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一本書讀懂大數據!鄔賀銓院士主編,馬云傾情推薦!

[日期:2019-09-24] 來源:云創大數據  作者: [字體: ]

  

 

    每個人都身處大數據浪潮

 

  大家可能都有過這樣的體驗,當你在網上閑逛時,網頁可能會跳出某品牌新品手機廣告,點進去就可以直接購買,出現這樣的鏈接,只因為前兩天瀏覽了相關手機發布的新聞;剛在某電商平臺購買了一臺面包機,在付款的時候,發現頁面下方冒出了面粉、食譜等,于是沒忍住又買了一堆;當你打開郵箱時候,發現郵箱已經不聲不響自動過濾了垃圾郵件,垃圾郵件正安靜地躺在垃圾箱里……每個普通人都游弋在大數據的海洋里,我們的生活正因為數據發生著潛移默化的改變。

 

 

  馬云曾說:“20世紀的工業,包括中東戰爭都是圍繞著石油,誰掌握著資源就掌握著動力。而現在數據就是資源,人類社會開采著自己創造的能源,別的東西你用過賣給我就不值錢了,而數據是你用過交給我變得更值錢了。”

 

  大數據作為一種新興的生產要素、企業資本、社會財富,可謂取之不盡、用之不竭,而且能夠重復使用、循環利用。可以說,大數據是一個信息和知識的富礦,只要去深度分析和挖掘,總會有意想不到的收獲。谷歌、亞馬遜、Facebook、阿里巴巴、騰訊、京東等行業巨頭的成功實踐和輝煌業績,就是生動、有力的例證。

 

  “用數據說話”、“讓數據發聲”,已成為人類認知世界的一種新方法。世界是物質的,物質是數據的,數據正在重新定義世界的物質本源,并賦予“實事求是”新的時代內涵。我們必須善于用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據生活。

 

  在這個時代,每個人都應該懂點數據。

 

  數據是什么樣子的?

 

  大數據里面的數據大體上分為兩種類型:一種叫結構化數據,另一種叫非結構化數據。結構化數據是有固定格式和有限長度的數據,如國籍、民族、姓名、性別等。非結構化數據量比較大,沒有固定格式和長度,如視頻數據、語音數據等。單純看這些獨立的數據可能意義不大,但是經過一定處理,從雜亂的數據中梳理和清洗關鍵信息,并從這些信息中總結規律而形成“知識”,才是數據的價值所在。

 

  就以阿里小貸為例。阿里小貸通過對貸款客戶進行下游訂單、上游供應商、經營信用等評估,就可在不面談的情況下給客戶放款。其數據來源于大型的數據共享平臺,通過共享阿里巴巴旗下各子公司的數據資源來創造商業價值,大數據團隊把淘寶交易流程各環節的數據整合互聯,并基于商業理解對信息進行分類儲存和分析加工,進而與決策行為一起分析挖掘后得出結果。

 

  數據是怎么被分析的?

 

  從各種類型的數據中快速獲得有價值的信息需要一個過程,其中涉及多種數據處理與分析技術,包括大數據采集、大數據預處理、大數據存儲與管理、大數據分析與挖掘、大數據展現與應用等。

 

  在商業應用中,如何挖掘消費者需求,從而高效整合供應鏈滿足其需求的能力,是能否獲得競爭優勢的關鍵要素。數據化運營逐漸成為主流,依托大數據“基因”,可以重新定義“人、貨、場”。

 

 

  具體而言,基于充足的數據樣本分析和處理(包括購買情況、消費偏向、用戶活躍度、平臺數據和流量,以及信息回饋等),調研關鍵詞和屬性,準確描繪出用戶畫像,可有針對性地進行數據引流,并進一步實現服務升級。

 

  用戶畫像,即用戶信息的標簽化,是通過收集、分析用戶數據后抽象出的一個特征集,可以認為是真實用戶的虛擬代表。用戶畫像的核心工作就是為用戶匹配相符的標簽,通過多維度對用戶特征進行構造和刻畫,包括用戶的社會屬性、生活習慣、消費行為等,進而揭示用戶特征與潛在需求。

 

  有了用戶畫像,就能真正了解用戶需求,同時依靠現代信息技術手段建立個性化的顧客溝通服務體系,將產品或營銷信息推送到特定的用戶群中,既節省營銷成本,又能更好地發揮營銷效果,使精準營銷成為可能。

 

  比如,從微信、微博、今日頭條等用戶數據,以及各種活動數據、線上數據庫、客戶服務信息中爬取數據,并進行清洗整理。在此基礎上,通過分類、聚類、回歸分析、關聯分析等對整理好的數據進行分析,進一步明確用戶的年齡、性別、職業、興趣等屬性標簽,實現用戶標簽化,并通過數據建模,構建用戶畫像,實現數據可視化分析。

 

  在此基礎上,通過大數據了解客戶的消費喜好和需求,有針對性地推送不同產品的推薦信息,進而實現精準營銷:通過記錄客戶的購物習慣,在客戶生活必需品用完之前,通過精準廣告及時提醒客戶補貨;根據客戶消費行為與屬性特征,為客戶推薦可能購買的其他產品,進一步提高銷售額。

 

 

  電商作為較早利用大數據進行精準營銷的行業,電商網站內推薦引擎依據客戶歷史購買行為和同類人群購買行為進行產品推薦的產品轉化率一般為6%~8%。

 

  如何保障數據安全?

 

  數據無處不在,數據泄露也隨處可尋。根據上海社會科學院互聯網研究中心發布的《大數據安全風險與對策研究報告》,自2013年以來,在企業或社會組織發生的數據安全事件,泄漏量動輒過億條,既有外部攻擊,也有內部泄密,既有技術漏洞,也有管理缺陷,大大威脅了企業發展和個人信息安全。因此,只要有數據存在的地方,就應該建立安全機制。

 

 

  在信息安全防護方面,在政府牽頭指導下,社會各界聯動響應,才能將信息安全落到實處。首先,在技術層面,亟須提高安全防護技術水平,在網絡安全與個人隱私保護方面加強研究,增強防御信息安全事件風險的能力。同時,可成立數據治理委員會、大數據管理局等專門的數據治理機構,引進第三方信息安全審計,對數據治理進行統籌管理,在數據安全保護與信息開放共享之間找到合理的平衡點。

 

  關于大數據的內容遠不止于此,包括大數據發展的來龍去脈、大數據管理與分析以及大數據在政務、經濟、民生等多個領域的應用等,都有著豐富的指向,更多精彩內容,歡迎關注馬云傾情推薦、鄔賀銓院士主編、鄭緯民教授與劉鵬教授擔任編委會主任的大數據科普著作——《數據之道  從技術到應用》,用一本書的時間帶您讀懂大數據!

 

 

 

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  目前,市場上的大數據書籍不可謂不多,但是專業的太深,淺顯的太白,而《數據之道  從技術到應用》始終以科普為宗旨,立足國內外大數據的發展態勢,在描繪大數據前世今生的基礎上,以生動貼切的語言結合豐富的生活實例,對數據處理、數據分析等專業知識進行了圖文并茂的介紹,展示了大數據在政務、經濟、民生方面的具體應用,進而指明了大數據的未來走向,相信能給讀者帶來耳目一新的閱讀體驗。

 

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