網路數據如何轉換成效益

Ⅰ 電腦是怎麼將數據轉換成數據包

簡單講，數據都是0和1的組合，打開是16進制是方便人看的
網路包就是把許多01打成固定大小的塊，從一個機器發到另一個
實際上，數據裡面並不都是有效數據，有的壓縮過，有的裡面多一些校驗用數據，還有事純粹補位用的，網路包就要更復雜，還有順序，地址等信息
有興趣可以自己看看文件系統，網路相關支持
文件系統：http://ke..com/view/266589.htm
TCP/IP協議： http://ke..com/view/7649.htm

Ⅱ 數據流量如何轉化為商業價值

擁有巨大用戶數且用戶黏性極高的手機應用程序，形成了互聯網生態圈的「超級入口」。「超級入口」能夠提供高效率的傳播，以更低成本獲得客戶資源和技術支持；憑借「千人千面」的精準推送，商家可以更加了解自己的客戶群，將數據流量轉化為實實在在的商業價值。

「超級入口」對用戶產生的強大黏性，也讓服務商們能夠以更低成本換來用戶的活躍度。成都地鐵運營公司總經理章揚告訴記者，今年4月份，成都地鐵
將自己的移動辦公系統遷到企業微信。「我們和傳統的辦公自動化系統做了對比，以前有60%的覆蓋率就算不錯，但活躍度無法保證；現在的活躍人數是9500
人，全員覆蓋，全員活躍，這其實就是因為在遷徙之前，我們的員工早已習慣了使用微信。」

對於互聯網巨頭而言，開放不僅意味著手中的資源可以得到最大效率應用，也意味著可以不斷探索未來發展新方向。在今年的騰訊全球合作夥伴大會上，
騰訊發布兩個重量級的開放戰略，聚焦於人工智慧和內容，就正是基於這樣的理由：人工智慧創造著新的服務形態，為未來提供更多可能，內容開始與商業模式越來
越緊密聯系在一起。如直播帶火了游戲《絕地求生》，這在以往很難想像。

被「打通」的資源，還有互聯網巨頭手中的基礎技術能力，比如增強現實和人工智慧。騰訊社交網路事業群即通綜合部總經理冼業成說：「拿增強現實來
說，我們除了能提供圖片識別的能力，還將開放手勢掃描和物品識別的能力。這對開發者來說，幾乎意味著『零技術門檻』。開發者只要有創意和玩法就能做出產
品，這樣創新成本就會大大降低。」

騰訊公司人工智慧實驗室主任張潼也表示，在人工智慧領域，騰訊公司「針對中小從業者，共享AI基礎能力，將演算法、數據到模型等AI基礎能力開放，並為從業者提供方便易用的介面和開發包」。

精準推薦「千人千面」

你知道什麼是「白鬼院凜凜蝶」嗎？這個讀起來頗為拗口的名字出現在今年「QQ看點」的關鍵詞排行榜上，它其實是一部少女動畫片中的女主角。

「這說明用戶的閱讀興趣已經相當細分化。如果讓我看這些關鍵詞，有一半多我都不認識。可想而知，如果將這些內容推送給我，我幾乎不會打開。內容
分發模式未來必然需要創新，要通過數據來分析用戶畫像，判斷他們關注的內容，甚至判斷他們什麼時候有空閑時間閱讀。」騰訊社交網路事業群內容平台部總經理
楊達志說。

記者實地選擇了5部手機，打開它們手機QQ上的「QQ看點」，首屏推送的10條內容中，的確只有一兩條重合。

對於開發者來說，這種數據分析的能力，顯然意味著內容和服務的「多元化」，憑借精準推送，它們依靠「小眾人群」，同樣可以獲得足夠的生命力。魏
一搏對此頗為感慨：「過去商家來問我，都是問把他們的貨架放在活動頁面上的什麼位置、能不能再調高一點，這就是流量的價值。但現在社交電商的主播們都是問
我能不能給他們提供數據分析的工具，讓他們知道『粉絲』們都是什麼性別、來自哪裡？這就是數據的力量。」

在內容之外，精準推薦也在改變應用分發場景。騰訊移動應用平台部總經理周濤表示：「比如用戶在應用寶上搜索Yelp，這是一個主要在海外提供服
務的美食推薦應用，那我們就可以判斷，也許用戶可能要到海外旅行。於是我們就會把其他海外旅行需要的應用推薦給用戶，如果不依靠數據挖掘來識別人，這種分
發形式就無法實現。」

但是，精準推薦的「硬幣另一面」，就是用戶隱私保護難以得到有效保障。實際上，有大量用戶在社交網路上表示，過於精準的推薦令人「害怕」。

騰訊副總裁林松濤表示，這正是未來精準推薦需要解決的難點。「其實這是精準推薦沒做到位，導致誤把用戶的突發行為挖掘出來。之所以會出現問題，
還是因為對用戶畫像不夠理解。精準推薦是要判斷用戶的普遍偏好，而不是根據他的突發行為來判斷。同時，還要對用戶的愛好進一步加以理解、歸納。比如，都是
《王者榮耀》玩家，如果你一直向一個老用戶推薦新手入門知識；或者你判斷一個人是足球迷，就向一個米蘭球迷推送曼聯的新聞，這顯然不會受到歡迎。如何歸納
用戶的興趣，如何對興趣分級，這是需要技術去進一步解決的問題。」

每一條數據就是一個信息。

Ⅲ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

Ⅳ 大數據時代 如何將「麻煩＂轉化為＂價值」

大數據時代 如何將「麻煩＂轉化為＂價值」
大數據是目前最熱門的科技詞語之一，如今，各行各業都在討論大數據，大數據對IT科技、生產製作、信息傳播與消費都有著影響，不管你是否承認，大數據已經實實在在的來到了我們身邊，面對撲面而來的大數據浪潮，企業用戶是選擇主動迎擊，還是選擇被動承受？
大數據時代 如何將"麻煩"轉化為"價值"
針對這一話題，筆者近日有幸采訪了同方股份有限公司物聯網應用產業本部大數據產業研發與工程中心數據資源工程事業部副總經理郭子龍先生，暢談大數據時代的企業應該何去何從！
當談到大數據的時候，人們總是習慣用4個"V"（海量的數據規模（volume）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value））來描述大數據的特點。但其實，無論是對於企業還是個人，大數據來臨首當其沖的就是帶了"大麻煩"，如何將這個"大麻煩"轉化為"大價值"才應該是企業考慮的問題。
如何將"大麻煩"轉化為企業的"大價值"呢？郭子龍先生認為有幾個關鍵點：
首先，企業需要轉變"數據依附於業務"的認識，使得數據的發展不再受業務桎梏，將數據作為企業中的一種全新的、獨立的戰略資源。
其次，需要為這種戰略資源構建一個容器，也就是建立大數據的標准框架，來容納大數據。企業需要按照這個標准框架來組織、存儲數據，容量不是首要考慮的，重點要考慮的是整個框架的標准如何建立，如何使這個標准與企業核心目標高度契合、並對目標的有效達成發揮作用。在數據規劃過程中，要重點應用"演繹法"，有些數據現在可能沒用，但是並不代表其將來沒有用。
再次，要做好數據集成，盡可能的去應用第一性原理。我們需要從數據自身根本的源頭上去做集成。將數據存儲到資料庫中，而存儲好的數據與其它資源不同，數據只需要集成一次，就可以多次使用，重復利用，所以要從根本上、從數據的源頭做好數據的集成。
最後， 強化數據應用，數據應用是大數據裡面最重要的一點，大數據應用如今無處不在，在數據應用要充分考慮到人與計算機處理能力的差異性，關注事物的主要矛盾和確定性問題，在海量化的各類數據中挖掘出數據的真正價值，強化數據的應用。

Ⅳ 在如今的互聯網時代，數據經濟還能帶來新的效益嗎

智能互聯網是互聯網「連接」作用發展到一定成熟階段的演進形態，其建立在互聯的基礎上，以連接產生的「數據」為核心，通過數據處理輸出「智能」價值，指導人與機器的高效決策和資源利用。

以「連接」為核心的傳統互聯網，「人」是「連接」動作的絕對主動方，用戶通過某一載體實現與信息、商品和其他個體的行為交互，統一的載體更易形成統一的交互規則和使用場景，因此也對應存在著使用載體的聚攏效應。

從「PC 互聯網」到「移動互聯網」，載體在某一段時期具有相對統一的壟斷，載體的消費數據（eg.智能手機、PC電腦出貨量）是判斷產業成熟曲線的重要數據，而載體的變遷則帶來新的用戶洗牌和商業變革。

Ⅵ 移動數據網路怎麼轉聯通網路

如果使用的是雙卡手機，可以在手機上進行設置，打開手機「設置」-「移動網路（移動數據）」-「數據」-「雙卡管理」選擇聯通卡為默認數據就可以將移動數據轉換成功。

Ⅶ 如何把iphone手機的網路信號轉換成wifi信號給其他設備共享

開啟「個人熱點」就可以將手機的網路信號轉換成wifi信號給其他設備共享。

「個人熱點」的開啟方法如下：

1. 設置中確認已經開啟「蜂窩數據」；

   

Ⅷ 如何將數據轉化為收益 3步激活數據法！

如何將數據轉化為收益：3步激活數據法！

雖然我們身處數字化時代，可作為營銷者，稍稍審視一下，我們也不得不承認，數據分析仍是一個朝陽產業。

如果你像大多數機構一樣，這意味著盡管你要收集比以前更多的數據，但你也會面臨著藏於數據中的挑戰，如何激活那些數據以及如何從中獲得重大的影響或價值。

我之前寫過一篇文章，關於成功的數據分析的三個層次 （three layers of data and analyticssuccess）接下來我就直入主題，談一些十分切實可行的處理數據的方法，相信很多從業者都能受益匪淺。

這是非常簡單的三步法則：

1）運用數據分析過去發生的事情，看看能從中吸取哪些成功的經驗和失敗的教訓。

2）透過數據觀測時下的情況，想想我們可以做什麼來優化當下的數字化體驗。

3）我們能運用一些新的數據和分析工具以及分析方法，幫助我們預測未來的趨勢。

認識過去

這可能是這三步中最直接最輕松的一步了，因為你可能做這個工作已經做了很多年了。想想每周一早上堆在你桌上的報表，詳細地展示了銷售/營銷/執行/財務等等以及任何你所關心的數字，而這些數據都是過去一段時間的。

這些報告，讓我們具備了非凡的理解力和洞察力，也幫助我們更好地做出決定。可是，我們也要小心，避免陷入「報表依賴症「哦。

新工具和新技術讓我們能將之前無法收集到的海量數據系統化並且可以查詢，不斷增強自動處理的計算能力，能提供及時的價值，這些要麼會優化你那「信得過」的報告，要麼會給它們帶來翻天覆地的變化。

1 .運用數據可視化讓有趣的東西跳出來

過去的幾年裡，為了不讓人們淹沒在數據海洋中，大量新的工具涌現出來，幫助人們直觀地理解他們所需要的數據，也因此在數據可視化領域里掀起了一陣浪潮。

當我們需要分析一個包含著25欄和150,000行未經處理數據的Excel表時，只能用一聲嘆息來抵制無聲的挑戰，而我們最先要做的事也就是看圖表選項。

好消息是過去那種簡單的圖表報告形式已經過去了，你可不要誤導我說，那些傳統的數據可視化方法仍是相當高效地理解龐大數據的方式啊！

其實，一些更為現代的可視化方法能分析這些數據，並讓你更為直觀地看到你感興趣的地方。

回到剛才說的150,000行有代表性的關鍵詞，這些詞都是你在一場復雜的搜索引擎營銷策略里投下的。如果能快速地將其按層級（比如campaign）分組，並在如下圖所示的一個樹狀圖里將其可視化，那麼它會很快地告訴你：1)你的收入從哪來（最大的部分）2）你最大的利潤從哪來（最綠的部分）

還有很多很多數據可視化，從簡單到復雜，關鍵是要找到給你講你感興趣的故事的那一個。

2.探索並開采報表要求之外的數據

千萬別滿足於你那靜態的周/月度報表，今日的數據可視化工具是想鼓勵我們探索，潛在的科技和運算能力也使之成為了可能。

所以點擊它，拖動它，看看會發現些什麼吧。幾乎實時地把不同的數據集放在一起，層層過濾，用盡可能多的你能運用的可視化工具來看這些數據。

以上圖為例，像這樣的一個可視化只需要你點擊那些小方格，一旦你這么做了，你會層層深入，甚至更好的理解數據。

點擊這些大的，紅的方格幾次後，你會精確地發現有哪些關鍵詞的投標你應該停止，以及有哪些是你需要追加的。改變你的一級和二級維度,能根據用戶參與，收入以及別的你跟蹤的行為數據，讓你更清晰地認識你的廣告效果。

3.把數據放到情境中去並賦予意義

記住，無論你什麼時候分析過去的數據，你都需要為這些數字賦予意義。比如說，我告訴你你有10,000美元的銷售額，那這個數字對你而言意味著什麼呢？

當你開始添加情境的時候，你會問我的第一個問題就是：在什麼時候呢？好問題！讓我們以四月的第二個星期（復活節前後）為例吧。

接下來你會自然而然地想到，為了理解那一周的數據是好還是壞，就得將它和其他的星期的數據做比較了，也就是提供前後的情境。如果四月第一個星期的銷售額是200,000美元，你往往會說10,000美元這個銷售額太糟了；可如果前一周的是10美元，你可能會說10,000美元的銷售額太棒了。

這些都很基礎，當然你可能一直都是這么做的，周復一周，月復一月，年復一年……然而這僅僅是一個開始。

堅持對銷售額按時間維度來比較，那麼像季節性這樣的因素，就會對很多產業產生巨大的影響。

所以，如果前一周你真的靠賣復活節彩蛋創造了200,000美元的銷售額，那會怎麼樣呢？事實是復活節過後的那個星期，你仍有10,000美元的銷售額，這個數值就會是非常好的了。但為了一探究竟，你可能還是想看看往年的同期數據，以獲得更多的對照。

除了時間之外，宏觀經濟條件，國內的商業決策，市場轉移，甚至是天氣都會影響到你的數據。

如果你好奇為什麼會得到這樣的數據，這種好奇心就會幫助你更好地理解並且學到數字之外更多的東西。

4 .讓數據告訴你一個清晰的解決方案

我們知道分析過去數據的最終目的是，為了更好地做出將來的決策。事實是這並不像看起來得那麼簡單。公司結構，缺乏統治和低效的溝通機制每一個小點，都像組織政治一樣強大。

可通過數據來說話，對於抓住注意力和刺激行動是很有效的做法。正因如此，如今很多行業領先的數據可視化和報表工具的廠商都在這方面大做文章。

回到我們之前講過的有150,000行Excel表的例子，你需要去影響的決策者完全沒有時間或者慾望去瀏覽你當前或者陳舊的報表機制。

所以，首先要用一些像PPT這么簡單的工具來展示發生了什麼事；然後提出一些解決方案，並通過相關的可視化呈現的正確的數據予以支持。這將是一種高效的方式，確保你的數據發現確確實實能推動決策，並使之在組織里產生積極的影響。

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Ⅸ 如何將數據轉化為企業價值

為了實現改變商業模式，將數據轉化為企業價值的夢想，Pivotal在全球積極行動起來，創立初期的1200多人的團隊一直在壯大，半年多的時間已經發展到了1600多人。Pivotal CEO Paul Maritz表示，執掌Pivotal帥印對他來說是一個瘋狂的行為，但他認為這是一個特別的機會，一個全新的技術浪潮正在席捲而來。Pivotal寧願太早，也不願遲到。
在日前Pivotal新加坡創新中心揭幕儀式的媒體發布會上，Pivotal CEO Paul Maritz向大家娓娓道來，是什麼讓他如此的熱血沸騰。

Pivotal CEO Paul Maritz在Pivotal新加坡創新中心揭幕儀式上演講
Pivotal誕生記
Paul強調企業的商業價值與商業模式以及數據是密不可分。IT模式的發展是企業商業模式不斷轉變促成的。迄今為止，我們經歷了三大發展階段。
最初是大型機時代，大型機的運算能力幫助很多企業實現了財務核算的自動化。經過幾十年的發展，我們進入了第二階段，客戶端和web伺服器階段，這時企業通過軟硬體結合模式支持應用，通過ERP、CRM、Email等軟體，並採用關聯資料庫模式將很多辦公程序自動化。現在，我們迎來了IT模式的第三階段——雲時代。用戶將擁有新的IT體驗，採用新的商業模式，也會擁有新的數據架構。Paul表示，一些互聯網巨頭正在逐步採用這種新的架構模式，他們不再使用傳統的數據中心，而是採用一種雲驅動的數據中心模式。Paul認為，從大型機時代到客戶端和Web伺服器的演進要歸功於CPU的發展；而從客戶端和Web伺服器階段邁向雲化階段是由於雲「解放」了存儲。
雲應用的先行者，說起來當屬互聯網巨頭Google和facebook，他們將多種技術應用到大數據方面，並在雲中進行計算和加速，並由此推出更多更快速的應用。總結起來就是一個三角形的循環模式——應用、數據和分析——應用產生數據，分析解析數據，然後促進應用，最終加速企業的業務發展。這也就是Pivotal要做的事情，採用這種三角形模式，實現價值轉換，形成新的商業模式。
談到價值的轉換，Paul表示這正式是GE投資Pivotal並與Pivotal合作的原因。GE是一家「想到」就要「做到」的企業，它希望將傳統的生產模式與互聯網相結合，形成新的商業模式，獲得新的市場機遇。Paul認為，在新的IT模式下，必然產生新的商業巨頭。Paul笑言，早在70年代的大型機時代，IBM在大型機上的利潤就有每年幾十億美金，當時可真不是個小數目。而在新的模式下，很多新的機遇就會由此誕生。大數據的應用可以帶來很多價值，比如，當今全球人口和收入都在增長，但糧食問題仍然是很大的問題，大數據分析可以幫助促進農業生產，將未來的糧食產量提升30%，滿足更多的需要。
Paul表示，正是看到了這些新的市場機遇，EMC和VMware決定成立新的公司——Pivotal，再加上GE的投資，Pivotal實際上擁有三家投資者。
Pivotal有哪些業務？
就公司業務而言，Pivotal的業務包含兩部分，一部分是軟體，一部分是服務。
Paul介紹說，Pivotal提供的軟體平台產品包含了類似於VMware、Openstack、Amazon所做的事情，將打造一個新硬體（新基礎架構）時代，實現雲模式，採用新的操作系統；接下來，就是打造新的資料庫和中間件。Pivotal將在雲、應用和數據三個架構層面有所建樹。
在雲架構創新方面，Pivotal推出了第一款全新的PaaS平台，包含了AWS、vSphere和Openstack功能，並擁有自動化和可擴展能力。在雲操作系統方面，Pivotal的理念是開放和開源，已經跟IBM（與Pivotal共同開發Cloud Foundry開源PaaS）、NTT以及VMware等建立了合作關系，形成了廣泛的生態體系。
在數據架構創新領域，Paul認為，IT領域經歷了前谷歌時代（PRE-GOOGLE）和後谷歌（POST-GOOGLE）時代。在1998年穀歌創建之前，普通的企業中使用的是資料庫，而一些科研單位採用的是高性能計算。而在谷歌創建之後，新的IT架構誕生，那就是——大數據、Hadoop和「數據科學」。當然，Pivotal將要做的是推出一整套數據處理模塊，不僅僅限於Hadoop，所有的這一切都基於HDFS存儲層。