京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
阿里大数据有多少肉多少壳_数据分析师培训
去年,阿里巴巴举办了一次天猫算法推荐大赛,其中6名大学生组成的团队拿走了100万元的头奖,他们设计的算法效率超过了阿里巴巴工程师16.9%,这套算法随机被运用到去年的“双11”中,让商品推荐变得更加准确。最近,阿里巴巴投入1500万元启动一个代号为“天池”的数据竞赛,选手们比拼如何利用现有大数据进行淘宝女装搭配的算法推荐、余额宝资金的进出预测等。去年比赛时有7276支队伍参加,明年将是虾米音乐等课题的推荐大赛,每年阿里巴巴投资1500万元推动大数据运用比赛,一来是招揽人才,二来是推动大数据生态建设,三来是创新产品的商业化应用。但是,笔者认为,大数据里面是即有肉又有壳,鱼龙混杂,阿里大数据有多少肉多少壳呢?
的确,根据消费者的购买产品、下载数据、点击产品,基本上能够推断出消费者的喜好,然后进行准进营销,比如推荐对口产品,有的根据这种特点进行大促销精准发送信息。这是大数据的肉,北京大悦城做这方面、小米做这方面挖到肉了。但是,大数据也有壳,下面细说。
1、过去消费者上网是通过台式电脑,这就是唯一的入口。现在可以是智能手机入口、平板电脑入口、智能电视入口、智能穿戴入口,变成用户信息碎片化,而且数据更加分散化了。如果按原来的台式机电脑用户或原来的购买网址投放广告或推荐产品,就没有多大效果了。
2、由于现在网上流行买一件是原价,买两件是另一个低价格,买五件单价更低,等等。如此就造成很多同事或邻居或朋友一起合起来买,但是购买者,这次是你,下次是他,再下次是我,如此变成网站推荐、广告投放没有意义了。
3、反腐让原来的许多高端消费者石沉大海,因为市场没有了,数据变成枯萎了。
4、由于审美口味的变迁,原来的款式、色彩已经不喜欢了,比如原来男装喜欢素装,现在喜欢女性化男装了。原来喜欢宽松,现在喜欢紧贴身体的服装了。女性原来喜欢紧贴身体体现出曲线美,现在喜欢宽松的服装了,说什么把胸部从紧绷的包围中解放出来,有利于乳房的发育、饱满。过去的数据没有意义了,如果根据过去的数据进行精准投放,结果都弄反了。
5、过去的认识能力有限,很多消费品购买了。由于认识产品危害的提高,变成现在不消费过去的有毒、危害产品了。那么,这些过去的大数据就没有多大意义了,如果根据过去的网址投放广告、推荐产品,变成消费者讨厌了。
6、任何吃的、穿的、玩的产品,只要时间一久,就会生厌,这是就有追求逆反的心里,如果网站还是推荐这些过去的吃、穿、玩的产品广告,那么就会引发消费者的厌恶。
7、当阿里巴巴网站的业务还是依靠快递投送时,以1919网、酒仙网、红酒网等的产品龙头网,已经剔除快递投送了,而是直接让加盟旗舰店员工投送消费者购买的产品,这能节约7%的费用。如果全国各行各业学这套,阿里巴巴等巨头的购物就会受到挑战。如果各地政府搭建管辖范围内的综合网站平台,让大型本地店铺自己员工投送本市消费者的购买产品,如此就会大大减少互联网巨头的业绩,而且会大大减少互联网巨头的流量。将来,互联网巨头有可能步大卖场现在的后尘。
8、大数据分析是过去的数据,并不代表未来,如果抓住将来的消费趋势,那么,就会抓住主要消费数据了。所以,大数据属于历史不属于未来。
综上所述,笔者认为,通过以上8点分析,大数据是有大量的壳的,当然也是有肉的。互联网上的精准营销、推荐未必就是有效的。由于网购一半以上是服装鞋子箱包产品,但是服装鞋子是快时尚产品,不仅尺码不一,而且照片与手感、质感、厚度等都是不一样的,很多照片通过修正后更加好看,而有的产品换个角度拍摄的效果非常好。由于买回与网络效果不一样,服装退货率达到70%,将来服装这种网购会不会面临淘汰?还存在未知数。另外,每年的“双11”,很多促销没必要进行,因为没有肉,但是却被逼低价销售,这是乱折腾。很明显,大数据并不是都是肉,壳也不少,相互对冲后,还剩多少肉?将来的互联网发展有可能去现在流行的综合平台网模式,那么新的模式如何创新呢?就像现在的大卖场模式已经淘汰如何创新销售模式呢?所以,笔者建议企业家们不要痴迷于大数据、互联网+,而是要形成自己独特的网络模式、O2O模式,这就需要创新专家根据企业的独特性进行度身定做网络模式、O2O模式,否则,就成不了领头羊。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 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”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 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 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28