京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:比女人更了解女人_数据分析师
互联网由男人们一手构建而成。玛丽莎·梅耶尔、玛丽·米克尔、小龙女这样的巾帼英雄是异类。但是,现实生活中占据半边天的女人们则是支撑互联网经济的人。
女性繁荣互联网
女性闪购网站唯品会近日市值终于突破100亿美金,与360比肩,仅落后于百度、腾讯和京东;美妆电商聚美优品上市之后已连涨数日直逼40亿美金;转型女性垂直电商的蘑菇街估值已高达10亿美金。
支撑起这些财富故事的都是,女人。而现在的土豪,百度、腾讯和阿里也有相当大的一部分业务来自女人。视频网站、导购网站、文艺社区、大众点评、妈妈社区,太多互联网业务是由女人们在贡献内容和流量。大姨妈、美图秀秀等面向女性的App应运而生,正在互联网女性市场掘金。
在崇尚“男主外女主内”的中国,女人拥有冲动消费的特质,以及家庭消费的决策权。百度数据显示,一个中国家庭80%的消费项目由妻子决策。在这样的大背景下,互联网产生繁荣的女人经济便再自然不过。人们已总结出,女人、孩子和有钱人的钱最好赚。
在美妆、鞋服箱包、奢侈品这些“典型”的“美丽”生意之外,女人们究竟在期待什么?还有哪些需求没有被挖掘?
女性需求待深挖
人们过去了解一个特定用户群体的需求,只有通过直觉,或者抽样调研的方式。在互联网时代,要了解女性需求则有了新的选择。相比传统行业,互联网的优势在于它是数据驱动的。通过将一切静态信息、动态过程电子数据化,除了可以永久保存之外,还可以挖掘出全新的价值。
百度、腾讯、阿里等公司拥有海量大数据,并可通过用户搜索行为、个人资料和购买行为来了解谁是女性用户,女人们在想什么,关注什么,如何进行消费决策,并基于此进行精准营销抑或其他大数据应用。
收集数据-挖掘价值-响应动作,大数据三步曲中,大多IT企业停留在第一步,譬如被作为反面教材的运营商。还有一些企业能够挖掘出价值但却难以做出影响用户的动作。BAT可进行精准广告投放,或者产出详实的数据报告共享给企业。这样的动作将帮助所有企业去理解女性不断变化的需求,进而提供及时的、个性的、精准的产品和服务。
大数据洞察女性
作为中国最积极的大数据玩家,百度自然不会放过对女性用户的需求挖掘。
除了此前便与宝洁欧莱雅等深度合作之外,百度近日还在戛纳国际创意节发布了基于大数据挖掘的女性报告,包括女人“最爱榜单TOP5”,十大女性关键词以及一些女性搜索数据。这种对女性群体进行专门的独立挖掘的价值,是百度指数和百度沸点的补充。
一些结果会大大改变我们的主观印象:女人们更关注小米,而不是苹果;更喜欢的旅游目的地是小资的乌镇而不是豪华的马尔代夫;满大街的LV甚至未能进入奢侈品榜单。
企业、明星、媒体可以根据百度数据挖掘出的结果去发掘、观察女性用户的需求和改变。百度的数据挖掘能力甚至可以细化到女性在不同年龄段、不同地域、不同时间段的特性差异。麦当劳等企业正在越来越多地利用百度去了解用户。
大数据的机会在于垂直领域。只有将垂直领域的大数据结合业务场景、行业背景、企业需求进行深挖,才能将数据价值发挥到极致。
除了百度,腾讯与广州妈妈网等合作,通过广点通进行应用推荐帮助广州妈妈网的App快速推广;淘宝和天猫以女性用户为主,结合其投资的微博、蘑菇街所掌握的社交数据,可在挖掘女性需求上做不少文章。
现在只有百度将女性用户的需求洞察单拎出来并且以报告形式发布出来,这是百度想进一步向外界展现其大数据实力的表现。百度正在尝试将大数据资源和能力转变为服务,并形成新的商业模式。在此之前,百度盛大推出了大数据引擎等产品,还邀请了吴恩达等大数据技术大牛加盟,这一切都奔着大数据的商业化而去。
在女人经济成为中国互联网中流砥柱时,企业要想更加了解正在快速变化的女性群体,要想洞察不同年龄段、不同地域的女性需求,要想了解“多变”的女人,必须用好大数据。大数据正在激活中国的女人经济。(文章来源:CDA数据分析师)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27