大数据技术如何在O2O领域发挥作用_数据分析师考试
大数据的基本情况和特点
大数据的概念最早由国际顶级期刊Nature发表的一篇文章(Big data)提出,有人预测IT(Information Technology)时代即将谢幕,将马上迎来DT(Data Technology)时代。大数据具有以下特点:
随着并行计算能力不断提升和数据存储成本的不断降低,大数据以PB或者EB(1EB等于1024PB,1PB等于1024TB)为量级,并且还在以等同于“硬件摩尔定律”的速度(每18个月翻番)增长。
大数据具有4V特征,即规模大(Volume)、变化快(Velocity)、种类多(Variety)和价值密度低(Value)。
大数据计算的研究应重点聚焦在3个I:近似性(Inexact)、增量性(Increment)和归纳性(Induct)。
大数据技术如何在O2O领域发挥作用
对大数据进行深入分析与动态挖掘,由于数据样本足够大,将形成大量反映事物本质和原貌的规律,这些规律将“复盘式”地反作用于数据的产生过程,并为传统行业提供前所未有的深度优化与智能决策,直到形成运营方式与产品的“颠覆式”质变。
以百度的大数据引擎为例,该技术包含3个重要组件。“开放云”、“数据工厂”和“百度大脑”。运用深度神经网络构建的“百度大脑”,其计算能力目前已经相当于2-3岁小孩的智商。
交通运输部科技司赵冲久司长提到“大数据时代的智慧交通”,并抛出很多感知交通、数据交通、掌上交通和人性交通等新提法。对于交通管理部门,真正落地地做事要远比概念更能体现“人性交通”,比如在会场小编萌生出一个想法,能否让每个公交车司机的手机共享其GPS位置,将这些位置数据发布到一个公交位置查询平台上,每个乘坐公交的市民手机安装“公交位置查询APP”,这样就能以订阅的方式查看自己想要乘坐的公交车什么时候到,合理安排等待时间,这样上班族们就不必在数九寒天里站在公交站旁因为等车而冻得直哆嗦了。当然,如果在“公交位置查询APP”中植入广告,我想效果应该会比公交车里的LED公交媒体强得多。
企业在用大数据技术指导O2O时应该注意些什么
在大数据研究方面的门槛越来越高,需要协同计算才能达到最佳的计算效果,在O2O领域,各个移动互联网应用无时无刻不在生产数据,而数据分别存储在各家公司或应用的数据库服务器中,在大数据背景下,单打独斗已无法胜任深度的数据分析与挖掘,与同行之间、与上下游之间进行有效的大数据协同分析将为整个产业链带来巨大价值。
如今数据管理信息系统已经不能满足传统企业的要求,传统企业需要的是基于大数据的智能优化与辅助决策。在数据资源方面,传统企业应充分利用现有大数据资源,如腾讯的社交大数据、阿里巴巴的商品和交易大数据,百度的基于搜索的“通用”大数据。
在大数据获取方面,不能只停留在PC互联网,应从多渠道广泛获取数据,甚至创造新的数据获取方式。如基于多种传感器的可穿戴设备、自建区域wifi网络、LBS技术等等。
传统制造业应充分重视大数据的优化与指导作用。在生产管理信息化和过程控制自动化的基础上,制造业马上将全面进入工艺制造智能化的时代,在大数据技术与O2O技术的推动下,传统的制造行业势必将迎来腥风血雨般的革命性“颠覆”。
通过大数据分析,传统企业应对用户体验更加重视,大数据将帮助部分传统行业彻底克服信息不平衡、数据不透明、管理低效甚至交易潜规则化等问题,相信在大数据技术的支持下,O2O将快速向前推进。
关于百度大数据技术在O2O发挥作用的思考
(1)大数据存储与大数据呈现方式
百度已经构建具有超大规模存储、分布式计算能力的开放云,目前对于解决国内大数据需求方面应该足以胜任,如何在保护企业数据资产的前提下,促进行业内多企业联合协同进行大数据挖掘,是需要思考的问题,建议在实施机制、成果共享规则方面进行规划,从而运用技术促进行业内大多数企业共同进步。
(2)构建并共享大数据优化共性技术
目前百度数据工厂已经在交通、医疗和金融领域与行业专家展开合作,但不可能解决所有行业的问题,所以百度应该在开放云和数据工厂的基础上,进一步开放大数据挖掘与分析共性技术,将共性技术模块化,形成定制工具包,向O2O创业者与传统行业专家推行,O2O创业者与传统行业专家协同使用这些大数据分析与优化工具,形成一系列基于大数据的智能优化与辅助决策方案,助力O2O快速发展。
百度在中国搜索引擎市场已脱颖而出。针对大数据技术与O2O技术的优化与推进,是百度的优势所在,更是职责所在。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14