一、什么叫运用数据？
应用数据是属于或由应用创建的数据。应用数据可以分为应用内容数据、应用缓存数据、应用配置数据、应用数据耗尽、应用平台数据和系统级应用数据。
应用内容数据
几乎所有的应用程序都有某种核心数据要存储，无论是在运行它们的设备上，在云中，还是在两者的混合上。－
二、数据采集方案？
数据采集的方案主要包括以下几个步骤：
1.需求分析，确定采集的数据类型及数量、所处的环境及采集的难易程度等;
2.技术选型，根据不同的环境，选择合适的采集技术;
3.系统设计，确定整个采集方案的软件和硬件结构;
4.数据安全，对采集的数据进行保护，确保数据安全有效;
5.联调测试，对采集方案进行全面的测试。
三、数据备份方案？
1、完全备份 这是大多数人常用的方式，它可以备份整个数据库，包含用户表、系统表、索引、视图和存储过程等所有数据库对象。但它需要花费更多的时间和空间，所以，一般推荐一周做一次完全备份。
2、事务日志备份 事务日志是一个单独的文件，它记录数据库的改变，备份的时候只需要复制自上次备份以来对数据库所做的改变，所以只需要很少的时间。为了使数据库具有鲁棒性，推荐每小时甚至更频繁的备份事务日志。
3、差异备份 也叫增量备份。它是只备份数据库一部分的另一种方法，它不使用事务日志，相反，它使用整个数据库的一种新映象。它比最初的完全备份小，因为它只包含自上次完全备份以来所改变的数据库。它的优点是存储和恢复速度快。推荐每天做一次差异备份。
4、文件备份 数据库可以由硬盘上的许多文件构成。如果这个数据库非常大，并且一个晚上也不能将它备份完，那么可以使用文件备份每晚备份数据库的一部分。由于一般情况下数据库不会大到必须使用多个文件存储，所以这种备份不是很常用。
四、access数据库运用？
Access的用途体现在两个方面：
一、用来进行数据分析：Access有强大的数据处理、统计分析能力，利用Access的查询功能，可以方便的进行各类汇总、平均等统计。并可灵活设置统计的条件。大大提高了工作效率和工作能力。
二、用来开发软件，比如生产管理、销售管理、库存管理等各类企业管理软件，其最大的优点是易学。
五、怎么运用数据透视表做数据汇总？
一、如果是2003或以下版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后选择菜单中的数据－数据透视表和透视图，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。
二、如果是2007或以上版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后工具栏-插入中选择 数据透视表，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。
六、怎样运用大数据进行精准营销？
在精准营销的过程中有一种营销工具叫做数据管理平台（Data Management Platform，简称DMP），能够为广告投放提供人群标签进行受众精准定向，并通过投放数据建立用户画像，进行人群标签的管理以及再投放。
另外还有需求方平台（Demand-Side Platform，简称DSP），为需求方（即广告主或代理商）提供实时竞价投放平台，需求方可以在平台上管理广告活动及其投放策略，包括目标受众的定向条件、预算、出价、创意等设置，DSP通过技术和算法自动优化投放效果并提供数据报告。
具体是如何实现数据输入、标签生产与管理、数据输出可见下图：
这整张图反映的是用户数据中心的大致工作流程。
在这其中，分析引擎对数据进行清洗，将有效数据发送到算法中心，算法中心结合标签规则模型对数据进行机器学习和数据挖掘，将数据标签化处理后返回给标签管理平台，标签管理平台通过输出接口同步数据到各数据应用平台，如DSP、PCP、AdX/SSP或其它平台。
题主提及的“如何从海量的数据中挖掘受众需求”，在精准营销中可以分解为：如何寻找到最核心（转化率高）的目标人群、如何优化出最合适（点击率高）的素材，以及如何在人群+素材+投放时间……等因素的组合中寻找出最优解。
而算法是精准营销的“大脑”（自动化策略）部门，需要对广告投放投放全流程进行数据分析与挖掘，协助客户服务部门及广告运营部门进行广告投放前的数据预估、自动优化广告投放策略等工作。
七、家庭数据存储方案？
可以从以下几个方面考虑：
1. 云存储
云存储是一种将数据保存在互联网上的方式，并且可以通过任何具有网络连接的设备来随时访问这些数据。云存储和同步服务提供商包括Google Drive、OneDrive、iCloud等，用户可以根据自己的需求和预算选择适合自己的服务。
2. 网络存储设备
网络存储设备可以将数据保存在局域网中的中央位置，通过网络共享数据。相比于云存储，这种方式可以更好地控制数据的安全性，并且无需担心第三方管理数据。一些知名的网络存储设备包括Synology、QNAP等厂商的NAS（网络附加存储设备）硬件，可以根据自己的需求选择合适的型号。
3. 外部硬盘
将数据存储在外部磁盘中，可以获得更大的存储空间和更好的控制。便携式外置硬盘在价格上更为实惠，但因为需要手工更新和备份数据，所以需要更多的人工管理和维护。
无论选择什么方式，再做安全措施的时候需要注意以下几点：
1. 备份数据，尤其是重要数据，以防止意外丢失。
2. 对数据进行加密，以保护隐私和安全。
3. 定期更新软件和操作系统，并保持足够的硬件空间，以确保设备性能和数据安全。
4. 防止恶意软件和数据盗窃，使用杀毒软件和防火墙等安全软件来保护系统安全。
八、直播数据运营方案？
1、立体定位
①、人群定位：你要明确直播的对象人群是谁，我希望哪类人群观看我的直播，为什么样的人群服务？
②、价值定位：了解目标用户渴望获得的价值是什么？
③、IP定位：你对外展示打造的IP人设形象是什么样的？专家型的还是小鸟依人（既然是用户经营，那你打造的是个人IP品牌，而不是企业品牌）;
2、直播目的
①、我做这次直播的主要目的是什么？
②、为了达成这个目的，我需要做哪些具体的事情，需要匹配哪些资源，这些资源如何为我所用
③、我需要如何监控，以此确保直播的效果？
3、如何引流
①、这些人群在哪里？都有哪些引流渠道？
②、直播之前需要做哪些铺垫进行造势宣传？
③、我通过什么样的诱饵主张才能吸引他们进直播间？
4、用户留存
①、如何才能确保他们进入直播间后能够长时间留下来观看？
②、通过什么样的参与方式能够制造出火爆的氛围？
更多的抓住这群人的注意力，更多的留存他们，让他们尽量留在直播间不出去；
5、变现赚钱
①、做直播的最终目的都是为了赚钱，有了用户，而且能留住人了，那你靠什么变现赚钱，是通过卖产品还是卖服务或者其它项目赚钱？这个要思考清楚；
②、植入什么样的活动主张才能完成设定的活动目标？
③、你打算设计什么样的流程方式去成交客户？
④、你准备用什么样的方式塑造产品，从而激发对方的购买欲望？
⑤、客户要是不购买怎么办，有没有补救的措施；
⑥、客户购买后你怎么让顾客购买第2次、第3次...甚至N次；
－－－ 第二组问题：货 －－－
1、选品包装
①、你是否是根据你的人群（粉丝）画像进行产品选择；
②、你是否对产品进行了精心的包装设计；
2、产品结构布局
你的产品结构是如何布局的？有没有按照用户关系经营去布局产品？
3、卖点提炼
你是否有根据客户痛点去提炼出产品的差异化卖点；
4、赠品
你打算用什么产品当做赠品送给客户，是否做好了提前采购？
－－－ 第三组问题：场 －－－
1、直播平台的规则是什么？
2、如何搭建直播间场景？
3、如何对直播平台进行包装？
4、如何通过直播平台运营获取更多流量
－－－ 第四组问题：大数据 －－－
1、前期是否利用大数据对选择的产品进行测款操作
2、你是否利用了大数据分析直播带货效果，并用数据对各个指标进行评估；
3、如何对每场直播带货进行复盘、总结
九、智能化数据排查如何运用大数据？
1.建立大数据库。
2.设置智能排查索引顺序。
3.排查过程逐步细化。
十、亚马逊运用大数据的过程？
“数据就是力量”，这是亚马逊的成功格言。EKN研究的最新报告显示，80%的电子商务巨头都认为亚马逊的数据分析成熟度远远超过同行。亚马逊利用其20亿用户账户的大数据，通过预测分析140万台服务器上的10个亿GB的数据来促进销量的增长。亚马逊追踪你在电商网站和APP上的一切行为，尽可能多地收集信息。你可以看一下亚马逊的“账户”部分，就能发现其强大的账户管理，这也是为收集用户数据服务的。主页上有不同的部分，例如“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”，亚马逊保持对用户行为的追踪，为用户提供卓越的个性化购物体验。
灵活利用Hadoop技术
亚马逊通过多种工具在云端扩展其大数据应用，如数据储存、数据收集、数据处理、数据分享和数据合作。亚马逊灵活的MapReduce程序建立在Hadoop框架的顶端，两者很好地互补，帮助零售商高效地管理和利用分析平台。具体来说零售商店15亿的产品目录数据，能通过200个实现中心在全球传播并储存在亚马逊的S3界面中，每周进行将近5亿次更新。同时S3界面上数据的产品目录每三十分钟都要进行分析并发回不同的数据库。
