京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”时代的数字淘宝_数据分析师
“如果能观察的更细致,我们能做到的就更多。”二十世纪生物科学、材料科学和制药技术之所以能有革命性发展,非常关键的原因之一是三十年代电子显微镜的问世。而互联网的逐渐成熟,正在使得洞察经济社会的细微变化成为可能。大数据的应用或许可以比作社会科学领域的电子显微镜。
或许是正应了英雄所见略同这句古话,最新一期的《哈佛商业评论》和《MIT斯隆管理评论》都分别以“大数据”作为主题。众多学者和企业加入对大数据时代的预测和探讨,他们得出的结论是:在未来,数据将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源。
有人估算,数据正在以每年超过50%的速度增长。这意味着每二十个月左右的时间,世界上的数据就会翻一番。真不可思议!不过想想超市柜台的扫描仪和商场的POS机,想想淘宝、携程、大众点评,想想微博、谷歌[微博]、Facebook……你会也许会相信,数据的真是积累速度可能还要更快。
“物联网”已不再是一个概念,而是正在形成一个实体的、有经济价值的丰满的网络,像“互联网”一样。伴随着电子商务、网上社交平台、网络媒体的发展,数据像资本一样在互联网上迅速积累;与此同时,超市、交通运输、传媒等传统行业中的数据也将有可能被得到更有效的开发和利用。
淘宝的数字“淘宝”
互联网中的数据就像埋藏在地下的矿石,品味是不一样的。其中最有价值、最方便使用的数据当然是直接产生于交易活动的数据。
以“淘宝”为例,每天有数以万计的交易在淘宝上进行。与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录,更重要的是,这些信息可以并与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据,淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐;商家可以根据以往的销售信息和“淘宝指数”进行生产、库存决策,赚更多的钱;而与此同时,更多的消费者“亲”们也能以更优惠的价格买到更心仪的宝贝。
二十年前,各大中小城市的百货大楼做不到这一点;十年前,大大小小的超市和7-11做不到这一点;而互联网时代的淘宝可以。
在今年九月初举办的“第九届全国网商大会”上,马云[微博]提出了阿里巴巴[微博]的“三步战略”:平台、金融、数据。提到阿里巴巴发展的第三个阶段时,马云畅想到“希望大量的数据为国家做出一个气象预报台”。他说,这相当于是给每家企业装上了一个GPS、一个雷达。
事实上,淘宝早在2011年就已经推出了“淘宝指数”。其趣味幽默的宣传短片“淘宝知道”更是一度被关注和热议。在不远的未来,像淘宝这样的企业或许真的可以在一定程度部分取代统计局和价格监测机构的功能,发布行业和宏观经济的景气指标。
所有的企业都可以在大数据中淘宝
但如果你以为只有像淘宝这样的电子商务企业才能在大数据时代大显身手的话,那说明你还是没能理解大数据的本质。
在互联网数据的海洋中,淘宝所拥有的数据几乎可以说是九牛一毛。想一想Google和百度[微博],想一想Facebook和人人网,想一想Twitter和微博……淘宝的故事远不是大数据时代的全部,大数据是所有企业的“淘宝”游戏,大企业、小企业,电子商务企业、非电子商务企业。
看过电影《点球成金》或者其同名小说的人可能对奥克兰队寻找棒球手的方式印象深刻——他们运用复杂的统计工具来深度分析比赛进程中运动员的各项指标,从而计算出哪位球员的市值被低估了。
美国一位政治学教授通过对微博或博客上网民言论的动态数据分析,成功预测了议员和总统选举的结果。而且他得出结论,如果竞选团队足够聪明和有心,还可能借助他的方法通过更巧妙、更有效的竞选宣传以影响选民的态度。
……
有趣的故事远不止这些。只要你闭上眼睛想一想自己平日里在网上的各种行为:网购、发微博、点人人……你就会很自然地发现,互联网承载太多的信息和信号:大众的情绪、消费者的喜好、市场的潮流、不同人群的关注点等等。这其中当然有很多是数字垃圾,但聪明的人似乎总能从垃圾中找到珍宝。如果你足够聪明和努力,你就能找到潜在的市场需求,就能像奥克兰队“点球成金”,创造奇迹。
未来十年里最热门的工作
范里安这个名字对于大多数接受过经济学或商科教育的人来讲都不陌生,他撰写的《中级微观经济学》很多年来一直是最流行的经济学教科书。不过,范里安现在还有一个身份是Google的首席经济学家。他断言,未来十年内最热门的工作将会是“数据科学家”——互联网和电子商务企业在过去十年间积累了大量的数据,现在到了寻找人才利用这些数据的时候了。
究竟什么样的人才算得上是“数据科学家”呢?范里安坦言,现在还无法给出一个定义,因为这个领域才刚刚兴起,作为一个职业,数据科学家才刚刚开始演化。但显然,数据科学家们面临的挑战远大于通常意义上的数据分析员和统计师。他可能需要综合统计学、计算机、互联网、经济学、甚至语义学等综合背景;他需要从海量看似毫无意义的文字和数字荒漠中找到有价值的信息,并按图索骥找出珍宝,最终发觉珍宝背后的故事,服务于商业管理决策。
根据麦肯锡全球学院发布的一份报告显示,未来仅美国市场就需要14万到19万拥有深度数据分析能力的专业人士。美国有些大学已经在筹划建立相关学科和学位项目,为培养未来数据科学家做准备。
大数据或将掀起一轮管理变革
尽管互联网作为一项技术早在上世纪六十年代就诞生了,但其大众化和商业化也就是最近十几年的事。在仅仅十年的时间,互联网对于信息传递、商业模式、生活工作方式的影响可谓沧海桑田。有幸见证这些变迁的我们不得不承认:互联网时代是更容易诞生奇迹的时代!
而这些仅仅是开始。不论是美国的谷歌还是中国的淘宝,他们的成功都或多或少让人感觉像是创业家的探险和尝试。迄今为止,互联网行业完成了还主要是硬件和基础设施的搭建。如果类比经济史的话,这些仅仅是积累原始资本的阶段,随着用户的普及、商业模式的形成、和数据的积累,真正的互联网经济时代才刚刚开始。
数据是能产生价值的,因为数据背后反应的是信息。不同的学派和实践者对于“管理”的本质可能有着完全迥异的理解,但所有的人都会承认,管理最核心的要素之一就是信息的收集与传递。哈佛大学量化社会科学学院院长Gary King认为,大数据将掀起一场管理革命,无论是企业界、学术界、还是政策界都将受到重大影响。
再传统的管理理念中,数据分析的理念尚未被很多管理者接受。而在互联网兴起之前,由于真正可用的数据极少,“拍脑袋”或许还可以被原谅,不会对企业经营造成太大的影响。但在大数据时代,不重视数据和数据分析的企业是不会被市场原谅的。
根据IDC的预测,未来五年内,大数据行业本身将以平均每年46.8%的复合增长率高速发展。除此之外,大数据的发展还将萌生和带动其他一些相关企业。大数据时代就在想我们快速走来,你准备好了吗?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04