京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据或将成为塑机企业核心竞争力的资产
在互联网大会的影响下,越来越多的塑料机械企业将自己融入到互联网的浪潮之下,大数据也在不知不觉中成了企业的宠儿。一些塑料行业的B2B平台也逐渐兴起,沉淀起还有数据,为商业价值的提升做铺垫,但大数据目前在我国还不算成熟,存在一些缺陷,这就需要企业理性分析,理性运用
大数据或将成为企业核心竞争力的资产
在拥有大数据的情况下,企业能够轻易地知道自己与客户之间的交易信息,但却不知道竞争对手或其他类型公司与客户的交易情况,数据只为自身领域服务,商业价值很有限,当为其他行业服务时,会产生化学反应:像塑料行业一些B2B平台的兴起,就是为了沉淀行业真实数据,在未来实现企业间共享共生的愿景,商业价值将被放大数十倍。
塑料行业逐渐转到以互联网为中心开展业务,生意搬到线上做是大趋势,由此企业经营就面临巨大挑战,以后将越来越依赖于数据,现在不少互联网公司用来博眼球的所谓大数据分析行业走势,本质无非是一张Excel表单,只是事后统计,并没有进一步的预测、影响决策的作用,盘活和利用数据在于对这个行业的深刻理解,这是互联网公司本身所难以达到的。对塑料行业来说,很多企业在行业中其实是所向披靡的,对于产业链了如指掌,但最大的缺陷,是没有掌握互联网这个工具,白白浪费长期积累的行业优势。
目前在塑料领域,对数据的应用,理解,甚至合理的存储方式,都还处于初级阶段,未来对于数据的分析会成为企业核心竞争力的资产。数据化不会一蹴而就,有抱负的企业应该用愚公移山的精神来做这件事。
近两年,面对大数据,商界兴致挺高,但也有人高估了大数据的神通,仿佛只要积累了足够多数据,敲一通键盘研究下趋势,几个大佬坐在那里扯扯皮就进入大数据时代,各种问题就都能迎刃而解。今天看了篇关于大数据的文章,这篇文章写得比较中肯,它提到数据的海量增长不一定是好事,因为数据的存在是帮助人们分析与决策,如果研究分析方法的速度赶不上信息增长的速度,要驾驭数据,那是不靠谱的。
举一个大数据忽悠的例子,生活中常遇到的,顾客网上买了5升的洗衣液,整个流程花费不到1分钟。第二天浏览网页,他发现旁边的广告就是各种各样的洗衣液。这是什么?很明显是基于大数据的精准骚扰,有点常识的人都知道,5升的洗衣液就算家里人再多也要用一个月,而且那个人流程那么短,肯定就是品牌忠诚者,推广的应该是什么时候那个品牌的洗衣液会打折之类的,这才是大数据。
企业过于依赖数据,反而忘了本质的东西。要知道,人类早期研究问题的方法就是靠体会、体验、内省等看起来跟大数据无关的东西,这些可能恰恰是大数据的核心,因为它是思想。
大数据最先应用的领域是精准营销,利用某些经验的相关性,找到潜在的适合用户,向他们投放有针对性的广告,但这种数据处理往往容易忽略目标市场之外的群体。可口可乐怎么利用大数据做品牌的?它不仅抓取经常消费的客户数据,去向他们投放匹配的广告,可口可乐还考虑到购买产品的顾客也可以是每年喝一次或两次的顾客,把那些购买产品相对不那么频繁的顾客作为突破口,针对大众做营销,逐渐把这部分客户培养成公司的忠诚客户。
这些具有高的潜在价值的顾客,公司只有进行更全面的数据分析后,跳出思维的盒子才能察觉。因此,数据的价值不仅体现在“大小”上,用创新性分析方法去分析数据才是关键。企业在大数据使用方面,思路不妨更扩宽一些,比如跨界思维
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22