京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
怎样用大数据来做生意_数据分析师
数据本身不产生价值,如何分析和利用大数据对实际业务产生帮助才是关键;从事大数据的生意要重视投入与产出;许多人已经默默地通过大数据获利。
1、分析微博数据炒股
“过去往往是把数据静止到程序当中分析,但现在不可能等它停下来。”中国工程院院士邬贺铨表示,数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。华尔街德温特资本市场公司分析全球3.4亿微博帐户留言,判断民众情绪,高兴买股票,焦虑抛售股票,判断全世界高兴的多还是焦虑多,从而判断股票抛售情况。该公司当年第一季度获得7%的收益率。
2、筛选健康企业放贷
众所周知,国内中小企业贷款很难,因为他们没有担保,而阿里公司根据淘宝网中小企业的经营状况,筛选出财务健康和诚信比较健康的企业,提供不需要担保的放贷。据相关数据,阿里公司目前放贷300多亿元,坏账率只有0.3%,工行坏账率1.5%以下,阿里公司的坏账率只有四大国有银行的1/3。
3、卖衣服
Zara收集海量的顾客意见,以此做出生产销售决策,这样的作法大大降低了存货率。同时,根据这些电话和电脑数据,Zara分析出相似的“区域流行”,在颜色、版型的生产中,做出最靠近客户需求的市场区隔。
4、卖书的同时还卖所有的东西
今年初,乔治·派克(George Packer)在《纽约客》发表的一篇名为“亚马逊害了书?”的万余字文章,受到了书业及爱书人的极大关注。他在文章一开始,便尖锐地提问:“亚马逊对消费者有好处,但是对书有好处吗?”相信这个问题,也长久地缠绕在中国书业人士以及爱书人心头。乔治·派克与读者分享了自己调查的结果:亚马逊的创始人贝佐斯,并不是因爱书而开书店,在亚马逊上卖书的一个重要的意图是,收集高收入、高学历用户的资料,在掌握了数百万消费者数据之后,亚马逊就可以想办法把所有东西以低价卖给他们。
5、大数据在医疗行业大有可为
如果说哪个行业从分析大量不同来源的数据中受益,那一定是医疗。在电子病历系统、图片系统、电子处方软件、医疗索赔、公共卫生报告、新兴的健康应用、移动医疗设备及医疗产业中,充满了等待被使用的数据。
对于一个急于寻找方法来降低成本、提高效率并提供更好治疗的行业来说,分析这些数据是意义深远的。成效一定会有,但从不同的、专有的系统中获得数据,却是一个繁琐的过程,对于一个公司来说,相当于不可能。
6、通过大数据卖车已经成为可能
当大多数消费者买车的这些天,他们开始在网上自己搜索。这对经销商和汽车制造商来说是好消息,谁可以通过分析现有的汽车数据营销山上走的趋势中获益。“汽车购物一般包括品牌,型号,内饰水平,当然,价格之间的比较需要大量的研究,”阿维Steinlauf,在汽车研究网站埃德蒙兹的CEO说。“该汽车制造商和经销商知道,如果他们表现良好,在这些比较中,他们会得到到购物清单并赢得市场份额。”这意味着分析数据-无论是来自互联网还是自己的展厅,都是消费者所期待的。
“购车者在垂直汽车网站上浏览过什么车型,现在驾驶什么车型,二手车置换评估能值多少钱,再到售后环节的所购车辆什么时候需要保养,什么时候出了事故需要维修,我们都能知道,而且是从移动端设备中第一时间知道。”9月4日,广汇广西机电的常务运营副总经理罗云宁,给记者描绘了这样一幅汽车经销商在大数据营销时代的蓝图。
7、大数据的迅速增长及相关技术的发展正在给体育用品业带来全新的商业机遇。
畅想未来,有健身习惯的人拿着这些数据上保险有可能会获得更低的费率。但前提是建立在一套完善的健康管理“硬件+软件”生态系统生成之时,否则,它只能是愿景,不可能是点石成金的一门生意。
8、大数据卖手机,小米的经典生意经
小米品牌凭着大数据时代的精准分析对不同用户的理解和把握,不断修正产品,推陈出新,不断营销着自己的品牌及价值,从图8最开始的一小撮,逐渐漫步到神州大地,形成了自己独有的高集中度区域。
9、互联网公司如何利用大数据做生意
说到底,大数据的利用难点在于技术。从数据的收集到存储,再到整理,直到最后的挖掘利用,均是技术活儿。百度含着数据出生,具备天生的大数据挖掘能力。随着支付闭环的打造,数据也可以在各种各样的场景找到落脚点。而阿里和腾讯作为业务驱动和产品驱动的公司,要下大力气将底层的大数据打通,进一步挖掘数据,让数据更好地为公司服务。
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