京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析要注意哪些问题
“春风十里,不如一人懂你。”用来形容大数据分析作用是最适合不过来的了,大数据的分析结果能够了到用户需要什么,帮助我们更好的推广产品,并能用来做各种研究、为公司决策提供建议等等。那么,大数据分析该注意哪些问题呢?
数据的规模一定要"大"
数据规模越大,分析结果的精确度就越高,千万亿、甚至百亿亿字节量级的数据所能分析出的结果相对精准。但如果数据不够大,很多数据挖掘和预测工作就没有办法进行。简单举例,长期跟踪一个用户在互联网上的浏览习惯和各种操作,就可以对他进行非常精准的预测,但如果仅仅只有一两次的数据这种预测就不会太精准。
"大"不仅指规模,还包括价值
数据的价值首先在于研究价值,其次在于商业价值。仅数量上的堆砌体现不出这些价值,而需要很强的关联性、结构性。关联性是指,比如淘宝如果只记录一个交易的买家、卖家、成交物品、价格等信息,商业价值就很有限。但如果记录了买卖双方的沟通和社交关系,购买前后的其他行为,那这个数据将非常有价值。结构性在于,比如一种数据记录地球上每棵大树每年长高的程度,这简单堆砌的数据价值有限。但如果数据变成记录每棵大树的位置、气候条件、树种、树龄、周边动植物生态、每年长高的高度,那么这个数据由于具有了结构性就大大增加价值。
"大数据"最终价值体现在对其分析和使用上
如何使用大数据的分析结果是关键,而不是技术。比如腾讯和阿里巴巴,都有十亿左右的用户,使用其产品进行日常沟通或者购买交易。所以他们了解用户的所有沟通习惯或交易情况。畅想下如果未来这两家公司的大数据完成了融合,就可以从不同的维度勾画出一个完整的人的行为习惯,并预测他未来的发展和动向。再进一步设想,能和人工智能结合,是不是可以有能分析和预测人类行为的机器?大数据用对了潜力无穷,用错了非常危险。这也是需要深入探讨的科学与伦理的问题。
而特别要说明的是,大部分人工作中接触的都不是真正意义上的"大数据",最多只是"大规模数据",或者连"大规模"这个量级都达不到。但实际操作中,仍然可以建议用一种"类大数据"的分析思想,来协助企业推广方面的工作。
分析哪些数据?
分析互联网数据,能看出电子商务的成交量、社交媒体上对品牌的关注转发评论等,从而衡量公关工作在社交媒体上的效果。分析媒体报道,看看都有哪些媒体在报道企业的品牌和公司,了解公众的赞扬和批评都在什么方面,帮助化解掉潜在的公关危机。分析广告投放数据与回馈,使用分析结果作为优化广告投放的依据。
怎么使用这些数据?
定期监控和分析大数据,并根据分析结果行动起来,比如:在公司微博和微信上及时回复留言,与粉丝互动;一旦发现社交媒体上有关于公司的负面新闻,第一时间与对方联系,摆正态度解决问题,将一个不满的客户转换成一个满意的客户等等。总之不要惧怕扑面而来的大数据,而是要更好的利用大数据为企业服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26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