京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据或将成为塑机企业核心竞争力的资产
在互联网大会的影响下,越来越多的塑料机械企业将自己融入到互联网的浪潮之下,大数据也在不知不觉中成了企业的宠儿。一些塑料行业的B2B平台也逐渐兴起,沉淀起还有数据,为商业价值的提升做铺垫,但大数据目前在我国还不算成熟,存在一些缺陷,这就需要企业理性分析,理性运用
大数据或将成为企业核心竞争力的资产
在拥有大数据的情况下,企业能够轻易地知道自己与客户之间的交易信息,但却不知道竞争对手或其他类型公司与客户的交易情况,数据只为自身领域服务,商业价值很有限,当为其他行业服务时,会产生化学反应:像塑料行业一些B2B平台的兴起,就是为了沉淀行业真实数据,在未来实现企业间共享共生的愿景,商业价值将被放大数十倍。
塑料行业逐渐转到以互联网为中心开展业务,生意搬到线上做是大趋势,由此企业经营就面临巨大挑战,以后将越来越依赖于数据,现在不少互联网公司用来博眼球的所谓大数据分析行业走势,本质无非是一张Excel表单,只是事后统计,并没有进一步的预测、影响决策的作用,盘活和利用数据在于对这个行业的深刻理解,这是互联网公司本身所难以达到的。对塑料行业来说,很多企业在行业中其实是所向披靡的,对于产业链了如指掌,但最大的缺陷,是没有掌握互联网这个工具,白白浪费长期积累的行业优势。
目前在塑料领域,对数据的应用,理解,甚至合理的存储方式,都还处于初级阶段,未来对于数据的分析会成为企业核心竞争力的资产。数据化不会一蹴而就,有抱负的企业应该用愚公移山的精神来做这件事。
近两年,面对大数据,商界兴致挺高,但也有人高估了大数据的神通,仿佛只要积累了足够多数据,敲一通键盘研究下趋势,几个大佬坐在那里扯扯皮就进入大数据时代,各种问题就都能迎刃而解。今天看了篇关于大数据的文章,这篇文章写得比较中肯,它提到数据的海量增长不一定是好事,因为数据的存在是帮助人们分析与决策,如果研究分析方法的速度赶不上信息增长的速度,要驾驭数据,那是不靠谱的。
举一个大数据忽悠的例子,生活中常遇到的,顾客网上买了5升的洗衣液,整个流程花费不到1分钟。第二天浏览网页,他发现旁边的广告就是各种各样的洗衣液。这是什么?很明显是基于大数据的精准骚扰,有点常识的人都知道,5升的洗衣液就算家里人再多也要用一个月,而且那个人流程那么短,肯定就是品牌忠诚者,推广的应该是什么时候那个品牌的洗衣液会打折之类的,这才是大数据。
企业过于依赖数据,反而忘了本质的东西。要知道,人类早期研究问题的方法就是靠体会、体验、内省等看起来跟大数据无关的东西,这些可能恰恰是大数据的核心,因为它是思想。
大数据最先应用的领域是精准营销,利用某些经验的相关性,找到潜在的适合用户,向他们投放有针对性的广告,但这种数据处理往往容易忽略目标市场之外的群体。可口可乐怎么利用大数据做品牌的?它不仅抓取经常消费的客户数据,去向他们投放匹配的广告,可口可乐还考虑到购买产品的顾客也可以是每年喝一次或两次的顾客,把那些购买产品相对不那么频繁的顾客作为突破口,针对大众做营销,逐渐把这部分客户培养成公司的忠诚客户。
这些具有高的潜在价值的顾客,公司只有进行更全面的数据分析后,跳出思维的盒子才能察觉。因此,数据的价值不仅体现在“大小”上,用创新性分析方法去分析数据才是关键。企业在大数据使用方面,思路不妨更扩宽一些,比如跨界思维
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 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 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 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 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 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 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28