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大数据分析有哪些优势?

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标签: 大数据分析优势 大数据分析
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①大数据计算提高数据处理效率,增加人类认知盈余

大数据技术就像其他的技术革命一样,是从效率提升入手。通过大数据计算节省下来的时间,人们可以去消费,娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能,增加人类认知盈余,帮助人类更好地改造世界。

②大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相

相对于过去的样本代替全体的统计方法,大数据将使用全局的数据,其统计出来的结果更为精确,更接事物真相,帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识,影响过去人类行为、社会行为的结论,带来全新的认知。

③大数据有助于了解事物发展的客观规律,利于科学决策

大数据收集了全局的数据,准确的数据,通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相,通过数据分析出人类社会的发展规律,自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律,通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策。

④大数据提供了同事物的连接,客观了解人类行为

大数据技术连接了人类行为,通过大数据将人类的行为数据收集起来,经过一定的分析后来统计人类行为,帮助我们了解人类的行为。

⑤大数据改变过去的经验思维,帮助人们建立数据思维

出现大数据之后,我们将会面对着海量的数据,多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。通过大数据计算和分析技术,人们将会得到不同的事物真相,不同的事物发展规律。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求,抛弃过去的经验思维和惯性思维,掌握客观规律,跳出历史预测未来的困境。

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    最常用的四种大数据分析方法有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1.描述型分析:发生了什么?

    这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

    例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

    2.诊断型分析:为什么会发生?

    描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

    良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

    3.预测型分析:可能发生什么?

    预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

    预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

    在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

    4.指令型分析:需要做什么?

    数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

    例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

    数据分析方法论有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、PEST分析法

    PEST,也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology),能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势,主要用户行业分析。

    宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

    对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

    政治环境:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

    社会环境:人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

    技术环境:折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

    经济环境:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

    2、5W2H分析法

    5W2H,即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much),主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

    该分析方法又称为七何分析法,是一个非常简单、方便又实用的工具,以用户购买行为为例:

    Why:用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?

    What:产品提供的功能是什么?

    Who:用户群体是什么?这个群体的特点是什么?

    When:购买频次是多少?

    Where:产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?

    How:用户怎么购买?购买方式什么?

    How much:用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

    3、SWOT分析法

    SWOT分析法也叫态势分析法,S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势,O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

    SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析。

    运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    4、4P营销理论

    4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion),在营销领域,这种以市场为导向的营销组合理论,被企业应用最普遍。

    可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行,也就是将:产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展,从而提高企业的市场份额,达到最终获利的目的。

    产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

    价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

    渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

    促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为(比如让利、买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    5、逻辑树法

    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关,也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    要素化:把相同的问题总结归纳成要素。

    框架化:将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

    关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不独立。

    6、AARRR模型

    AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型,从整个用户生命周期入手,包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

    每个环节分别对应生命周期的5个重要过程,即从获取用户,到提升活跃度,提升留存率,并获取收入,直至最后形成病毒式传播。

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