2018年外國人最好奇中國啥?
Google Trends給出的結果可能讓你有點震驚。
去年外國人搜索最多的中國關鍵詞包括:
日本人:中國版新垣結衣長啥樣?
韓國人:我們愛中國寬粉!
美國人:附近的中餐館在哪…
英國人:中國以前叫什麼?
而中美貿易戰人人都關心。
01
Google一下,你就暴露
外國人關於我們都好奇什麼?B站一位韓國up主在Google Trends上用韓文搜索「??」(中國),同時出現的相關詞除了有中美貿易戰、《創造101》、抖音這些刷屏級話題,竟然還有「中國寬粉」、「中國鞋子尺碼」,果然你永遠不知道你的鄰居在好奇你什麼。
同樣根據Goole Trends,同樣可以看到其他國家的人關注點也很有意思。美國人對政治、社會熱點的關注稍多,而英國人則最關注跟我們相關的體育賽事,隔壁日本最接地氣。
*圖片來源:好奇心日報
除此之外,繼18年12月撲街的油管年度回顧視頻後,Google還根據自家強大的數據後臺,發布了以「Good「為主旋律的年度視頻,「Good」 是這一年全球廣域網網友搜索時出現頻率最高的詞。
這些關鍵詞的搜索結果都來自Google Trends,這是一項基於 Google 搜索數據的開放分析服務。每年他們都會發布一份年度報告,從搜索熱度來評估各個領域的流行趨勢,包括公眾人物、新聞、運動賽事、時尚潮流等。Google Trends的操作非常簡單,輸入關鍵詞之後、通過篩選時間、相關話題和相關查詢,就可以查看這個關鍵詞在一定時間範圍內的受歡迎程度和搜索趨勢。
*圖片來源:網絡
自從谷歌開放Google Trends的實時數據,全世界都擁有了一個巨大的實時資料庫。大數據滲透進自電商、流媒體、傳統媒體到幾乎每個行業。
02
數據分析:最能幫企業撈金的神部門
Google Trends除了滿足全世界人的好奇心,在趨勢預測方面也佔盡風頭。比如Google Flu Trends曾經多次成功預測流感的爆發,包括那次甲型H1N1。強大的數據讓很多企業利用Google Trends作出各類商業判斷,也因此少走許多彎路。從了解消費者偏好、行業趨勢預測、市場調研、競爭對手觀測、到制定營銷計劃,數據分析都在決策者的第一步。
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數據讓企業更了解消費者
數據裡藏著用戶的一切,會玩(賺)的公司顯然都深諳此道。你在每次點擊後逐漸形成一個完整的用戶畫像,企業學會了「看人下菜碟」,不再一股腦地塞信息給你。從網易雲村的「隨機推送」,Netflix完全按照觀眾的贊採來進行推薦、淘寶的「隨便看看」全都是你最近瀏覽過的商品、外賣的滿減紅包永遠湊不齊,數據算法讓企業能為不同用戶提供越來越個性化的產品和服務。
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賣什麼、賣給誰、賣多少數據分析說了算
企業可以通過精細的數據分析進行行業的趨勢觀察,在風口上豬也能飛的前提是你能找準風口。通過對專業的產品經理能讀懂數據,通過內化數據和對於行業的理解最後落到行業報告之中,為決策者提供產品的選品、定價、營銷、供應、布局和定位建議。比如我們感受最深的,不同平臺對於老用戶的「殺熟」、價格歧視,都是對用戶的大量數據經過分析之後的結果。
*圖片來源:Google Trends
03
起薪9萬刀的數據崗需要這些人
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Data Science有這幾類職位
1)數據工程師 Data Engineer:收集和處理大規模的原始數據(包括腳本編寫,網頁獲取,調用APIs,編寫SQL查詢等);將非結構化數據處理成適合分析的一種形式,然後進行分析;根據所需要的和專案分析商業決策。比如,知乎上每一個用戶的行為(搜索問題、點擊回答、點讚、點踩等),都需要工程師通過寫Javascript把這些行為數據存進伺服器裡,然後存成一個表格記錄下來每一天,每一秒,每一個用戶做了什麼動作。
*圖片來源:網絡
2)數據科學家 Data Scientist:通過統計模型、編程實現,設計、開發和部署能支持業務決策算法和工具,管理大量數據,創建可視化以幫助理解。是對學術能力要求最高,最Technical的一類。
*圖片來源:網絡
3)數據分析師Data Analyst:指熟悉相關業務,熟練搭建數據分析框架,掌握和使用相關的分析常用工具和基本的分析方法,進行數據搜集、整理、分析,針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見。這個崗位是溝通產品和商業的橋梁,也是商科學生最容易入門的職位。
*圖片來源:網絡
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Data Science前景有傳說中那麼好嗎
是的,前景好,並且市場將長期處於緊缺狀態。首先,數據時代是不可抗拒的趨勢,數據行業中具有含金量的人才自然會成為企業必爭之地。
2018年達沃斯世界經濟論壇等全球性重要會議都把「大數據」作為重要議題。
根據國內外權威機構最新統計數據,至2022年,全球大數據市場規模達到800億美元。
根據美國勞工統計局的數據,到2026年數據科學或數據分析領域將創造1150萬個就業崗位。
IBM最近宣稱,到2020年,數據科學和分析職位的數量預計將增加近36.4萬個,達到約272萬個。
其次,稀缺性決定價值,Data Science相關的職位一直處在First tier,對於剛畢業的新人企業也相當大方。
*圖片來源:Glassdoor
除此之外,Data可就業的方向非常多,幾乎所有行業都會依託數據,因此不必擔心就業紅海而沒有一席之地。從移動網際網路、金融、網際網路、電商、醫療健康、製造業、能源、物流、政府公共領域,數據滲透到各個領域。
*圖片來源:網絡
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