
大数据时代里数据如何作为资源影响商业
什么是大数据?
大数据(Big Data)是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。数据科学的技术权威舍恩伯格提出:“大数据不是随机样本,而是全体数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系。”大数据拥有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快、真实性5个特征。
大数据的价值在于,在不变的条件下,多次发生随机事件的频率近似于它概率,“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性。人们在拥有数据处理能力更庞大,互联网数据获取更容易的今天,通过新处理模式,可以将庞大的概率数据进行整理分析,从而发现事物基本规律来帮助自身进行决策、优化,形成海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据与商业
那么大数据会以什么样的形式对商业进行影响呢?从产业末端来说,也就是落实到消费者身上,我觉得有两点,一是消费大趋势更加准确的判断,二是个性化服务的精益求精。
从大数定理(在试验不变的条件下,重复试验多次,随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性。)的角度来看,对于大数据分析非常有助于企业对于消费者消费行为的判断和预测。拿零售业举例,企业可以通过客户购买记录,了解一类客户购买喜好和购买习惯从而将产品放到合理位置或者将相关产品放在一起增加来增加产品销售额。例如沃尔玛尿布和啤酒的故事,沃尔玛通过超市一年多原始交易数字进行详细的分析了解到美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的,所以他们将尿布和啤酒赫然摆在一起出售,这个看似奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。
另一方面,数据的分析也有利于企业了解消费者个体行为与偏好数据,并精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务,从而促使更多的交易行为。例如,企业或者品牌的会员定制服务,通过会员购买习惯的记录,分析会员的购买频率和购买喜好,从而通过微信、短信、邮件等方式在会员快要达到消费周期的时候进行适当的购买推荐或优惠活动等方式来保证客户的忠诚度。
未来中国的大数据行业将开始逐渐兴起,更多专业的大数据分析和报表将放在我们的面前,而数据和数据分析本身不产生价值,如何在数据中摸准脉络并运用得到才是将这一资源转化为财富的关键!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13