京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何将大数据利用好
到如今,多数创业者都理解了大数据的概念。这个庞大的数据集包含了企业每日业务流程所催生的数字——销售统计数据、电子邮件开启率、网站点阅率等等,帮你洞悉客户行为和客户欲望。
数据和分析数据所需的工具都唾手可得,但这种便利也是一柄双刃剑:若太过依赖大数据,我们也许会忽略强大(而且通常十分准确)的直觉,因为它根本无法量化。针对这个问题,来自青年企业家理事会(YEC)的12位创业者提供了如下洞见,告诉我们如何利用大数据,而不盲从数字,不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。
让大数据充当向导,而非指挥官
大数据固然不错,但在为品牌做决策时,我们不能唯大数据马首是瞻。肯定有一种综合的解决方案,能将大数据和“直觉判断”有效结合起来。我得以在数据的指引下,为品牌吸引到新的客户,但我和读者联络、互动的方式是由我自己裁量的,不会受制于大数据的摆布。
为数据负责,但也要切合实际
人孰无过,但数据有时也能误人。这种现实主义融入了我所有的决策之中。这样一来,我在对数据负责的同时,也能对数据的真正含义保持适当的怀疑态度。
——曼佩里·辛格(Manpreet Singh),TalkLoCAl
记住,数据是投资回报(ROI)中的一部分
大数据有它的一席之地,它简化了几十年来的记录与研究。但它并非万无一失,在观察数据趋势与预测时,不要忽略其他能影响结果、干扰数据流的众多因素。大数据仅仅是整体ROI的一小部分。
——马修·卡帕拉(MATthew Capala),Search Decoder
理解企业的数据需求
这取决于你的业务类型。你要考虑你的大数据是否是轻易获得的;其测量是准确的,还是为人类失误留出了余地;你调查的是观点、事实还是数据。不要还没考虑这些问题,就过度依赖于数据,把直觉束之高阁——这是你的业务,最清楚它的人应该是你。
——凯文·康纳(Kevin Conner),Vast BridGEs
寻找模式和趋势
用它迅速查阅大量数据,以揭示隐藏的规律、未知的联系、市场趋势、顾客偏好等等有用的商业信息。这样一来,我们就能预计客户需求或欲望,由此改进服务,或是在问题出现之前,就将其查明并削弱,由此改进管理决策。
——路易吉·维维格(Luigi Wewege),Vivier Group
清楚数据的局限
我们想方设法地让数据指引我们,而不是由我们去指引数据,因为在估值这样一个领域,数据和直觉之间的互动并不十分理想。我们不断加入新的数据可视图与解释,树立基准,并在数据表现出不足时意识到问题。
——托马斯·斯梅尔(Thomas Smale),FE International
树立基准
在推行了“数据为先”的策略之后,我们的关键绩效指标(KPI)就开始稳步提升,成效喜人。我们也不会盲目地信任大数据。我们将先前的销售数据作为评估的依据。我们发现有一点十分重要,那就是知道模型的预测能力的局限。
——伊斯梅尔·威克斯(Ismael Wrixen),FE International
着眼于背后的细节
要看到大数据背后的细节。无论做什么决定,都要基于这些细节来做。
——戴西·景(Daisy Jing),BAnish
在定性与定量之间找到平衡点
我们总会将定量数据洞察(衡量指标、调查、服务器日志数据)与定性反馈(调查、采访、用户研究等)结合起来。这使我们得出更加全面的观点、做出最为明智的决定。数据也有误导决策的时候,因为它们只是其中一个方面。
——阿德林·周(Adelyn Zhou),TOPBOTS
专注于收购优质数据
数据也有优劣之分。兜售原始数据、分析工具和仪表盘工具——旨在将机器学习与人工智能相结合——的公司有的是。重点之一是收购优质、可靠的数据;这样,之后的决策就会水到渠成。
——莱恩·布拉德利(Ryan Bradley),KOester &; Bradley, LLP
梳理数据,找出真正的潜在客户
凭借大数据,我的公司和销售队伍得以了解并预测人们的行为,比如人们在何处网购、购置何物;以及预测未来几个月内,他们会搬到何处。由此,我的销售团队得以找出潜在顾客——真正有望购买产品或服务的顾客,以及向他们推销的最佳时机。
——约翰·丹尼尔(John Daniel),Innovator John
让数据证明或证伪你的直觉
直觉告诉我们,登录页的某些设计看着不错,效果应该很好。但只有等数据大量涌入之后,我们才能看到实际的效果,以及这些设计的强项和弱项。要判断这些猜测是否准确,数字是最有发言权的。在数据的引导下,我们将就内容的去留作出合适的决策。
——杰森·阿波尔鲍姆(Jason APPlebaum),EagerMedia
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+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