网络数据如何转换成效益

Ⅰ 电脑是怎么将数据转换成数据包

简单讲，数据都是0和1的组合，打开是16进制是方便人看的
网络包就是把许多01打成固定大小的块，从一个机器发到另一个
实际上，数据里面并不都是有效数据，有的压缩过，有的里面多一些校验用数据，还有事纯粹补位用的，网络包就要更复杂，还有顺序，地址等信息
有兴趣可以自己看看文件系统，网络相关支持
文件系统：http://ke..com/view/266589.htm
TCP/IP协议： http://ke..com/view/7649.htm

Ⅱ 数据流量如何转化为商业价值

拥有巨大用户数且用户黏性极高的手机应用程序，形成了互联网生态圈的“超级入口”。“超级入口”能够提供高效率的传播，以更低成本获得客户资源和技术支持；凭借“千人千面”的精准推送，商家可以更加了解自己的客户群，将数据流量转化为实实在在的商业价值。

“超级入口”对用户产生的强大黏性，也让服务商们能够以更低成本换来用户的活跃度。成都地铁运营公司总经理章扬告诉记者，今年4月份，成都地铁
将自己的移动办公系统迁到企业微信。“我们和传统的办公自动化系统做了对比，以前有60%的覆盖率就算不错，但活跃度无法保证；现在的活跃人数是9500
人，全员覆盖，全员活跃，这其实就是因为在迁徙之前，我们的员工早已习惯了使用微信。”

对于互联网巨头而言，开放不仅意味着手中的资源可以得到最大效率应用，也意味着可以不断探索未来发展新方向。在今年的腾讯全球合作伙伴大会上，
腾讯发布两个重量级的开放战略，聚焦于人工智能和内容，就正是基于这样的理由：人工智能创造着新的服务形态，为未来提供更多可能，内容开始与商业模式越来
越紧密联系在一起。如直播带火了游戏《绝地求生》，这在以往很难想象。

被“打通”的资源，还有互联网巨头手中的基础技术能力，比如增强现实和人工智能。腾讯社交网络事业群即通综合部总经理冼业成说：“拿增强现实来
说，我们除了能提供图片识别的能力，还将开放手势扫描和物品识别的能力。这对开发者来说，几乎意味着‘零技术门槛’。开发者只要有创意和玩法就能做出产
品，这样创新成本就会大大降低。”

腾讯公司人工智能实验室主任张潼也表示，在人工智能领域，腾讯公司“针对中小从业者，共享AI基础能力，将算法、数据到模型等AI基础能力开放，并为从业者提供方便易用的接口和开发包”。

精准推荐“千人千面”

你知道什么是“白鬼院凛凛蝶”吗？这个读起来颇为拗口的名字出现在今年“QQ看点”的关键词排行榜上，它其实是一部少女动画片中的女主角。

“这说明用户的阅读兴趣已经相当细分化。如果让我看这些关键词，有一半多我都不认识。可想而知，如果将这些内容推送给我，我几乎不会打开。内容
分发模式未来必然需要创新，要通过数据来分析用户画像，判断他们关注的内容，甚至判断他们什么时候有空闲时间阅读。”腾讯社交网络事业群内容平台部总经理
杨达志说。

记者实地选择了5部手机，打开它们手机QQ上的“QQ看点”，首屏推送的10条内容中，的确只有一两条重合。

对于开发者来说，这种数据分析的能力，显然意味着内容和服务的“多元化”，凭借精准推送，它们依靠“小众人群”，同样可以获得足够的生命力。魏
一搏对此颇为感慨：“过去商家来问我，都是问把他们的货架放在活动页面上的什么位置、能不能再调高一点，这就是流量的价值。但现在社交电商的主播们都是问
我能不能给他们提供数据分析的工具，让他们知道‘粉丝’们都是什么性别、来自哪里？这就是数据的力量。”

在内容之外，精准推荐也在改变应用分发场景。腾讯移动应用平台部总经理周涛表示：“比如用户在应用宝上搜索Yelp，这是一个主要在海外提供服
务的美食推荐应用，那我们就可以判断，也许用户可能要到海外旅行。于是我们就会把其他海外旅行需要的应用推荐给用户，如果不依靠数据挖掘来识别人，这种分
发形式就无法实现。”

但是，精准推荐的“硬币另一面”，就是用户隐私保护难以得到有效保障。实际上，有大量用户在社交网络上表示，过于精准的推荐令人“害怕”。

腾讯副总裁林松涛表示，这正是未来精准推荐需要解决的难点。“其实这是精准推荐没做到位，导致误把用户的突发行为挖掘出来。之所以会出现问题，
还是因为对用户画像不够理解。精准推荐是要判断用户的普遍偏好，而不是根据他的突发行为来判断。同时，还要对用户的爱好进一步加以理解、归纳。比如，都是
《王者荣耀》玩家，如果你一直向一个老用户推荐新手入门知识；或者你判断一个人是足球迷，就向一个米兰球迷推送曼联的新闻，这显然不会受到欢迎。如何归纳
用户的兴趣，如何对兴趣分级，这是需要技术去进一步解决的问题。”

每一条数据就是一个信息。

Ⅲ 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

Ⅳ 大数据时代 如何将“麻烦＂转化为＂价值”

大数据时代 如何将“麻烦＂转化为＂价值”
大数据是目前最热门的科技词语之一，如今，各行各业都在讨论大数据，大数据对IT科技、生产制作、信息传播与消费都有着影响，不管你是否承认，大数据已经实实在在的来到了我们身边，面对扑面而来的大数据浪潮，企业用户是选择主动迎击，还是选择被动承受？
大数据时代 如何将"麻烦"转化为"价值"
针对这一话题，笔者近日有幸采访了同方股份有限公司物联网应用产业本部大数据产业研发与工程中心数据资源工程事业部副总经理郭子龙先生，畅谈大数据时代的企业应该何去何从！
当谈到大数据的时候，人们总是习惯用4个"V"（海量的数据规模（volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value））来描述大数据的特点。但其实，无论是对于企业还是个人，大数据来临首当其冲的就是带了"大麻烦"，如何将这个"大麻烦"转化为"大价值"才应该是企业考虑的问题。
如何将"大麻烦"转化为企业的"大价值"呢？郭子龙先生认为有几个关键点：
首先，企业需要转变"数据依附于业务"的认识，使得数据的发展不再受业务桎梏，将数据作为企业中的一种全新的、独立的战略资源。
其次，需要为这种战略资源构建一个容器，也就是建立大数据的标准框架，来容纳大数据。企业需要按照这个标准框架来组织、存储数据，容量不是首要考虑的，重点要考虑的是整个框架的标准如何建立，如何使这个标准与企业核心目标高度契合、并对目标的有效达成发挥作用。在数据规划过程中，要重点应用"演绎法"，有些数据现在可能没用，但是并不代表其将来没有用。
再次，要做好数据集成，尽可能的去应用第一性原理。我们需要从数据自身根本的源头上去做集成。将数据存储到数据库中，而存储好的数据与其它资源不同，数据只需要集成一次，就可以多次使用，重复利用，所以要从根本上、从数据的源头做好数据的集成。
最后， 强化数据应用，数据应用是大数据里面最重要的一点，大数据应用如今无处不在，在数据应用要充分考虑到人与计算机处理能力的差异性，关注事物的主要矛盾和确定性问题，在海量化的各类数据中挖掘出数据的真正价值，强化数据的应用。

Ⅳ 在如今的互联网时代，数据经济还能带来新的效益吗

智能互联网是互联网“连接”作用发展到一定成熟阶段的演进形态，其建立在互联的基础上，以连接产生的“数据”为核心，通过数据处理输出“智能”价值，指导人与机器的高效决策和资源利用。

以“连接”为核心的传统互联网，“人”是“连接”动作的绝对主动方，用户通过某一载体实现与信息、商品和其他个体的行为交互，统一的载体更易形成统一的交互规则和使用场景，因此也对应存在着使用载体的聚拢效应。

从“PC 互联网”到“移动互联网”，载体在某一段时期具有相对统一的垄断，载体的消费数据（eg.智能手机、PC电脑出货量）是判断产业成熟曲线的重要数据，而载体的变迁则带来新的用户洗牌和商业变革。

Ⅵ 移动数据网络怎么转联通网络

如果使用的是双卡手机，可以在手机上进行设置，打开手机“设置”-“移动网络（移动数据）”-“数据”-“双卡管理”选择联通卡为默认数据就可以将移动数据转换成功。

Ⅶ 如何把iphone手机的网络信号转换成wifi信号给其他设备共享

开启“个人热点”就可以将手机的网络信号转换成wifi信号给其他设备共享。

“个人热点”的开启方法如下：

1. 设置中确认已经开启“蜂窝数据”；

   

Ⅷ 如何将数据转化为收益 3步激活数据法！

如何将数据转化为收益：3步激活数据法！

虽然我们身处数字化时代，可作为营销者，稍稍审视一下，我们也不得不承认，数据分析仍是一个朝阳产业。

如果你像大多数机构一样，这意味着尽管你要收集比以前更多的数据，但你也会面临着藏于数据中的挑战，如何激活那些数据以及如何从中获得重大的影响或价值。

我之前写过一篇文章，关于成功的数据分析的三个层次 （three layers of data and analyticssuccess）接下来我就直入主题，谈一些十分切实可行的处理数据的方法，相信很多从业者都能受益匪浅。

这是非常简单的三步法则：

1）运用数据分析过去发生的事情，看看能从中吸取哪些成功的经验和失败的教训。

2）透过数据观测时下的情况，想想我们可以做什么来优化当下的数字化体验。

3）我们能运用一些新的数据和分析工具以及分析方法，帮助我们预测未来的趋势。

认识过去

这可能是这三步中最直接最轻松的一步了，因为你可能做这个工作已经做了很多年了。想想每周一早上堆在你桌上的报表，详细地展示了销售/营销/执行/财务等等以及任何你所关心的数字，而这些数据都是过去一段时间的。

这些报告，让我们具备了非凡的理解力和洞察力，也帮助我们更好地做出决定。可是，我们也要小心，避免陷入“报表依赖症“哦。

新工具和新技术让我们能将之前无法收集到的海量数据系统化并且可以查询，不断增强自动处理的计算能力，能提供及时的价值，这些要么会优化你那“信得过”的报告，要么会给它们带来翻天覆地的变化。

1 .运用数据可视化让有趣的东西跳出来

过去的几年里，为了不让人们淹没在数据海洋中，大量新的工具涌现出来，帮助人们直观地理解他们所需要的数据，也因此在数据可视化领域里掀起了一阵浪潮。

当我们需要分析一个包含着25栏和150,000行未经处理数据的Excel表时，只能用一声叹息来抵制无声的挑战，而我们最先要做的事也就是看图表选项。

好消息是过去那种简单的图表报告形式已经过去了，你可不要误导我说，那些传统的数据可视化方法仍是相当高效地理解庞大数据的方式啊！

其实，一些更为现代的可视化方法能分析这些数据，并让你更为直观地看到你感兴趣的地方。

回到刚才说的150,000行有代表性的关键词，这些词都是你在一场复杂的搜索引擎营销策略里投下的。如果能快速地将其按层级（比如campaign）分组，并在如下图所示的一个树状图里将其可视化，那么它会很快地告诉你：1)你的收入从哪来（最大的部分）2）你最大的利润从哪来（最绿的部分）

还有很多很多数据可视化，从简单到复杂，关键是要找到给你讲你感兴趣的故事的那一个。

2.探索并开采报表要求之外的数据

千万别满足于你那静态的周/月度报表，今日的数据可视化工具是想鼓励我们探索，潜在的科技和运算能力也使之成为了可能。

所以点击它，拖动它，看看会发现些什么吧。几乎实时地把不同的数据集放在一起，层层过滤，用尽可能多的你能运用的可视化工具来看这些数据。

以上图为例，像这样的一个可视化只需要你点击那些小方格，一旦你这么做了，你会层层深入，甚至更好的理解数据。

点击这些大的，红的方格几次后，你会精确地发现有哪些关键词的投标你应该停止，以及有哪些是你需要追加的。改变你的一级和二级维度,能根据用户参与，收入以及别的你跟踪的行为数据，让你更清晰地认识你的广告效果。

3.把数据放到情境中去并赋予意义

记住，无论你什么时候分析过去的数据，你都需要为这些数字赋予意义。比如说，我告诉你你有10,000美元的销售额，那这个数字对你而言意味着什么呢？

当你开始添加情境的时候，你会问我的第一个问题就是：在什么时候呢？好问题！让我们以四月的第二个星期（复活节前后）为例吧。

接下来你会自然而然地想到，为了理解那一周的数据是好还是坏，就得将它和其他的星期的数据做比较了，也就是提供前后的情境。如果四月第一个星期的销售额是200,000美元，你往往会说10,000美元这个销售额太糟了；可如果前一周的是10美元，你可能会说10,000美元的销售额太棒了。

这些都很基础，当然你可能一直都是这么做的，周复一周，月复一月，年复一年……然而这仅仅是一个开始。

坚持对销售额按时间维度来比较，那么像季节性这样的因素，就会对很多产业产生巨大的影响。

所以，如果前一周你真的靠卖复活节彩蛋创造了200,000美元的销售额，那会怎么样呢？事实是复活节过后的那个星期，你仍有10,000美元的销售额，这个数值就会是非常好的了。但为了一探究竟，你可能还是想看看往年的同期数据，以获得更多的对照。

除了时间之外，宏观经济条件，国内的商业决策，市场转移，甚至是天气都会影响到你的数据。

如果你好奇为什么会得到这样的数据，这种好奇心就会帮助你更好地理解并且学到数字之外更多的东西。

4 .让数据告诉你一个清晰的解决方案

我们知道分析过去数据的最终目的是，为了更好地做出将来的决策。事实是这并不像看起来得那么简单。公司结构，缺乏统治和低效的沟通机制每一个小点，都像组织政治一样强大。

可通过数据来说话，对于抓住注意力和刺激行动是很有效的做法。正因如此，如今很多行业领先的数据可视化和报表工具的厂商都在这方面大做文章。

回到我们之前讲过的有150,000行Excel表的例子，你需要去影响的决策者完全没有时间或者欲望去浏览你当前或者陈旧的报表机制。

所以，首先要用一些像PPT这么简单的工具来展示发生了什么事；然后提出一些解决方案，并通过相关的可视化呈现的正确的数据予以支持。这将是一种高效的方式，确保你的数据发现确确实实能推动决策，并使之在组织里产生积极的影响。

以上是小编为大家分享的关于如何将数据转化为收益 3步激活数据法！的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅸ 如何将数据转化为企业价值

为了实现改变商业模式，将数据转化为企业价值的梦想，Pivotal在全球积极行动起来，创立初期的1200多人的团队一直在壮大，半年多的时间已经发展到了1600多人。Pivotal CEO Paul Maritz表示，执掌Pivotal帅印对他来说是一个疯狂的行为，但他认为这是一个特别的机会，一个全新的技术浪潮正在席卷而来。Pivotal宁愿太早，也不愿迟到。
在日前Pivotal新加坡创新中心揭幕仪式的媒体发布会上，Pivotal CEO Paul Maritz向大家娓娓道来，是什么让他如此的热血沸腾。

Pivotal CEO Paul Maritz在Pivotal新加坡创新中心揭幕仪式上演讲
Pivotal诞生记
Paul强调企业的商业价值与商业模式以及数据是密不可分。IT模式的发展是企业商业模式不断转变促成的。迄今为止，我们经历了三大发展阶段。
最初是大型机时代，大型机的运算能力帮助很多企业实现了财务核算的自动化。经过几十年的发展，我们进入了第二阶段，客户端和web服务器阶段，这时企业通过软硬件结合模式支持应用，通过ERP、CRM、Email等软件，并采用关联数据库模式将很多办公程序自动化。现在，我们迎来了IT模式的第三阶段——云时代。用户将拥有新的IT体验，采用新的商业模式，也会拥有新的数据架构。Paul表示，一些互联网巨头正在逐步采用这种新的架构模式，他们不再使用传统的数据中心，而是采用一种云驱动的数据中心模式。Paul认为，从大型机时代到客户端和Web服务器的演进要归功于CPU的发展；而从客户端和Web服务器阶段迈向云化阶段是由于云“解放”了存储。
云应用的先行者，说起来当属互联网巨头Google和facebook，他们将多种技术应用到大数据方面，并在云中进行计算和加速，并由此推出更多更快速的应用。总结起来就是一个三角形的循环模式——应用、数据和分析——应用产生数据，分析解析数据，然后促进应用，最终加速企业的业务发展。这也就是Pivotal要做的事情，采用这种三角形模式，实现价值转换，形成新的商业模式。
谈到价值的转换，Paul表示这正式是GE投资Pivotal并与Pivotal合作的原因。GE是一家“想到”就要“做到”的企业，它希望将传统的生产模式与互联网相结合，形成新的商业模式，获得新的市场机遇。Paul认为，在新的IT模式下，必然产生新的商业巨头。Paul笑言，早在70年代的大型机时代，IBM在大型机上的利润就有每年几十亿美金，当时可真不是个小数目。而在新的模式下，很多新的机遇就会由此诞生。大数据的应用可以带来很多价值，比如，当今全球人口和收入都在增长，但粮食问题仍然是很大的问题，大数据分析可以帮助促进农业生产，将未来的粮食产量提升30%，满足更多的需要。
Paul表示，正是看到了这些新的市场机遇，EMC和VMware决定成立新的公司——Pivotal，再加上GE的投资，Pivotal实际上拥有三家投资者。
Pivotal有哪些业务？
就公司业务而言，Pivotal的业务包含两部分，一部分是软件，一部分是服务。
Paul介绍说，Pivotal提供的软件平台产品包含了类似于VMware、Openstack、Amazon所做的事情，将打造一个新硬件（新基础架构）时代，实现云模式，采用新的操作系统；接下来，就是打造新的数据库和中间件。Pivotal将在云、应用和数据三个架构层面有所建树。
在云架构创新方面，Pivotal推出了第一款全新的PaaS平台，包含了AWS、vSphere和Openstack功能，并拥有自动化和可扩展能力。在云操作系统方面，Pivotal的理念是开放和开源，已经跟IBM（与Pivotal共同开发Cloud Foundry开源PaaS）、NTT以及VMware等建立了合作关系，形成了广泛的生态体系。
在数据架构创新领域，Paul认为，IT领域经历了前谷歌时代（PRE-GOOGLE）和后谷歌（POST-GOOGLE）时代。在1998年谷歌创建之前，普通的企业中使用的是数据库，而一些科研单位采用的是高性能计算。而在谷歌创建之后，新的IT架构诞生，那就是——大数据、Hadoop和“数据科学”。当然，Pivotal将要做的是推出一整套数据处理模块，不仅仅限于Hadoop，所有的这一切都基于HDFS存储层。