帆軟大師兄

幾乎沒有人會這樣發問：「你今天上網了嗎」，因為當你拿出手機發了一條微信，你就已經上網了。互聯網的移動化讓其無處不在，並且試圖連接所有事物，這就是物聯網概念。傳統生活中的小物件、大家電，現在都可以上網：電視、燈泡、洗衣機、空調、水壺、門鎖等等多不勝數，只要你想，就完全可以設計一個基於大數據物聯網的「智能家庭」，這個新興的領域也成為廠商們的新目標。但是，物聯網已經無處不在了嗎?還沒有。

隨著美國人對大數據智能手機的依賴程度的日益提高，專業致力於解決上癮和情感問題的康復中心指出，移動設備正在讓某些壞習慣變得更壞。

網路無秘密，在這個數字化的時代，你在社交網路上的一舉一動都會被記錄在案，而這些信息匯聚成數以TB計的數據，面對這些龐大的數據，你會下意識覺得這裡面肯定有許多有價值的東西，但往往百思不得其解。這是因為社會化數據並不像其他數據一樣，或者是不能被校準，又往往是含糊不清的，以致於無法用傳統的分析工具進行分析。
例如，對於Facebook的數據流，乍一看或許會有人認為，用戶的「like」和「dislike」是唯一可以直接利用的部分，然而社會化營銷所利用的數據遠遠比傳統營銷要更為廣泛，這種自由流動的數據流，以及這些數據流背後的用戶行為，讓我們發現許多新的問題，或者從中找到解決老問題的新方法。

如今，到網上購物的人已經習慣了收到系統為他們做出的個性化推薦。Netflix 會推薦你可能會喜歡看的視頻。TiVo 會自動把節目錄下來，如果你感興趣就可以看。Pandora 會通過預測我們想要聽什麼歌曲從而生成個性化的音樂流。
所有這些推薦結果都來自於各式各樣的推薦系統。它們依靠計算機演算法運行，根據顧客的瀏覽、搜索、下單和喜好，為顧客選擇他們可能會喜歡、有可能會購買的商品，從而為消費者服務。推薦系統的設計初衷是幫助在線零售商提高銷售額，現在這是一塊兒規模巨大且不斷增長的業務。與此同時，推薦系統的開發也已經從上世紀 90 年代中期只有幾十個人研究，發展到了今天擁有數百名研究人員，分別供職於各高校、大型在線零售商和數十家專註於這類系統的其他企業。

Han Hsiao 觀點：
簡單說：數據挖掘就是從海量數據中找到隱藏的規則，數據分析一般要分析的目標比較明確，數據統計則是單純的使用樣本來推斷總體。

報表工具數據分析，是產品運營極具戰略意義的一環；從宏觀到微觀分析，通過表層數據挖掘產品問題，是每個運營人的必修課。
首先，我們來看比較常見的分析方法：

這10大易犯錯誤包括：
0. 缺乏數據（Lack Data）

問題描述
項目里有些報表出來的速度特別慢，儘管對潤乾報表和Oracle資料庫做了很多優化，效果還是不理想，這些報表普遍數據量比較大，涉及到的資料庫表多（幾十張）、表間關聯頻繁（還有自連接），報表裡也有多個匯總、比值等計算。

通過TableData介面可以讀取任何形式的數據源，java報表FineReport報表的數據來源可以是資料庫數據或是文本數據，並且還可以是其它任何類型的數據，因為這些所有的數據來源都實現了TableData介面，所以用戶只要實現了TableData介面，也就可以用自定義類型的數據源了。對於傳參，我們可以在程序數據集中寫入傳入的參數，此方案傳入的參數為 tableName 和columnNames 兩項；即傳入資料庫表名以及所需要的列名取出所需要的值；這裡連的資料庫為java報表工具FineReport的內置資料庫，適用時可輸入表名：stscore 列名 name；sex。具體步驟如下：

1. 背景
隨著企業對數據價值的認識越來越高，數據分析類項目也隨之增加，尤其是近一段時間大數據時代的到來，數據分析已經是必不可少的內容。其中數據分析結果以報表形式呈現給用戶，是各項目的重要組成部分。但是這些報表的用戶的使用情況如何，用戶是否滿意？