大数据的力量来自触类旁通的关联,大数据提供的是预测和开创新机的能力。以前是有问题找数据,现在大数据时代,最核心的特质是“用数据找机会”,“用数据还原真实场景”。
数据力与思考力的结合,很多时候我们欠缺的不是解决问题的方式,而是定位问题的能力,我们可以以“假设数据是可以获取的”来思考问题。
很多企业无法深入应用大数据的原因在于,从收集到使用的大数据价值链除了问题,用数据的人不知道数据从哪里来,收集数据的人不知道数据会被如何使用。
数据化运营就是运用数据去解决问题,有的时候,问题就是答案。
大数据的本质就是还原用户的真实需求。
思考“数据能够帮你产生什么价值”?从三个维度思考,你能否清楚识别(Identify)用户的身份,其次,你能否清楚数据对你的价值(Value)是什么?最后,收集数据时的场景(Situation)是什么?
从企业价值来看,数据收集实现的是企业资源的合理分配;
从客户价值来看,数据收集实现的是顾客体验的提升。
把枯燥的数据串联起来时,就一定能代表事实么?
数据的价值来源于场景,场景与还原并行,前端还原消费者场景,后端还原业务需求。
1.活用数据,抓住相关性。不仅自己手机,还要综合分析其他人收集的数据。
2.活看数据,不要仅结合已有的数据框架,还要结合用户的不同场景来灵活使用已收集的数据。
Story 1:亚马逊数据收集有个例子,多年前亚马逊主动收集用户IP,让后从IP地址分析用户周边有多少书店。他们从数据中发现,一个人是否在网上购书的重要原因是他的附近有没有书店。
Story 2:香港税局看酒楼经营的生意好坏,就去查酒楼门口的报摊的报纸销量,因为香港人有一边喝早茶,一边看报纸的习惯。
Story 3:作者在B2B外贸网站平台时,通过追踪美国鞋类等垂直行业领先企业在SEM方面购买关键字的变化情况,以及对应ebay上同类产品的销量,提前发现国内产品领域,接下来可能出现的流行产品。
数据化运营,首先假设数据是稳定的,而运营数据,则假设数据都是可获取的,而且不稳定的。数据是在使用,解决问题,收集数据,改善数据的过程中得到改进的。
**数据化运营实践过程中的问题
堵,日常报表信息量大,难以捕捉有效信息。
慢,业务移动处理从上而下,处理往往不及时。
独,信息分散在不同部门,缺少有效整合。
漏,关键分析成果取得成效,但未实现沉淀,未变成流程或产品。
***阿里巴巴的数据化运营实践
“混、通、晒”三板斧,数据化运营。
混,让数据分析师主动每周和业务人员混在一起,培养商业敏感性。
通,打通商业模式和数据,打通部门数据的交叉之处。
晒,用框架对业务进行指标化分解,并通过有限多个指标来客观描述业务的状况。
“存、管、用”三板斧,运营数据
存,数据收集不是目的,使用数据并创造价值才是。
管,管理数据,并用数据产品来解决管理问题。
用,通过标签的使用,数据结构化,来提升用户逛的效率,对接数据中间层和前台业务层。
***电子商务领域评价业务的两套指标
成交额=流量x转化率x客单价
商品大促时,大促成交额=预热期加入购物车商品数x商品单价x经验转化率x经验成交额占比
业务需要进行比较才能判断好坏,而比较的前提就是不断寻找比较对象。商品大促会比较三类指标。
这次大促对比平时涨幅,这次大促和上次同等规模大促的涨幅,这次大促同比涨幅对比上次大促同比涨幅。
***透过现象看本质
不断地用逻辑方法将问题进行分解,直到不能分解为止,然后从根本处去解决这个问题。
***关于大数据的重要几点
假定数据是脏的
数据的标签化管理
大数据的价值在于数据之间的联系
数据的实时化与实时性分层。
在大数据的世界中,没有人要求你懂得细节,没有人要求你成为一名数据分析方面的专家,但是要求你需要拿到一个专家的数据时,能够快速的调用出来。
做到这点的话,我们就已突破了人类短时记忆的短板,你就会成为一个很成功的人。
用数据解决问题--<决战大数据>读书笔记
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大数据大数据,首先是“数据”,然后才是“大”
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大数据不只是数据分析--读《决战大数据》
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很受启发的一本书
2有用 0无用 北方胡子 2014-07-25
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电商数据分析使用教程
2有用 0无用 pamirs 2015-01-14
基本上是从电商的角度来写如何做数据分析,培养数据分析的思维。语言比较轻松,深入浅出,对电商或者其他经常和数据打交道的从业者们应该有不错的启发。但是大数据的其他领域应用就很少了,毕竟大数据在不同领域内的应用方法和作用差别还是很大的。...