京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据要怎么用,12名创业者这样说
当下,大多数企业都明白大数据的作用。大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程:销售策略,营销邮件的打开率,网站点击量等等,利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。
拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的,然而这也是一把双刃剑:过于依赖数据,可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。这些直觉又无法量化。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意见,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。
1.大数据只是指导作用,但不能是只依靠大数据
我认为大数据是很有效的,但是我们在做品牌营销决策的时候不能完全以大数据“马首是瞻”。应该有一种有效结合了大数据和“直觉判断”的方法。通过数据指导,我可以为品牌吸引新的用户,但是我不会让数据决定我和读者之间互动的形式。
–Sean Ogle of Location Rebel
2.让自己对数据负责,同时也要切合实际
人类容易犯错,但数据也会误导我们。我把这种现实主义带到了我所有的决策中。它确保我对数据保持负责,同时对它真正告诉我的东西保持合理的怀疑态度。
–Manpreet Singh of TalkLocal
3.数据是ROI的一部分
大数据有他的重要作用,它简化了数十年来的记录和研究。但大数据也不是万无一失的。当我们观测数据的趋势时,需要对影响结果和数据流的其他因素保持关注。在我的报告中,大数据只是投资回报率的一小部分,还有很多工具和方法可以来发现商业趋势。
–Matthew Capala of Search Decoder
4.理解商业数据需求
这取决于你的商业模型,你需要考虑你的数据获取、数据测量的难易性,还是为人为失误留出了空间,你是在调查观点,事实还是数据。在你全面使用大数据之前考虑这些要素,不要盲从大数据。这是你的业务,你才是这方面的专家
–Kevin Conner of Vast Bridges
5.发现模式和趋势
通过大数据工具和方法,我们可以迅速查阅大量数据,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。我们就能预计客户需求或欲望,由此改进服务;在问题出现之前,发现并减弱问题的影响,并改进管理决策。
–Luigi Wewege of Vivier Group
6.了解数据的局限
我们竭力让数据引导我们,而不是我们去引导数据。因为估值是一个特殊的领域,数据和直觉有时会无法产生良性互动。我们不断地添加新的数据可视化和解释,标准测试,并在数据出问题的时候可以及时发现。
–Thomas Smale of FE International
7.树立数据的标准
在推行数据优先的措施之后,我们高兴的发现关键指标有了长足的进步。我们也不盲从于大数据,我们使用以往的销售数据进行评估。我们已经发现,知道这个模型的预测极限在哪里是非常重要的。
–Ismael Wrixen of FE International
8.发现大数据背后的细节
要看到大数据背后的细节。并要基于这些细节来做出决定。
–Daisy Jing of Banish
9.定性和定量分析结合
我们将定量数据(度量、调查、服务器日志数据)与定性反馈(调查、访谈、用户研究等)结合在一起。这给我们提供了一个更全面的视角来做出最明智的决定。数据可能会误导决策,因为它们只会讲述部分内容。
–Adelyn Zhou of TOPBOTS
10.专注于获得优质数据
数据质量不一,也有优劣之别。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——的公司比比皆是。重点之一是获得优质、可靠的数据;这样,后续的决策就会水到渠成。
–Ryan Bradley of Koester & Bradley, LLP
11.分析数据找到潜在客户
大数据让我的企业和销售可以了解和预测用户行为,比如人们在哪些场景下网购,购买什么?未来几个月用户可能会转移到哪些场景。这样,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,以及掌握向他们推销的最佳时机。
–John Daniel of Innovator John
12.让数据证明你的直觉正确性
直觉告诉我们,登录页的某些设计会有不错的表现。但只有等数据量起来之后,我们才能看到实际的效果,以及这些设计的优缺点。要判断这些猜测是否准确,数据是最有发言权的。在数据的引导下,我们将就内容的取舍作出合适的决策。
–Jason Applebaum of Eager Media
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03