京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的传统经济转型_数据分析师培训
除了国家层面的新技术战略抉择,2014,我们需要有更新的视野来看待大数据,需要有更务实的方法来解决传统经济在操作层面上的升级转型,利用大数据改变现有传统生产模式下的中国企业,使传统经济参与新一轮产业变革,进而带动中国经济的新一轮增长。
传统经济也可以是高科技的
近几十年来的信息技术变革,其本质是信息化,从技术效果上看是一个生产“数据”的过程,十多年前还被零零碎碎手书的数据,已被各种新工具不断采集和存储,各行各业或多或少都拥有着自己的数据资源。从自身累积的历史数据中使用合适的分析方法,找到原本凭借行业内职业经验与直觉找不到的“规律”,解决自身实际问题,这就是数据创新。有时,这种创新带来的改变是“琐碎”的,但却优化了商业模式、提升了用户体验,甚至完善了企业经营模式与文化。
这里特别需要指出的是,不放过任何盈利机会的零售业,早已是数据创新的主战场。当前,商业流通结算行业的定价、销售和支付正在发生变革。大数据驱动下的商品定价变革将是根本性的,是原有商品定价模式的一种逆反,非商家定价,而是由消费者定价。在销售模式上,电子商务能否成为一种真正的销售变革,这完全取决于C2B模式。未来商业流通领域的价值链原动力是消费者驱动,而非现有的制造驱动或设计驱动,大致有两种:一是聚合需求形式,如反向团购;二是要约合作形式,如逆向拍卖等。从技术层面上说,都是基于交易数据创新的,需要更快捷地划分、分析和锁定消费者,转而将这些小众的微量需求来改进商品、促成销售,将已有的定制开发逐渐从“大规模”转成“个性化、多品种、小批量和快速反应”。在支付形式上,一种是将管理支付转为管理数据;另一种是将支付货币转为支付信用。
大数据时代,传统经济想要有高科技含量,最关键的是不要做数据的“看守人”。目前被打车软件“搅翻”的出租车行业,同样能利用数据创新改变现状,这是因为:出租车行业拥有的数据大多是轨迹线交通数据,这是一种能直接或间接反映驾驶者的主观意愿和车辆行驶过程中的环境限制等情况的数据,具有运行时间长、在城市整体交通流量中占有量大的特点。分析和挖掘出租车这种城市典型移动对象的历史轨迹数据中,找到本地区驾驶员偏好、乘客出行习惯或交通拥堵热点,有助于直接了解人们的各种社会活动、间接把握城市动态性。因而,依据轨迹线交通数据创新能改变当前导航市场的“红海”格局,使用实时交通路线推荐替代基于地图数据的最短路径推荐。
两种业态是一种竞合关系
什么是数据产业?从信息化过程中累积的数据资源中提取有用信息,即数据创新,将这些数据创新赋予商业模式,就是产业化,因而数据产业是信息产业的逆反、衍生与升级。应当看到,这种由大数据创新所驱动的产业化过程,是具有“提升其他产业利润”特征的,除了能探索新的价值发现、创造与获取方式以谋求本身发展外,还能帮助传统产业突破瓶颈、升级转型,是一种竞合关系,而非一般观点“新兴科技催生的经济业态与原有经济业态存在竞争关系”。
所以,数据产业培育围绕传统经济升级转型,依附传统行业企业共生发展,实为上策。需要指出的是,为加速数据产业企业集聚形成产业集群、凸显极化效应,设计数据产业发展模式同样应考虑建立数据产业基地,但不能照搬传统的“政府引导、市场选择和企业主导”方式,而应是某种“新型”样式,至少具有以下五方面特征:
一是产业显现凝聚力,围绕某一领域或行业数据资源,实现资源、科技共享,数据产品生产专业分工明确,基地内企业做到竞合协同,具有整体创新绩效。二是资本、科技双重驱使,由专业数据产业基金引导政府相关部门、多个大学与科研院所参与基地建设。三是“智慧”精准管理,在管理上将依靠数据创新实现精准化,充分体现“智慧”。四是多元化生态型,其实质是一种内嵌数据创新核心应用的城市CBD,具有充足的商业配套、齐备的文化设施和宜居的生态社区,能进行便利的商业活动、生产工作和生活娱乐。五是人才高地,能将各种人才结合在一起,调动其积极性、创造性。
数据产业的竞争关乎国力
数据产业竞争涵盖了政治、经济、军事、文化等多个领域,从宏观到微观,从虚拟到实体,涉及航空、航天、海洋、电力、教育等生活的方方面面。
根据对数据产业内涵和外延的不同理解,其概念有广义和狭义之分。
从狭义上来说,数据产业从技术效果上看主要是数据准备、数据挖掘和可视化,即对数据资源进行合理开发、对数据资产进行有效管理,直接商品化数据产品,涵盖数字出版与文化业、电子图书馆和情报业、多媒体业、数字内容业、领域数据资源开发业、行业数据资源服务业等,当前已有的数据创新有网络创作、数据营销、推送服务、商品比价和疾病预控等。从广义上来说,数据产业包括涉及狭义意义上的上下游关联行业,依次具体是:数据采集、数据存储、数据管理、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据展示,以及数据产品评价和交易。
同时,数据产业的竞争除了考虑企业的,还应考虑国家的。未来国与国之间的竞争将“部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用数据的能力,即国家数字主权,这将是继边防、海防、空防之后,另一个大国博弈的空间”。在未来,军事对垒可能不再硝烟纷飞,而是仅凭虚拟推演决定真实胜负。因而,为实现中华民族伟大复兴,应重视数据推演。另外,诸如消防、警察等公共管理部门也需要大数据依托。特别需要指出的是,无人机也是大数据。
归根结底,未来国与国之间的竞争就是数据产业的竞争。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 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 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24