京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们正处于福雷斯特研究公司所描述的“用户时代”,这个时代中驱动业务决策的不再是公司,而是用户。基于这个原因,深度理解用户的重要性已经远胜以往,因此许多机构开始使用大数据技术来挖掘用户信息。
在这个时代,企图收获成功(甚至是求生存)的在线业务必须切实的理解顾客的体验和行为,因此海量数据的收集及挖掘能力成了这些机构的必备手段。当下,有许多机构的分析仍处于数据的收集上,组织能力的缺乏和技术的限制让这些收集来的数据失去了应有的价值。而在用户体验上也缺乏按部就班的计划,从而丧失了获取关键见解的途径。因此,这样的数据分析有很大的误导、不完整及不确定性。
收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急,下面将分享10个大数据的使用方法,可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势:
1.将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。你的网络中包含了大量其它公司无法从中获益的数据,收割这些数据中的价值是你真正理解用户体验的第一步。
2.不要总是用假设去了解你的用户,并且知道他们需要什么。拥抱用户,并且切实的了解用户行为,要比去假设要好的多。保持客观,从实际数据中获得见解。
3.尽可能的收集数据,从而减少盲点。盲点可能导致丢失关键信息,从而得到一个歪曲的用户体验观。确认你收集了一切可以影响到用户体验和行为分析的数据。
4.对比数据的体积,我们该更看重数量。收集好数据之后,专注于重要的数据来做分析方案。
5.迅速。用户需求优先级总是在变化的,技术需要迅速的做出分析并做调整。这样才能保证你分析出的不是过时结果,对于随时都在改变的需求,你需要迅速的收集数据并做出响应的处理。
6.实时的业务运作。这就需求对数据的实时分析并获取见解,从而在情况发生后可以实时的做出调整,从而保证最佳的用户体验及经营结果。
7.分析不应该给产品系统带来风险,也就是分析永远都不应该给用户体验带来负面的影响。所以尽可能多的捕捉数据,避免盲点才能让分析出的见解不会对业务有负效应。
8.利用好你数据的每一个字节,聚合数据可能会暗藏关键见解。这些信息片段可能会反应最有价值的见解,可以帮助持续的提升用户体验及经营效果。
9.着眼大局。捕捉与你站点或者网络应用程序交互的所有数据,不管是来自智能手机、平板或者是电脑。丰富数据,将不同储存形式之间的数据关联起来,确信这些点都被连接了起来。在处理中关联的越早,获得的见解就越完整、精准、及时和有效。
10.和平台无关,确保你的大数据分析能力不会受到设备的类型限制(笔记本、台式机、智能手机、平板等)。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16