
大數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)極佳案例
時(shí)至今日互聯(lián)網(wǎng)每天新增的量達(dá)2.5*10^18字節(jié),而全球90%的數(shù)據(jù)都是在過(guò)去的兩年間創(chuàng)造出來(lái)的。舉個(gè)直觀的例子來(lái)說(shuō)明一下互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量:假設(shè)大西洋里每一升海水代表一個(gè)字節(jié)的數(shù)據(jù),那么整個(gè)大西洋存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)也只能到2010年就滿(mǎn)了。
從外行的角度看來(lái)是個(gè)挺了不起的東西,它也確實(shí)了不起,不過(guò)有一個(gè)前提就是我們數(shù)據(jù)分析師能夠有效地處理數(shù)據(jù)。怎樣從海量數(shù)據(jù)中找出有用的信息才是最重要的。
本文中我們會(huì)講一些大數(shù)據(jù)的用例比如分析促銷(xiāo)行為、診斷交通狀況等。我們還會(huì)談一談大數(shù)據(jù)的收集方法以及處理的過(guò)程。
網(wǎng)上促銷(xiāo)
現(xiàn)在一個(gè)公司想取得商業(yè)上的成功,在線(xiàn)促銷(xiāo)已經(jīng)成為了很重要的手段。不過(guò)如果沒(méi)有進(jìn)行實(shí)時(shí)的那么可以說(shuō)是干了相當(dāng)于白干。成功的促銷(xiāo)行為應(yīng)當(dāng)依據(jù)之前收集的數(shù)據(jù)來(lái)決定此次促銷(xiāo)所應(yīng)使用的文案、設(shè)計(jì)、界面以及針對(duì)的人群等。
因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)可以幫助我們理解客戶(hù)的需求以及市場(chǎng)的動(dòng)向和機(jī)遇。如果想要充分利用這些數(shù)據(jù),還需要做到高效地整合數(shù)據(jù)、打造一個(gè)低延遲的分析系統(tǒng)并為分析人員提供一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)直觀的圖標(biāo)來(lái)進(jìn)行輔助。
在促銷(xiāo)開(kāi)始之前,我們先要訂立一個(gè)業(yè)績(jī)上的目標(biāo)。為此我們應(yīng)該清楚促銷(xiāo)針對(duì)的客戶(hù)群和市場(chǎng)。然后將銷(xiāo)量和流行度指數(shù)這樣的業(yè)績(jī)目標(biāo)進(jìn)行量化。我們可以收集的數(shù)據(jù)包括銷(xiāo)售報(bào)表、客戶(hù)反饋、網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)等等。
數(shù)據(jù)分析師從多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析的好處是它能夠?yàn)槲磥?lái)的發(fā)展提供更多的認(rèn)識(shí),這是單一的銷(xiāo)售量所無(wú)法比擬的。單純的銷(xiāo)售量無(wú)法體現(xiàn)出消費(fèi)者和環(huán)境的變化因此很難作為預(yù)測(cè)未來(lái)的可靠保障。
大數(shù)據(jù)在促銷(xiāo)上的好處可以總結(jié)成下面幾點(diǎn):
富有針對(duì)性:這意味著錢(qián)能夠真正地花在刀刃上,所以看似要多投入但其實(shí)能夠節(jié)約開(kāi)支。
及時(shí)反饋:大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析意味著可以針對(duì)市場(chǎng)的變化迅速調(diào)整打法。
為以后的市場(chǎng)決策打下基礎(chǔ)。
交通疏導(dǎo)
比如你早上有重要會(huì)議,結(jié)果卻被堵在路上不知道什么時(shí)候才能到公司,這時(shí)你可能除了干著急也沒(méi)什么能做的。你不能,大數(shù)據(jù)分析可以。借助大數(shù)據(jù)分析,、你可以找出擁堵不嚴(yán)重的路甚至通過(guò)實(shí)時(shí)疏導(dǎo)來(lái)解決整個(gè)城市的擁堵問(wèn)題。
在這方面做得比較突出的是谷歌地圖。谷歌通過(guò)收集安卓的位置和運(yùn)動(dòng)等信息來(lái)預(yù)測(cè)交通狀況并給予用戶(hù)建議。
不過(guò)現(xiàn)在這項(xiàng)服務(wù)效果還不是特別好因?yàn)楣雀柙僭趺词占畔⒁埠茈y知道用戶(hù)此時(shí)使用的是什么交通工具,而開(kāi)車(chē)和騎電動(dòng)車(chē)對(duì)于交通的影響是很不一樣的。
航班和車(chē)隊(duì)管理
大數(shù)據(jù)分析在航班管理上可以幫助我們減少花費(fèi)并節(jié)約時(shí)間。從每一架飛機(jī)或汽車(chē)收集的數(shù)據(jù)燃油消耗、負(fù)載、速度、路面狀況和航線(xiàn)等。
航班如果計(jì)劃得不好的話(huà)肯定費(fèi)用會(huì)上升,這就意味著賺的錢(qián)會(huì)變少,這就是物流公司鐘情于大數(shù)據(jù)提升運(yùn)輸效率的原因。數(shù)據(jù)分析可以幫助物流公司減少空駛的情況并優(yōu)化行駛的路線(xiàn)。這么一來(lái)不光是效率能夠提升,對(duì)保護(hù)環(huán)境也能做出一定的貢獻(xiàn)。
航班車(chē)隊(duì)管理還能夠與交通疏導(dǎo)結(jié)合起來(lái)為車(chē)輛尋找最合適的行車(chē)路線(xiàn),進(jìn)一步提高效率降低開(kāi)銷(xiāo)。
總結(jié)一下大數(shù)據(jù)分析為航班和車(chē)隊(duì)管理所帶來(lái)的益處:
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析可以減少燃油的使用并降低尾氣排放。
優(yōu)化路線(xiàn)減少空駛率。
為車(chē)輛提供可視化輔助。
智能新聞聚合
現(xiàn)在已經(jīng)有很多新聞應(yīng)用可以根據(jù)用戶(hù)的興趣來(lái)聚合相應(yīng)的新聞提供給用戶(hù)。大數(shù)據(jù)在媒體的生產(chǎn)、歸檔和聚合上也能夠發(fā)揮出作用。
單論新聞每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量就以PB論而且還在迅速增長(zhǎng)。在媒體領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析的目的是實(shí)時(shí)地識(shí)別、分類(lèi)、結(jié)構(gòu)化、翻譯、分析和管理媒體內(nèi)容。分析的結(jié)果則是為每一個(gè)用戶(hù)單獨(dú)提供的新聞聚合。
大數(shù)據(jù)分析為智能新聞聚合帶來(lái)的益處包括:
高效的信息管理。
提高趨勢(shì)和數(shù)據(jù)的即時(shí)性。
自動(dòng)化的搜索和低延遲查詢(xún)所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)性。
除了這里提到的用例,大數(shù)據(jù)分析還有無(wú)窮的前景留待大家去發(fā)掘。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)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(guò)程中,“損失曲線(xiàn)” 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(lèi)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(yǔ)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(kù)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(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話(huà)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(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)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(zhuān)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(kù)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(kù))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(chǎng)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(zhuān)業(yè)操盤(pán)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(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)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(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)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(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)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(yíng)問(wèn)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(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶(hù)體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)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(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11