大数据时代的家居与地产行业变革_数据分析师培训
大家最近能够在各类媒体上看到,今年6月万科和百度签订战略合作协议,同月360投资花样年华地产旗下彩生活物业公司,8月万科和淘宝房产联合举办营销活动,按消费者在淘宝上的消费能力给予相应的房价折扣,而且这个折扣力度非常大。在8月底万达和百度、腾讯成立合资公司,共同向O2O方向发力。这一系列的商业地产企业和互联网公司的合作背后预示着什么?什么又是房产和家居行业的大数据?非常高兴能有机会和各位分享家装e站在企业和产业链数据战略上的一些思考。
大数据这两年流行的4V定义,分别是volume规模、velocity高速、variety多样性、value价值。单纯的数据集合和积累不是大数据,完整的大数据产业涵盖数据存储、技术分析、行业应用三个方面。
从数据采集与存储上来讲,我们所在行业的数据,分为用户特征数据、用户行为数据和环境数据。用户特征包括消费者性别年龄、地域、行业、消费能力、爱好等等能够清晰确定单一和群体消费者的数据字段。用户行为数据包括用户的浏览行为、搜索行为、用户位置的变化(LBS)、汽车路线和出入时间、线上和线下的购物行为。环境数据包括各类商业地产、住宅地产的位置、户型布局与面积、装修风格方案、智能设备等等对环境采集的数据、品牌商门店位置、陈列商品等等。以人的因素和环境因素对数据进行不同分类。在这里我要强调的是,第一,大数据是采集的全量数据而非单一数据。没有什么量变引起质变的概念,所有的商业行为都可以被信息化数据化,商业行为的结果也是多重变量共同影响的结果。第二,不讨论单一因素带来的因果关系。更多的要考虑各项数据之间变化的相关性。第三,数据采集过程中的偏差不可避免,我们的评价过程更多的看群体,而不追求微观上的精准。
从数据采集技术上来讲,家装e站在2014年以 天猫平台为核心,在截止8月份只有42个分站,年底预计150个分站的基础上,全年预计影响超过300万人次的家装消费者。2015年我们全国会有300个分站,以及供应链体系超过55个大仓的基础上,整合网络营销推广资源,预计全年会影响5000万人次的消费者。在官网上线以后,以 Hadoop、mysql集群、BI系统组成数据计算、存储、分析体系。对消费者装修过程中的家居数据进行充分的采样分析。未来我们会依据业务需求,对接政府、开发商、平台、品牌方数据体系。政府数据包括政府建委、房管局相关的交易数据;国家统计局相关的地产开发数据;国土资源部相关的土地市场数据。开发商数据包括各楼盘户型库、消费者信息,同时我们也向开发商和消费者提供设计资源、每户定制交付的精装修房系统、以及各地区行业户型、装修、用户偏好等数据支持,使开发商提供的楼盘产品更贴合消费者需求。另外,和阿里巴巴等平台对接,可以获得5亿用户的偏好、位置、消费能力等精准数据,对e站各分店、各家装行业品牌方等提供业务支撑数据和营销支持。
从数据应用的层面上来讲,短期内我公司数据主要为e 站各分站提供店面群体分析、营销优化、用户体验和效率提升的各项工作提供支撑。以行业兄弟平台齐家、美乐乐等为力,具有互联网整合能力的线上线下结合平台比单纯的线下门店坪效高4-5倍。前面提到的万科万达等公司希望利用的是商业地产所在城市的客户数据分析和经营优化。这还仅仅是大数据在行业的一个基础应用。未来家装e站会从三个方面提升公司数据价值。一是通过运营过程中的经验积累,人工建模,为各地产公司、建材家具家饰品牌提供数据支持。另一方向是通过人工智能,海量分析各类户型装修设计方案。以产品自动设计和在线3D云渲染技术为消费者提供各类基础的装修全套设计方案。包括平面顶面立面布置图、水电设计图、各类木作项目图纸,效果图等,完全替代基础的设计师工作。最后是通过装修行业设计施工等工作的数据化和信息化(移动设备和APP的实施),提升施工组织效率、供应链效率、消费者选购效率和信息获取效率。
接下来说一说目前地产家居行业大数据工作所处的时代。
一是数据分散。各机构、品牌、平台、装饰公司数据都未打通。二是对大数据的理念快于应用实施。三是数据分析技术传统,多是用于公司或机构内部优化,扩大了公司沉淀的数据量,没有整合行业应用的体系出现。但在家居地产行业信息化水平低下的同时,这部分工作也为行业大数据体系实施打下了基础。四是法律法规不健全,没有很好保护用户隐私和为各机构之间数据流转提供支撑。
最后,我们说一说这个行业的大数据工作如何改善和加强。
一是各企业继续加强数据管理工作。各企业充分的信息化,沉淀海量数据,改革组织架构,为企业互联网化提供支持。二是希望政府能够开放机构数据。哪怕是处理过的机构数据。为专业公司的飞速发展提供良好的保障。同时也对数据交换和数据安全立法,保障行业稳定持久运行。三是政府推进数据交易市场发展。由各开发商、品牌方提供数据内容,由各平台提供技术支持。由各品牌或者专业的数据处理公司进行数据分析和使用。政府不能仅仅是在各地建设数据中心,更重要的是提供整体的行业数据政策支持。
家装e站在地产与家居行业,希望能起到链接平台、消费者、地产公司、政府机构的数据对接任务,为市场发展尽一份力。同时也希望未来能成为装饰行业的中立的数据中心,成为千家万户的家庭智慧生活数据仓库。为各级地方政府的智能城市工作提供来自各家庭的数据基础和行业应用场景。
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20