京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代-数据分析师考试
数据不是一个新的现象,或者是数据根本就不是一个新的现象。上世纪1920年代,在美国出现了所谓的直销业,大量的百货公司开始进行所谓的直销,给每家每户送目录,这就是开始采集用户的数据来进行个性化的营销。到1982年,美国的一些航空公司出现了客户忠诚项目,航空公司开始有大量的客户交易行为数据。
商业创新涉及产品整个价值链
从商业创新的角度来看,更多的是围绕着管理现有和潜在顾客的全生命周期,在你购买之前、购买之后,全媒体、全渠道。无论是PC、手机,还是线下O2O,所有跟这个企业的社会互动,把这些数据收集起来,就能做出一个很好的预测。而且传统的数据营销,产品投放市场以后,只是单纯地做营销。现在,商业的创新是更多延伸到产品整个价值链的上下游商业的创新。
大数据时代,商业创新的市场趋势和一些商业创新出现新的范式。
我们现在处于一个社会化互联网时代,早就过了门户时代。现在的互联网是一个社会化的互联网,其内容主要是用户提供的,用户的内容都可以自己生成,而不是由企业生成的。
互联网时代,最主要是两种形式:一种叫口碑,就是“言”;另外一种是观察模仿,或者叫观察学习,就是“行”。
大数据时代的商业创新,既然是围绕着社会互动展开的,就有一个很重要的特点:社会化互联网使社会互动成为企业的一个重要的战略变量,无论是口碑还是观察模仿,在传统的线下,企业没有办法直接操控。中国有一句谚语:酒香不怕巷子深,但现在不一样,现在很重要的一个特点是,商业创新要看各种各样的新的商业模式,很多完全是围绕这个展开的。
口碑:
新的营销 决策变量
从过去这些年的研究中,可以发现的一些有关口碑的例子。比如亚马逊1995年最早推出消费者的口碑,第一次把消费者的口碑当做企业操控的变量,它可以决定提供还是不提供。这里,我们要思考口碑给企业带来了什么样的影响,功能是什么。
观察学习也是这样,也是亚马逊最早开始做的。我们在线下排队的时候,亚马逊很轻易地放到网站上,后台可以统计出看过某款产品的客户,最终有多少人购买这款产品。
我们看到100个顾客从餐馆门前走过,最终有多少人进了这个餐馆,多少人进了对面的餐馆,这就是在现实生活中大家去吃饭时关心的数据。企业仍然能够把它当做直接操控的战略变量,这就改变了很多商业的游戏规则。
另外,社会互动的类型成为企业直接管理的变量。其实,另外一种社会互动的异质性本身或者同质性本身,也成为企业管理战略的变量,这是我们要在另外一篇文章里面讨论的问题。
商业创新:
立足社会互动 的战略管理
商业创新是围绕着利用社会互动来影响产品投放市场以后的战略吗?其实远远不止,社会互动还可以影响到整个价值链的上下游。企业用消费者社会的互动来做新产品的测试,更重要的是新产品测试的时候就在做营销了。
身处大数据时代,商业创新一个很重要的立足点就是怎么来进行社会互动的战略管理。社会互动的异质性取决于社会网络关系,社会互动不同的类型不仅可以影响企业做决策,还受现在移动互联网O2O的影响,它也是一个战略变量。
其实在大数据时代,你仍然可以做社会互动。美国芝加哥的一家公司是卖T恤衫的,任何一个人都可以把自己设计的T恤衫上传到这个网站,得票高的由这个网站生产。这样来做新产品开发,同时也是在做新产品的测试,也是在做新产品的营销。什么意思呢?在大数据时代,如果你要基于社会互动战略管理的时候,我们过去商业上决策的流程是一种串行。现在是一个并行,我在做营销的时候,我就应该在做研发,我在做研发的时候,我应该就在做营销,不应该把它割裂开来。
社会互动:
企业可操控的 战略变量
传统的市场主体企业创造价值,顾客消费价值。是谁创造价值,谁消费价值呢?实际上是消费者在创造价值,企业在消费价值。而传统市场的功能是在做价值的交换和资源的配置,但是价值的交换前提是:谁是价值的创造者,谁是价值的消费者非常清晰,而现在并不清晰,现在市场最主要的功能更多的是在做一种资源的整合和价值的共创。市场的主要调节机制不仅是供求价格,更多是社会互动。
人类社会一直有社会互动,社会互动现在成为市场调节的主要机制?一个很重要的条件是,价格之所以成为调解价值,第一是价格可观测、可度量,第二是价格可调控。
由于互联网、大数据技术,社会互动成为企业可以操控的战略变量。大数据技术可以把用户在微博、微信上互动的内容分析提取出来,知道什么价值有用,什么价值没用,这就是大数据时代对商业创新的影响
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