京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:要么去改变,要么被改变
大数据分析最重要的一点就是,当我们有不同的原始数据的时候,首先要保持及时性;其次是预测,下一步怎么做,我们要做有预测性的分析。最后一点也很重要,当有分析结果出来的时候,企业要行动,这个行动要在第一时间内告诉消费者“我懂你”。
一个案例就是亚马逊,他们会做一个预测性分析,把货物通过最短距离运送到客户家里。当你根本还没有做出采购选择时,他就预测到了你未来可能会做哪些采购。亚马逊对客户的掌握非常好,不仅能预测到你要购买这个东西,而且知道如果运输过去后,你一定会很开心。这个过程中,需要强大的数据支撑,用于了解客户心理、客户想法,当你把货运到他们家时,他会觉得你懂他。
亲密感虽然是客户所希望的,他们希望你能“懂我”,但如果他们觉得你过多地进入了自己的生活,“你太懂我了,我会有恐慌感。”这就是与“亲密感”所对应的“不舒适感”。
所以我们要做的事情是:我们懂消费者,但是不能让消费者感到害怕。一家聪明的公司,他们知道消费者知道什么,但是还是和他保持相对的距离,让他感觉亲密,不会让他感觉到不适。当你跨过了这条分界线,让他感觉不舒适,他会离开,觉得你不是一个很好的平台。
打通数据的桥梁
就能颠覆行业
现在所有人都在讨论一家叫Uber的公司。以前出租车公司想的是,能够把乘客送到想要去的目的地即可,但这么做还远远不够。消费者更关注是否能够最快速度地搭上车。Uber这么做了,所以成为了世界最大的出租车公司,但事实上没有一辆车是属于他们的。他们可以做到一年410亿美金的营收,而传统出租车公司现在的生存环境就有危机了。这样的商业模式冲击,我们在不同领域都可以看到。
大面积颠覆会发生在以下情况:第一,现有数据和新数据相互匹配提供新的见解;第二,数据分析涉及到移动数据、社交数据、云数据、游戏数据,并深刻理解客户,理解供应商。也就是说,假如你把数据的桥梁打通了,就能把行业给颠覆了。
我们看看这些应用案例:
一、脸识别系统。从进门那一刻,人脸就被快速抓拍,通过人脸识别技术可以很明确地知道:这个人是谁,他将要去哪里。
二、上海街道上的一个监控系统。当行人走过来的时候,摄像机会抓取人脸,识别这个人是否在警方搜索通缉范围内。假设走过来的是嫌疑犯,他在通缉的名单里,系统会快速地把他定位。
三、伦敦地铁的一个系统。每个人走过时,系统会记载他走路的步频是多少,身体状态好不好。这个案例已经落地了5年。
现在有非常智能的牙刷,每天记录你在什么时候刷牙、刷牙是否到位。如果不到位,它会把信息直接传给你的牙医,所以物联网很多应用产生的数据都会影响到你的消费需求。
对很多大公司来说,他们认为自己某种程度上受到政府和法律法规的保护,觉得自己不可战胜。他们说的最多的一句话就是“不,我不想改变”。但是对小的公司来说,任何一个机遇或者创新点对他们来说都是:“是的,我可以改变”,所以机会也许在他们身上。
这个世界是一定要被改变的。你要问自己的是,是改变这个世界,还是让这世界的一部分人来改变你。德国一家非常大的ERP公司预测说,未来很多曾经位列世界500强的企业会消失,全球有40%像泰坦尼克号一样的顶级企业会掉下来。新兴的企业会出来,这个趋势不会停止,大公司会以越来越快的速度消亡,新公司会以越来越快的速度前进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11