大数据要怎么用,12名创业者这样说
当下,大多数企业都明白大数据的作用。大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程:销售策略,营销邮件的打开率,网站点击量等等,利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。
拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的,然而这也是一把双刃剑:过于依赖数据,可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。这些直觉又无法量化。针对这个问题,来自青年企业家理事会(YEC)的12位创业者提供了如下意见,告诉我们如何利用大数据,而不盲从数字,不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。
1.大数据只是指导作用,但不能是只依靠大数据
我认为大数据是很有效的,但是我们在做品牌营销决策的时候不能完全以大数据“马首是瞻”。应该有一种有效结合了大数据和“直觉判断”的方法。通过数据指导,我可以为品牌吸引新的用户,但是我不会让数据决定我和读者之间互动的形式。
–Sean Ogle of Location Rebel
2.让自己对数据负责,同时也要切合实际
人类容易犯错,但数据也会误导我们。我把这种现实主义带到了我所有的决策中。它确保我对数据保持负责,同时对它真正告诉我的东西保持合理的怀疑态度。
–Manpreet Singh of TalkLocal
3.数据是ROI的一部分
大数据有他的重要作用,它简化了数十年来的记录和研究。但大数据也不是万无一失的。当我们观测数据的趋势时,需要对影响结果和数据流的其他因素保持关注。在我的报告中,大数据只是投资回报率的一小部分,还有很多工具和方法可以来发现商业趋势。
–Matthew Capala of Search Decoder
4.理解商业数据需求
这取决于你的商业模型,你需要考虑你的数据获取、数据测量的难易性,还是为人为失误留出了空间,你是在调查观点,事实还是数据。在你全面使用大数据之前考虑这些要素,不要盲从大数据。这是你的业务,你才是这方面的专家
–Kevin Conner of Vast Bridges
5.发现模式和趋势
通过大数据工具和方法,我们可以迅速查阅大量数据,以揭示隐藏的规律、未知的联系、市场趋势、顾客偏好等等有用的商业信息。我们就能预计客户需求或欲望,由此改进服务;在问题出现之前,发现并减弱问题的影响,并改进管理决策。
–Luigi Wewege of Vivier Group
6.了解数据的局限
我们竭力让数据引导我们,而不是我们去引导数据。因为估值是一个特殊的领域,数据和直觉有时会无法产生良性互动。我们不断地添加新的数据可视化和解释,标准测试,并在数据出问题的时候可以及时发现。
–Thomas Smale of FE International
7.树立数据的标准
在推行数据优先的措施之后,我们高兴的发现关键指标有了长足的进步。我们也不盲从于大数据,我们使用以往的销售数据进行评估。我们已经发现,知道这个模型的预测极限在哪里是非常重要的。
–Ismael Wrixen of FE International
8.发现大数据背后的细节
要看到大数据背后的细节。并要基于这些细节来做出决定。
–Daisy Jing of Banish
9.定性和定量分析结合
我们将定量数据(度量、调查、服务器日志数据)与定性反馈(调查、访谈、用户研究等)结合在一起。这给我们提供了一个更全面的视角来做出最明智的决定。数据可能会误导决策,因为它们只会讲述部分内容。
–Adelyn Zhou of TOPBOTS
10.专注于获得优质数据
数据质量不一,也有优劣之别。兜售原始数据、分析工具和仪表盘工具——旨在将机器学习与人工智能相结合——的公司比比皆是。重点之一是获得优质、可靠的数据;这样,后续的决策就会水到渠成。
–Ryan Bradley of Koester & Bradley, LLP
11.分析数据找到潜在客户
大数据让我的企业和销售可以了解和预测用户行为,比如人们在哪些场景下网购,购买什么?未来几个月用户可能会转移到哪些场景。这样,销售团队得以找出潜在顾客——真正有望购买产品或服务的顾客,以及掌握向他们推销的最佳时机。
–John Daniel of Innovator John
12.让数据证明你的直觉正确性
直觉告诉我们,登录页的某些设计会有不错的表现。但只有等数据量起来之后,我们才能看到实际的效果,以及这些设计的优缺点。要判断这些猜测是否准确,数据是最有发言权的。在数据的引导下,我们将就内容的取舍作出合适的决策。
–Jason Applebaum of Eager Media
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31