大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨,它將在眾多領(lǐng)域掀起變革的巨浪。因此,針對不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用模式、商業(yè)模式研究將是大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵。我們相信,在國家的統(tǒng)籌規(guī)劃與支持下,通過各地方政府因地制宜制定大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略,通過國內(nèi)外IT龍頭企業(yè)以及眾多創(chuàng)新企業(yè)的積極參與,大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展前景十分廣闊。
大數(shù)據(jù)分析的價值體現(xiàn)在以下幾個方面:
1)對大量消費者的消費信息進行收集、整理,利用大數(shù)據(jù)分析進行精準營銷;
2)中小企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析做轉(zhuǎn)型;
3) 在互聯(lián)網(wǎng)壓力之下傳統(tǒng)企業(yè)需要充分利用大數(shù)據(jù)分析的價值
大數(shù)據(jù)分析,互聯(lián)網(wǎng)時代新風(fēng)口
在這個硬件快速發(fā)展的時代,困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如,通過結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和高性能的分析,來解決實際生活中的某些問題。
大數(shù)據(jù)分析可以用來干什么
一、大數(shù)據(jù)可以預(yù)測未來
簡而言之,大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘能夠賦予我們預(yù)測能力。而現(xiàn)在我們的生活已經(jīng)數(shù)字化了,我們每天所做的任何事情都可以通過大數(shù)據(jù)記錄下來,就好比每張信用卡交易都是數(shù)字化和可查詢的。對于企業(yè)來說,大多數(shù)財務(wù)和運營數(shù)據(jù)都保存在數(shù)據(jù)庫中。而現(xiàn)在,隨著可穿戴設(shè)備的興起,大家的每一次心跳和呼吸都被數(shù)字化并保存為可用數(shù)據(jù)。使得機器了解我們。
二、如果模式保持不變,那么未來就不再是未來
現(xiàn)在,我們生活中的許多不同事物都有不同的表現(xiàn)形式。比如說,一個人可能在任何工作日內(nèi)在工作和家庭之間旅行,在周末到某個地方游玩,這種模式很少改變。商店將擁有任何一天的高峰時段和閑置時間,這種模式不太可能改變。企業(yè)將在一年中的某些月份要求更高的勞動力投入,這種模式不太可能改變。
由此,計算機通過終端去進行搜集到這些數(shù)據(jù),就去分析這些數(shù)據(jù),然后對受眾群體進行合理的安排。計算機也就能夠知道什么時候是適合促銷的最佳時間,例如,如果這個人每周五的星期五都要洗車,或者是優(yōu)惠券,那就是洗車促銷如果這個人每年三月都要去度假,那就可以進行全方位的服務(wù)。同時計算機還可以預(yù)測商店全天的銷售預(yù)測,然后制定業(yè)務(wù)戰(zhàn)略以最大化總收入。一旦未來變得可預(yù)測,我們可以隨時提前計劃并為可能的最佳行動做好準備。這就說明了大數(shù)據(jù)給了我們預(yù)測未來的力量。這是數(shù)據(jù)挖掘的力量。數(shù)據(jù)挖掘始終與大數(shù)據(jù)聯(lián)系在一起,因為大數(shù)據(jù)支持大量數(shù)據(jù)集,從而為所有預(yù)測提供了基礎(chǔ)。
三、機器學(xué)習(xí)是什么?
剛才我們根據(jù)一塊數(shù)據(jù)的處理方式進行了分析。假設(shè)這條數(shù)據(jù)包含一組購物者的購買行為,包括購買的商品總數(shù),每個購物者購買的商品數(shù)量。這是迄今為止最簡單的統(tǒng)計分析。如果我們的目標是分析不同類型的購物者之間的聯(lián)系,或者如果我們想要推測特定類型的購物者的特殊偏好,或者甚至預(yù)測任何購物者的性別或年齡,我們將需要更多復(fù)雜的模型,通過錄入的數(shù)據(jù),我們稱之為算法。機器學(xué)習(xí)可以更容易理解為為數(shù)據(jù)挖掘目的而開發(fā)的所有不同類型的算法,方便我們的生活。
四、數(shù)據(jù)挖掘是什么?
通過計算機去學(xué)習(xí)算法,用現(xiàn)有數(shù)據(jù)去預(yù)測未知數(shù),這正是數(shù)據(jù)挖掘的奇跡與機器學(xué)習(xí)密切相關(guān)的原因。然而,任何機器學(xué)習(xí)算法的強度在很大程度上取決于大量數(shù)據(jù)集的供應(yīng)。無論算法有多復(fù)雜,都不能從幾行數(shù)據(jù)中做出預(yù)測,需要大量的數(shù)據(jù)作為樣本。大數(shù)據(jù)技術(shù)是機器學(xué)習(xí)的前提,通過計算機的學(xué)習(xí),我們能夠從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中獲得有價值的見解,這就是數(shù)據(jù)挖掘。
不僅僅以上這些,還有更多,比方說:
1)及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
2)為成千上萬的車輛規(guī)劃實時交通路線,躲避擁堵。
3)分析消費信息,以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
4)根據(jù)客戶的購買習(xí)慣,為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
利用大數(shù)據(jù)分析精準營銷
大數(shù)據(jù)分析就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已,沒有必要神話它或?qū)λ3志次分?,在以云計算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下,這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了,通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)分析會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。
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