数据分析之成功案例解析
(1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系,通过先进的数据挖掘与分析技术,为广告商提供更为精准定位的服务,该精准广告模式收到广大广告商的热捧,根据市场调研机构eMarketer的数据,Facebook年营收额超过20亿美元,成为美国最大的在线显示广告提供商。
(2) Hitwise发布会上,亚太区负责人John举例说明: 亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐,通过客户分类,测试统计,行为建模,投放优化四步,运营客户的行为数据带来竞争优势。
此外,还有好多好多,数据分析,在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的:比如在营销领域,有数据库营销,精准营销,RFM分析,客户分群,销量预测等等;在金融上预测股价及其波动,套利模型等等;在互联网电子商务上面,百度的精准广告,淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多,以至于数据分析师也越来越受到重视。
然而,现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息:在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员,以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国,受过专业训练并有经验的数据分析人才,未来三年,分析能力人才供需缺口将逐渐放大,高级分析人才难寻。也就是说,数据分析的需求在不断增长,然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。
对于数据分析,有一句话说的非常好:spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法,这些仅仅就都是个工具而已,最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解,再牛的理论,再牛的工具,都是白搭。做一名合格的数据分析师,除了对数据需要有良好的敏感性之外,对相关业务的背景的深入了解,对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用,哪些不适用,而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
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