都說(shuō)大數(shù)據(jù)是商業(yè)“利器”，原理何在

數(shù)據(jù)能根據(jù)我們已有的客戶行為數(shù)據(jù)，判斷客戶的未來(lái)。告訴我們，每一個(gè)客戶的消費(fèi)傾向，他們想要什么，喜歡什么，每個(gè)人的需求有哪些區(qū)別，哪些又可以被集合到一起來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。

大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)數(shù)量上的增加，以至于我們能夠?qū)崿F(xiàn)從量變到質(zhì)變的過(guò)程。那么，大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用原理是怎樣得出的呢？

由功能是價(jià)值轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)是價(jià)值

存儲(chǔ)下來(lái)的行為記錄，如果沒(méi)有連接的數(shù)據(jù)是沒(méi)有用的，改變這一切在于數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)化。非互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期的產(chǎn)品，功能一定是它的價(jià)值，今天互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期的產(chǎn)品，數(shù)據(jù)一定是它的價(jià)值。

例如：大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值在于創(chuàng)造，在于填補(bǔ)無(wú)數(shù)個(gè)還未實(shí)現(xiàn)過(guò)的空白。有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦，煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無(wú)煙煤、肥煤、貧煤等分類(lèi)，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類(lèi)似，大數(shù)據(jù)并不在大和多，而在于有用和精準(zhǔn)，價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。不管大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是不是預(yù)測(cè)，但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來(lái)了盈利和聲譽(yù)。

數(shù)據(jù)能根據(jù)我們已有的客戶行為數(shù)據(jù)，判斷客戶的未來(lái)。告訴我們，每一個(gè)客戶的消費(fèi)傾向，他們想要什么，喜歡什么，每個(gè)人的需求有哪些區(qū)別，哪些又可以被集合到一起來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)數(shù)量上的增加，以至于我們能夠?qū)崿F(xiàn)從量變到質(zhì)變的過(guò)程。

從抽樣轉(zhuǎn)變?yōu)樾枰繑?shù)據(jù)樣本

需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果現(xiàn)在數(shù)據(jù)足夠多，它會(huì)得出讓人能夠看得見(jiàn)、摸得著規(guī)律。

數(shù)據(jù)這么大、這么多，所以人們覺(jué)得有足夠的能力把握未來(lái)，對(duì)不確定狀態(tài)進(jìn)行判斷，從而做出自己的決定。這些東西我們聽(tīng)起來(lái)都是非常原始的，但是實(shí)際上背后的思維方式，和我們今天所講的大數(shù)據(jù)是非常像的。

信用卡消費(fèi)記錄里有什么

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無(wú)論是商家還是信息的搜集者，會(huì)比我們自己更知道你可能會(huì)想干什么?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)還沒(méi)有被真正挖掘，如果真正挖掘的話，通過(guò)信用卡消費(fèi)的記錄，可以成功預(yù)測(cè)未來(lái)5年內(nèi)的情況。統(tǒng)計(jì)學(xué)里頭最基本的一個(gè)概念就是，全部樣本才能找出規(guī)律。為什么能夠找出行為規(guī)律?一個(gè)更深層的概念是人和人是一樣的，如果是一個(gè)人特例出來(lái)，可能很有個(gè)性，但當(dāng)人口樣本數(shù)量足夠大時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)每個(gè)人都是一模一樣的。

從抽樣中得到的結(jié)論總是有水分的，而全部樣本中得到的結(jié)論水分就很少，大數(shù)據(jù)越大，真實(shí)性也就越大，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)包含了全部的信息。

由關(guān)注精確度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注效率

關(guān)注效率而不是精確度，大數(shù)據(jù)標(biāo)志著人類(lèi)在尋求量化和認(rèn)識(shí)世界的道路上前進(jìn)了一大步，過(guò)去不可計(jì)量、存儲(chǔ)、分析和共享的很多東西都被數(shù)據(jù)化了，擁有大量的數(shù)據(jù)和更多不那么精確的數(shù)據(jù)為我們理解世界打開(kāi)了一扇新的大門(mén)。

大數(shù)據(jù)能提高生產(chǎn)效率和銷(xiāo)售效率，原因是大數(shù)據(jù)能夠讓我們知道市場(chǎng)的需要，人的消費(fèi)需要。大數(shù)據(jù)讓企業(yè)的決策更科學(xué)，由關(guān)注精確度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注效率的提高，大數(shù)據(jù)分析能提高企業(yè)的效率。

例如：在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)產(chǎn)品迭代的速度在加快。三星、小米手機(jī)制造商半年就推出一代新智能手機(jī)。利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)提高企業(yè)效率的趨勢(shì)下，快速就是效率、預(yù)測(cè)就是效率、預(yù)見(jiàn)就是效率、變革就是效率、創(chuàng)新就是效率、應(yīng)用就是效率。

從不能預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢灶A(yù)測(cè)

大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測(cè)體現(xiàn)在很多方面。大數(shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人一樣思考，相反，它是把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來(lái)預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性。正因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)規(guī)律面前，每個(gè)人的行為都跟別人一樣，沒(méi)有本質(zhì)變化，所以商家會(huì)比消費(fèi)者更了消費(fèi)者的行為。

例如：大數(shù)據(jù)助微軟準(zhǔn)確預(yù)測(cè)世界懷。微軟大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在2014年巴西世界足球賽前設(shè)計(jì)了世界懷模型，該預(yù)測(cè)模型正確預(yù)測(cè)了賽事最后幾輪每場(chǎng)比賽的結(jié)果，包括預(yù)測(cè)德國(guó)隊(duì)將最終獲勝。預(yù)測(cè)成功歸功于微軟在世界懷進(jìn)行過(guò)程中獲取的大量數(shù)據(jù)，到淘汰賽階段，數(shù)據(jù)如滾雪球般增多，常握了有關(guān)球員和球隊(duì)的足夠信息，以適當(dāng)校準(zhǔn)模型并調(diào)整對(duì)接下來(lái)比賽的預(yù)測(cè)。

世界杯預(yù)測(cè)模型的方法與設(shè)計(jì)其它事件的模型相同，訣竅就是在預(yù)測(cè)中去除主觀性，讓數(shù)據(jù)說(shuō)話。預(yù)測(cè)性數(shù)學(xué)模型幾乎不算新事物，但它們正變得越來(lái)越準(zhǔn)確。在這個(gè)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析能力終于開(kāi)始趕上數(shù)據(jù)收集能力，分析師不僅有比以往更多的信息可用于構(gòu)建模型，也擁有在很短時(shí)間內(nèi)通過(guò)計(jì)算機(jī)將信息轉(zhuǎn)化為相關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)。

從人找信息變?yōu)樾畔⒄胰?/span>

互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，是一個(gè)從人找信息，到信息找人的過(guò)程。先是人找信息，人找人，信息找信息，現(xiàn)在是信息找人的這樣一個(gè)時(shí)代。信息找人的時(shí)代，就是說(shuō)一方面我們回到了一種最初的，廣播模式是信息找人，我們聽(tīng)收音機(jī)，我們看電視，它是信息推給我們的，但是有一個(gè)缺陷，不知道我們是誰(shuí)，后來(lái)互聯(lián)網(wǎng)反其道而行，提供搜索引擎技術(shù)，讓我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一個(gè)很關(guān)鍵的技術(shù)。

例如：從搜索引擎——向推薦引擎轉(zhuǎn)變。今天，后搜索引擎時(shí)代已經(jīng)正式來(lái)到，什么叫做后搜索引擎時(shí)代呢?使用搜索引擎的頻率會(huì)大大降低，使用的時(shí)長(zhǎng)也會(huì)大大的縮短，為什么使用搜索引擎的頻率在下降?時(shí)長(zhǎng)在下降?原因是推薦引擎的誕生。就是說(shuō)從人找信息到信息找人越來(lái)越成為了一個(gè)趨勢(shì)，推薦引擎就是說(shuō)它很懂我，知道我要知道，所以是最好的技術(shù)。喬布斯說(shuō)，讓人感受不到技術(shù)的技術(shù)是最好的技術(shù)。