
现代企业大数据运用存在哪些误区
虽然众多企业已经意识到大数据分析的作用,也开始有意识的培养在这方面的力量。但是从目前的调查数据中可以看出,现代企业对大数据的运用还有一些误区。而最主要的误区有三方面,分别如下:
第一、不懂大数据管理
不少企业尤其是中小企业在意识到大数据的作用之后,会不断的寻求大数据分析软件,希望能够给企业带来更好的发展,这是无可厚非的,也是一个企业发展必然的。但是在专业人士看来,很多企业尤其是中小企业根本就不懂大数据管理,对其更是了解不深,管理上也会存在很多漏洞,最终无法真正利用大数据。
实际上,大数据只是一种模式,是企业决策的参考依据。对于企业来说,大数据是基础,挖掘才是根本,在大量的信息中找到有用的数据,并为企业带来利益和收获,这才是最主要的。
第二、盲目使用数据分析软件
从调查数据中显示,百分之三十的中小企业在购买数据分析软件的时候,根本就不知道为什么要买这个,以及买了这个软件之后能给自己带来什么好处。这也导致很多企业浪费成本。
实际上,数据分析软件带来的好处是非常多的,比如通过数据分析软件,能够了解企业运行的状况,掌握企业发展的方向,在决策之时有更好更准确的参考依据,避免企业领导人在决策之时出现错误。
第三、认为只有专业人员才能掌握
这一点在早之前是正确的,因为之前大数据方面的技术并不完善,因此并不能达到所有人都能使用的地步,这也导致很多企业营销部门和技术部门会出现沟通不良等情况,给企业带来巨大的损失。
而实际上在当今社会,诸多数据分析软件已经克服了这个问题,尤其是这些软件是在国外软件基础上,结合本国企业报表复杂的特点进行的,不仅能够满足国内企业的需求,同时操作更加简单、灵活,也更加专业。
数据的发展已经是大趋势所然,对于企业来说,要做的不仅仅是掌握大数据分析软件的使用,更应该了解大数据的特点和价值,更好的利用大数据为企业服务。
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