京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
移动互联网和社区O2O是今年资本竞相追逐的两大领域,不少细分领域的明星公司动辄获得数千万元融资,例如丁香客、荣昌e袋、河狸家等。但创业公司在采集了大量用户行为数据后,如何进行有效的数据分析和应用成为众多创投人士关心的话题。在他们看来,大数据应用找到合适的变现模式,或成为引爆业内新一轮大发展的关键点,蕴藏大量投资机会。
青睐数据深度挖掘项目
“数据收集其实不难,难的是在行业方向的深度垂直挖掘和应用。”海银资本合伙人李东平说。他认为大数据应用最基本的问题是数据源的界定和获取,但这个问题目前行业已经解决得很好,各种入口不断被获取。面对海量信息,数据的深度垂直挖掘和应用至关重要,开发者对待数据的使用者需具备服务者的心态,这样才能发现并解决最核心的需求。
他以给中国移动做咨询的经历为例,移动网关能够捕捉用户开关机的数据,假设一个人北京关机、在成都开机,中间间隔三个小时,便意味着坐飞机到成都出差,如果数据处理的第三方能把这些数据统计出来,分析此人在未来是否为高频率旅行客户,再积累大规模类似的信息,做成一个服务包,这就对航空公司和票务公司具有很大价值。而作为服务商,可以将从前者拿到的优惠折扣提供给客户,来回就会产生双重的增值效应。
他说,大数据应用不能单纯依靠技术,还要借助在传统领域有所积累的行家。“比如,我收集微博上的言论,只能很简单地通过计算褒义词、贬义词的频率去判断一个人的态度或观点,但语言学家会用更多的分析方法判断一个人的特征。”他认为,技术不能代替一切,行业发展到深度挖掘和应用的层次,应该结合一些传统要素。
东信网络首席战略官郭利锋表示,他们会利用大数据对消费者先进行大概分类,然后再进行目标投放。随着大数据的沉淀和完善、计算机对人进行分析和匹配。未来的营销会从群体营销进入个体经销阶段,不是针对一群人,而是针对每一个人,围绕生活每个时点、围绕社交关系层,对每个人制定不同的营销策略,传递不同的表现内容,并且去引导其进行购买。他将此称之为“程序化营销过程”。
最关心大数据变现问题
当完成了数据采集、存储、处理、分析等一系列工作后,如何变现成了大数据应用最根本的问题,也是创投人士关心的话题。
李东平认为,数据要能赚钱关键在于发挥其预测的功能,而非仅仅统计。例如想设立一个投资电影的基金,需要判断电影是否值得投资,就会把导演、演员、电影类型、合作院线层级和数量、相应过往评论等数据全部搜集起来,放到构建的模型中去测量,百度就在做类似的工作,他认为很有前瞻性。
华创资本董事总经理曹映雪认为,数据变现的根本问题在于应用场景的开发和完善,目前还没有固定模式,但在金融领域已有较多尝试。比如,一些P2P平台会提到即时信贷:贷款人即时申请,平台10分钟就可以放贷。其中,是否放贷的决定以及放贷额度依靠的就是后台的金融大数据平台。这个大数据平台不仅会挖掘贷款人传统的银行数据,还通过申请者线上交易的支付宝、信用卡账单等第三方信息迅速集成,进而通过自身建立的模型给贷款者进行信用打分。“实现上述流程要求具有信息的快速处理能力。”他说。
除金融大数据,华创还接触过部分做视频大数据的团队,“视频大数据在大数据的云存储领域应该占到整个市场份额的50%以上。包括后续数据计算方面的一些商业场景的应用,值得关注和探讨。”他说。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20