如何更好的使用大數據？
大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據。大數據在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。
大數據的特征：數據量大（Volume）；類型繁多（Variety）；價值密度低（Value）；速度快時效高（Velocity）。
大家看過的例子：啤酒與尿布。沃爾瑪的員工發現啤酒和尿布經常放在一個購物籃里面，調查發現爸爸經常在買尿布的時候順帶買啤酒，所以沃爾瑪把啤酒和尿布放在同一區域。這個例子表明：兩種商品之間是有相互聯系的，利用關系可以提高產品銷量從而增加收益。
比較貼身的例子是一次不小心在百度輸入一個名字，然后發現京東的一系列購物訂單。購物車，能夠體現一個人的很多方面。so，大數據，如此之利害。(PS:這應該算是京東的某次數據泄露吧，后面就沒有搜索到了)
那么，如何更好的使用大數據？
數據通常可以被分為兩組：
***組是交易數據。事務的數據是收集周圍的事件，如網上購物，用戶行程和物流。
第二組是互動的數據。互動數據是收集周圍人之間的相互作用。想想社交媒體配置文件，視頻和照片。社交媒體上面的例子是一個***的例子互動數據。
案例研究表明，大數據可以用來增加市場份額，提高營業利潤率，增加資本投資回報。它可以被用來改善產品或服務，以及公司可以分析一個產品如何被使用，誰使用它，他們認為他們會改變什么。同時，大數據可以用來了解你，你喜歡什么，不喜歡，你去過的地方更多：所有這一切都可以被用于目標廣告和推銷產品。
大數據讓Amazon一直處于高收益(而國內京東、當當電商其實都是在虧損狀態)
Amazon做了什么呢？
1 長尾理論的應用： 暢銷書能夠帶來大收益，但是只有極少數的書能夠成為暢銷，大部分長尾被商家所舍棄，但是用戶對這部分長尾的需求卻沒有減少。由于長尾書的印數及銷量少，而出版、印刷、銷售及庫存成本又較高，因此，長期以來出版商和書店的經營模式多以暢銷書為中心。網絡書店和數字出版社的發展為長尾書銷售提供了***的空間市場。在這個市場里，長尾書的庫存和銷售成本幾乎為零，于是，長尾圖書開始有價值了。銷售成千上萬的小眾圖書，哪怕一次僅賣一兩本，其利潤累計起來可以相當甚至超過那些動輒銷售幾百萬冊的暢銷書。
(所謂長尾理論是指，只要產品的存儲和流通的渠道足夠大，需求不旺或銷量不佳的產品所共同占據的市場份額可以和那些少數熱銷產品所占據的市場份額相匹敵甚至更大，即眾多小市場匯聚成可產生與主流相匹敵的市場能量。)
2 將收益投資在高新技術產品：Amazon的倉庫機器人。機器人倉庫的投入，使得Amazon的成本下降20%-40%，改進優化了整體業務運營流程。
3 Amazon總能夠***潮流，比如kindle的橫空出世，至少在國內的市場還是很好的。產品也是很顛覆性。
亞馬遜“用戶導向”的發展戰略，使得它利于高收益的狀態：低價格能夠提升銷量從而吸引客戶和商家，而高銷量反過來又促進了價格的下跌。只要公司將客戶的利益放在首位，那么這一良性循環就能夠為公司帶來增長。
