京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一份大数据应用分析报告究竟值多少钱_数据分析师
不久前,有朋友希望了解类似Google眼镜在国内市场前景,了解市场有哪些产品、市场份额、产品市场策略,以及市场潜力,据此来判断是否引入产品到中国市场。对此,以往做法是聘请专业调研机构进行市场调查,所需要的费用依据采样数量、范围和难度有所不同,从几万、几十万到上百万元不等。
应该说不是每个企业都有实力进行这样的调研的,对此,大数据应用会派上用场吗?答案是毫无疑问,互联网海量数据中,肯定潜藏着答案。如今的问题是,怎样才能够获取到?
依我看来,大数据分析的第一步就是确定分析数据的范畴。对此,前不久一个从事大数据分析服务的厂商表示,有些用户对大数据的需求还是很明确的,以电信运营商为例,他们希望分析几年来积累的客服电话,并将其用语音识别技术转化为文本;还有一些用户,对特定领域信息有兴趣,需求明确。无论是用户数据,还是网上信息,用户需求还是非常清楚的。
在明确需求之后,用户愿意为大数据分析支付多少钱呢?对此,该大数据服务商明显很无奈。他表示,在国外,商业环境、商业模式以及诚信度很高,市场相对比较成熟,用户乐于为此付费。与之相比,国内市场还很不成熟。
所谓不成熟,我想也不排除用户方面的问题,有些用户就是跟风,大数据代表趋势和方向,具有重要的战略价值,因此用户反而忽略了大数据带来的实际价值,用户要的只是“标签”,在这种情况下,用户给多给少给谁,与大数据的商品价值就没有多少关系了。这种非理性,会导致市场良莠不齐,鱼龙混杂,最终阻碍技术的进步和发展。
抛弃这些非理性的因素,判断大数据的价值也是一件非常困难的事情。对此,我认为最难的问题在于大数据价值分析的量化。对于一份大数据分析报告,很难说它值多少钱,如果不能够量化,业务模式将很难持续。
如何对分析报告进行量化?在我看来,一个成熟的大数据应用,不是用一个工具对大数据进行分析就可以得出结论。大数据应用是一个将数据转化为信息,并上升为知识的过程。这个过程不可能完全由机器来完成,机器可能提供线索,但判断还需要人来完成。
所以对于大数据知识的挖掘是一个循环往复、逐步加深的过程,在这个过程中,需要不断进行思想碰撞,多角度、多途径来验证所获得的结论。这不是一个简单的过程。因此,对于用户而言,大数据应用不是一份分析报告这么简单,它涉及到数据来源、数据规模、实时性以及分析方法、经验等多种复杂因素,同样是一份报告,涉及因素不同,其价值迥异。因此,大数据是一个战略性应用,需要用户明确目标、规划,需要必要的资金保证。
从大数据服务商的角度,也要充分展示自己的价值,帮助用户制定大数据分析的目标和步骤,并提供服务战略所需要的数据。如今,国内的一些大数据服务商,还在依靠卖软件Licence生存,这无异于饮鸩止渴,只会导致市场更加混乱。
“很多小厂商用我们的软件,进行一些简单地分析,就号称提供大数据服务,他们可以把价格压得很低,对此,我们也很无奈。”某大数据厂商说。
在我看来,如果Google、百度能够开放软件,对特定行业数据进行分析,那么,就不需要什么大数据分析,直接检索就会有些结论。但这不是真正的大数据。
所以不用感叹市场不成熟,大数据服务商终究要体现自身的价值。当然,对于跟风的用户,那些追求所谓政绩用户,面对市场的非理性,我也很无奈,除了等待,也没有什么太好的办法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13