我們常說的大數據分析,數據究竟是從哪來的?

2020-12-20 酷享網絡

都說商場如戰場,如今的我們人人都是心理學家,都得是心理學家。

如果商家沒有辦法把握到用戶的心理,那一切都是白搭。

我們要去了解用戶想要的是什麼,能給用戶帶去的是什麼;但這些,在很多時候光靠著自己的臆想是不夠的,我們必須去調查、去了解,深入用戶的群體,去獲取實際的數據,用數據來說話。

現在大數據已經非常被人們所看重,分析是一門學問,獲取也是一門學問。這不,各大商家都想方設法地獲取自己的用戶信息,為的就是分析人們的結構、購物屬性,為自己賺取一點商業利益罷了。

但是對於用戶來說,這樣的行為是「竊取隱私」,是不能被接受的,天天都有人為了這個爭吵不休:「太可怕了,我說句什麼都要被淘寶知道了」「我今天跟朋友聊過的話題明天就被推薦給我了,我們的隱私也太危險了吧!」

既然都扯到這裡了,就再多一句嘴,人臉識別也同樣如此,能夠把面部信息和個人喜好對應起來,其實更方便商家針對到用戶的個體去推薦適合他們的產品。

用戶擔心自己的隱私信息洩露,被不法分子利用,使用戶上當受騙我們都可以理解。但我們也同樣在之前的文章中描述過,隨著國內經濟形勢的改變和市場監管體系的逐漸嚴格,產品已經逐漸開始往精細化、品質化的方向發展。

電商平臺和商戶,則是逐漸向著更完善的服務體系發展,很可能在不久的將來,商家賣的是服務、廠家做的是質量,這才是新零售的發展方向。

這麼一來,大數據分析其實更有利於商家的服務,也會更好地改善用戶的購物體驗。

當然,身份信息的濫用依舊亟待解決,比如天天發送到我們手機上的垃圾簡訊,我就希望能夠再見不到它們。

相關焦點

  • 數據分析究竟在分析什麼?
    前言很多時候我們走的走的就會忘記當初為什麼而出發。就像數據分析一樣,現在被炒的很熱,但是數據分析究竟在分析些什麼呢?很多新人可能被唬住了,其實這些在我們以前的統計學中都學過。不管是用Python還是R,其實和用Excel一樣,只不過現在之所以用Python、R是因為大數據時代麼,數據太多,Excel的處理能力跟不上,但是這些都只是一個工具而已,核心還是圍繞統計學不變的。今天就來聊聊我們該從哪些方向去分析(描述)數據。
  • 什麼是大數據分析?大數據分析的含義與目前形式
    大數據分析的含義與目前形式 工程師之餘 發表於 2018-10-12 14:06:48 「很多人還沒搞清楚什麼是PC網際網路,移動網際網路來了,我們還沒搞清楚移動互聯的時候,大數據時代又來了。」
  • 大數據的分析手段有哪幾種
    9種數據分析思維模式。   大數據常見的9種數據分析手段   1.分類   分類是一種基本的數據分析方式   大數據常見的9種數據分析手段   6.統計描述   統計描述是根據數據的特點   9.因果分析   因果分析法是利用事物發展變化的因果關係來進行預測的方法,運用因果分析法進行市場預測,主要是採用回歸分析方法,除此之外,計算經濟模型和投人產出分析等方法也較為常用。
  • 一文理清:大數據、數據挖掘、數據分析、數理統計之間的關係
    在大數據時代,大數據技術需要解決兩個難題:一是海量數據在多臺機器上的存儲;二是解決如何對多臺機器上存儲的數據進行計算分析。大數據技術的基本原理還是聚類、分類、主題推薦等數據挖掘算法的內容,在基於大數據的數據分析方法中,有很多方法都是對原有算法的改進,將原來單機實現的算法改成多臺機器的分布式計算。簡單地說,基於大數據的數據分析方法就是分析工具不一樣的數據分析方法,有的也加入了數理統計的思想。
  • 《大數據》的書筆記:數據是什麼?數據從哪來?數據如何用?
    雖然描繪的範圍是美國,但清晰的映射出近5年來中國網際網路大數據技術快速發展的影子。指引我們認清數據的價值,挖掘數據的方法,數據變革社會的實踐。   一、數據的概念   數據是記錄信息的載體。大數據是超出傳統意義上的尺度,一般軟體難以捕捉、儲存、管理和分析的數據。
  • 什麼是數據分析?3分鐘了解怎麼樣才能成為數據分析師
    大數據時代全面來襲隨著大數據時代的到來,數據分析行業急劇發展,越來越多的企業已經意識到大數據分析的重要性和發展潛力,同時越來越多的傳統行業公司開始轉型升級,開始引入並發展專屬自己的大數據分析部門及崗位。
  • 大數據分析模型有哪幾種類型
    常見的大數據分析模型。選擇了數據結構,算法也隨之確定,是數據而不是算法是系統構造的關鍵因素。這種洞見導致了許多種軟體設計方法和程序設計語言的出現,面向對象的程序設計語言就是其中之一。
  • 當我們在做數據異常分析時,我們在分析什麼
    數據異常分析,是數據分析工作中最常見且重要的分析主題,本文總結了數據分析的一般過程和方法,希望後續的分析在此基礎上不斷優化。一、背景數據異常分析,是數據分析工作中最常見且重要的分析主題,通過一次次的異常分析來明確造成數據波動的原因,建立日常的的運營工作和數據波動之間的相關性以及貢獻程度的概念,從而找到促進數據增長的途徑,改變數據結果。
  • 專家:大數據時代 統計學依然是數據分析靈魂
    這種方法,充分展示了數據的力量。 本質上說,許多科學活動都是數據挖掘,不是從預先設定好的理論或者原理出發,通過演繹來研究問題,而是從數據本身出發通過歸納來總結規律。近現代以來,隨著我們面臨的問題變得越來越複雜,通過演繹的方式來研究問題常常變得很困難。這就使得數據歸納的方法變得越來越重要,數據的重要性也越發凸顯出來。
  • 數據時代的靈魂三問:我是誰?從哪來?到哪去?
    人們常說,小區保安是世界上最睿智的人,因為他們總是能問出哲學史上的三大靈魂拷問——你是誰?從哪來?到哪去?這三個問題被稱為是人生的三個終極問題,是人類認識自我與認識世界的終極表現。但是到了數位化時代,面對日益增長的海量數據,我們越來越清晰的認識到誰能夠掌握數據背後和數據之間的奧秘,誰就能給出更好的答案。
  • 大數據分析與數據分析的根本區別在哪裡?
    作者:CDA數據分析師大數據分析與數據分析這幾年一直都是個高頻詞,很多人都開始紛紛轉行到這個領域,也有不少人開始躍躍欲試,想找準時機進到大數據或數據分析領域。如今大數據分析和數據分析火爆,要說時機,可謂處處都是時機,關鍵要明了的一點是,大數據分析和數據分析兩者的根本區別在哪裡,只有真正了解了,才會知曉更加適合自己的領域是大數據分析師還是數據分析師。畢竟職場如戰場,時間就是生活,不容兒戲,更不容怠慢。下面我來好好告訴大家兩者的本質區別到底是什麼!
  • 「大數據分析」深入淺出:如何從零開始學習大數據分析與挖掘
    最近有很多人想學習大數據,但不知道怎麼入手,從哪裡開始學習,需要學習哪些東西?對於一個初學者,學習大數據分析與挖掘的思路邏輯是什麼?本文就梳理了如何從0開始學習大數據挖掘分析,學習的步驟思路,可以給大家一個學習的建議。
  • 大數據分析的含義與形式
    然而隨著時代潮流的大邁步,市場上對數據分析人才的缺口已經很大,據調查,目前近60%企業已成立數據分析相關部門,超過1/3的企業已經將大數據分析應用於其日常運營和銷售中。那麼究竟什麼是大數據分析呢?   大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。
  • 數據分析方法論是什麼?
    它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後,就要建分析框架,把分析目的分解成若干個不同的分析要點,即如何具體開展數據分析,需要從哪幾個角度進行分析,採用哪些分析指標。只有明確了分析目的,分析框架才能跟著確定下來,最後還要確保分析框架的體系化,使分析更具有說服力。
  • 數據分析主要有哪幾個步驟
    例如,你用Excel進行處理時,必須先把他們錄入到表格的行和列中;你用spss進行分析時,不僅需要數據視圖的錄入,還需要變量視圖的錄入。你需要根據你和工具需要來處理數據。、探索性分析及信度效度的測量,儘可能建立科學準確的模型(如相關性、回歸分析),來識別數據變量之間的關係等。
  • 矽谷大數據【下】:矽谷四巨頭如何玩轉大數據 | 199IT網際網路數據...
    與我們常說的 AI(artificial Intelligence)不同,Evernote 的團隊名叫做 Augmented Intelligence,通常情況下簡稱為 IA。Zeesha 顯然是這個團隊裡元老級的人物:「我是在 2012年 加入 Evernote 的,直接加入到了當時剛剛建立的數據處理團隊,這也就是現在 AI team 的雛形。
  • 大數據分析工具採購指南
    一旦組織決定要購買一個大數據分析工具,下一步就是制定一個流程,評估可用的產品,然後從中找到一個最適合你需求和要求的產品。下面我們將介紹在評估各種大數據分析工具符合企業需求的程度時可能用到的必備特性和特定屬性。然後,你再編寫一個預案請求(RFP),說明使用這些工具將如何解決組織的需求。評估標準建模技術的廣度與深度。
  • 數據分析必讀乾貨:簡單而實用的3大分析方法
    在電商數據分析中,由於每個自然月之間的銷售差額比較大,如果採用絕對指標,便很難通過對比觀察到業務的變化。 因此,一般會採用相對指標來做環比分析,如2017年6月的銷售達標率是102%,2017年5月的銷售達標率是96%;這樣便很容易知道兩個月度之間轉化率的好壞優劣了。
  • 大數據分析:從感性決策到理性決策 | 網際網路數據資訊網-199IT |...
    我們都知道,挖掘大數據背後的價值能給的決策帶來預測和指導,但是如何挖掘數據、掌控數據,就成了擺在眼前的難題,價值隱藏於數據之後在商業活動中,無時無刻不在產生大量的數據。但大多數時候,這些數據是零散的、不規律的,這就是我們常說的原始數據。原始數據本身並不具備價值,需要對其進行整合和進一步處理才能得到我們想要的數據。
  • 大數據分析主要分析什麼內容
    導讀 我們有的時候在拿到數據以後不知道該怎麼進行分析,該去分析什麼,其實這些在我們以前的統計學中都學過