京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据思维到底是什么_数据分析师考试
大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。
第一,定量思维,即提供更多描述性的信息,其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据,甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得,大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二,相关思维,一切皆可连,消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三,实验思维,一切皆可试,大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
这就是三个大数据运用递进的层次:首先是描述,然后是预测,最后产生攻略。
一切皆可测:迪士尼MagicBand手环
美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元进行线下顾客跟踪和数据采集,开发出MagicBand手环。游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环,园方可以通过定位系统了解不同区域游客的分布情况,并将这一信息告诉游客,方便游客选择最佳游玩路线。此外,用户还可以使用移动订餐功能,通过手环的定位,送餐人员能够将快餐送到用户手中。利用大数据不仅提升了用户体验,也有助于疏导园内的人流。而采集得到的顾客数据,可以用于精准营销。这是一切皆可测的例子,线下活动也可以被测量。
一切皆可连:网上订餐追踪系统
一家做订餐配送的互联网企业,在送外卖的自行车和汽车上安装一套软件和追踪系统,从配送外卖中采集了大量数据,如谁订了什么外卖、经过什么路线、到了谁的家里……而通过对数据的分析,可以得出哪家餐馆的什么外卖比较受欢迎,最快捷的路径是那一条等,在此基础上为商家提供备料建议,并规划一条合理高效的送餐路线。利用分析表面看似无关联的大数据,公司能够提供优化餐馆运营的增值服务。
一切皆可试:电商页面推荐功能
电商购物中,商品页面的其他产品推荐是个重要的功能(例如“买过该商品的人还买过XXX”)。如何量化和优化推荐功能的效果?有研究机构做了这样一个测试:按顺序向用户推荐全部/屏蔽部分推荐/屏蔽所有推荐,经过一个月测试之后,跟踪被测试对象的购买情况,发现不屏蔽推荐的短期效应最高,购买量最多。而屏蔽所有推荐的效果要优于屏蔽部分推荐。而原先购买过商品的消费者在被屏蔽推荐之后,商品的销售额下降更快,因而可以得出推荐功能对有忠诚度的客户作用更大。更有趣的是推荐功能的长期效果。研究发现,不论首次购买过程中用户是否购买了推荐商品,第二次的访问情况都遵循这一规律:未被屏蔽推荐的顾客中,10%的人会再次访问,被屏蔽推荐的访问率是9%,而实际转化成访问的次数是8%,如果再结合老顾客推荐效果会更好,最后会产生超过10%的营收提高。总体看来,推荐的效果更可观。
从描述到预测,再到产生攻略
社交网络分析跟踪,将消费者社交网络上的关键词频率转化为可视化表达,对消费者进行分类,进而做针对目标客群的精准营销,这是大数据营销的描述阶段。
预测阶段的案例是对信用卡使用情况的研究。原先每家银行只能看到消费者的本行刷卡记录,银行据此消费记录对客户实行奖励。其中存在的问题是,客户使用非本行信用卡的消费情况无从知晓,银行无法了解客户的实际消费情况,哪些是隐藏的“消费大户”。解决这一问题的难点在于,他行的数据记录很难获得,因此研究机构就使用第三方零售商调研的数据,通过建立模型,将两种数据融合,再对消费者的实际消费情况进行预测。模型中原先可能年消费只有2000-3000元的消费者,实际消费达到了4万,这些人成了非常有潜力的银行客户。
在攻略阶段,银行可以根据预测结果调整客户奖励政策,例如给年均消费3000元的客户提高返点,或者提供更丰富的积点兑换产品等,使这部分人群变成银行的忠诚顾客。
东方智慧与西方知识不可偏废
互联网思维如何PK大数据思维?“互联网时代”这个词在中国特别火,但在美国还未听说。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧,而西方更强调知识,智慧来源于经验,而知识来源于数据。诸葛亮和司马懿是一组典型的智慧PK知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手,他可能是早期的大数据最佳应用者。从诸葛亮几点睡觉,吃几碗饭,他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小,不敢进入空城。中国人崇尚智慧,可能更注重互联网思维,但光有互联网思维还不够,还要对数据有更深的认识和更好的运用。
大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。最近一项研究表明,采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点也许不那么起眼,但“积少成多、聚沙成塔”,在激烈的竞争环境中,这是可以让企业生存下来、脱颖而出的资本。在美国排名前十的电商网站中,8家是传统零售商,只有2家是纯电商(亚马逊和易贝)。传统零售商拥有大量数据——沃尔玛一天的数据量达到PB级,这个数据资源能够转化为企业赢得比赛的耐力。由于大数据时代有内在的使从企业从做大到做强的反馈逻辑,企业做大之后会产生更多数据,对消费者的理解也就更深刻,营销更精准,企业变得更强,然后会产生更多的数据,从而形成正面反馈,这是一种最终的数据驱动成长模式。
运用大数据来指导营销决策,是许多并购战略的内在逻辑。
最理想的状态是科学与艺术的结合。可穿戴运动相机制造商GoPro的上市,就是大数据思维和互联网思维结合的成功案例。这家原本只生产实体相机的公司,先是开发出了带有WIFI功能的相机,用户可以将拍摄的照片和视频即时分享到互联网,内在的逻辑是从体验到传播再到分享的互联网思维;此后GoPro进入大数据的分析运用阶段,对用户拍摄的内容进行分类,将内容和潜在的广告商匹配。此外,GoPro还购买了电视频道的转播权,通过数据分析哪些时段适合播放什么内容,再与广告匹配,实现精准营销。GoPro从一家实体相机生产商,拓展出了社交平台,甚至是媒体的功能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 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 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 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 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 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 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28