京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析要注意哪些问题
“春风十里,不如一人懂你。”用来形容大数据分析作用是最适合不过来的了,大数据的分析结果能够了到用户需要什么,帮助我们更好的推广产品,并能用来做各种研究、为公司决策提供建议等等。那么,大数据分析该注意哪些问题呢?
数据的规模一定要"大"
数据规模越大,分析结果的精确度就越高,千万亿、甚至百亿亿字节量级的数据所能分析出的结果相对精准。但如果数据不够大,很多数据挖掘和预测工作就没有办法进行。简单举例,长期跟踪一个用户在互联网上的浏览习惯和各种操作,就可以对他进行非常精准的预测,但如果仅仅只有一两次的数据这种预测就不会太精准。
"大"不仅指规模,还包括价值
数据的价值首先在于研究价值,其次在于商业价值。仅数量上的堆砌体现不出这些价值,而需要很强的关联性、结构性。关联性是指,比如淘宝如果只记录一个交易的买家、卖家、成交物品、价格等信息,商业价值就很有限。但如果记录了买卖双方的沟通和社交关系,购买前后的其他行为,那这个数据将非常有价值。结构性在于,比如一种数据记录地球上每棵大树每年长高的程度,这简单堆砌的数据价值有限。但如果数据变成记录每棵大树的位置、气候条件、树种、树龄、周边动植物生态、每年长高的高度,那么这个数据由于具有了结构性就大大增加价值。
"大数据"最终价值体现在对其分析和使用上
如何使用大数据的分析结果是关键,而不是技术。比如腾讯和阿里巴巴,都有十亿左右的用户,使用其产品进行日常沟通或者购买交易。所以他们了解用户的所有沟通习惯或交易情况。畅想下如果未来这两家公司的大数据完成了融合,就可以从不同的维度勾画出一个完整的人的行为习惯,并预测他未来的发展和动向。再进一步设想,能和人工智能结合,是不是可以有能分析和预测人类行为的机器?大数据用对了潜力无穷,用错了非常危险。这也是需要深入探讨的科学与伦理的问题。
而特别要说明的是,大部分人工作中接触的都不是真正意义上的"大数据",最多只是"大规模数据",或者连"大规模"这个量级都达不到。但实际操作中,仍然可以建议用一种"类大数据"的分析思想,来协助企业推广方面的工作。
分析哪些数据?
分析互联网数据,能看出电子商务的成交量、社交媒体上对品牌的关注转发评论等,从而衡量公关工作在社交媒体上的效果。分析媒体报道,看看都有哪些媒体在报道企业的品牌和公司,了解公众的赞扬和批评都在什么方面,帮助化解掉潜在的公关危机。分析广告投放数据与回馈,使用分析结果作为优化广告投放的依据。
怎么使用这些数据?
定期监控和分析大数据,并根据分析结果行动起来,比如:在公司微博和微信上及时回复留言,与粉丝互动;一旦发现社交媒体上有关于公司的负面新闻,第一时间与对方联系,摆正态度解决问题,将一个不满的客户转换成一个满意的客户等等。总之不要惧怕扑面而来的大数据,而是要更好的利用大数据为企业服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 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 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24