京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
别再空谈大数据了 草根需要真正的思维
在任何一个领域中都会不断出现新技术及新模式等,互联网这个高速发展及快速更新的领域必然也不例外。诸如近年来被大家广泛讨论的话题,诸如移动互联网、O2O、物联网、大数据、云计算等等,都是属于一些新兴的技术或者模式。
以上不管哪一个词都代表着一门非常时髦的技术或者模式,这些东西似乎被从事互联网行业的人都拿来通用,不为别的就是为了包装一下自己,让自己显得专业。这里我想跟大家分享的就是当下被大家追捧的大数据。
之所以拿出这个严肃的问题来跟大家讨论,是因为在前不久我朋友公司接受了一个互联网外包公司的服务。他的公司就是属于那种传统企业,一切的模式都是按照传统的方式进行,甚至几乎没有信息化的东西,比如所有的讨论都是用笔和纸进行的,因此就是一间纯粹传统的公司。当然随着互联网各种概念深入人心,他们也一直在关注着这方面的东西。而那个互联网营销公司抛出的一个重要的卖点就是能为企业提供自己的大数据分析以及利于第三方的大数据分析来指导自己的经营。
而结果发现他们所谓的大数据服务就是在网上截了几个公开互联网数据报告的图片,然后对着图片解释一番。比如说当月各大搜索引擎在国内的市场份额,然后说明就是谁是前三甲,分别占有的份额是多少,其实这些分析结果只要脑子正常的人一看图片就很清楚了。只要仔细想一下就可以看得出来这样的外包公司拿出大数据这个概念出来只是为了忽悠一下,像我这位朋友那样的公司哪里谈得上自己的大数据,一者是他们就是百来号人的小企业;二是他们长期以来就根本没有进行信息化管理,也就没有把相关的数据存储起来,当然纸质上还是记录了。而外包公司压根就没有索要这些写在纸上的数据。
就如我那位朋友所说的那样,当自己被服务完后,发现原来那些人所提的这些光鲜的概念只是一个忽悠自己金钱的幌子。的确,我估计问下那种所谓专业提供大数据解决方案的人什么事大数据他都不知道,因为他的一个团队也许就那么几号人,当然如果他说是帮助企业以大数据的思维解决问题,并养成一个重视数据分析的习惯。那我认为还可能是靠谱的,而动不动就是提供完美大数据解决方案的,我认为太不靠谱,毕竟我们自己和他们都是草根团队,而不像IBM这样的巨头。
这么说是不是说大数据跟我们这些草根完全毫无关系呢?显然也不是这样的,既然有这么个东西被大家关注,肯定有它存在的理由;既然很多大型公司应用到它从而实质性的改善了自己的经营,也证明它是有价值的;因此也是一个大趋势。草根团队甚至个人手头不可能掌握算得上大数据的资料,但我们可以用大数据的思维去解决问题及分析问题。
第一,自己虽然谈不上拥有大数据,但可以利用其思维来管理及分析日常数据。
在这一点钟我也不想讲一些大道理,只想通过最普遍的案例来说明问题。大家都知道做网站其中一个标配就是网站的统计功能,而对于我们这样的草根软蛋一般这样的任务都是使用第三方的服务,诸如CNZZ、百度统计、腾讯分析等等。我们绝大多数时候使用这些工具主要就是看网站一天有多少独立访客、独立IP、页面浏览量以及各个搜索引擎来网站多少次,关键词状况等等,可以说除了流量监控就是为了SEO服务的。其他的似乎很少用到,然而其他的是非常有价值的,分析好那些数据对我们的决策是非常有利的。
比如访客的浏览器信息,从中我们可以分析出访问网站的浏览器状况,比如很大比例用户还在用老版本的浏览器,那么我们在设计网站的时候就不宜为了追求美观和效率疯狂应用诸如CSS3这类新标准了;当然如果通过分析得知绝大多数用户都是使用新版本的浏览器,那么我们何尝不用新标准来设计网站以提高工作效率及美观度呢?在举一个例子就是终端的屏幕信息,我们现在很多PC端的网站都是使用固定宽度,而大家会发现基本上现在的终端屏幕都是超过1000px的,如果你的网站还在用600px的主宽度,那显然成了古董了。
第二,利用外部真正的大数据来指导自己的决策。
就如前面所说的那样我们自己的数据显然算不上是大数据,但在互联网领域有的公司的数据确实算得上大数据,比如百度。大家可以发现现在每当节假日百度都会联合一些单位发布期间的大数据,内容就涵盖了大家在吃什么?在玩什么?在哪玩?等等。而这些信息就是单纯用来娱乐的吗?对于大多数人来说只是凑个热闹的,但对于想利用这些数据的人来说却是至关重要的。
做SEO的朋友应该都知道,在为一个企业提供SEO服务的时候,通常会为其分析他们产品或者服务相关的关键词,而这个分析过程就会用到第三方的数据,而我们经常用到的第三方就是拥有大数据的,而我们利用的数据就是它通过大数据的方法或者说工具分析出来的。比如我们可以通过百度指数查询一个关键词的热度、相关关键词、搜索关键词人群属性等等,这一切其实就是那些巨头公司提供公开的大数据服务。
第三,让自己更加重视数据,决策有理有据。
很多传统企业之所以没有长远战略,是因为他们只管眼前的收益,也正是因为这样他们都数据从来都是不敢兴趣的,他们想要的是直接的金钱。而随着社会的进步,从这个大环境中直接捞金并不是很容易了,于是很多企业都迫切地需要建立自己的数据体系。想通过这些数据来分析出自己客户的行为习惯,而那些大的互联网公司利用自己的大数据及大数据技术做了很多工作,而且为其带来了很高的附加值。因此,我们有了大数据的思维或者说意识之后,相信也自然会让我们自己更加重视数据的作用,会更加规范的管理数据及进行数据的分析。
当下的互联网确实比较浮躁,很大一部分来都是随波逐流,没有任何实践就开始抛出一个结论,然后又有一大群人开始追随这个结论。大数据不是任何人都能去做的,能拥有大数据的也只是互联网中少数的巨头公司,因此空谈大数据只是浪费时间与精力。然而不管团队有多么小哪怕是一个人都不能少了大数据的思维,毕竟它是未来的一个趋势,或多或少都能帮助我们实现一些价值的!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA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随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23