
大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)就是成為你肚子里的蛔蟲
前我曾在自己的臉書上問朋友,關(guān)于大數(shù)據(jù)很夯,有沒有大家推薦的好書或是必看之「圣經(jīng)等級(jí)」的可以參考?結(jié)果回應(yīng)相當(dāng)熱烈,推薦也不一而足,從商業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)到行為分析學(xué),也有學(xué)界作者到業(yè)界作者,約10來(lái)本書,讓人看得眼花撩亂。
轉(zhuǎn)念一想,我既然有這問題,大概多數(shù)人也有這問題吧。意思是說,科技發(fā)展進(jìn)到物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,「大數(shù)據(jù)」這名詞被不斷提及,結(jié)果認(rèn)真想了解才發(fā)現(xiàn),這真是一門好深的學(xué)問,不僅僅只是以統(tǒng)計(jì)為核心,必須得從使用者的身份識(shí)別開始,逐漸擴(kuò)及到情境、行為、認(rèn)知、消費(fèi),以及企業(yè)與使用者之間的互動(dòng),通通都有值得被紀(jì)錄與分析的思維在里頭。
比方說,之前Google花了臺(tái)幣將近 1 千億,買下Nest 這家公司,就讓我感到有些疑惑。Nest 是在2010 年由 Tony Fadell 和 Matt Rogers 所創(chuàng)立的公司,在 2011 年發(fā)表了產(chǎn)品 Thermostat(節(jié)溫器);2013年則推出了 Smoke sensor(煙霧感測(cè)器),雙雙獲得超級(jí)好評(píng),但即使賣得好,我還是想不出這與 Google何以愿意砸重金購(gòu)併有什么關(guān)聯(lián)性。
要回答這個(gè)問題,就得從大數(shù)據(jù)觀念著手。簡(jiǎn)單說,真正影響消費(fèi)者購(gòu)物決策的關(guān)鍵,并不是從他在網(wǎng)上挑東西、點(diǎn)擊、瀏覽的數(shù)據(jù)下手,而是得「還原」他當(dāng)時(shí)的「情境」,那才是關(guān)鍵。
作者舉了一個(gè)很有意思的案例: A 君上班途中,不經(jīng)意看到路人穿著一件T-shirt 覺得很好看,到了公司之后,打開電腦,立刻上網(wǎng)搜尋,沒想到跑出了10 萬(wàn)件商品,看的他眼花撩亂。正當(dāng)他想繼續(xù)看下去的時(shí)候,老召集所有人開會(huì),于是他沒有往下找,到了會(huì)議室開始進(jìn)行會(huì)議。
會(huì)議進(jìn)行中,他覺得有點(diǎn)無(wú)聊,于是拿出手機(jī)開始重新搜尋,卻始終都沒找到那件讓他魂?duì)繅?mèng)縈的 T-shirt。瀏覽時(shí)突然一個(gè)推薦商品映入他的眼簾,是一款他向來(lái)就很喜歡的手機(jī)品牌正在大促銷,于是他想都沒想就在線上買了這支手機(jī)。
如果你是數(shù)據(jù)分析師,單純只從這位 A 君的線上瀏覽行為去分析,你一定會(huì)感到非常疑惑:為什么他明明是在找T-shirt,最后卻買了手機(jī)?如果你將這樣的行為列入演算的推送機(jī)制,未來(lái)就很可能會(huì)錯(cuò)判消費(fèi)者的動(dòng)機(jī)與消費(fèi)習(xí)慣。
這就是作者想強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn),理想上,企業(yè)應(yīng)該要能「還遠(yuǎn)」使用者的當(dāng)下情境,才能理解消費(fèi)者心裡想要的是什么,進(jìn)而推送最正確的資訊給他。作者也舉了阿里巴巴實(shí)際的一個(gè)案例,某一年的「十一黃金周」,他們發(fā)現(xiàn)使用 iPad 上網(wǎng)買東西的人突然暴增,原來(lái)是因?yàn)楫?dāng)年中國(guó)政府實(shí)施黃金週高速公路不收過路費(fèi)的政策,于是大家都塞在高速公路上,于是只能用iPad 購(gòu)買商品。同樣的,如果你以為那是因?yàn)槭褂?/span>iPad 有比較好的瀏覽經(jīng)驗(yàn),而誤判消費(fèi)者心裡所想的,那也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)判讀資訊錯(cuò)誤,而引發(fā)出錯(cuò)誤的結(jié)論與企業(yè)決策。
到這里,我終于能明白,為什么 Google 會(huì)愿意砸下重金買 Nest,因?yàn)檫@是他們布局的一環(huán),最終目的就是想知道你從起床到用早餐,到出門上班的交通期間,在上班期間內(nèi),中午用餐,下班后交通期間,晚餐,睡眠的所有訊息;企業(yè)也想收集你在家、在戶外、在工作、在休息等……所有行為與情境,好作出對(duì)你這個(gè)人在連上網(wǎng)的購(gòu)物行為做交叉分析,進(jìn)而還塬你當(dāng)時(shí)可能面對(duì)的狀況與想法,掌握你真正的消費(fèi)動(dòng)機(jī),推播最正確的資訊與商品給你。
這就是大數(shù)據(jù)想達(dá)成的終極目標(biāo):成為你肚子里的蛔蟲,并且試圖餵出你最想要的東西,提升流量,提升點(diǎn)擊率,提升購(gòu)買率,提升再購(gòu)買率。
雖然聽起來(lái)很可怕,因?yàn)槟闼械男袨槎急淮髷?shù)據(jù)所掌握,然而活在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的你,使用智能手機(jī)的你,大概就已經(jīng)離不開這個(gè)處處被收集資料的網(wǎng)絡(luò),你唯一可能避開的方式就是不使用網(wǎng)路與電腦,不使用手機(jī)上網(wǎng),也不用網(wǎng)路購(gòu)物,但我相信這對(duì)絕大多數(shù)人來(lái)說已經(jīng)是不可逆的行為。
無(wú)論如何,大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨,只是悄悄在你看不見的地方蓬勃的運(yùn)行著。我始終相信,大數(shù)據(jù)為人類帶來(lái)的正面意義會(huì)遠(yuǎn)大于負(fù)面,只是你得有意識(shí)的了解它運(yùn)作的邏輯—無(wú)論你是利用數(shù)據(jù)或被數(shù)據(jù)利用,都應(yīng)該對(duì)大數(shù)據(jù)有所了解。
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
SQL 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)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 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 ...
2025-09-18DSGE 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(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(chǎng)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(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(yíng)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(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10