京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23