京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在国外有应用大数据的案例
现在国外有应用大数据的案例,案例是一个父亲有一个高中生的女儿,接到了一个促销的广告,是关于婴儿用品的广告,这个父亲勃然大怒,说商家无良,为了促销向我的高中生的女儿促销婴儿产品。但是过了一两个星期,他感到非常的内疚,因为他对于商家的这种态度是错误的,原因是他的高中的女儿确实怀孕了。为什么商家会发现这个问题?商家实际上就是通过在商场的一些数据挖掘和比对,发现这个女孩子曾经在商场里购买过类似的一些商品,在有一些类似的货架面前驻足观看,而且这个频度很高,商家对于后台大数据的分析,筛出潜在客户,发出商业广告。
这可以说是一个很典型的案例,给了我们很多的思考,我们可以从很早的MBA的课程里面发现这些案例,这些案例都告诉我们一条,我们要去关注外部的一些数据,通过这些外部数据的获取研究,这是未来保险业非常重要的能力。
3、保险业应该是未雨绸缪,应该及早的对于大数据时代有一个未雨绸缪的观念,或者有这么一个未雨绸缪的心态。我基本的说法就是,如果我们把它抽象的讲,大数据时代的数据能力将成为未来保险企业核心竞争力的核心。中国有一句古话叫识时务者为俊杰,最重要的前提是认识,这个行业能够及早的认识到这一点,能够及早的做相关的一些准备是非常重要的。我讲这个行业需要一种大数据的思维,这是我们面向未来需要具备的一个非常重要的能力,你能够基于大数据的思维,能够全面的理解大数据的时代,把某一个产品、客户的服务放在大数据之下思考这个问题,这是非常重要的。
得人才者得天下。有一个数据说未来最热门的行业是数据科学家,所以数据工作者,数据工程师、数据科学家,将是未来这个公司的核心资源。这些人他已经不同于我们传统意义上的数据人才,不是我们原来基于IT的,对于数据库研究、管理、应用的人才,我讲这是基于大数据时代的数据人才。他们是什么?这些面向未来的数据人才关键的能力是什么?观察力和想象力。未来数据,科学家的核心能力是想象力和观察力,他能够观察到某一个社会现象背后的数据结构,把这个现象背后的数据结构挖掘出来,整合成一个新的商业模式,就创造了一个新的商业机会。有想象力,还能够知道怎么实现这个想象力,当然这中间数据是一个核心的要素。
我们要培育一个数据获取的能力,你知道数据在哪里。数据处理的能力,怎么构建数据之间的关系。我讲的数据处理不是传统意义上的数据处理,而是学会处理数据之间的关系,从这个关系当中找到规律性的东西,从规律性的背后发现商业模式。数据思维的能力。要学会基于数据的思维。
这对我们未来保险业所必须个具备的能力。当然,背后保险公司有很多的事情要做。比如传统以来我们一直做商业资本的,我们也知道随着非结构数据的大量应用,或者我们需要更多的对象处理非结构数据,我觉得未来的人工智能,专家的支持体系都会变得异常的重要。
如果要总结起来讲,发现数据的关联性,构建数据的商业模式,未来整个社会是一个数据社会寻宝的重要工具和能力。这是关于保险业的未雨绸缪所需要做的事情。时间的关系不占太多的时间。
总结起来说我还是这个观点,我认为大数据时代会比我们想象的来得快。大数据时代几乎跟我们每一个人密切相关。任何一个行业都可以忽视大数据时代到来的话,保险不行。大数据在根本上改变保险业的业态,做得不好,会使保险业传统的经营空间受到极大的压缩,做得好会为保险业开拓一个全新的领域,广阔的空间。但是最重要的是有赖于这个行业对于大数据时代到来的认识、警惕和应对。我说的不一定对,这是最近做的思考,跟大家做一个分享,我算是抛砖引玉,
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17