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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01