中小企业大数据应用之道：思维在于借力
要想大数据落地，特别是中小企业，首先得有大数据思维，否则大数据的案例不能直接借鉴，自己摸索又怕不专业、坑太多。
何谓大数据思维，个人认为不是什么决策都参考数据，也不是什么问题都要足够精准，更不是我要花巨资打造大数据系统或平台。个人以为是“数据借力”。
为啥这么说呢，因为任何企业都有不足的地方，只是供需平衡问题，导致有的方强势，有的方弱势退让，就如BAT的大数据，如果大家都不用他们的大数据，市值马上爆降，反之我们也需要巨头的超级大数据，其核心无非是有需求的更迫切，所以你会显得弱势些。
做任何事情都要考虑成本，假设你要去搜集这些大数据然后自己用，得养一个团队来服务，成本太高。而借用，是一个非常好的，特别适合中小微企业的方法，大概有这么几种借力方法：
1. 你花钱买大数据服务，例如搜索关键字投放，投放DSP广告等。这种就要参考行业内是否有较多的成功案例，如果有，就尝试，没有什么成功案例的，肯定有一些不容易迈过去的湾，例如用户行为很难定位和你的行业匹配。
2. 用虚拟人脉换取，就是自媒体的操作方式，除了最早的互粉、互相介绍外，还有一种模式就是自媒体的人脉互相交换，各取所需，可以2个方式，一是大号带小号方式，一是同等级号的资源互换。注意，交换的时候最好你们是不同行业领域，效果更好
3. 其他借力方式，例如通过不断转发优质内容来获得自己的粉丝，或者通过线下人脉，找到优质的高端群体用户，虽然人数少，但你通过收集其详细资料、行为爱好，然后存储到自己的系统，就是优质的大数据资源。
如果仅仅是口头上的大数据思维，做营销只借概念，没借到数据，很可能就做亏本的买卖，做大数据应用和创业一样，先去掉不可靠谱的Idea尤为重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20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
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
