京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据市场正从基础投入迈向应用_数据分析师培训
作为当今企业信息化领域最热门的话题,大数据掀起了新一波IT投资和信息化建设的浪潮。无论是在大数据发源的互联网和电子商务领域,还是在金融、零售、制造、物流等线下业务领域,越来越多的中国企业开始思考、探索和尝试应用大数据的技术和手段,来提升营销、运营和生产的效率及效能。
个性化信息成大数据营销法宝
瞄准大数据时代带来的巨大市场机遇和广阔前景,百分点公司定位于第三方大数据技术和应用服务提供商。百分点创始人兼董事长苏萌告诉《经济参考报》记者,“数据在未来是商业里面最核心的价值,我们做的所有的事都是希望让数据能够变现”。
他介绍说,公司初创于2009年,一开始做个性化推荐引擎,为电商客户做商品个性化推荐。目前,百分点是国内第一家也是最大的推荐引擎技术服务公司。
“如果用户在浏览网站时,三次点击找不到感兴趣的内容,那么跳出率就会高达90%,因此,个性化推荐就显得尤为有价值。”苏萌说,所谓个性化信息流推送,通俗地说,就是通过用户在网站的点击实时预测用户当前的场景、偏好和需求,并将个性化的信息实时展现在用户面前,呈现出“千人千面”的不同展示。
举例来说,比如用户在PC端登陆某购物网站浏览某商品,随着用户的每一次点击,展现的内容就会不一样,网页上还会根据用户的兴趣偏好向这个用户推荐他可能喜欢的同类商品。如果用户并没有在PC端挑选好商品,当他在回家的地铁上用手机浏览该网站的手机端,随意输入搜索内容,此时PC端曾经浏览过的商品就会显示出来,用户就可以轻松地找到感兴趣的商品。通过跨屏、跨设备的打通,个性化推荐让用户轻松在PC端和移动端进行无缝浏览和购买商品。
“根据用户的行为轨迹实时预测该用户当前的场景、偏好和需求,并实时将个性化的关联信息展示到用户面前,已成为大数据营销制胜之关键技术手段。”他说。
大数据底层平台助力实体运营
而个性化推荐引擎的应用只是众多大数据应用中的一个例子。进入大数据时代,已经从信息技术走到了数据技术,如果说信息时代主要处理的是企业内部的小数据、结构化数据,那么数据技术时代,面临的则是海量的外部非结构化数据,包括用户评论数据、行为数据、社交网络数据等等。
苏萌说,就像几十年前,企业开始意识到品牌是资产但是不知道如何去评估,在大数据时代,越来越多的企业意识到数据资产的重要性。但是,怎么把这个资产调整好,把这个资产发挥出价值,怎么把这个资产沉淀到数据平台里面,以及和外部数据进行对接,这些都是要解决的问题。企业需要新的“容器”沉淀数据资产。从用户数据到企业内部数据到企业外部数据,都需要打通整合。
帮助传统企业搭建大数据底层技术平台,也是百分点目前重点发展的一条业务线。这相当于帮助每个企业建立了一个大数据管理系统。通过整合企业内部和外部的数据,对数据进行清洗、加工和建模,为线上零售、线下零售、金融证券、品牌家电制造和品牌汽车等企业的战略、运营、管理、市场、营销等不同部门提供各种数据产品和应用。
举个例子,企业客户服务中心的电话被用户接通之后,客户服务中心工作人员面前的电脑就会显示出打入电话用户的相关消费信息等。再比如,很多企业投放很多广告,但是都没有数据沉淀,这个容器就可以让数据存到数据资产中,可以知道哪儿来的流量转换率更高,从而使得广告投放更加精准。
一个形象的比喻就是,“不需要每个企业都自己去挖井才能喝水,我们挖了一个大井把水提供给大家。”
在数据资产的沉淀管理基础上,包括自动化触发营销等也都可以变为现实。比如说,一个用户在某网站看到一款笔记本电脑,过去的一周内连续三次去浏览,但都没有购买,那么系统就会预测出来这个用户有购买意愿,但是支付意愿可能低于这款笔记本电脑的价格,那么就会触发一个个性化优惠券,使这个用户达到购买价格。
应用市场将呈现三大趋势
纵观大数据市场,在苏萌看来,目前已经从基础设施投入转向了大数据的分析与应用,所有企业的数据与分析都正在转向云端。大数据应用市场将会呈现三个趋势。
第一大趋势是,大数据一定会沿着垂直领域进行深入。“我们不相信会有一种通用的大数据技术、大数据解决方案适应不同的行业。比如电商行业、线下零售行业、汽车行业、家电制造业,这些都是完全不一样的数据结构,企业需求的数据也不一样。”
第二大趋势是,大数据在企业级的软件市场将会有更多突破。目前涌现出很多优秀科技人才和创业者,包括云的智能处理,语音识别的这样一些企业。未来大数据行业也会有很多这样的企业。
第三大趋势是数据融通。大数据的出现,主要是由于出现了移动互联网以及数字化媒体,产生了大量行为的记录,对用户的了解也越来越深刻,这是大数据与以往不同的地方。如果数据不能够在企业之间流转,那么每个企业都将是一个数据孤岛。而大数据首先要解决的就是信息孤岛问题。数据是要流通的,是要交叉运用的。如果数据不能流通,那么真正意义上的大数据时代还没有到来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 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 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17