
王影谈大数据背景下的新型解决方案_数据分析师
海量数据是大数据时代的显著特征,但是这并不是大数据的真正价值。当企业在海量的数据中寻找到有效的信息,提升企业的竞争力,帮助用户解决问题,这才是大数据对企业的意义所在。今天,越来越多的企业开始涌入大数据分析市场,包括IBM、EMC、以及Microsoft在内的巨头等等。大数据分析,俨然已经成为一个全新的战略制高点。
从国家战略,到企业的发展,大数据的适用范围无所不包。关注近年新生的互联网留学行业可发现,大数据在提升企业竞争力方面占据着极为重要的角色。在10月24日的中国首届互联网留学行业峰会中,互联网留学企业——51offerCEO王影,首谈如何借助于大数据完善留学行业。通过对大数据层层抽丝剥茧的分析,一个崭新的企业和行业的明天,其实就近在眼前。
互联网行业有一句话:商业模式都是用来解决用户痛点的。“我们的留学生用户有哪些痛点呢?”这是王影一直思索的问题。
现在的留学用户以90后,95后为主,他们有着“决策独立”的个性,更喜欢运用自己的能力来解决实际问题,所以,他们获取留学信息的渠道大多数是通过互联网和移动互联网。互联网的好处是快、多,但是带来的问题也很多,比如信息冗余、信息困惑等。对于绝大多数学生来说,留学尚属人生第一次,过多的信息,使学生了解学校、选择学校的速度和效率大幅度下降,对浩如烟海的信息进行筛选和收集,是一项庞大而艰难的工程。王影是2003年的老海归。作为过来人,对此他感同身受。那么,他创办的51offer,如何帮助学生解决这方面的隐忧呢?
“借助于大数据,诞生出一个比较经典的办法:将海量的数据,如学生信息,学校信息,专业信息,国家信息等搜集过来,进行去重和分析,再展示给学生,对学生所需要的信息进行“降噪”,剔除无用的信息,保留有价值的信息,帮助学生尽快高效地掌握所有对他有用的信息“。王影谈到,“这是51offer的一个解决方案:将海量的国外的学校的信息搜集过来,用专家锚定和智能学习的方式将这些信息进行拆散和切片,将这些重新还原成给学校打上标签,通过个人搜索的方式,最后展示给学生。
王影对51offer运用大数据完善互联网留学行业的过程进行阐释后,又列出一组数据,用事实说话:“在过去,学生从刚刚来到网站开始,到最后选择这个学校平均时间是21.88天,通过51offer的技术处理,一个学生只需要3.72天就能完成。从一开始不了解学校到最后选定学校的过程,整个效率提高了83%”。
当我们为网络和硬件的升级而苦恼的时候,数据的价值越来越被看到。作为信息的载体,海量的数据就意味着海量的信息。如果能将这些信息进行合理有效的筛选、关联和过滤,那么数据将会准确的告诉企业用户的行为和喜好,帮助企业做出更精准的决策。
其实,企业借助于大数据的力量,归根结底还是要落实在如何更好的服务用户上。“互联网留学的出路是如何为用户提供价值”,这是王影一直秉承的座右铭。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13