行為數據存儲

A. 怎麼把線下門店做成智慧門店

1、商家首先要清楚自己門店存在著哪些問題，如果用戶體驗不好，那肯定是顧客進店後的某一環節出了些問題，可能是對門店的導購不滿意，對門店的產品的不認可，對導購推薦的產品不喜歡，對門店環境不滿意等等。

2、同樣的問題還有商品的管理混亂，營銷活動沒有效果等等。那商家確定好門店出現哪些問題，商家就可以動手解決了。

3、利用智慧門店系統進行管理幫助，顧客進店會觸碰商品，智慧門店系統會從消費者觸碰商品開始，就會進行追蹤，然後自動獲取數據，將顧客行為數據進行存儲，形成進店顧客的資料庫。根據對顧客行為資料庫的分析就可以實現數據化的門店管理。

4、具體的數據化門店管理大致包括三個方面。通過智能商品導購和智能熱門推薦來提高消費者的用戶體驗;通過對顧客行為數據和商品銷售的分析預測來進行商品的陳列優化;通過對顧客心理和行為的多維度的分析預測，讓營銷活動可以戳中顧客的痛點，達成營銷活動的高質量轉化。

5、對於商家來說，一個智慧門店系統是很有必要的，商家可以利用它達到以前達不到的業績，創造出更多的利益空間，讓消費者更喜歡商家的門店，不斷提高店鋪的服務能力、獲客能力。

B. 什麼是用戶行為數據

在討論什麼是用戶行為數據之前，我們先來簡單看下什麼是數據。
數據是信息，是從某個角度對某個事物的定量描述。數據無處不在，無窮無盡，但是我們卻不是任意的漫無目的的收集。任何一種數據的收集都要從實際分析的問題出發。例如，我現在暫停寫作，起來泡一杯茶就是一個事件。如果我想要分析泡茶次數對於寫作效率的影響這個問題的話，泡茶事件的次數這個數據就是有意義的。於是，我在泡完這杯茶之後，對泡茶這個事件自增一（我們先不討論數據的存儲問題）。如果，我還想要分析泡茶的時間對寫作效率的影響的話，那麼我在起來泡茶的時候，還應該記錄一個泡茶的具體時間。在這個例子中，可以看到數據收集的一個非常重要的原則，那就是：以終為始！具體來講就是根據所要分析的問題，來確定需要哪些數據。這個策略在後面詳細討論數據實施方法論的文章還會涉及，這里先按下不詳細展開。

什麼是用戶行為數據
互聯網的興起徹底改變了人與人之間的溝通和交流方式。生活在21世紀的人們可以非常簡單的通過滑鼠的點擊，觸摸屏的觸按等行為打開一段視頻、購買一件商品、閱讀一篇文章。這些網站、移動應用本質是一種媒體、一種媒介，從信息傳播的角度和傳統的紙媒、電視相比並沒有多大的不同。唯一的不同之處在於：網站、移動應用這種新興的互聯網數字媒體允許用戶在其之上交互，通過用戶的交互行為，幫助用戶完成網站、移動應用想要用戶完成的事情，比如購買商品、閱讀文章、觀看視頻等。網站和移動應用想要用戶在其之上完成的事情在數字營銷行業被稱為：轉化（Conversion）。正是這個唯一的不同導致了一個問題或者說是一種需求的出現，那就是：網站和移動應用需要思考應該怎樣設計和優化自身來讓用戶獲得更好的體驗，幫助用戶完成轉化，從而提升用戶進行交互的效率，提升轉化率。為了討論和解決這些問題，用戶行為數據的價值就被網站和移動應用的設計者們重視了起來。

C. 指標體系與構建

✓ 描述現狀(當前業務狀態) 

✓ 發現問題(定位業務問題) 

✓ 預測未來(業務發展趨勢) 

✓ 決策調整(業務調整方向)

1. 業務調研：理解業務需求，與其他部門溝通，明確核心需求。

2. 數據指標：明確核心指標，整理輔助指標，構建模型計算指標。

3. 數據採集：埋點設計，業務與行為數據，數據存儲方式。

4. 指標統計：規范統計邏輯，明確數據介面，指標計算。

5. 業務應用：數據可視化，找到業務中問題，制定解決方案。

1. 選取主要事件：根據業務選取1個或者多個事件

2. 明確事件定義：每個事件的觸發機制及每個事件的構成

3. 指定業務指標：包括核心指標，輔助指標，模型指標。

4. 明確數據：提出數據需求，明確埋點設計。

5. 構建指標體系：提取並數據整理，計算數據指標。

需求:戰略指標會隨著產品周期變化而變化 

一級指標:項目負責人關心的指標 

二級指標:業務負責人，產品經理關心的指標 

三級指標:實際人對業務數據指標進行拆解實施

• 北極星指標(North Star Metric):唯一關鍵指標，產品現階段最關鍵的指標

• 北極星指標特點:

1. 方向:公司制定的發展目標，是增長黑客中重要的運營部分，引領目標，指導增長;

2. 優先順序:明確核心工作，合理安排任務優先順序;

3. 變化:公司發展不同階段，北極星指標需要調整;

4. 指標:北極星指標可以被量化，拆解，監測;通過細分構建增長模型，並分配到各個部門。

• 北極星指標制定流程:

  →  評估增長的可能性  →  判斷增長重點  →  商業模式與用戶價值  →  找到相關指標  →  確認核心指標  →  構建增長模型

AARRR模型:轉化漏斗模型，用戶增長到創收可循環模型

• 自傳播:口碑傳播或者病毒式傳播，重要指標為K因子;

• K因子:K=(每個用戶發出邀請的數量)×(接收到邀請的人轉化為新用戶的轉化率)。

人貨場關鍵點: 「什麼人」在什麼「場景」下「買」了什麼「商品」

• 數據指標體系建設:明確業務目標，梳理用戶生命周期與行為路徑，指標分層治理，

• OSM( Objective, Strategy, Measure )模型:數據服務於業務

• UJM (User-journey-map):用戶旅程地圖模型;、

1. 了解產品：公司產品形態（手機應用，小程序，網站頁面等）；

2. 熟悉業務：核心業務，用戶行為，確認核心指標；

3. 埋點設計：業務邏輯功能拆分，與開發溝通，確認事件統計；

4. 測試驗證：開發添加事件，數據採集，數據驗證；

5. 迭代開發：數據指標統計，埋點復盤，埋點事件細化。

D. 大數據時代 安防行業如何保證數據存儲安全

作為大數據時代海量數據的來源之一，安防視頻監控產生了巨大的信息數據。特別是近幾年隨著平安城市、智能交通、智能樓宇等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。

安防行業大數據的存在已經被越來越多的人熟知，特別是安防行業海量的非結構化視頻數據，以及飛速增長的特徵數據(卡口過車數據、人像抓拍數據、異常行為數據等)，安防行業的數據存儲、數據安全等一系列問題，吸引著人們對安防行業的關注。

大數據引發安防行業的數據存儲、數據安全問題

對於安防行業，監控技術如今正面臨日新月異的變革，模擬視頻監控正在向IP網路監控轉變，巨大轉變的同時對數據存儲、數據安全性提出了更高的要求。我們探討數據安全，包括產品本身的物理安全和產生數據的安全。所以，大數據時代引發安防行業數據存儲、數據安全的問題有以下幾點：

第一、基礎設備的風險：包括監控中心的存儲設備、伺服器和前端節點設備的安全性、網路設備的安全性、傳輸線纜的安全性等。設備的安全可靠是整個大數據安防系統安全運行的基礎。

第二、信息存取的風險：包括用戶非法訪問、數據丟失、數據被篡改等。系統信息的安全，主要運用各種加密技術、存儲技術、及備份方案來達到系統信息的安全。

第三、信息在網路上傳輸的風險：包括視頻信息、錄像數據信息、用戶信息等在傳輸過程中保密性、完整性的保障以及傳輸鏈路上的節點設備的安全。另外還包括前端採集設備、社會監控資源接入公安監控專網的安全。

第四、系統運行的風險：包括接入設備的識別和認證、設備運行故障、軟體病毒、惡意代碼、以及設備控制的優先順序調度等。系統運行時的風險控制主要依靠視頻監控軟體平台來保障，該軟體平台可以完成設備管理、故障監控、訪問控制、用戶管理、鑒權機制等一系列的功能來保障整個系統的安全運行。

大數據催生安防行業存儲方式的變革

由於國內視頻監控市場每年都在以超過20%的速度增長，隨著平安城市等大型聯網監控項目的普遍建設，高清IP監控產品得到廣泛應用，系統點位容量和行業需求不斷激增，越來越多的用戶認識到安防監控平台軟體是整個系統綜合實力的重要表現。

在功能上：絕大多數平台軟體都具備視頻預覽、錄像回放、設備管理、地圖顯示等功能。

在標准上：主流平台軟體均支持業界成熟標准，除了通過私有協議兼容多種主流品牌的設備接入外，ONVIF和GB/T28181已經成為平台兼容前端以及不同品牌平台互聯的主要依據。

在規模上：雖然大多宣稱支持上萬路攝像頭的大型組網，但由於各家軟體內部底層設計和存儲轉發轉碼等技術水平差異，還需要實際應用案例和運營狀況的事實支撐。

毋庸置疑，監控管理平台軟體已經樹立了在系統中的核心價值，並得到從用戶、工程商到廠商的廣泛認可，特別是以IP監控和行業解決方案為市場戰略的今天，很多硬體生產廠商紛紛開始重視平台軟體產品的配套，或合作或自研，以提高前後端產品的一致性和完整性。

治安監控平台軟體面臨尷尬境遇

從監控技術的發展歷史來看，治安監控大致經歷三代系統的發展歷程：第一代是模擬閉路電視監控(CCTV)系統，第二代是數字化監控系統，第三代是網路視頻監控系統。今天我們談亂的網路視頻監控系統。

談及系統管理，首先不得不先談談視頻監控系統產品的市場現狀分析及預測。目前，視頻監控產品所佔安防市場比例大約在40～50%之間。傳統國外監控企業產品在市場中的份額不斷縮減，民族品牌的數字化監控產品逐步占據市場。而僅僅幾年的光景，網路型的監控產品發展過速，網路存儲設備已在悄然改變著DVR的市場應用狀況。

隨著城市報警監控網路建設和平安城市建設的深入，平台軟體技術加速發展，IT行業中的實力企業大舉進入安防行業。安防系統智能化、集成化的應用、大安防理念的推進，導致安防服務的內容和形式都發生了變化，圍繞終端用戶的個性化解決方案的服務理念也被更多企業認知和實踐，安防行業是服務行業的定位和服務功能的作用越來越清晰。這一切都強烈沖擊著傳統安防應用格局和方式，IT行業的實力企業湧入安防，也快速帶動了安防行業的革新的變化，從而導致市場形態的巨大變化。

而在全數字化的浪潮下，治安監控管理平台軟體除了最基本的音視頻操作功能以外，面臨的主要問題是要對大型網路環境下分散場所的監控設備統一管理，對統一系統不同類型的視頻採集設備、報警設備和門禁設備進行統一管理，對不同部門不同許可權用戶不同業務需求進行統一管理，構建面向應用服務的綜合管理平台軟體。

重要性不言而喻，但在國內安防行業中卻面臨著認知度不足、市場規模不大、價值無法充分體現等問題。近年來，平台軟體雖然也有較大發展，但跟整個行業市場相比，還存在一定差距，主要體現在：

一、缺乏持續健康的生存環境。重硬體輕軟體，很多廠商和工程商都把軟體作為硬體銷售的配套附屬產品，基本定位於能用就行。在產品規劃和技術突破上認識不足，缺乏長期投入；對用戶需求響應不及時，缺乏內在動力。

二、平台軟體為項目而主，難以產業化。很多專業軟體公司都依賴大型項目，以滿足用戶需求為核心，通過投入大量研發資源不斷迭代開發，打造為該項目量身定做的軟體系統，形成技術壁壘和封閉壟斷，同類產品難以互通和替換。

三、對行業化有心無力，經驗不足。由於大多數安防廠商從硬體產品起步，軟體基因匱乏，從頂層設計到模塊化開發，缺乏統籌規劃和項目管理，所以只能負責視頻接入轉發存儲部分的軟體開發，由第三方軟體開發公司負責業務功能。

四、長期目標不明確，軟體質量不高。平台軟體的產品質量依賴以下因素：高效可靠的開發流程保障、對行業業務的深刻理解、從用戶角度設計產品應用的易用性和可用性。目前安防軟體企業水平參差不齊，雖然有一些針對硬體和軟體整體集成實施交付的企業，但應用范圍及規模化程度都不大，高水平的專業平台提供商數量不多。

基於以上原因，目前市場上的綜合管理平台軟體，要麼功能貌似很多但不實用，要麼架構復雜，成本居高不下，要麼運行所需環境簡單，無法提供健壯的擴展性，要麼操作復雜難以上手，凡此種種，不一而足。

視頻監控管理平台的市場發展趨勢

從宏觀上看，安防平台軟體未來的兩大發展方向，一是針對安保監控內部的橫向集成，將視頻監控、報警處理、門禁控制、地理信息等系統資源統一管理；二是安保系統與用戶其他其他業務系統的縱向集成，擴大監控在安全生產、社會治安等各個層面的應用，提高安全管理業務的水平。

具體看，攝像頭數量多、監控區域范圍大、系統架構復雜、業務面寬等正成為軟體平檯面臨的主要問題，帶來如下趨勢：

趨勢一、聯網共享。不僅是單一系統內的攝像機頭數量激增，而且多個系統之間的圖像信息也需要互通復用。

趨勢二：兼容開放。平台軟體與監控設備特別是攝像頭的兼容性是長期存在的矛盾，由於沒有統一標准，現有的產品專用或是軟硬體被綁定，不能實現兼容。

趨勢四：智能應用。隨著高清視頻技術的成熟和網路鏈路建設的加速，視頻監控已經從看得發展到看得清，下一步就是看得懂。

趨勢五：人性化交互。視頻監控軟體面對的是許多不熟悉軟體甚至不太懂計算機的安保人員，對專業術語、界面結構及菜單布置的熟悉掌握有一定難度，設計不合理的軟體操作不符合用戶習慣，影響使用情緒，難以得到用戶認同。

趨勢六：安防行業化漸漸的發展，使安防系統的使用也朝著業務部門多元化、需求多樣化、管理機構的多層次，必須選用支持多業務應用、靈活的系統架構、易於管理維護的管理平台軟體來運行和操作，不同的行業其應用軟體也有較大的區別。安防軟體逐漸的大多數業內人士認可，未來發展走向融合、開放。

以上由物聯傳媒轉載，如有侵權聯系刪除

E. 數據採集|教育大數據的來源、分類及結構模型

一、 教育大數據的來源

教育是一個超復雜的系統，涉及 教學、管理、教研、服務 等諸多業務。與金融系統具有清晰、規范、一致化的業務流程所不同的是，不同地區、不同學校的教育業務雖然具有一定的共性，但差異性也很突出，而業務的差異性直接導致教育數據來源更加多元、數據採集更加復雜。

教育大數據產生於 各種教育實踐活動 ，既包括校園環境下的教學活動、管理活動、科研活動以及校園生活，也包括家庭、社區、博物館、圖書館等非正式環境下的學習活動；既包括線上的教育教學活動，也包括線下的教育教學活動。

教育大數據的核心數據源頭是「人」和「物」——「人」包括學生、教師、管理者和家長，「物」包括信息系統校園網站、伺服器、多媒體設備等各種教育裝備。

依據來源和范圍的不同，可以將教育大數據分為個體教育大數據、課程教育大數據、班級教育大數據、學校教育大數據、區域教育大數據、國家教育大數據等六種 。

二、 教育大數據的分類

教育數據有多重分類方式。

從數據產生的業務來源來看，包括 教學類數據、管理類數據、科研類數據 以及服務類數據。

從數據產生的技術場景來看，包括 感知數據 、業務數據和互聯網數據等類型。

從數據結構化程度來看，包括 結構化數據、半結構化數據和非結構化數據 。結構化數據適合用二維表存儲。

從數據產生的環節來看，包括 過程性數據和結果性數據 。過程性數據是活動過程中採集到的、難以量化的數據（如課堂互動、在線作業、網路搜索等）；結果性數據則常表現為某種可量化的結果（如成績、等級、數量等）。

國家採集的數據主要以管理類、結構化和結果性的數據為主，重點關注宏觀層面教育發展整體狀況。到大數據時代，教育數據的全面採集和深度挖掘分析變得越來越重要。教育數據採集的重心將向非結構化、過程性的數據轉變。

三、教育數據的結構模型

整體來說，教育大數據可以分為四層，由內到外分別是基礎層、狀態層、資源層和行為層。

基礎層：也就是我們國家最最基礎的數據，是高度保密的數據； 包括教育部2012年發布的七個教育管理信息系列標准中提到的所有數據，如學校管理信息、行政管理信息和教育統計信息等；

狀態層，各種裝備、環境與業務的運行狀態的數據； 必然設備的耗能、故障、運行時間、校園空氣質量、教室光照和教學進度等；

資源層，最上層是關於教育領域的用戶行為數據。 比如PPT課件、微課、教學視頻、圖片、游戲、教學軟體、帖子、問題和試題試卷等；

行為層：存儲擴大教育相關用戶（教師、學生、教研員和教育管理者等）的行為數據， 比如學生的學習行為數據、教師的教學行為數據、教研員的教學指導行為數據以及管理員的系統維護行為數據等。

不同層次的數據應該有不同的採集方式和教育數據應用的場景。

關於教育大數據的冰山模型，目前我們更多的是採集一些顯性化的、結構性的數據，而存在冰山之下的是更多的非結構化的，而且真正為教育產生最大價值的數據是在冰山之下的。

參考文獻：

教育大數據的來源與採集技術  邢蓓蓓

F. 網站用戶行為的數據是更新在mysql里的嗎

網站用戶行為的數據是更新在mysql里的。
1、所有用戶行為存放在kafka中。
2、用戶數據存儲在Mysql中，當新用戶到來時，Mysql會新增一條記錄。要求：只統計新用戶的實時行為數據，並寫入下載。

G. 可以用什麼渠道收集幼兒學習行為數據呢

可以用網路渠道收集幼兒學習行為數據。
將幼兒一日在園活動的學習行為進行數據收集、數據存儲、數據標注、數據處理與數據開采，能夠全面、系統地反映出幼兒的行為規律和特徵，形成幼兒學習行為數據。
數據(data)是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。

H. 數據存儲安全的數據存儲安全保障措施

數據的存儲已經成為了人們日常生活與工作中必須要做的一項任務。隨著人們對數據的依賴程度越來越嚴重，逐漸的開始對數據存儲安全重視起來。當前，很多企業面臨的挑戰是如何找到安全與支出之間的平衡，當整個企業都在努力降低成本的時候，IT管理員要如何說服公司投資安全工具呢?人為錯誤通常是企業存儲環境面臨的最重要的存儲安全錯誤，隨著2009年網路犯罪和身份盜竊的不斷增加，企業需要更加警惕防禦抵制因為人為因素而導致的釣魚攻擊和社會工程攻擊。
企業不能忽視安全問題，即使預算緊張，安全泄漏、數據丟失和停機時間造成的總成本損失都遠遠超過企業需要花在保護數據和網路上的錢。如果企業安全成為經濟危機時期的另一個受害者，那麼短期收益將可能造成長期損失。
1. 確定問題所在
對所有部署的安全措施和設備進行廣泛的審計—所有的硬體、軟體和其他設備，並審核授予企業內員工的所有特權和文件許可權。積極測試存儲環境的安全性並檢查網路和存儲安全控制的日誌，如防火牆、IDS和訪問日誌等，來了解所有可能的安全事件，事件日誌是很重要的安全信息資源，但是常常被忽視。
2. 監測活動
全年全天候對用戶的行為進行檢測，對於單個管理員你，檢測事件日誌並定期進行審計是一項艱巨的任務。但是，檢測存儲環境比檢測整個網路要更加現實。日誌被認為是很重要的資源，因為如果安全泄漏發生的時候，日誌可以用於隨後展開的調查。日誌分析能夠幫助管理員更好地了解資源使用的方式並能夠更好的管理資源。
3.訪問控制
對數據的訪問許可權只能授予那些需要訪問數據的人
4. 維護信息
保護所有企業信息。使用不受控制的移動存儲設備，如快閃記憶體驅動和DVD等，讓大量數據處於威脅之中，這些設備很容易丟失，並且很容易被盜竊。在很多情況下，位於移動存儲設備的數據經常沒有使用加密技術來保護。
5. 需要知道和需要使用
制定技術政策，根據明確的政策來使用設備。最近的研究表明，當人們被炒魷魚的時候，這些人泄漏數據的比率不斷增加。移動設備(如USB棒或者 PDA)可以容納大量數據，檢測網路中這些設備的使用是降低數據泄漏風險或者不滿員工的惡意行為的關鍵因素。僅限於真正需要使用移動設備的人使用移動設備。
6. 數據處理政策
實施嚴格的安全政策，包括數據是如何處理的、如何訪問和轉移等。單靠技術本身是不足以保護公司數據的。強有力的可執行的安全政策，以及員工和管理層對安全問題的認知，將能夠提高企業內的存儲安全水平。
7. 簡單的員工溝通
用簡單明確的語言向員工解釋每一種政策的含義，和政策部署的方式。
8. 員工教育
員工需要注意，不應該將自己的密碼寫在粘貼在監視器的記事貼上，他們需要了解共享密碼就像共享自己家裡的要是一樣。需要告訴員工不能在未經認證的情況下，將任何信息透露給第三方，他們需要對安全和最常見的威脅(如電子郵件釣魚和社會工程)有基本的了解。另外，他們需要注意他們的行為正在被監視。
9. 備份所有的東西
備份所有通信和數據，定期檢查備份以確保公司的網路崩潰的時候，能夠在短時間內獲取所有信息，你當然不希望備份遭到破壞。
10. 人員管理
存儲安全比使用各種安全技術保護數據更加重要，這也是訓練人事管理的機會。使用和創建數據的人是最大的安全威脅和最薄弱的安全環節。

I. 數據結構的數組中，以行為優先和以列為優先分別是怎樣存儲的，怎麼計算

Am*n L(位元組）
行：Loc(i,j)=Loc(0,0)+(i*n+j)*L
Loc(i,j)=Loc(1,1)+((i-1)*n+i-1)*L
列：Loc(i+j)=Loc(0,0)+(j*m+i)*L
Loc(i,j)=Loc(1,1)+((i-1)*m+i-1)*L