
企業(yè)以數(shù)據(jù)挖掘利潤(rùn)的兩種選擇_數(shù)據(jù)分析師考試
如今,你到哪兒都能聽(tīng)到大數(shù)據(jù)。別說(shuō)是亞馬遜這樣的公司,現(xiàn)在就是一個(gè)小的Startup, 每天也能有幾個(gè)G的數(shù)據(jù)量。 而像Instagram 這樣的照片分享網(wǎng)站,每天輕松就能產(chǎn)生出500T的數(shù)據(jù)量。 不少企業(yè)的CEO們都會(huì)問(wèn)一個(gè)問(wèn)題:“好,現(xiàn)在我有這么多數(shù)據(jù),下一步我該怎么做呢?”
一個(gè)人, 如果只是站在金礦的土地上而不去挖掘的話, 他也成不了富翁。 同樣的, 擁有大量數(shù)據(jù)并不能代表你的企業(yè)就能成功。 這個(gè)行業(yè)里面成功的是例如亞馬遜, NetFlix那樣, 能夠比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更好的利用數(shù)據(jù)的公司。 否則的話, 你也只能干瞪著眼看著一堆Hadoop集群而不知道如何去做。 可是, 要是你能好好的利用你的數(shù)據(jù), 你就能夠在競(jìng)爭(zhēng)中領(lǐng)先一步。
數(shù)據(jù)與金錢(qián)往往是連在一起的,但是,究竟如何才能把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為利潤(rùn)呢? 對(duì)大多數(shù)公司來(lái)說(shuō), 有兩種選擇, 一是數(shù)據(jù)導(dǎo)向的流程, 二是數(shù)據(jù)導(dǎo)向的產(chǎn)品。
以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的業(yè)務(wù)流程:
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師,使用Excel或者會(huì)編寫(xiě)SQL語(yǔ)句進(jìn)行特定查詢(xún)。 而如今, 這些就遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠了。 如今的數(shù)據(jù)科學(xué)家, 需要了解小數(shù)據(jù)時(shí)代和大數(shù)據(jù)時(shí)代的各種工具, 包括傳統(tǒng)的商業(yè)智能工具,新型的大數(shù)據(jù)分析工具,Teableau、Qlickview、大數(shù)據(jù)魔鏡等。還要會(huì)查詢(xún)語(yǔ)言, 統(tǒng)計(jì), 甚至機(jī)器學(xué)習(xí)等。
好的數(shù)據(jù)科學(xué)家可以幫助企業(yè)從分析產(chǎn)品, 比如哪些產(chǎn)品受歡迎, 為什么, 哪些產(chǎn)品用戶不喜歡(比如Zynga就是這么做的), 到建立預(yù)測(cè)模型, 分析將來(lái)趨勢(shì), 以幫助現(xiàn)在的決策(比如沃爾瑪實(shí)驗(yàn)室就是在這么做)
如果你是銷(xiāo)售軟件即服務(wù)(SaaS)應(yīng)用, 數(shù)據(jù)科學(xué)家可以幫助你分析高端客戶的特征, 比如他們轉(zhuǎn)化的渠道, 他們的基本共性(年齡, 性別, 收入水平, 地域等),以及他們使用你的應(yīng)用的特別方式等。 這樣, 你可以更加有針對(duì)性的設(shè)計(jì)你的產(chǎn)品功能, 推出針對(duì)性的廣告,優(yōu)化市場(chǎng)推廣渠道, 從而提高你的利潤(rùn)率。
或者,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以基于歷史數(shù)據(jù), 建立一個(gè)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型。比如百貨公司Target那樣,能夠確定哪些顧客是懷孕的婦女,或者像一些保險(xiǎn)公司一樣,能夠預(yù)測(cè)哪些來(lái)咨詢(xún)的潛在客戶最有可能轉(zhuǎn)化為客戶。
以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的產(chǎn)品:
除了以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的流程外, 還可以把利用數(shù)據(jù)來(lái)豐富產(chǎn)品的功能。 有的公司還把數(shù)據(jù)專(zhuān)門(mén)打包成為一個(gè)產(chǎn)品來(lái)銷(xiāo)售。
比如Twitter, 他本身的產(chǎn)品不是數(shù)據(jù)產(chǎn)品, 但是, 他通過(guò)授權(quán)其他公司如DataSift這樣的公司使用它的數(shù)據(jù), DataSift這樣的公司則利用Twitter的數(shù)據(jù)做成針對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品來(lái)幫助企業(yè)更好地利用社交媒體。 還有一些媒體公司, 把觀眾觀看的數(shù)據(jù)打包, 賣(mài)給一些頻道或者內(nèi)容制作公司。
不過(guò), 相對(duì)于把數(shù)據(jù)打包出售直接獲取收入, 更多的公司則是利用數(shù)據(jù), 提高現(xiàn)有的產(chǎn)品, 使它們更加有效率, 更加智能 更加符合用戶需求, 從而直接或間接地增加收入。
這里也有一些例子來(lái)說(shuō)明數(shù)據(jù)如何使產(chǎn)品更加智能, 更加符合用戶需求:
如,為了提高廣告平臺(tái)的點(diǎn)擊率, 廣告平臺(tái)通過(guò)分析廣告播放媒體, 廣告本身, 以及用戶的行為。 把廣告展現(xiàn)給最合適的用戶。
又如視頻發(fā)布平臺(tái)通過(guò)分析用戶的觀看和互動(dòng)行為, 給視頻制作者關(guān)于用戶喜好的各種反饋, 從而制作出更加滿足用戶喜好的視頻。 這是一個(gè)間接增加收入的例子。 通過(guò)數(shù)據(jù)分析, 來(lái)提高視頻平臺(tái)的受歡迎程度。
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
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(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(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 ...
2025-09-11CDA 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(lèi)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(lèi)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