京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在是互联网的时代,靠大数据说话是未来发展的趋势。现在大数据分析十分热门,但是我们要清楚的是大数据的价值是体现在有效、正确的分析上的。只有通过正确、有效的分析工具以及分析方法对已有大数据进行解读,大数据才会为我们带来有价值的结果。今天我们就来看一看如何有效地运用大数据。
有效运用大数据主要分为4点。第一点要明确数据分析的目的。首先你要清楚你要用手里的数据干什么,也就是说你要明确需求,你想从数据中得到什么。咱们以产品经理为例,不少产品经理在设计自己产品的时候,可能把很多的时间都花在了设计产品,但是却忽略了产品是否可以成功。这样是很难满足客户的需求的。所以要想有效地将自己手里的数据发挥出最大的价值,一定要在提前想好自己要干什么。
第二点,一定要扩充收集数据的方式。关于数据收集,一般有4种方法。它们分别是从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取;从AppStore、客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈;自行参与问卷设计、用户访谈等调研,直面用户,收集一手数据,观察用户使用产品时所遇到的问题及感受;从已记录的用户行为轨迹去研究数据。
第三点,要有效剔除数据中的干扰数据。具体的方法有一下几种,我们可以选取正确的样本数量,选取足够大的数量,剔除极端或偶然性数据的影响;此外,还可以制定相同的抽样规则,减少分析结论的偏差性。除了以上两种方法之外,还可以对历史数据遗忘。
最后一点则需要我们合理客观地审视数据。其中需要注意的是在利用大数据时,一定不要忽略沉默用户。对于一些产品经理来说,他们在设计产品的时候,可能只掌握了部分用户的反馈,有一些用户的反馈并没有被产品经理收集到。有时候,往往这些没有被收集到的需求才是主流需求。还有就是,我们要全面理解数据结果如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差,请不要盲目下结论质疑自己的直觉,而是尝试对数据进行更透彻的分析。最后一点需要大家注意的是,虽然大数据很有效也很便捷,但是不要过度依赖数据过度依赖数据。因为过度依赖数据会限制产品经理本来应有的灵感和创意。
大数据分析体现在我们生活中的方方面面,各行各业都离不开大数据,当然我们的生活也离不开大数据。并且,大数据分析是时下的热门,各大企业中也有着很大的对大数据分析人才的需求,可以说大数据分析人才的未来是一片美好盛景啊。今天为大家简单地讲述了如何有效运用大数据,希望以上内容可以帮助到有意向学习大数据知识的朋友。
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