阿里大数据有多少肉多少壳_数据分析师培训
去年,阿里巴巴举办了一次天猫算法推荐大赛,其中6名大学生组成的团队拿走了100万元的头奖,他们设计的算法效率超过了阿里巴巴工程师16.9%,这套算法随机被运用到去年的“双11”中,让商品推荐变得更加准确。最近,阿里巴巴投入1500万元启动一个代号为“天池”的数据竞赛,选手们比拼如何利用现有大数据进行淘宝女装搭配的算法推荐、余额宝资金的进出预测等。去年比赛时有7276支队伍参加,明年将是虾米音乐等课题的推荐大赛,每年阿里巴巴投资1500万元推动大数据运用比赛,一来是招揽人才,二来是推动大数据生态建设,三来是创新产品的商业化应用。但是,笔者认为,大数据里面是即有肉又有壳,鱼龙混杂,阿里大数据有多少肉多少壳呢?
的确,根据消费者的购买产品、下载数据、点击产品,基本上能够推断出消费者的喜好,然后进行准进营销,比如推荐对口产品,有的根据这种特点进行大促销精准发送信息。这是大数据的肉,北京大悦城做这方面、小米做这方面挖到肉了。但是,大数据也有壳,下面细说。
1、过去消费者上网是通过台式电脑,这就是唯一的入口。现在可以是智能手机入口、平板电脑入口、智能电视入口、智能穿戴入口,变成用户信息碎片化,而且数据更加分散化了。如果按原来的台式机电脑用户或原来的购买网址投放广告或推荐产品,就没有多大效果了。
2、由于现在网上流行买一件是原价,买两件是另一个低价格,买五件单价更低,等等。如此就造成很多同事或邻居或朋友一起合起来买,但是购买者,这次是你,下次是他,再下次是我,如此变成网站推荐、广告投放没有意义了。
3、反腐让原来的许多高端消费者石沉大海,因为市场没有了,数据变成枯萎了。
4、由于审美口味的变迁,原来的款式、色彩已经不喜欢了,比如原来男装喜欢素装,现在喜欢女性化男装了。原来喜欢宽松,现在喜欢紧贴身体的服装了。女性原来喜欢紧贴身体体现出曲线美,现在喜欢宽松的服装了,说什么把胸部从紧绷的包围中解放出来,有利于乳房的发育、饱满。过去的数据没有意义了,如果根据过去的数据进行精准投放,结果都弄反了。
5、过去的认识能力有限,很多消费品购买了。由于认识产品危害的提高,变成现在不消费过去的有毒、危害产品了。那么,这些过去的大数据就没有多大意义了,如果根据过去的网址投放广告、推荐产品,变成消费者讨厌了。
6、任何吃的、穿的、玩的产品,只要时间一久,就会生厌,这是就有追求逆反的心里,如果网站还是推荐这些过去的吃、穿、玩的产品广告,那么就会引发消费者的厌恶。
7、当阿里巴巴网站的业务还是依靠快递投送时,以1919网、酒仙网、红酒网等的产品龙头网,已经剔除快递投送了,而是直接让加盟旗舰店员工投送消费者购买的产品,这能节约7%的费用。如果全国各行各业学这套,阿里巴巴等巨头的购物就会受到挑战。如果各地政府搭建管辖范围内的综合网站平台,让大型本地店铺自己员工投送本市消费者的购买产品,如此就会大大减少互联网巨头的业绩,而且会大大减少互联网巨头的流量。将来,互联网巨头有可能步大卖场现在的后尘。
8、大数据分析是过去的数据,并不代表未来,如果抓住将来的消费趋势,那么,就会抓住主要消费数据了。所以,大数据属于历史不属于未来。
综上所述,笔者认为,通过以上8点分析,大数据是有大量的壳的,当然也是有肉的。互联网上的精准营销、推荐未必就是有效的。由于网购一半以上是服装鞋子箱包产品,但是服装鞋子是快时尚产品,不仅尺码不一,而且照片与手感、质感、厚度等都是不一样的,很多照片通过修正后更加好看,而有的产品换个角度拍摄的效果非常好。由于买回与网络效果不一样,服装退货率达到70%,将来服装这种网购会不会面临淘汰?还存在未知数。另外,每年的“双11”,很多促销没必要进行,因为没有肉,但是却被逼低价销售,这是乱折腾。很明显,大数据并不是都是肉,壳也不少,相互对冲后,还剩多少肉?将来的互联网发展有可能去现在流行的综合平台网模式,那么新的模式如何创新呢?就像现在的大卖场模式已经淘汰如何创新销售模式呢?所以,笔者建议企业家们不要痴迷于大数据、互联网+,而是要形成自己独特的网络模式、O2O模式,这就需要创新专家根据企业的独特性进行度身定做网络模式、O2O模式,否则,就成不了领头羊。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28