据，从而更加准确地了解客户的需求和行为习惯，为企业提供更精准、个性化的营销服务。以下是一些如何用大数据实现精准营销的方法：
数据采集和整合：首先需要收集并整合各种数据源，如用户行为数据、社交媒体数据、销售数据等。这些数据可以通过数据挖掘、文本分析、机器学习等技术进行处理和分析，从而获得更加精准和深入的客户洞察。
用户画像构建：基于收集到的数据，可以构建用户画像，深入了解用户的基本信息、偏好、行为和需求等方面，从而更好地了解用户需求和购买行为，为企业提供更加精准的营销服务。
数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘，可以发现用户的购买模式和偏好，从而更好地进行商品推荐和精准营销。比如，可以通过购买历史数据，推断用户的偏好，然后针对性地进行产品推荐，提高购买转化率。
数据建模和预测：基于历史数据，可以构建数据模型，对未来的市场趋势和用户行为进行预测和分析，从而更好地进行产品定位和营销策略制定。通过分析市场趋势，可以更加准确地预测未来市场需求和竞争状况，从而制定更加科学和有效的营销策略。
个性化营销和定制化服务：通过大数据分析，可以进行个性化营销和定制化服务。比如，根据用户的购买历史和偏好，可以提供个性化的商品推荐和优惠活动，从而更好地满足用户需求，提高用户满意度和忠诚度。
营销效果评估和优化：通过大数据分析，可以对营销活动的效果进行评估和优化，发现营销策略的短板并进行改进，提高营销效果和ROI。
五节数据自主研发面向政企研的舆情商情监测平台，监测范围覆盖短视频平台及海外媒体等，十二年经验互联网营销团队，服务超过两千家企业，支持客户个性化、定制化舆情及营销服务。
四、最大数位表？
中国数字单位有：由小到大依次为个、十、百、千、万、亿、兆、京、垓、秭、穰、沟、涧、正、载、极、恒河沙、阿僧祇、那由他、不可思议、无量大数。万以下是十进制，万以后则为万进制，即万万为亿，万亿为兆、万京为垓。
国际上数字单位最大的是：古戈尔普勒克斯 。古戈尔普勒克斯(googolplex)，是10的古高尔(googol)次方，而古高尔则是10的100次方即10^100，或记作1E+100，所以古戈尔普勒克斯就是10(10^100)，或记作1E+(1E+100)。是一个大数，但也远小于一些特别定义出来的大数。
古高尔和古戈尔普勒克斯这两个词完全是由一位美国数学家和他的侄子创造出来的。1938年，美国数学家爱德华·卡斯纳(Edward Kasner)九岁的侄子米尔顿·西罗蒂(Milton Sirotta)创造出古高尔(googol)这个词，这个词是为了勾画出一个不可想象的大数和无穷大之间的区别。
数位：
一个数的每个数字所占的位置。数位顺序表从右端算起，第一位是“个位”，第二位是“十位”等等。同一个数字，由于所在的数位不同，所表示的数值也就不同。例如，在用阿拉伯数字表示数时，同一个‘6’，放在十位上表示6个十，放在百位上表示6个百，放在亿位上表示6个亿等等。
位数：
“位数”是指一个自然数中含有数位的个数。像458这个数有三个数字组成，每个数字占了一个数位，我们就把它叫作三位数。198023456由9个数字组成，那它就是一个九位数。“数位”与“位数”不能混
五、大数数位的意义？
数位，指一个数中每一个数字所占的位置。整数部分的数位从右起，每4个数位是一级，个级包括个位、十位、百位和千位，表示多少个一；万级包括万位、十万位、百万位和千万位，表示多少个万；亿级包括亿位、十亿位、百亿位和千亿位，表示多少个亿……小数部分的数位从左往右依次为十分位、百分位、千分位……表示多少个十分之一、百分之一、千分之一……
一个自然数数位的个数叫做位数，例如数字9，它只含一个数位，所以9就是一位数；五位数12345则含有个、十、百、千与万5个数位。
扩展资料
十进制计数法的特点是“满10进一”。也就是说，每10个某一单位就组成和它相邻的较高的一个单位。即10个一叫做“十”，10个十叫做“百”， 10个百叫做“千”， 10个千叫做“万”，……。
一（个）、十、百、千、万、十万、百万（兆）、千万、亿、十亿、百亿、千亿……，都是计数单位。
数位是指写数时，把数字并列排成横列，一个数字占有一个位置，这些位置，都叫做数位。从右端算起，第一位是“个位”，第二位是“十位”，第三位是“百位”，第四位是“千位”，第五位是“万位”，等等。这就说明计数单位和数位的概念是不同的。
但是，它们之间的关系又是非常密切的，“4”在百位上，它表示4个百，“ 7”在十位上，它表示 7个十，“ 5”在个位上，它表示5个一。
六、人力资源大数据实训目的？
您好，人力资源大数据实训的主要目的是让学员了解和掌握大数据技术在人力资源管理中的应用，通过实践操作，提高人力资源决策的精度和效率。具体目的包括：
1. 熟悉人力资源大数据技术和工具，了解其原理和使用方法；
2. 掌握数据采集、处理、分析、可视化和应用等技能，能够有效地运用大数据技术进行人力资源管理；
3. 学习如何利用大数据技术进行人才招聘、培训、绩效评估和福利管理等方面的工作；
4. 提高数据分析能力和决策能力，能够为企业提供更准确、科学、全面的人力资源决策建议；
5. 增强团队协作和沟通能力，能够与其他部门合作，共同完成人力资源管理任务。
七、最大数位顺序表？
1“个”代表的是10的零次方；
2、“十 ”代表的是10的一次方；
3、“百 ”代表的是10的二次方；
4、“千”代表的是 10的三次方；
5、“万”代表的是 10的四次方；
6、“十万”代表的是 10的五次方；
7、“百万”代表的是 10的六次方；
8、“千万”代表的是 10的七次方；
9、“亿”代表的是 10的八次方；
10、“十亿”代表的是 10的九次方；
11、“百亿”代表的是 10的十次方；
12、“千亿”代表的是 10的十一次方；
13、“万亿”代表的是 10的十二次方；
14、“京”代表的是 10的十六次方；
15、“垓 ”代表的是10的二十次方；
16、“杼” 代表的是10的二十四次方；
17、“穰” 代表的是10的二十八次方；
18、“沟”代表的是 10的三十二次方；
19、涧”代表的是 10的三十六次方；
20、“正”代表的是 10的四十次方；
21、“载”代表的是10的四十四次方；
22、“极”代表的是 10的四十八次方；
23、“恒河沙”代表的是10的五十二次方；
24、“阿僧袛”代表的是10的五十六次方；
25、“那由它”代表的是10的六十次方；
26、“不可思议”代表的是10的六十四次方；
27、“无量 ”代表的是10的六十八次方；
28、“大数”代表的是10的七十二次方；
八、如何利用大数据实现精细化运营？
市场变化对购物中心运营提出了更高的要求
1、3.0时代是过剩、洗礼、死亡与蜕变的时代，数据成为核心能力已成共识。
2、消费者选择的多样化，市场分割的加剧，线上线下的渠道融合合，都将对购物中心运营产生巨大压力。
客群是购物中心的价值源泉
Mall将由经营销售向经营客流转型，即由B2B2C向B2C2B发展。
二、思路
MALL的发展对大数据产生了强烈诉求
数据是MALL发展不同阶段的诉求
大数据是精细运营能力的体现
客户研究是大数据的核心
数据抓取能力是瓶颈
九、大数据实训中的用户标签怎么搞？
回答如下：用户标签是指对用户进行分类和标记，以便更好地理解和预测用户行为、需求和偏好。在大数据实训中，可以通过以下步骤来实现用户标签的搭建：
1. 确定标签种类：根据业务需求和数据特点，确定需要哪些标签来描述用户，比如年龄、性别、地域、消费能力、购买偏好等。
2. 数据清洗和整合：对原始数据进行清洗和整合，比如去除重复数据、填补缺失值、格式化数据等。
3. 特征提取和分析：从清洗后的数据中提取有用的特征，并进行分析和挖掘，比如使用机器学习算法对用户进行聚类、预测等。
4. 标签建立和应用：根据特征提取和分析的结果，建立相应的标签体系，并将标签应用于实际业务场景中，比如精准推荐、个性化服务等。
需要注意的是，用户标签的搭建需要结合具体业务场景和数据特点，不同的业务场景和数据特点可能需要不同的标签体系和分析方法。因此，在进行大数据实训中的用户标签搭建时，应该根据实际情况进行灵活调整和优化。
十、大数据实现价值的四个步骤？
大数据的处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。
大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
经过以上四个步骤，大数据的价值真正得到挖掘和实现。