
年轻企业家让大数据越来越有创造力
随着年轻一代的企业家踏入大数据这个行业,他们不只局限于利用当前的优势,还让大数据发展,他们正在推进和改变大数据编写和使用的方法。现在大数据只增不减,商家意识到他们要么加入这个狂热中,要么只能加入反对那些使用更快速准确信息的公司的艰难战斗中。然而,随着年轻一代的企业家踏入这个行业,他们不只局限于利用当前的优势,还让大数据发展,他们正在推进和改变大数据编写和使用的方法。
这个领域有了新头脑的指导,大数据发展到了一个全新的创新水平。看看在我们周围即可发现,我们手机上的小通知,在营销活动中登录自己的社交账户,甚至是我们戴的配饰,到处都是大数据。商家是如何使用大数据的呢?
1. 将结构化与非结构化数据融合
大数据伊始,企业一直试图发现更多——尽管现在这样的发现多的不行。这个想法是不仅要获取数据,而且还要数据更新和当前重要的客户信息,并通过分析和完成结果,企业可以获得发展。然而,现代的企业家不只将大数据推动至此,而且将从其他企业中收集的结构化数据与非结构化数据融合,他们不仅能够获得更多的信息,还可以比较两个信息最后更快得出真正重要的信息。这要求更多的外包数据和促使企业创建这样的数据。更重要的是,它鼓励很多人通过寻求更高超的数据分析专家、更高端的软件和工具(如闪存)来加速这个发展过程。
2. 使用社交媒体
打开谷歌搜索,访问网站,或者网上购物时使用的这些数据都是是企业在众多用户中收集的。然而,尽管企业已经接受并使用这种资源,但年轻一代的企业家却开始寻找这些数据的重要之处,也就是人们以最非结构化的方式体现出的最有价值的信息所在之处。一直以来,企业不仅仅利用社交媒体来收集数据,他们改变账户,方法和营销努力以此获取他们所需要的反馈,并鼓励客户参与在线活动,提供最有价值的数据。年轻的一代不仅利用现有的数据,而且还为本身提供最好的服务量体裁衣。
3. 为大数据使用并改善APPs
尽管位列第二,使用平板电脑和手机应用程序作为获取用户信息的手段是一种商业策略,而且越来越多的人在利用。这导致了大多数未知的企业创建自己的应用程序,现代的一代是正将此推进一步。不仅仅是提供应用程序和接受已发掘的数据,年轻的企业家们更是为客户提供激励和好处以此给获取更多的数据。客户经常使用一款APP,提供个人信息,而且依赖它,更新他们的活动,企业现在能了解他们如何更好地为他们的客户服务和改变他们的努力。
4. 可穿戴的大数据
看看可穿戴技术,会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲,这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方,还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用,这些都是他们可以用来分析的数据,来提高你的总体体验,还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你,这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作,还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。
不管是大方向还是小方面,年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式,以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展,可以公正地说,大数据的使用是越来越有创造力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04