京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
解读日不落帝国的大数据之路 _数据分析师
当国内对大数据的价值争论不休时,大数据战略部署已在他国悄悄进行。在英国,大数据早已不仅仅是一个停留在科学论坛上被热议的新名词,越来越多的政府投入、已经运营的高校大数据研究中心、不断涌现的商业运作成果,明确地展现出英国正在开启一个新的大数据科技时代。
政府将大数据作为“新经济增长点”
近年来,英国经济持续低迷,疲软的经济状况使得政府部门的财政支出捉襟见肘。就在这样严峻的财政背景下,英国政府更加渴望通过扶持新兴高科技技术发展,来增强国家在国际竞争中的科技硬实力,创造新的科技领先领域和经济增长点,从而带动整个经济发展。
大数据概念的提出正好符合英国政府现阶段的国家战略规划,给了英国一个带动新一代科技革命的抓手。英国大学与科学国务大臣的戴维·威利茨认为,政府加大对大数据技术的前期投资,将有助于保证大数据在科研领域的发展,构建数据分析系统和人才梯队,由此吸引民间资本的投资跟进,推进其在商业、农业等领域的积极应用,从而占据大数据时代的有利位置。
英国政府的大数据战略不仅仅是口号,更落实在行动上。2013年,英国政府投资1.89亿英镑发展大数据技术。今年,英国政府又拿出7300万英镑投入大数据技术的开发。包括:在55个政府数据分析项目中展开大数据技术的应用;以高等学府为依托投资兴办大数据研究中心;积极带动牛津大学、伦敦大学等著名高校开设以大数据为核心业务的专业等。
与此同时,英国政府建立了有“英国数据银行”之称的data.gov.uk网站,通过这个公开平台发布政府的公开政务信息。这个平台的创建给公众提供了一个方便进行检索、调用、验证政府数据信息的官方出口。同时英国人还可以在这个平台上对政府的财政政策、开支方案提出意见建议。英国甚至渴望通过完全公布政府数据,去进一步支持和开发大数据技术在科技、商业、农业等领域的发展,扶持相关企业进行创新和研发,找出新的经济增长点来刺激本国经济的发展。
英国政府近年来通过大数据技术,在公开平台上发布各层级数据资源,并通过高效率地使用这些数据提高政府部门的工作效率,刺激其他机构在数据获取和使用上的积极性,直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入。英国政府预测,到2017年,大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位,并直接或间接带来2160亿英镑的经济增长。大数据的出现极大地促进了政府与相关公共机构工作方式的转变,推动了大数据相关产业链的研究和发展。在商业上有更多的可以借助其技术进行开发的新的产品类型与市场形式,进一步开放了企业的创新能力和竞争力。
大数据应用改变传统商业模式
大数据能够用来创造价值是因为,在当今社会中,依靠相关政经数据分析所得出的报告越来越多地成为高层管理者进行决策的重要参考。看似比“经验主义”更加科学客观的各类经济报表和技术报告,已经成为各类研究机构向决策者提供建议的重要手段,而大数据技术正好迎合了这样的需求。
在英国的零售业,这一转变表现得尤为突出。英国著名的大型连锁超市Texco在其营销系统内通过顾客的购物内容、刷卡金额等消费明细数据和利用调查问卷、客服回访等售后服务行为对每一位顾客的相关购物信息进行数据采集和整理加工。然后借助计算机和相关数学模型,对所获得的海量数据进行分析,推测顾客的消费习惯和潜在需求等内容。这样经营者就可以通过这些数据分析可能的商业卖点,针对不同顾客进行不同的推荐服务,并有的放矢开展营销活动。这样的数据应用模式已经在众多电子商务公司得到广泛应用。
英国渴望成为大数据时代的引领者
作为工业革命的发源地,英国的科技创新能力和科学研究团队仍然在世界上首屈一指,它有着世界上最优秀的高等学府,其计算机处理能力研究、人工智能自动化、计算机软硬件开发等高科技领域专业的科研实力和成果都名列前茅。良好的科研基础和技术储备加上率先开启的大数据国家战略让英国人确实有理由相信,在新的科技革命中他们仍可占有一席之地。
大数据革命已经触及英国的各行各业,政府公开财政数据,研究机构纷纷成立,商业运作逐步展开,英国人已经开始拥抱大数据技术。“大数据时代将开启下一次工业革命”,英国政府内阁办公厅大臣弗朗西斯·莫德说,“两百年前的工业革命用前所未有的方式开创了历史,现在我们用大数据的形式来进行生产和提供服务同样是在创造历史”。经过了近年来的没落,当年的日不落帝国渴望在大数据时代建立他们曾经的辉煌。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07