
互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)業(yè)者如何才能掘金大數(shù)據(jù)?
大數(shù)據(jù)能稱之為一個(gè)時(shí)代,可見維克托?邁爾?舍恩伯格對(duì)大數(shù)據(jù)的褒獎(jiǎng)。當(dāng)然,更多的人希望通過大數(shù)據(jù)創(chuàng)建新的產(chǎn)業(yè)群,將之應(yīng)用到醫(yī)療、教育、科技等多個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者競爭的新陣地,如何充分利用大數(shù)據(jù)和借助大數(shù)據(jù)掘金成為草根創(chuàng)業(yè)者關(guān)注的焦點(diǎn)。在已有的領(lǐng)域中,包括可穿戴設(shè)備、移動(dòng)APP等領(lǐng)域,部分互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者都嘗到了大數(shù)據(jù)的甜頭。
百度大數(shù)據(jù)助力小說網(wǎng)站順利商業(yè)化
互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者的機(jī)會(huì)并不少,但是要想真正“擁抱”大數(shù)據(jù),并從大數(shù)據(jù)的紅海中分一杯羹,是非常困難的。所有人都知道,大數(shù)據(jù)并不僅僅是“大”的數(shù)據(jù),從B到PB、EB,也僅僅只是數(shù)字的變革,數(shù)據(jù)單位僅能記錄數(shù)據(jù)罷了,互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者要想利用到大數(shù)據(jù),自身肯定是不具備物質(zhì)條件的,依賴第三方是必不可少的,下面我就以百度大數(shù)據(jù)助力小說網(wǎng)站順利實(shí)現(xiàn)商業(yè)化為例,來具體說說大數(shù)據(jù):
百度推薦是基于百度大數(shù)據(jù)技術(shù)推出的網(wǎng)站內(nèi)容推薦工具。通過對(duì)網(wǎng)站不同訪客推薦個(gè)性化的內(nèi)容,提高內(nèi)容的點(diǎn)擊率,大幅提升網(wǎng)站流量;機(jī)制是基于百度統(tǒng)計(jì)代碼收集訪客數(shù)據(jù),基于百度搜索蜘蛛抓取網(wǎng)頁內(nèi)容精準(zhǔn)匹配。
通俗來講,通過百度大數(shù)據(jù)的挖掘與分析,能夠精確地刻畫出網(wǎng)站訪客的人群畫像。以小說網(wǎng)站為例,百度司南數(shù)據(jù)顯示,88%的小說人群年齡分布在10-29歲之間,受眾多為新生代年輕人。大多數(shù)小說受眾還熱衷于英雄聯(lián)盟、穿越火線、地下城與勇士等網(wǎng)絡(luò)游戲,小說愛好者往往也是網(wǎng)購愛好者。
對(duì)網(wǎng)站用戶屬性和愛好的把握,能夠有效的幫助網(wǎng)站優(yōu)化內(nèi)容運(yùn)營,縮短網(wǎng)站“內(nèi)容?用戶”的路徑,提升用戶體驗(yàn),并延伸或激發(fā)用戶的需求,提高用戶步長,從而提升網(wǎng)站的流量和商業(yè)價(jià)值。
不少小說網(wǎng)站迅速嗅到了百度大數(shù)據(jù)的商機(jī)。有數(shù)據(jù)顯示,言情小說吧安裝百度推薦小說專有樣式后,流量增長11.9%,用戶平均訪問頁面數(shù)提升17.8%。掌閱iReader運(yùn)營總監(jiān)周碧華表示,掌閱的短板是如何通過數(shù)據(jù)判斷作品的質(zhì)量,希望借助百度大數(shù)據(jù)解決這一難題。多酷總經(jīng)理王超則認(rèn)為,百度大數(shù)據(jù)能夠幫助網(wǎng)站進(jìn)一步挖掘付費(fèi)用戶,通過有效的數(shù)據(jù)分析來決定和平衡用戶免費(fèi)與收費(fèi)策略。
從傳統(tǒng)的搜索引擎到“即搜即得”(框計(jì)算)再到“不搜即得”(推薦引擎),百度運(yùn)用大數(shù)據(jù)能力,用推薦將用戶留在站內(nèi),讓大數(shù)據(jù)更智能。在營收方面,百度網(wǎng)盟利用基于大數(shù)據(jù)的CTR(廣告內(nèi)容匹配)數(shù)據(jù),讓站長的平均收入提升70%。
當(dāng)然,互聯(lián)網(wǎng)并不是只有小說站這一垂直領(lǐng)域,教育、醫(yī)療等領(lǐng)域都是熱門的創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域之一。百度和小說網(wǎng)站的合作亦可以延伸到其他垂直行業(yè)甚至整個(gè)互聯(lián)網(wǎng),讓更多的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。
如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)?
互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者要想獲得完整的“大數(shù)據(jù)”是幾無可能的,無論是廣大的用戶量,還是相對(duì)用戶量長期的訴求,包括互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者自身對(duì)數(shù)據(jù)的處理分析能力,都是其獲得大數(shù)據(jù)的軟肋,百度大數(shù)據(jù)正慢慢成為驅(qū)動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者成長的新動(dòng)力。
從上面小說網(wǎng)站利用百度大數(shù)據(jù)進(jìn)行獲益的例子來看,互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者該怎樣才能更好的利用大數(shù)據(jù)呢?
首先,自身的內(nèi)容是根本,這個(gè)和線下的產(chǎn)品相類似。用戶享受的是服務(wù)、是產(chǎn)品,產(chǎn)品自身出現(xiàn)問題,用戶肯定是不愛的。所以,無論是小說網(wǎng)站還是其他類型的網(wǎng)站,互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者的根本都是需要有價(jià)值的內(nèi)容輸出,做用戶的“好產(chǎn)品”,所以互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者首先需要擁有產(chǎn)品思維。
其次,平臺(tái)的開放性。我不認(rèn)為某些半封閉的封閉會(huì)給本就是顫顫巍巍的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者很好的契機(jī),而像百度聯(lián)盟利用大數(shù)據(jù)能力為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者變現(xiàn)的方式,互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者自身又可以和百度的其他產(chǎn)品進(jìn)行互用,百度平臺(tái)的開放性給予互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者更大的舞臺(tái)。
最后,商業(yè)化是關(guān)鍵。平臺(tái)能提供給互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者明晰的盈利模式是比較好的,遠(yuǎn)比互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者自己去尋找盈利模式方便得多。在如今互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品“你像我,我像你”的年代,只有做好盈利才是最終的出路。即使能利用第三方大數(shù)據(jù)平臺(tái),若不能盈利,也終歸會(huì)被“抄死”。
未來大數(shù)據(jù)會(huì)給互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者帶來怎樣的機(jī)遇呢?百度大數(shù)據(jù)已經(jīng)取得明顯的成效,為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者前期對(duì)大數(shù)據(jù)預(yù)處理的時(shí)間、精力、財(cái)力等方面鋪平道路?;ヂ?lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者需要做的是,圍繞大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行拓展,做出自己的特色產(chǎn)品。
醫(yī)療、教育、娛樂、移動(dòng)APP等方向都可以是互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者的機(jī)遇,問題是互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者需要如何去擁抱這些大數(shù)據(jù)平臺(tái)為己所用呢?所幸包括百度在內(nèi)的多個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)都是相對(duì)開放的,互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者圍繞產(chǎn)品自身再借用大數(shù)據(jù)平臺(tái)以及其提供的盈利模式,整個(gè)產(chǎn)業(yè)群圓滿完成,這才是互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該做的事。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11