京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下巧“玩耍”_数据分析师
大数据、大数据,在无数次地被喊到的时候,大数据确实是在一步步霸占着各个领域。大数据时代来啦,你想躲掉?那是不可能的。有数据显示,在国外活用大数据做决策的公司获利比一般公司高出5-6%,且有将近85%的公司因无法运用大数据为自己创造优势,在两至三年内成长衰弱甚至消失倒闭。这是一个现实,是许多传统行业在寻求发展中必须面对的,国联全网营销润滑油专家童颜老师提醒润滑油企业,大数据,也是你们必须要面对的现实。
“互联网+”在2015年被提出、被重视,这仿佛如冬日里的暖阳,将温暖带给了在大数据时代中挣扎着的企业,“互联网+”的新型模式将给类似润滑油这样的传统行业带来突破性的发展机会。童颜老师指出,在全球产业进入“工业4.0”时代的同时,互联网得到了充分发展,而通过“互联网+”的模式,越来越多的新兴产业得到了开发,越来越多的传统产业也被赋予了新的生命。
目前,我国各行各业都积极参与“互联网+”的运营模式,国家也将其作为经济稳增长的一个重要途径而加以扶持。在此过程中,大数据的运用将使“互联网+”收到事半功倍的效果。
大数据的信息处理模式,对企业的经营决策来说是一个重要的工具,它可以使企业对市场信息获得更强的洞察力和决策力。童颜老师表示,我国的消费市场远未达到饱和状态,只是由于信息不对称,企业的生产和消费者的需求之间存在距离,以致于越来越多的消费者不能被国内市场满足,转而求购海外商品,使国内的购买力流失在国门之外。如果大数据得到更广泛的运用,通过对用户评价大数据的分析挖掘,企业能够更有针对性地改善用户体验,企业的产品能和市场需求实现“无缝对接”。
从来的说法都称,“机不可失,时不再来”。大数据时代亦是如此,没有今天的认准目标和果敢出手,肯定也难有将来的出类拔萃、脱颖而出。童颜老师认为,“互联网+”的时机企业万万不可错失,国家鼓励发展互联网事业对传统行业的发展提供了更加有益的条件,在此背景之下,润滑油企业要充分认识到大数据的重要性,从而在企业发展中能够更切实可行的运用好大数据。
大数据技术在我国各行业的运用可以说是刚刚起步,无论是政府还是企业都还在探索阶段。要让大数据深入人心,成为推动我国经济增长的新动力,政府部门的观念转变尤其重要。无论是企业还是国家,都必须主动适应大数据时代的机遇与挑战,从而把握住未来的发展机遇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07