阿里大数据（阿里大数据查询平台）
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本文目录一览：
阿里大数据学院有几所
阿里大数据学院有7所：复旦大学大数据学院、山西大学大数据学院、太原理工大学大数据学院、中北大学大数据学院、南通大学阿里云大数据学院、山东科技大学阿里云大数据学院、黑龙江大学数据科学与技术学院。
大数据学院有以下四大优势：
雄厚师资：IBM专家和社区专家联合构建精英讲师团队。
精英课程：理论联系实践，落脚实际技能。
考试：每门课程配有课程考试。
互动无限：在线学习，在线交流，在线答疑，在线认证。
以上内容参考：百度百科--大数据学院
7.阿里大数据——大数据建模
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
适合业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得以下好处：
大数据系统需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡。
不管是Hadoop、Spark还是阿里巴巴集团的MaxCompute系统，仍然在大规模使用SQL进行数据的加工和处理，仍然在用Table存储数据，仍然在使用关系理论描述数据之间的关系，只是在大数据领域，基于其数据存取的特点在关系数据模型的范式上有了不同的选择而已。
从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合3NF。数据仓库中的3NF与OLTP中不同过，有以下特点：
ER模型建设数据仓库的出发点是整合数据，为数据分析决策服务。建模步骤分为三个阶段：
维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。其典型代表事星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。其设计步骤如下：
它是ER模型的衍生，其设计的出发点也是为了实现数据的整合，但不能直接用于数据分析决策。它强调建立一个可审计的基础数据层，也就是强调数据的历史性、可追溯性和原子性，而不要求对数据进行过度的一致性处理和整合。该模型由一下几部分组成：
Anchor对Data Vault模型做了进一步规范化处理，设计的初衷是一个高度可扩展的模型，其核心思想是所有的扩展只是添加而不是修改，因此将模型规范到6NF，基本变成了k-v结构化模型。组成如下：
经历了多个阶段：
阿里大数据营销存在哪些问题
问题有如下几点：
1、数据存在失真情况。数据的失真主要体现在两个方面：一方面，消费者在注册时可能会输入虚假的个人信息或者是一人使用多个账户、使用他人账户等，其在网络操作过程中产生的数据信息本身就不真实，另一方面，由于网络技术的发展和消费者的个性化需求促使阿里巴巴每隔一段时间就要进行网站维护与更新，在这个过程中，会有不少用户因为不熟悉新的界面而进行错误的操作，这些错误的操作信息也被阿里巴巴记录，造成数据库中真假信息混杂，严重影响了大数据的质量。
2、消费者的个人权益难以保障。直至目前，阿里巴巴仍没有提出有效预防用户信息泄露的方法或是用户信息泄露之后的维护方法。
3、大数据营销效果易出现两极化。用户在使用淘宝的过程中会将自己的手机号码、邮箱等联系方式提供给阿里巴巴，为了扩大经营，阿里巴巴会进一步分析数据库中的客户需求，针对不同的客户，通过短信、邮件等形式向客户推销产品，这在某些方面增加了客户，然而大多情况下这些信息会被消费者无视，更有甚者，会引起消费者的反感，因此，大数据营销的效果如何，仍存在极大的不确定性，效果难以预料。
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