大数据分析，到底解析了啥？
发布时间：2021-12-18 22:28:30 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：大数据仨字已经被喊烂了，大数据分析也经常被人提起。可到底咋完全是大数据分析?为啥大家喊得很多，平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。 一、普通人理解的大数据 普通人理解的大数据可谓千奇百怪，比如： 1、一个excel文件 200M，多大的数据呀! 2、
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“大数据”仨字已经被喊烂了，“大数据分析”也经常被人提起。可到底咋完全是“大数据分析”?为啥大家喊得很多，平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。 一、普通人理解的“大数据” 普通人理解的大数据可谓千奇百怪，比如： 1、一个excel文件 200M，多大的数据呀! 2、我国人口14亿，这个数据好大呀! 3、卧槽，我刚看了车，就有4S店推广电话，肯定收集了我的大数据 小数据有没用?有用!非常有用! 能采集到某个地区的数据，代表着政府对这个地区有统治力。 能采集到越多的数据，中央就能掌握地方情况，从而加强管理。 数据是如此重要，以至于历史上很长一段时间，统计任务归属于政府、军队、情报机关。我国的第一家调查公司还是在90年代初，在宝洁强烈要求下成立的。 但是，调研做法有三个明显的问题： 1、非常耗费人力。访问员、督导、审核、录入、数据处理……都是人 2、非常耗费时间。设计问卷、填写、回收、都是时间 3、准确度低。现场测量的数据会相对准，但口头问回来的大部分都不准 但是这个阶段的局限也是很明显的：POS机只能记录交易结果，对过程一概不知。谁在买，买了多少，为啥买，通通不清楚。 这个阶段的分析，是典型的知其然，不知其所以然的分析，大部分分析只能通过成交结果去猜。如果只有这个阶段的数据，想做深入分析，还是得依靠调研。比如传统企业想了解门店成交流程，会做门店调查，研究消费者在门店的动线，询问消费者体验。 数据变大第二步：主动采集 有了系统采集以后，大家自然地会想：除了交易数据，其他数据也能通过系统化采集。比如最简单的形式：让用户自己交身份证，通过图像识别录入。这样既能采集到用户数据，又能避免手动填写的错误。 但是问题来了：凭啥要交身份证给你呀!于是传统采集，只有银行、航空、通讯等有国家背景+法律规范要求的地方，才能相对准确的采集这些真实数据。 真正低成本的、解决采集消费者行为数据的问题，还得靠互联网产品。 数据变大第三步：行为加入 互联网产品的最大优势，在于App/小程序/H5本身就是数字化产品。此时不但有条件记录到用户的点击、登录等行为数据，而且能将用户ID、手机号等信息整合成统一ID，效率比依赖线下纸质单张申请的流程强无数倍。 还能将视频、图片、文章等内容打标签，通过用户点击、转发次数，浏览时长，反推用户需求。对于经历过传统企业数据的人来说，互联网产品的数据简直就是鸟枪换炮。 相较之传统的会员基础信息、消费流水数据，用户行为数据量特别、特别的大，大家想想自己在淘宝逛多久才买一件东西就知道了。可能之前几百次点击浏览，最后才有一单交易。 因此，需要专门的大数据架构来支持这些数据的存储和计算。狭义上的大数据技术，特指对大量的用户行为数据、非结构化数据的存储和计算。 有了这些数据，才有现在我们流行的互联网分析方法，比如漏斗分析法(如下图)。 虽然这些方法，基于交易数据也能做，但是数据量多寡，直接决定了结果准确度。从而影响到业务端使用。在传统时代，只有银行、运营商、航空公司独享的分析方法，成为现在互联网公司的标配。 然而即使这样，既然有一些问题不能解决 用户数据分散在若干平台，导致单一平台数据不足 用户心理无法直接反应为数据，冲动型行为会干扰正常数据判断 信息安全法规要求越发严格，对数据采集/使用限制在增多 因此，如何合法合规、持续利用大数据资源，依然是今天一个重要议题。 三、上不了台面的“变大”方法 当然，还有一些灰色/黑色的方法，让数据变大 1、直接从“有数据”的人手上，买数据! 2、爬虫、撞库，硬捞用户数据 3、通过设备，默默收集用户数据 这就是各种骚扰电话、垃圾短信的源头。当然，随着国家对信息安全保护要求越来越严格，这些玩意生存空间也是逐步被压缩，所以不谈也罢。 四、“大数据有啥用”的终极答案 纵观数据从小到大的整个过程可以看出：数据从来都有用。即使最简单、最不准的数据，也能反应管理上的问题。因此决策者们对于数据的追求，永远是孜孜不倦的，永远是不满足的。(如下图) 那么，为什么还有这么多人在问“大数据有啥用”呢? 因为并非所有人都理解“数据”的用途，别说大数据了，小数据丫也照样不会用。 截止到2021年，依然有人是拍脑袋决策，拍胸脯保证;依然有人沉迷于“老夫从业十年，我说的就是对的”;依然有人觉得大数据包治百病，代码一敲，钞票从电脑屏幕里喷薄而出;依然有人迷信“底层逻辑”“核心思维”，苦练内功心法。 总之，想用好数据，就得深入业务流程，具体了解数据采集方式，这样才能读懂数据背后的业务含义，才能把自己面临的具体问题转化为数据问题，才能解出正确答案。 采集和计算数据，是一门科学 应用数据产生价值，是一种艺术 差别大致如此。 （编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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