大数据分析，究竟分析了啥？
发布时间：2021-12-27 13:31:15 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：大数据仨字已经被喊烂了，大数据分析也经常被人提起。可到底咋完全是大数据分析?为啥大家喊得很多，平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。 一、普通人理解的大数据 普通人理解的大数据可谓千奇百怪，比如： 1、一个excel文件 200M，多大的数据呀! 2、我
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“大数据”仨字已经被喊烂了，“大数据分析”也经常被人提起。可到底咋完全是“大数据分析”?为啥大家喊得很多，平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。 一、普通人理解的“大数据” 普通人理解的大数据可谓千奇百怪，比如： 1、一个excel文件 200M，多大的数据呀! 2、我国人口14亿，这个数据好大呀! 3、卧槽，我刚看了车，就有4S店推广电话，肯定收集了我的大数据 …… 这些千奇百怪的理解，都是来自对“数据”本身不够了解导致的。想整明白“大数据”真正的含义，得从数据是从哪里来的讲起。 二、先理解“小数据”，再谈“大数据” 最原始的数据采集方式就是：问卷。由专门的调查人员，借助一张张调查问卷，通过现场询问、测量等方式获得数据。这种方法已经沿用了400多年，经典的统计学、管理学理论都是建立在此之上的(如下图)。 小数据有没用?有用!非常有用! 能采集到某个地区的数据，代表着政府对这个地区有统治力。 能采集到越多的数据，中央就能掌握地方情况，从而加强管理。 数据是如此重要，以至于历史上很长一段时间，统计任务归属于政府、军队、情报机关。我国的第一家调查公司还是在90年代初，在宝洁强烈要求下成立的。 但是，调研做法有三个明显的问题： 1、非常耗费人力。访问员、督导、审核、录入、数据处理……都是人 2、非常耗费时间。设计问卷、填写、回收、都是时间 3、准确度低。现场测量的数据会相对准，但口头问回来的大部分都不准 这些问题，导致了问卷时代的数据采集，只能有抽样式的，不能是全量采集。也因此衍生出了专门的抽样理论和方法。但无论数据方法怎么改进，在业务上，抽样，始终是一个难以逾越的梗阻。决策者总会觉得： 1、是不是样本量太少 2、是不是代表性不够 3、没有覆盖的样本是不是真的一致 只要是抽样数据，就一定会被质疑，就总是充满怀疑。这也是最初“小数据”的说法来源，后续所有“大数据”其实都是围绕“小数据”问题而来。 数据变大第一步：系统采集 数据从小变大的第一步，从系统采集开始。比如企业扩大规模，要在各地建连锁店，第一步做得就是装POS机，把交易数据采集进来，替代纸质订货单/出货单。此时想了解销售数据，是可以基于POS机收集的数据全量查看的(如下图)。 从抽样数据到全量数据，是一个质的变化。基于全量数据，可以直接管理到各个终端门店，直接基于数据作出经营决策。因此大部分企业的销售分析、经营分析、业务分析体系，都是在此基础之上建立起来的(如下图)。 数据变大第二步：主动采集 有了系统采集以后，大家自然地会想：除了交易数据，其他数据也能通过系统化采集。比如最简单的形式：让用户自己交身份证，通过图像识别录入。这样既能采集到用户数据，又能避免手动填写的错误。 但是问题来了：凭啥要交身份证给你呀!于是传统采集，只有银行、航空、通讯等有国家背景+法律规范要求的地方，才能相对准确的采集这些真实数据。 不过这些困难并没有阻挡住企业采集信息的热情。常见的手段，比如：勾引用户办会员卡，给生日礼遇让用户填写生日。用户完成信息给积分奖励之类。更激进的，甚至有常识在门店装人脸识别、装眼动仪跟踪设备来采集数据(当然，成本很高)。 为什么企业会孜孜不倦追求这些数据，因为这些数据真的有用。至少能把数据具体到一个人的身上，能识别出谁是高端用户，谁是沉睡用户，从而精细化运作(如下图) 真正低成本的、解决采集消费者行为数据的问题，还得靠互联网产品。 数据变大第三步：行为加入 互联网产品的最大优势，在于App/小程序/H5本身就是数字化产品。此时不但有条件记录到用户的点击、登录等行为数据，而且能将用户ID、手机号等信息整合成统一ID，效率比依赖线下纸质单张申请的流程强无数倍。 还能将视频、图片、文章等内容打标签，通过用户点击、转发次数，浏览时长，反推用户需求。对于经历过传统企业数据的人来说，互联网产品的数据简直就是鸟枪换炮。 （编辑：宁德站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
