京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网创业者如何才能掘金大数据_数据分析师
大数据能称之为一个时代,可见维克托·迈尔·舍恩伯格对大数据的褒奖。当然,更多的人希望通过大数据创建新的产业群,将之应用到医疗、教育、科技等多个领域。大数据应用已经成为互联网创业者竞争的新阵地,如何充分利用大数据和借助大数据掘金成为草根创业者关注的焦点。在已有的领域中,包括可穿戴设备、移动APP等领域,部分互联网创业者都尝到了大数据的甜头。
百度大数据助力小说网站顺利商业化
互联网创业者的机会并不少,但是要想真正“拥抱”大数据,并从大数据的红海中分一杯羹,是非常困难的。所有人都知道,大数据并不仅仅是“大”的数据,从B到PB、EB,也仅仅只是数字的变革,数据单位仅能记录数据罢了,互联网创业者要想利用到大数据,自身肯定是不具备物质条件的,依赖第三方是必不可少的,下面我就以百度大数据助力小说网站顺利实现商业化为例,来具体说说大数据:
百度推荐是基于百度大数据技术推出的网站内容推荐工具。通过对网站不同访客推荐个性化的内容,提高内容的点击率,大幅提升网站流量;机制是基于百度统计代码收集访客数据,基于百度搜索蜘蛛抓取网页内容精准匹配。
通俗来讲,通过百度大数据的挖掘与分析,能够精确地刻画出网站访客的人群画像。以小说网站为例,百度司南数据显示,88%的小说人群年龄分布在10-29岁之间,受众多为新生代年轻人。大多数小说受众还热衷于英雄联盟、穿越火线、地下城与勇士等网络游戏,小说爱好者往往也是网购爱好者。
对网站用户属性和爱好的把握,能够有效的帮助网站优化内容运营,缩短网站“内容↔用户”的路径,提升用户体验,并延伸或激发用户的需求,提高用户步长,从而提升网站的流量和商业价值。
不少小说网站迅速嗅到了百度大数据的商机。有数据显示,言情小说吧安装百度推荐小说专有样式后,流量增长11.9%,用户平均访问页面数提升17.8%。掌阅iReader运营总监周碧华表示,掌阅的短板是如何通过数据判断作品的质量,希望借助百度大数据解决这一难题。多酷总经理王超则认为,百度大数据能够帮助网站进一步挖掘付费用户,通过有效的数据分析来决定和平衡用户免费与收费策略。
从传统的搜索引擎到“即搜即得”(框计算)再到“不搜即得”(推荐引擎),百度运用大数据能力,用推荐将用户留在站内,让大数据更智能。在营收方面,百度网盟利用基于大数据的CTR(广告内容匹配)数据,让站长的平均收入提升70%。
当然,互联网并不是只有小说站这一垂直领域,教育、医疗等领域都是热门的创业领域之一。百度和小说网站的合作亦可以延伸到其他垂直行业甚至整个互联网,让更多的互联网创业者实现商业化。
如何玩转大数据?
互联网创业者要想获得完整的“大数据”是几无可能的,无论是广大的用户量,还是相对用户量长期的诉求,包括互联网创业者自身对数据的处理分析能力,都是其获得大数据的软肋,百度大数据正慢慢成为驱动互联网创业者成长的新动力。
从上面小说网站利用百度大数据进行获益的例子来看,互联网创业者该怎样才能更好的利用大数据呢?
首先,自身的内容是根本,这个和线下的产品相类似。用户享受的是服务、是产品,产品自身出现问题,用户肯定是不爱的。所以,无论是小说网站还是其他类型的网站,互联网创业者的根本都是需要有价值的内容输出,做用户的“好产品”,所以互联网创业者首先需要拥有产品思维。
其次,平台的开放性。我不认为某些半封闭的封闭会给本就是颤颤巍巍的互联网创业者很好的契机,而像百度联盟利用大数据能力为互联网创业者变现的方式,互联网创业者自身又可以和百度的其他产品进行互用,百度平台的开放性给予互联网创业者更大的舞台。
最后,商业化是关键。平台能提供给互联网创业者明晰的盈利模式是比较好的,远比互联网创业者自己去寻找盈利模式方便得多。在如今互联网产品“你像我,我像你”的年代,只有做好盈利才是最终的出路。即使能利用第三方大数据平台,若不能盈利,也终归会被“抄死”。
未来大数据会给互联网创业者带来怎样的机遇呢?百度大数据已经取得明显的成效,为互联网创业者前期对大数据预处理的时间、精力、财力等方面铺平道路。互联网创业者需要做的是,围绕大数据平台进行拓展,做出自己的特色产品。
医疗、教育、娱乐、移动APP等方向都可以是互联网创业者的机遇,问题是互联网创业者需要如何去拥抱这些大数据平台为己所用呢?所幸包括百度在内的多个大数据平台都是相对开放的,互联网创业者围绕产品自身再借用大数据平台以及其提供的盈利模式,整个产业群圆满完成,这才是互联网创业者应该做的事。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07