
我懂你!看大数据如何来俘获客户的心
"大数据"的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的"4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。
换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力。
大数据的及时性
谷歌流感趋势
谷歌有一个名为"谷歌流感趋势"的工具,它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况(比如患者会搜索流感两个字)。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的,因为它的时效性极强,能够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。
大数据的预测性
亚马逊仓库
这一个案例就是亚马逊,他们会做一个预测性分析,把货物通过最短距离运送到客户家里。当你根本还没有做出采购选择时,他就预测到了你未来可能会做哪些采购。
这个过程中,需要强大的数据支撑,用于了解客户心理、客户想法,当你把货运到他们家时,他会觉得你懂他。
大数据遇上互联网
"下午1点钟,北京金融街的打车需求中,去往机场方向的几率更高;如果你是沈阳的出租车司机,想要生意好就要比其他城市的司机更早起……"这些交通运行的"秘密",来自于一个大数据移动智能出行平台"苍穹"。
"苍穹"的推出这就是--滴滴。从2012年到2015年,滴滴从出租车到现在的专车快车顺风车服务,逐渐赢得了市场。几乎可以说,滴滴的成功构筑在大数据的运用上。
“苍穹”智能平台
"在行业野蛮生长阶段,大家只能烧钱争夺市场,但是以后比拼的就是技术和服务。" 滴滴快的智能出行平台的大数据负责人朱磊说。对于"滴滴快的"来说,大数据应用正是串起智能出行这盘棋的重要手段。
大数据遇上互联网
而在这个智能出行平台推出后,滴滴快的将进入"数据采集的3.0时代"。
近日,滴滴正在测试一套"推荐上车点"系统,即告诉乘客们应该再哪儿上车。该功能在几周前就开始在北京低调测试。
以前用户打车时输入的上车点更多是一个区域,以后滴滴会根据系统的大数据历史,同时结合用户常用上下车点,能为用户精准到点,解决乘客司机彼此找不着的问题。
推荐上车点靠谱吗?
大数据时代到来了,认同这一判断的人越来越多。透过大数据,商家更懂客户了,但如果对方过于懂得自己,难免会让客户觉得没有了"隐私",缺乏安全感。
如何更好地运用大数据这个平台,发掘其商业价值,以用户为中心,以人为本用最舒服的方式,最符合规范的手段做出分析,是我们需要考虑的问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30