京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
目前大数据都还只是在瞎扯
大数据很火,很多公司对大数据到了迷信的地步,各种客户开始争相买数据,指望着通过这些数据来对未来做预测。事实上,我们是不是应该担心这些数据反而让我们远离了真正的客户群?
IBM最近对16个行业的1700多CMO做了调差,我发现不只是我一个人有此类担心。曾有一位汽车行业的高管表示,并不是这些数据没用,而是我们不会用,并且没有足够的时间来深度挖掘这些数据里面的黄金。是这样么?
处理如此海量的数据是世界范围内的CMO们头疼的问题,因为最重要的结果是理解市场,而不是单个的个体。更危险的是只理解单个的个体却不考虑各自之间的关系。如果你公司的事情是基于这些来做的话,那就很危险了。
要做到真正的理解这些数据,你需要去做广泛的调研,亲自研究他究竟是谁。他可能不是你的目标人群,但或许他就职的公司会购买你的产品及服务。
关于“为什么”的问题
并不是说数据就没用。但大数据还是有其限制性,因为这些数据还不足够深到来回答“为什么”.“为什么”已经超过了“是”与“不是”,而这通常是很难通过量化分析出来的。
这里有一个令人深省的思考:大多数的数据依然是来自传统的如促销活动等行为,依此来做分析和决策。这其实很难做清晰的定位,甚至可能是亏本的生意。
找到正确的路径
陷入数据困境之中,如何才能出来?或许有些老土的办法会比较有效。卡夫食品是一个比较好的例子,他们的高管亲自到各种店里去观察超市的人群,去倾听他们关于生活的聊天内容。
他们迅速找到了下一个金矿,那就是奥利奥这一品牌。他们把饼干做得更小,做得不那么甜,销售竟然飙升了80%多。因为他们抛弃了那些买来的数据,而是亲自问消费者几个为什么:为什么不多买点?为什么你更喜欢小点的饼干?为什么希望饼干不那么甜?
如何做决定
还有一个例子。某大型咨询公司表示他们在社交媒体上投入巨大,因为这里沉淀了各种雇佣关系。这些公司网上的资料只是为潜在雇员提供了一些决策的参考,但真正决定是否进入该公司的,更多是他们最后问的几个问题。
相反,一份关于毕业生的调查发现,他们会问一些如雇主是否可以保证他们工作和生活的平衡,其实这才是一个比较关键的问题,因为毕业生希望每周可以有时间看书或者去锻炼以及为慈善团体做点事。
帮你做当下最好的自己
有一家顶级的健身连锁中心认为他们的客户很富有,并且愿意支付昂贵的会员费,因为他们能通过训练得到认可和成就。但事实却是当近距离在这家健身中心跟教练和学员接触之后,才发现,教练的魅力才是影响学员的重要因素。学员们相信教练有能力让他们成为同龄人中最好的,并且让他们能在每个年龄段都成为最佳状态的自己。
达到本质的路漫漫
很多问题,我们需要的是知道其核心本质,而核心本质的东西,可能只是几个关键的问题得到回答就可以搞定的,但那些堆成山的原始数据却是没法给我们提供这些。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27