
传统行业的困惑,数据挖掘的价值
现如今,传统行业的日子越来越不好过了。
传统行业面临诸多挑战,成本总是在增加,比方说原材料成本、租金成本、人力成本、物流成本等等。换而言之,利润也就在一点一滴的下降。因此,只有改变,寻找新的出路,才能继续活下来,或者活得好一点。
一些传统行业,为了改变这种窘局,已经采用了信息化管理,通过信息化技术来节省成本,从而保证在高品质服务的前提下继续有着可观的收益。而这些信息化技 术的管理都为传统行业积累了一定的数据,如何利用这些数据,发现背后的价值,可以给传统行业当下的困惑提供新的思路和策略。
传统行业借助信息化手段已经累积了数据,遗憾的时,很多企业或者公司,不知道怎么来利用这些数据。打个比方,这些数据对他们来说就是一块埋着“金子”的矿山,如何从这个矿山中“淘金”,这就是数据挖掘的思维和应用了。
传 统行业需要充分地利用它们的数据,如何有效地利用?这需要传统行业拥抱数据思维,利用数据挖掘的技术对数据构建模型,通过模型揭示出数据中蕴含地知识、模 式和规则,利用这些知识、模式和规则,来做明智的商业决策,从而给用户更好的服务。这种服务,我把它视为更加人性化和个性化,更加懂得用户的心的服务。
传统行业的困惑,与其说是因为各种成本高了,利润低了,还不如说是不知道如何利用数据的思维和价值。比方说,对于餐饮行业,我们可以采用关联规则或者购 物篮分析方法对用户进行菜品推荐,推荐用户感兴趣的菜,同时,也是公司愿意推荐的菜,实现用户和公司的双赢。关于餐饮行业里面的数据,利用数据挖掘的手 段,我们可以做很多事情,为了了解用户特征或者偏好,我们可以采用聚类分析;为了预测未来某个菜品的销量,我们可以采用回归分析等等。总而言之,有了数 据,借助数据挖掘这种思维和技术,发现知识、规则和模式,并且利用知识、规则和模式,指导商业的决策,以带来新的价值。
写到这里,我想,传统行业的困惑是什么?数据挖掘的价值是什么?应该显而易见了。
未来定是属于那些能够把数据转化为产品的个人或者公司。换而言之,未来肯定所有的公司的都是数据公司,都是利用数据价值来创造价值的公司!CDA数据分析师官网
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分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10