导图社区 什么是大数据?
小白了解大数据知识,介绍了大数据的内涵和外延、 技术挑战与科学意义、数据科学等。
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了解销售面对的各个环节、如何取得客户信任、如何了解客户深层次需求、如何与客户沟通谈判等等,具备实操性的销售知识。拓展你的认知,让你对销售中朦胧理不清思绪逻辑的地方有更深切的认识,帮助你形成适合自己的方法体系。
这是一篇关于零基础学习网络设备基础与基本概念的导图。 结合实际生活中常见的事物进行举例,即使没有任何基础也能理解相关概念。不枯燥的进行系统性的学习!! 目标:理解网络设备在整个网络架构中的作用,熟悉网络通信基本原理与常用术语,为后续深入学习打下基础。
你将系统性学习到谈判中的金钱观念、销售分为哪几个阶段、以及谈判对手(买家或者说客户)有哪些类型、你应该提高自己哪些方面的能力、有哪些成交技巧帮助你应对不用类型的买家并控制好谈判。 如果说谈判是一场游戏,那么本思维导图就是让你理解到游戏规则,通过反复训练,直到信手拈来,订单不断。
谈判结束时期的策略——准备得到买主承诺时你需要做的事情。 后期策略,得到你想得到的东西,然后成交,同时让对方觉得他也赢了。最后的时刻可能会颠倒乾坤。好像赛马一样,即将到达终点,双方不相上下。谈判高手知道如何有条不紊控制进程直到终点。
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大数据
概述
数据:是所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号总称
数据的分类:结构化、半结构化、非结构化
数据蕴含的价值:解释现象;发现规律,进而进行预测
大数据的内涵和外延
数据时代:人-机-物融合
什么是大数据?——①维基百科:规模庞大结构复杂,难以通过现有商业工具和技术在可容忍时间内获取、管理和处理的数据。②美国国家标准技术研究院:具有规模巨大、种类繁多、增长速度快和变化频繁的特征,且需要一个可扩展体系结构来有效存储、处理和分析的广泛的数据集。
作用和意义:经济方面、社会方面、科学方面
技术挑战与科学意义
数据处理的一般过程
数据获取:数据获取后,需要对数据进行变换、清洗等预处理,输出满足数据应用要求的数据
数据管理:对数据进行分类、编码、存储、索引和查询
数据分析:描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析
数据可视化与交互分析:帮助业务人员而非数据处理专家更好的理解数据分析的结果
计算本身有没有挑战?
安全与隐私:①大数据成为网络攻击的显著目标,一次攻击获得海量数据,增加了黑客的“收益率”;②数据集中存储增加了泄露风险;③大数据成为黑客攻击手段,黑客最大限度收集有用信息,使攻击更加精准。
共享与汇聚
法律与伦理
与云计算、人工智能关系:数据及对数据的分析,客观上支撑了人类人工智能任务的发展。
数据科学
2001贝尔实验室科学家威廉.克利夫兰(Wiliam SCleveland)第一次提出:席售农嵬薪着巽偶峩来的.鑫狭音酽容领域勢攥科动数据关的技术内容在下面6个方面扩展后形成了一个新的独立学科“数据科学” 1、多学科研究((Multidisiplinary Investigations;2.数据模型与分析方法(Models and Methods forData); 3、数据计算(Computing with Data);4、数据学教程(Pedagogy);5、工具评估(Tool Evaluation);6、理论(Theor)