互联网思维就是用互联网的方式来思考问题，来重新审视行业，来定位我们每个企业。那么，什么是互联网的方式?互联网的本质是什么，联系性，价值的串联，还有，技术的改变。以下是小编为你整理的怎么样学大数据
联系性：互联网诞生的基础是联系性，一个人做不了互联网，很多很多的人或者终端联系在一起才叫做互联网，那么，互联网的发展就是不断在拓展这种联系性，有简单到复杂、由单一到多元，从空白到建立，互联网正在改变着我们生活的每个层面--这个改变就是互联的建立，它向每一个角落延伸，它延伸的每一个地方，联系性的方式都会改变。比如，原来你要上商场去买衣服，现在不用了网上就可以解决，不好了还可以调换，比在商场还要灵活，我们看到，它的联系方式变化了，所以，线下很多服装商场就倒闭了，开不下去了。
价值的串联：我们知道，互联网的发展是因为给我们带来了极大的便利性，这个便利性就是价值，原来我们办个事情很麻烦，现在很多变得不麻烦了，比如转个账什么的你就不要跑银行排队了，微信或者网上就办理了。这就是价值。为什么互联网的联系会越来越广泛，延伸的领域越来越多，因为它创造了价值，价值传递的方式被改变了，它用给你带来的N多个好处帮你创造了越来越多的便利，形成了一个价值的串联和传递。
技术：无论是联系性还是价值串联，它是通过什么实现的?技术，互联网技术。互联网是个工具，是个技术工具，它要通过技术实现来达到联系性和价值传递的目标。也就是说，以往你要为消费者服务是通过人工等其他手段来进行的，现在你要考虑运用互联网技术来实现这个服务。从这个角度看你真不能把互联网看得太高，因为，从根因上讲它就是个信息互联的技术，它本身与思维关联不大，而与技术实现的开发紧密相连，这是很多人不认可互联网思维的原因之一。
运营标签化
早期商场运营是以围绕商家及货品管理为核心，强调商家的聚合、业态的丰富、产品的齐全来吸引消费者。而传统的大众消费客群市场正在被有特殊喜好趋同的个性消费群体逆袭，具有自身鲜明主题和标签IP的商业项目从市场脱颖而出，并拥有了一批高粘度的粉丝。
大数据便能有效结合线上线下、场内场外，全面认识消费者属性和标签，从原来对于“人”模糊认知，到“精准化，清晰化”呈现。通过多维度的场内外数据分析，提炼目标消费者的标签，从而在线下经由标签构建项目价值观体系，使得项目成为固定标签人群的流量入口，同时形成低频消费向高频消费的转换。
以杭州某项目为例，中商数据对整个杭州市207万台移动设备APP进行索引，发现项目核心辐射范围内消费客群有着明显的“二次元(动漫喜好者)”标签，也就是说，该部分客群的线上消费痕迹有很明显的韩风和日风倾向，于是，推荐商场运营在线下开发该类型的主题街区和相关主题活动。
大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
哪些数据对企业最有价值
企业在实施数据商业应用中，会面对三个方面的数据，自身的经营数据，*数据，第三方数据。其中企业自身数据最有商业价值，是企业数据商业化应用的一个巨大金矿。
对企业最有价值的数据是其客户和业务产生的数据，这些数据同企业的经营相关度很高，数据里面蕴藏了丰富的商业价值。经过数据挖掘和分析之后，其产生的商业价值对企业影响*。美国典型的数据商业应用案例，沃尔玛的啤酒和尿布，Target 发现16岁少女怀孕，IBM沃森(Was ton)在医疗行业应用等，都是利用了企业内部自身数据来发现商业价值的。企业自身的经营数据最重要，商业价值*，是数据商业化应用的切入点和*宝藏。
企业进行数据商业应用最重要的一个环节是领导重视。另外一个重要环节是找对人，这个人不需要是超人，但需要熟悉业务需求和技术，具有开放的心态，具有高度的数据商业敏感度，具有数据场景应用的能力。
*数据也是一个大金矿，可以很大程度解决企业信息不对称的问题，其中天气的数据，可以应用于农业和工业规划;税务、工商、公安司法数据可以用于征信和信贷风控;土地和人口数据可以用于规划和地产;运营商数据可以用于客户画像和洞察，也可以用于个人征信和反欺诈;经济统计数据可以用于企业经营决策和*规划等。*的数据的优势是全和多，劣势是分散和质量一般。另外和企业一样，*自身数据思维和数据人才也是一个瓶颈。
第三方数据是数据应用的一个热点，其中银联的数据、运营商的数据应用较多，数据质量也很好，数据应用场景也不少，但是弊端在于其不是市场化运作的公司，对数据商业敏感度和数据应用能力较差。数据价值挖掘不大，还是停留在源数据应用阶段。数据流通和数据衍生的商业价值都没有得到体现，更不要说具有高度商业价值的数据产品了。通过网络爬虫和under table取得的数据也是主流，但是其商业价值正在降低，具有垄断数据源和数据分析能力的数据公司，未来市场前景会越来越好。
