京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
实现商业突破的关键点—大数据
大数据可以说是近来年最火热的一个话题。微博等社交化媒体因其独特的开放性特征,也成为大数据利用最令人关注的领域。
而这两年,随着微博、微信等社交平台商业化尝试的深入,及其结果的不尽如人意,大数据的利用成为了一个能否实现商业化实质突破的关键点。而这个点的关键又在于社交平台是否能做到对大数据的真正开放。
对于社交平台大数据开放,行业关注点现在主要在集中在两方面:其一是社交平台大数据究竟价值几何?其二,是基于这一大数据,平台方能给出怎样的的全面开放政策,以及这类政策的持续和稳定性又如何。
社交平台的数据价值
要了解社交平台大数据的价值,首先要搞清楚的是,开放平台合作伙伴们是如何利用这一大数据的。
化繁为简,我们将其概括为三步:首先是对平台所产生的庞大数据进行分析;然后,通过分析获得数据背后的用户诉求;最后,针对用户诉求进行个性化、精确化和智能化的信息推送和服务推广,并最终实现吸引用户点击、消费的目标。
举个简单例子,比如有用户在微博分享地理位置、景点等信息时,其广告模块就会快速精准的为其推荐相关的机票、酒店等信息。
而实现这一所有流程的起始点,就在于用户在社交网络上的生活化分享。而这也正是社交网络大数据的价值所在。
此外,企业通过社交大数据的分析和处理,还可以低成本的进行舆论监控,极大降低了企业品牌危机产生和扩散的可能。
开放尺度定成败
大数据的价值只是基础,要实现智能营销,一个重要层面还在于第三方能从多大程度上利用到这一数据进行挖掘。
而这也包含了两个层面,首先是API开放多样性,其次是数据的完整性。
在API开放方面,一直以来行业对开放平台期待最多的公司要数新浪。新浪初期也的确不负众望,给予了第三方开发者近百个API接口,可谓相当丰富。在2012年前后,通过这些接口,也密集涌现出了很多基于新浪微博大数据的创业公司,盛况空前。
然而这种基于开放而联姻的蜜月期还没来得及令人回味,新浪对于API开放的态度却在近期发生了转变。如在去年,新浪微博便关闭了其开放平台的私信接口,今年更是对开放平台接口做了进一步收紧(对当前授权应用只能读取授权该应用的当前用户微博,不能获取其他用户微博;同时,当前授权应用只能读取授权该应用的当前用户的关系,不能读取其他用户的关系。)。
而这种收窄的姿态,在阿里巴巴入股新浪微博之后,愈趋明显。
众多开发者表示,其多款应用的数据已被清空或者api接口被停用。现在新浪开放平台的每次更新也是删的多,增的少,而增加的功能也大多都是可有可无的。
开发作为当下互联网的一个趋势(百度、阿里巴巴、腾讯【简称BAT】三巨头都在谈开放),新浪微博反其道而行之,当然,新浪对API开放性的收缩,我们要承认其一些深层次的因素考量。比如之前私信端口的开放,就造成大量垃圾信息对用户的骚扰;以及与阿里联姻后,来自阿里方面的诉求和压力等。
与此相比,一直以来不声不响的腾讯微博倒在开放平台上做出了不少动静。比如,国内唱吧、啪啪,国外cooliris都选择了腾讯微博,甚至IOS7系统也首次开放IOS-SDK给腾讯微博。
其次说到开放的完整性,所谓数据完整性就是当开发者请求某种数据时,开放平台是否对返回数据的数量有所限制。这点也最能反映出一个平台的真实开放程度。
以最基本的获取一个用户的”粉丝列表“为例,新浪,对于一般授权用户,最多只能获得5000个最新粉丝信息,而腾讯则没有任何的限制。
腾讯副总裁刘炽平曾在其内部讲话中曾提到:“关键路径要有用户价值,如果没有用户价值,这里放一个流量,那里放一个流量,价值不大。” 而这句话也正点明了大数据开放的本质应该是什么。
行业皆知,只有数据挖掘精准度在85%以上时,才具备实现精准营销的条件。如数据挖掘不够精准,就会直接影响到广告营销的投放效果。而数据不完整,数据挖掘的精准度只是空谈而已。
而数据完整开放的重要性,还不仅仅限于第三方开放者,对于社交平台本身,在提升用户体验方面也息息相关。
比如腾讯微博最近上线的微圈、微热点、微频道、微博管家等产品,就是通过数据挖掘技术,抽取用户阅读时间线中来自游戏、活动、第三方应用等营销和广告微博,并将其过滤,从而进一步减轻垃圾信息对于微博用户的骚扰,从而使用户更高效的获取优质微博信息,最终实现用户阅读体验的提升。
这种将大数据挖掘产品化的路子,应该说值得借鉴。因为一方面,它能比较充分的满足第三方开发者需求;更重要的是,这并不以影响用户端的产品体验为代价,实施得好的话,可形成一个良性闭环模式。
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