数据分析的结果到底是什么?
一位在Amazon和淘宝有过数据挖掘工作经验的分析师分享了自己的心得体会,做为一个新人仅从事数据方面技术不到10个月的一些心得,也许对你有用。
原文很长,小兵帮你精选独到观点的片段 ↓↓↓
我看到很多的玩大数据的,基本上干的是数据统计的事,从多个不同的维度来统计数据的表现。最简单最常见的统计就是像网站统计这样的事。比如:PV是多少,UV是多少,来路是哪里,浏览器、操作系统、地理、搜索引擎的分布,等等,等等。
唠叨一句,千万不要以为,你一天有十几个T的日志就是数据了,也不要以为你会用Hadoop/MapReduce分析一下日志,这就是数据挖掘了,说得难听一点,你在做的只不过是一个统计的工作。那几个T的Raw Data,基本上来说没什么意义,只能叫日志,连数据都算不上,只有你统计出来的这些数据才是有点意义的,才能叫数据。
当一个用户在面对着自己网店的数据的时候,比如:每千人有5个人下单,有65%的访客是男的,18-24岁的人群有30%,等等。甚至你给出了,你打败了40%同类型商家的这样的数据。作为一个商户,面对这些数据时,大多数人的表现是完全不知道自己能干什么?
是把网站改得更男性一点,还是让年轻人更喜欢一点?完全不知道所措。
只要你去看一看,你会发现,好些好些的数据分析出来的结果,看上去似乎不错,但是其实完全不知道下一步该干什么?
所以,我觉得,数据分析的结果并不仅仅只是把数据呈现出来,而更应该关注的是通过这些数据后面可以干什么?如果看了数据分析的结果后并不知道可以干什么,那么这个数据分析是失败的。
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