京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
零售企业如何让大数据开花结果_数据分析师考试
互联网时代的到来,改变了整个消费市场,消费者的消费习惯也呈现出个性化、多样化的趋势,零售商也开始学习互联网思维,以消费者的需求为中心。就是在这样的背景下,大数据“火起来”了。要了解消费者的需求,就需要从消费者的习惯、兴趣、消费能力等行为中发现商机,大数据就是对这些行为的捕捉,大数据搜集的信息正是构成消费者图像描绘的要素。然而,无论是专业的大数据分析企业,还是零售商,它们对大数据的理解只停留在最浅显的技术表面,而对于大数据与零售业务的结合而是一知半解。
现状:很热 也很“浮躁”
传统零售企业与互联网企业联手,真正的意图都是要搭乘大数据快车。
邹东生介绍,近两年来,很多机构与企业都来找数据分析专业委员会合作,并且在日常的工作中,也经常遇到很多大小不一的企业在谈论、运用大数据。
大数据在零售行业也很“吃香”。近日,背靠腾讯的大众点评和百盛集团达成合作,用点评的2亿用户资源为线下商家导流;另外,阿里巴巴集团也启动了银泰商业的转型,阿里将利用其强大的消费者数据库,让实体商业从“坐商”转变为“行商”。传统零售企业与互联网企业联手,真正的意图都是要搭乘大数据快车。
但正是在这火热的市场中,也出现了“浮躁”的火苗。
身为数据分析专业委员会会长的邹东生每天都在与大数据打交道,近两年来,随着互联网时代的到来,他深刻体会到大数据的“火热”,因此,他带领自己的团队开始寻找一些成功案例,欲将其经验在行业内推广。然而,令人意想不到的是,邹东生找了很多机构,最终却并没有找到令他“感兴趣”的实例。这个结果让邹东生认识到,“大数据是很热,但是落地的项目、落地的案例还不多,大数据也很浮躁。”
邹东生介绍,社会上关于大数据的会议很多,诸如政府举办的会议,企业举办的会议,还有一些地方上的联盟举办的会议,形形色色。但是这些会议很多不是真正的分析人员——真正给企业带来价值的人组织的,而是技术流的人组织的。“(他们)在会议上讨论什么是分布式计算,平台、数据化的云、存储,动不动就是几百万元、几千万元甚至上亿元投资的产品,好像大数据是用不起的东西,是一个需要花很多钱才能构建的东西。”
但事实上,大数据对于企业来说真正的价值是与业务的结合,是落地与应用。并且,这种落地也并非完全依靠大量的资金来实现。
价值:将数据转化为业务
帮助企业赚钱,使企业平稳地有显见性地应用,这才是大数据带来的真实东西。
运用:先储备应用小数据
很多企业已经拥有自己的小数据,企业可以先从自己搜集的数据分析开始,一步步地接入大数据。
的确,大数据的落地很重要,但是零售企业应该如何实现大数据的落地呢?“对于企业来说,大数据其实并不遥远,事实上,很多企业已经拥有自己的小数据,企业可以先从自己搜集的数据分析开始,一步步地接入大数据。”邹东生认为。
邹东生介绍,很多敏感行业,尤其是零售行业拥有很多自己的内部存储,包括商品数据、消费者数据、供应商数据以及相互间的关联数据等,然而传统零售业企业并未充分利用这些数据。“很多零售商自己的小数据还没有用起来,小数据都能起到立竿见影的效果,如果不用,谈何大数据,谈何互联网+?”
因此,邹东生认为,数据分析引入得越早,其价值越能得以凸显,更何况将来引入大数据建设时,如果没有分析先导,构建数据平台时就无法理解这些数据,也无法根据数据建立企业决策模型。
银联智惠联合创始人龙凯也表示,企业应尽快把数据的价值发挥出来,在目前“诸侯割据”的阶段,应该先把自己的数据用起来,挖掘起来,把负债变成资产,把数据相关的人员储备起来,做好一切的准备。而如果等待数据价值真正爆发的时候,再去准备就晚了。
周庭锐在日常工作中也遇到了沈志勇提到的问题。周庭锐举例说,一个服装企业,拥有十万笔生产的数据以及铺装版型,但是这些数据都写在表格里,版型都是画出来的,周庭锐不得不做一个程序帮企业整理、清洁数据。“像这样的数据清洁是中国走上真正大数据应用的最大障碍。”
尽管目前很多行业都已经认识到大数据的重要性,但是却并没有有效地普及,周庭锐认为其中有三方面原因。一是投入很大;二是产出变现的疑虑;三是从无到有的可行性问题。“目前很多大数据应用模型都太"高大上",但事实上,大数据不是这样的,它要配备到很多中小企业才可以,不能太难太贵。企业也可以借助很多免费工具,比如PC平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14