
数据是什么?你的所作所为的一切记录都可以是数据。QQ聊天内容、微博、淘宝搜索商品、购买、在大众点评上对商户的评价……都是数据。
在过去十几年发展中,BAT都积累了海量的数据。百度积累了用户搜索行为,这种数据涵盖了医疗、旅行等生活的方方面面;阿里巴巴则积累了跟用户购买行为相关的数据,从决策到购买,以及购买的商品,腾讯则积累了用户沟通的信息。
有了基础数据,再采用科学的分析和处理,才能产生用户端的价值。如果没有合用的数据,那就是“巧妇难为无米之炊”,也就不能称为名副其实的数据网站,就像你空有一本武功秘籍,自己却不会半招一式,同样不能称为武林高手。
大众点评在本地O2O行业经过十余年耕耘,已经积累了超过4200万条评价信息,超过1000万个商户信息,此外还用户1.8亿的移动数据,已经完善会员体系。这是大众点评成为数据网站的基础,也是一个重要的里程碑。此外,大众点评还积累了海量交易、用户浏览等数据。
大众点评网站上的内容(即数据)都是通过UGC产生的,从第一个用户上传第一家商户开始,数据就开始产生,目前每个月产生的内容高达百万级。首先是商家的基础信息展示,然后越来越多的用户进行点评,在这个过程中,平台积累了商家和用户两方面的数据。
一个是关于商家地址、菜品、环境、服务等方面的数据,一个是用户的消费习惯等,并且在用户点评过程中,也有一个对商家数据不断调整、完善的机制。
当大众点评开始涉及交易业务时,数据更加丰富。目前,在大众点评的大数据结构中,用户的行为日志数据量占总数据量的大部分,剩下的就是交易数据。
海量的用户点评信息背后包括着用户对饮食的喜好、活动地理位置甚至背后的交易信息,而且数据在源源不断产生中,这满足了社会化分工产生数据的基本需求。
大众点评目前目前推出的应用分为两类:一类是商户通、推广通,这些是收费产品;另一类,比如大众点评指数,为消费者提供决策;还有餐饮行业风向标,提供行业发展参考;同时在业务方面可以为用户提供个性化推荐;点评管家则可以帮助商家分析经营行为、用户特点等。同时,大众点评也在做开放平台,即将数据向第三方开放,他们在此基础上进行二次开发,走向开放是大数据应用的趋势。
此前不久,大众点评技术部门进行了一次有趣的尝试,从海量用户点评信息中提炼出跟星座消费特征相关的信息,在网上发布信息之后得到了诸多粉丝的响应。这种娱乐化的数据尝试只是个开始,之后还可以做更多更深入的数据探索。
此前一次专访中,张涛曾经提到,根据对一个地区用户点评信息的分析,结合用户点击流量,可以得到很多信息。比如在某个城市,哪个菜系比较受欢迎,哪些项目比较受到关注。而大众点评可以通过大数据分析出一个区域,甚至具化到一个商圈的发展水平和阶段。
月度百万UGC内容产生只是大众点评数据的一个里程碑,随着之后用户数据的丰富,结合用户搜索、交易等数据,大众点评可以为用户提供越来越智能的产品。
具体到产品上就是,一个热爱吃牛排的人,当他在搜索附近美食的时候,提供牛排的商户会排到优先的位置。这个只是简单应用,随着数据的丰富,大众点评可以直接给你建议,附件哪个商户的六分熟的菲力牛排最符合你的口味。这些信息对用户来说才更为智能和贴心。
当然,整个大数据应用的神秘面纱才被掀开一点,更多在概念和想法阶段,之后还有很长的路需要走。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02