京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 市场人员需要了解的五件事_数据分析师
大多数的市场人员正在认同这样一种观念,即:大数据不仅是一个技术上的挑战,而且对于更加有效地开展市场活动也有着极大的益处。
只要公司已经部署好了市场推广与宣传的战略,那么专业人员就意识到:通过更好地把握客户的信息与动机,并且对所付诸的努力加以评估的话,他们就更加有可能使市场推广活动取得良好的效果。
因此,作为一名市场人员,当你已经跨越过了如何去搜集大数据的初期阶段之后,你就要明白如何去管理和衡量好这些数据,以及它们对于业务发展的重要性。为了帮助这样一个新兴信息领域的拓展工作,我们在这里列出了市场人员在管理与使用大数据过程中需要了解的五项事情:
明确如何来存储数据。最为重要的是,在搜集到这些数据之前,你就要明确在哪里和如何来存储这些数据,这主要是指数据的格式与存储的物理场所。那么,这些数据能否利用云计算技术加以存储,并且可以从多个场所进行访问呢?如果不是的话,它能否在本地存储,并且如何加以备份呢?此外,这些数据能否加密呢?对于这些挑战来说,有许多种解决方案,因此必须要考虑到各种因素之后再做出最终的决定。
确定好应该衡量什么。在大多数时候,客户数据是我们主要要搜集与分析的,由于会存在客户子集上许多的数据集,因此我们就要确定好哪些数据集需要加以评估和交叉列表。在初期明确好这些事情,就会更加容易地将客户关系数据与预先确定好的数据进行匹配,从而获得有用的结果。
要确保你的数据是准确的。这看起来是不需要我们费心思的事情,但是许多时候我们对所获取到的数字给予了过高的信任。就像其他事情一样,我们需要对数据集中的某些内容进行认真的核实,以确保这些数据是完全准确的。通过这种核实工作,你就能够充满信心地认为:你所搜集到的信息正是你想要的信息,而且其计算是非常正确的。假如结果有些偏差的话,则可能是处理过程中出现的差错,这需要高度注意。同时,一定要保证在将信息传送给他人进行分析或思考之前就要做好审核工作。
了解应如何传播数据。作为一名市场人员,一旦你得到了数据和相关结果,你就必须要将其发送给更多的人员。但你必须要完整地理解该数据以及它所支持的含义,同时知道怎样才是呈现数据的最佳方式,以便达到彻底的消化。这就要求有一种以上的数据呈现方式,但不管怎样最终还是要回到所推荐采取的行动上。这是我们接下来要涉及的概念。
了解和实施行动方案。在分析了之后,就要完全了解所推荐行动背后的逻辑,争取到数据的支持(如果可能的话,从各种不同的角度)。之后,通过简明扼要的步骤制定出行动计划,并对结果做出预测。这就是大数据的应用方面,也是市场人员必须要做得最好的地方!(文章来源:CDA数据分析师培训官网)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 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 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,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是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21