
大数据是如何入侵我们的生活的
我们正在产生大量数据。
点击鼠标,就能支付信用卡账单;在手机上,就能实现转账;还有些应用程序可以让你轻松地炒股,或是投资初创企业等等。
所有这些设备和解决方案创造出了庞大的数据集,它们也被称为大数据。每个个体行为集中起来,能够揭示出消费、借贷和投资的总体情况。
随着数据驱动性能的新成果投入使用,常常带来颠覆性变化,这会影响整个公司,甚至改变业内传统的盈利模式。试举几例:
1、改变零售企业的市场决策
例如,在零售业,大数据和预测分析会创造以消费者为中心的应用,改变了企业预测然后满足客户需求的方式。为了做到这些,零售商会对庞大的数据存储加以利用,从中发掘价值。
企业数据人员利用数据挖掘得出的诸多发现来识别消费者的购买习惯。能够阐明购买决策过程的模式浮出水面,让零售商能够准确预测需求,优化对消费者的价值交付。这种以消费者为中心的数据使用方法,会推动企业的利润大幅增长。
2、改变传统教育数据应用的范式
根据2015年10月研究和市场(Research and Markets)公司发布的报告,在全球大数据产业中,教育大数据占据了8%的市场份额,并将以10%的复合年均增长率快速发展。预计到2020年,教育大数据产业将位居全球大数据产业第八位。
大数据对教育的重要价值,在于可以实现大量教育数据的采集、处理和分析,以改变传统教育数据应用的范式,通过构建教育领域相关模型,探索教育变量之间的相关关系,为教育教学决策提供有效支持,从而实现人才培养个性化、教学评价多样化、教育决策科学化。
在大数据技术快速发展的背景下,国内外已经出现了越来越多的基于数据的教育应用。美国一家教育科技公司“Knewton”,通过数据科学、机器学习技术、知识图谱等,搭建适应性学习引擎,为学生提供“因材施教”的个性化学习体验;普渡大学的课程信号系统,根据学生在学习管理系统中的学习情况以及学生过去的学业表现,运用商业智能分析技术,判断学生可能存在的学业风险,促进学业成功。
3、改善医疗机构的疗效开发更好的药物
在医疗保健业,供应商正在利用去身份化的临床数据,同时捕捉联网医疗设备和监测仪器产生的其他数据流,以及来自于诊断、治疗和监护服务的信息。通过分析,模式被转换成可执行的见解。通过对种类广泛的关联信息进行分析,医疗机构可以改善疗效、开发更好的药物、识别潜在风险和降低成本。
但在医疗保健业,数据分析带来的好处有赖于适时获取准确数据的能力。如想要弄清楚某种药物的已知副作用和使用该药物的患者群的再入院率之间有何关联,就需要护理过程的每一个环节都能获取可靠安全的信息。但是在这些见解的获取过程中阐发的诸多可能性,可能会带来更好的处方方法、更好的医学配方和更低的再入院率。
数据驱动见解的应用范围并不仅限于零售业和医疗保健业。能够提供无缝信息流的全面整合系统,完全有可能为所有行业保驾护航。
大数据应用的三个层面
目前的对大数据的挖掘和使用主要聚集在应用层,根据wuliashine在知乎上的分析,应有层的精准营销主要体现在这几个方面:
对用户行为特征分析
基于大量的事实数据,我们可以年龄、职业、学历、收入等维度分析用户的喜好和习惯,给用户设定“标签”,做到比用户更了解自己。
精准消息推送
依靠数据分析结果的支撑,在对用户行为和特征分析之后,我们对用户群体进行细分,用邮件,短信,客户端推荐,甚至是传统的商店产品的组合罗列、搭配销售来对特定客户推荐特定产品,实现精准定位。
挖掘重点客户
二八理论告诉我们,80%的利润来源于那少部分忠实的老用户,而且开发一个新用户的成本也高得多,所以维系老用户,挖掘重点用户成了重中之重。也是通过对用户行为的分析,我们来判断哪些用户是与企业的产品和服务匹配的,是最有价值的用户。最直接的就是网站的访问,可以判断用户关心的东西是否与企业有关。当然可以借助外部的社会化媒体信息,从千丝万缕的联系总挖掘对应的信息,综合起来,帮助企业筛选重点用户。
结语
随着设备和信息来源的不断增多,一方面碎片化的数据使分析和思考变得更加困难,另一方面大数据为更多的企业提供了非凡的机遇。让这些领域的从业者能够作出更明智的决定,开发出更有效的产品。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03