大数据应用究竟可以做点什么_数据分析师考试
不管大数据如何炙手可热,除非为了大数据而大数据,都不能够回避这样的一个问题:使用大数据,究竟可以做点什么?
关键词:数据分析师考试、数据分析师培训、数据分析师课程,cda数据分析师考试,cda数据分析师报名
用大数据做点什么?先不说怎么做,能不能做。还是要回归根本:大数据究竟带来什么。有人说,IT并不创造价值,IT的价值是透过传统产业效率提升来实现的。大数据作为IT的一部分,也符合这样的一个规律。
如果进一步思考,传统产业效率是怎样借助大数据来提高的呢?说什么大数据提升决策能力,什么全数据分析,提升人的认知水平。这些统统是理论,既然是理论,往往无懈可击。但理论的实际价值在于落地,与实践相结合。
当大数据与实践相结合之后,给我们带来哪些新商业模式和价值呢?在“行业大数据:理想丰满 现实骨感”一文中,曾经说过,RTB、DSP、SSP、Ad Exchange和Ad Network都是互联网大数据应用的代名词,但对于传统行业/企业来说,这些还是缺乏借鉴的价值。
对于传统行业/企业,其实也可以找到一些大数据应用的关键词,例如:银行卡欺诈分析、银行卡实时监控、运营商客户流失分析、购物篮分析、病理诊断等。实际上,这些应用并不是大数据创造出来了,但大数据会让这些应用发生根本性的变化。
以电信客户流失为例,运营商的客户基础实际上很薄弱,小到一个资费促销,或者手机捆绑,就可能导致客户流失。当年我曾收到很多朋友换号186的短信,恐怕都是拜苹果所赐。现在想一想,如果有大数据分析预警,这样的事情也许就不会发生,至少可以采取措施,避免一边倒局势的出现。
4G也是如此,很多人并不知道会比3G快多少,也不知道TD-LTE和WCDMA究竟有什么差别,但WCDMA的标签是3G,TD-LTE的标签是4G,多数人会选4G。还是哪些话,如果有大数据分析,联通、电信也许不会这样的被动。
我问过一些同事为什么一直用中国移动,原因很简单,其号码绑定了很多服务,如银行卡、QQ、支付宝等,多得自己都记不清楚。但对大数据来说,这应该不是问题。所以,对于运营商来说,大数据客户流失分析就不仅是点缀,而是业务的一部分。
对于行业企业来说,与其让大数据搞得头晕脑胀,不妨也研究一下类似“客户流失分析”、“购物篮分析”这样的应用,评估一下这些应用的价值
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22