
移动互联网和社区O2O是今年资本竞相追逐的两大领域,不少细分领域的明星公司动辄获得数千万元融资,例如丁香客、荣昌e袋、河狸家等。但创业公司在采集了大量用户行为数据后,如何进行有效的数据分析和应用成为众多创投人士关心的话题。在他们看来,大数据应用找到合适的变现模式,或成为引爆业内新一轮大发展的关键点,蕴藏大量投资机会。
青睐数据深度挖掘项目
“数据收集其实不难,难的是在行业方向的深度垂直挖掘和应用。”海银资本合伙人李东平说。他认为大数据应用最基本的问题是数据源的界定和获取,但这个问题目前行业已经解决得很好,各种入口不断被获取。面对海量信息,数据的深度垂直挖掘和应用至关重要,开发者对待数据的使用者需具备服务者的心态,这样才能发现并解决最核心的需求。
他以给中国移动做咨询的经历为例,移动网关能够捕捉用户开关机的数据,假设一个人北京关机、在成都开机,中间间隔三个小时,便意味着坐飞机到成都出差,如果数据处理的第三方能把这些数据统计出来,分析此人在未来是否为高频率旅行客户,再积累大规模类似的信息,做成一个服务包,这就对航空公司和票务公司具有很大价值。而作为服务商,可以将从前者拿到的优惠折扣提供给客户,来回就会产生双重的增值效应。
他说,大数据应用不能单纯依靠技术,还要借助在传统领域有所积累的行家。“比如,我收集微博上的言论,只能很简单地通过计算褒义词、贬义词的频率去判断一个人的态度或观点,但语言学家会用更多的分析方法判断一个人的特征。”他认为,技术不能代替一切,行业发展到深度挖掘和应用的层次,应该结合一些传统要素。
东信网络首席战略官郭利锋表示,他们会利用大数据对消费者先进行大概分类,然后再进行目标投放。随着大数据的沉淀和完善、计算机对人进行分析和匹配。未来的营销会从群体营销进入个体经销阶段,不是针对一群人,而是针对每一个人,围绕生活每个时点、围绕社交关系层,对每个人制定不同的营销策略,传递不同的表现内容,并且去引导其进行购买。他将此称之为“程序化营销过程”。
最关心大数据变现问题
当完成了数据采集、存储、处理、分析等一系列工作后,如何变现成了大数据应用最根本的问题,也是创投人士关心的话题。
李东平认为,数据要能赚钱关键在于发挥其预测的功能,而非仅仅统计。例如想设立一个投资电影的基金,需要判断电影是否值得投资,就会把导演、演员、电影类型、合作院线层级和数量、相应过往评论等数据全部搜集起来,放到构建的模型中去测量,百度就在做类似的工作,他认为很有前瞻性。
华创资本董事总经理曹映雪认为,数据变现的根本问题在于应用场景的开发和完善,目前还没有固定模式,但在金融领域已有较多尝试。比如,一些P2P平台会提到即时信贷:贷款人即时申请,平台10分钟就可以放贷。其中,是否放贷的决定以及放贷额度依靠的就是后台的金融大数据平台。这个大数据平台不仅会挖掘贷款人传统的银行数据,还通过申请者线上交易的支付宝、信用卡账单等第三方信息迅速集成,进而通过自身建立的模型给贷款者进行信用打分。“实现上述流程要求具有信息的快速处理能力。”他说。
除金融大数据,华创还接触过部分做视频大数据的团队,“视频大数据在大数据的云存储领域应该占到整个市场份额的50%以上。包括后续数据计算方面的一些商业场景的应用,值得关注和探讨。”他说。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07