京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的终极目标就是成为你肚子里的蛔虫
前我曾在自己的脸书上问朋友,关于大数据很夯,有没有大家推荐的好书或是必看之「圣经等级」的可以参考?结果回应相当热烈,推荐也不一而足,从商业统计学到行为分析学,也有学界作者到业界作者,约10来本书,让人看得眼花撩乱。
转念一想,我既然有这问题,大概多数人也有这问题吧。意思是说,科技发展进到物联网时代,「大数据」这名词被不断提及,结果认真想了解才发现,这真是一门好深的学问,不仅仅只是以统计为核心,必须得从使用者的身份识别开始,逐渐扩及到情境、行为、认知、消费,以及企业与使用者之间的互动,通通都有值得被纪录与分析的思维在里头。
比方说,之前Google花了台币将近 1 千亿,买下Nest 这家公司,就让我感到有些疑惑。Nest 是在2010 年由 Tony Fadell 和 Matt Rogers 所创立的公司,在 2011 年发表了产品 Thermostat(节温器);2013年则推出了 Smoke sensor(烟雾感测器),双双获得超级好评,但即使卖得好,我还是想不出这与 Google何以愿意砸重金购併有什么关联性。
要回答这个问题,就得从大数据观念着手。简单说,真正影响消费者购物决策的关键,并不是从他在网上挑东西、点击、浏览的数据下手,而是得「还原」他当时的「情境」,那才是关键。
作者举了一个很有意思的案例: A 君上班途中,不经意看到路人穿着一件T-shirt 觉得很好看,到了公司之后,打开电脑,立刻上网搜寻,没想到跑出了10 万件商品,看的他眼花撩乱。正当他想继续看下去的时候,老召集所有人开会,于是他没有往下找,到了会议室开始进行会议。
会议进行中,他觉得有点无聊,于是拿出手机开始重新搜寻,却始终都没找到那件让他魂牵梦萦的 T-shirt。浏览时突然一个推荐商品映入他的眼帘,是一款他向来就很喜欢的手机品牌正在大促销,于是他想都没想就在线上买了这支手机。
如果你是数据分析师,单纯只从这位 A 君的线上浏览行为去分析,你一定会感到非常疑惑:为什么他明明是在找T-shirt,最后却买了手机?如果你将这样的行为列入演算的推送机制,未来就很可能会错判消费者的动机与消费习惯。
这就是作者想强调的重点,理想上,企业应该要能「还远」使用者的当下情境,才能理解消费者心裡想要的是什么,进而推送最正确的资讯给他。作者也举了阿里巴巴实际的一个案例,某一年的「十一黄金周」,他们发现使用 iPad 上网买东西的人突然暴增,原来是因为当年中国政府实施黄金週高速公路不收过路费的政策,于是大家都塞在高速公路上,于是只能用iPad 购买商品。同样的,如果你以为那是因为使用iPad 有比较好的浏览经验,而误判消费者心裡所想的,那也会导致企业判读资讯错误,而引发出错误的结论与企业决策。
到这里,我终于能明白,为什么 Google 会愿意砸下重金买 Nest,因为这是他们布局的一环,最终目的就是想知道你从起床到用早餐,到出门上班的交通期间,在上班期间内,中午用餐,下班后交通期间,晚餐,睡眠的所有讯息;企业也想收集你在家、在户外、在工作、在休息等……所有行为与情境,好作出对你这个人在连上网的购物行为做交叉分析,进而还塬你当时可能面对的状况与想法,掌握你真正的消费动机,推播最正确的资讯与商品给你。
这就是大数据想达成的终极目标:成为你肚子里的蛔虫,并且试图餵出你最想要的东西,提升流量,提升点击率,提升购买率,提升再购买率。
虽然听起来很可怕,因为你所有的行为都被大数据所掌握,然而活在网络时代的你,使用智能手机的你,大概就已经离不开这个处处被收集资料的网络,你唯一可能避开的方式就是不使用网路与电脑,不使用手机上网,也不用网路购物,但我相信这对绝大多数人来说已经是不可逆的行为。
无论如何,大数据的时代已经来临,只是悄悄在你看不见的地方蓬勃的运行着。我始终相信,大数据为人类带来的正面意义会远大于负面,只是你得有意识的了解它运作的逻辑—无论你是利用数据或被数据利用,都应该对大数据有所了解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10