京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
把握住大数据时代的企业才能引领未来_数据分析师考试
阿里巴巴是做什么的?很多人会说,当然是电商啊。这不,今年11月11日“光棍节”,阿里巴巴交出了一份近乎疯狂的数据:一天成交191亿元,成交超过1亿笔!据业内人士估算,国内20余家主要电商整体销售额超300亿元。
但是如果要问:阿里巴巴靠什么支撑这么大的电商交易?这些交易背后的本质又是什么?可能很多人就回答不出来了。的确,从交易的角度看,阿里巴巴做的是电子商务;但如果看电商交易的实质,阿里巴巴做的实际上是信息和数据服务!它提供的撮合交易服务,不管是B2B还是B2C,实际上提供的是供需双方的信息;它提供的第三方支付服务,背后也是靠撮合信息的服务。此外,阿里巴巴靠着电子商务,积累了大量的企业和个人信息和数据。今后围绕这个基础,阿里巴巴能变着花样做出很多的生意。比如它现在搞阿里小额贷款,就是靠积累的信用数据。
阿里巴巴的所作所为,符合一个时代潮流--大数据时代的来临。大数据时代已经成为潮流,开始冲击我们所处的信息时代。《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。哈佛大学和社会学教授加里·金如此描述大数据时代:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”
在大数据时代一个很有代表性的例子是,在经济预测领域中,已经有研究表明,与不动产经济学家所作出的预测相比,谷歌上住房相关搜索查询量的增加或减少的趋势,能更加准确地预测未来一个季度中的住房市场走势。实际上,美联储及其他机构已经注意到这一点。在2011年7月份,美国国家经济研究局就主持召开了一次研讨会,此次会议所讨论的内容是“大数据时代的机会”及其对经济领域的影响。
实际上,“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业中存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。根据麦肯锡公司的定义,“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量,大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
一个抓住了大数据时代特征的公司,将有更大的可能把握未来。即使是在中国,很现实的一点是,如果你恰当地拥有了大数据时代的优势,拥有大量资源的政府都会有求于你。安邦研究人员在阿里巴巴身上看到了这样的例子。
据报道,国家交通运输物流公共信息平台与阿里巴巴物流平台日前签约进行合作。浙江省交通运输厅副厅长郑黎明表示,此次合作将给万千物流企业带来零距离衔接、高效率共享物流信息的实际裨益。据了解,这个国家平台是在交通运输部和浙江省人民政府领导下,由多国共建、多层共建、多省共建、多方共建,目前国内辐射面最大的公共、开放和共享性的物流信息平台。该平台已代表中国参加与日、韩、欧盟等国家或地区的物流信息互联与共享工作,并对外提供交换、软件、信用、跟踪、交易等物流信息化服务,目前已连接用户突破10万户,平台正式向社会提供交换服务的交换数据量达到2.3亿条,日交换量稳定在80万条,通过平台交换的数据中,交通运输业、制造业、商贸业企业之间的比例分别为30∶16∶54。
最终分析结论(Final Analysis Conclusion):
很显然,挖掘大数据价值、提供大数据服务的能力,是大数据时代的核心竞争力。阿里巴巴如果在这方面做得出色,其前景将极为可观!不过,在中国的市场化改革还没有变得更好之前,它也存在树大招风的可能性。但不管怎么说,“大数据时代”及相关的机会,已经在中国市场出现了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13