京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,企业也面临着巨大的变革挑战
大数据不仅是信息化系统,也不仅是云计算,更不是互联网,任何企业在任何时代都有大数据目前,在对数据的价值的态度上,除了6.9%的企业认为数据没有价值以外,绝大多数企业都认为数据具有或可能具有很高的价值,可见大数据的价值已经在企业中获得了广泛的认可。未来随着越来越多的大数据分析平台和工具的开始广泛应用,大数据的价值将会被进一步释放并获得企业认可。数据使企业在需求预测中对于市场信息不对称的情况得到巨大改观,企业掌握数据越多、挖掘数据越深入,拥有的信息量就越大,做出的需求预测就越可靠、越准确。
在变革的同时,企业也面临着巨大的挑战。首先,使用大数据做需求预测,必须有丰富的数据库。目前,中国企业对数据的重要性还未有足够的认识,所以把握这个契机,大量收集数据,不但成本低,还能在未来需求预测的数据竞争中占据制高点。其次,技术水平对大数据挖掘的结果有决定性作用。基于大数据的需求预测不是一个模型的重复使用,而是涉及多个技术领域的流程、对不同产品和服务差异化的预测方法以及不断更新的数据分析和挖掘技术。此外,数据的收集、处理和储存也将耗费大量的成本,并面临着数据安全的风险。
在大数据时代,个性化的需求预测将颠覆一切传统商业模式,成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土,如基于交叉融合后的可流转性数据、全息可见的消费者、个体行为与偏好数据等等,未来的商业可以通过研究分析这些数据,精准挖掘每一位消费者不同的兴趣与偏好,做出针对个体消费者的需求预测,从而为他们提供专属的个性化产品和服务。然而纵观整个中国互联网,我们拥有海量规模的大数据,但与个体消费者针对性需求存在着巨大的鸿沟。
大数据时代,数据为王。大数据作为一种理念,也作为一种方法,改变着需求管理的思维和途径。这种正被改变着的需求管理,正是企业模式变革与发展的推动者。从行业企业自身而言,大数据的生态建设正在努力形成中,一些具备大数据技术和资源优势的企业更是将大数据提升到一定高度,集中攻关寻求实践与应用的突破,并及时转化为生产力。对于大数据服务企业而言,则是在生态建设的基础上横向发展,逐步扩展大数据在各个行业的应用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29