Ⅰ 大數據是什麼有什麼價值作用
「大數據」是指以多元形式,自許多來源搜集而來的龐大數據組,往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下,這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄,還有許多其他來源。這些數據,並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的並段廳方方面面:亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息,阿里用大數據成立了小微金融服務集團,而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下,很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據,同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中,數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落,畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據,就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。
1、根據銷售費習慣以及需求為其推薦更加適合的產品,因此相關服務的企業可以利用大數據進行精準營銷,從而實現雙贏互利的作用;
2、當企業遇到瓶頸或者行業遭遇困境的時候,中小微企業可以利用大數據快速反應做好服務轉型;
3、企業戰略布局以及資源配置的環節,可以通過大數據找到更加貼近事實的一句,同時對於面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業提供與時俱進的契機。
企業組織利用相關數據和分析,可以幫助它們實現降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等目標。下面是一些關於大數據應用目前已經可以解決的問題:
1、及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業節省數十億美元;
2、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線,躲避擁堵;
3、分析所有SKU,以利潤最大化為目標來定價和清理庫存;
4、根據客戶的購買習慣,為其推送他可能感興趣的優惠信息;
5、從大量客戶中快速識別出金牌客戶;
6、使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
一、技術價值
大數據,根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割,技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。
App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。
大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式,更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎,例如人工智慧等。
大數據中客戶與企業進行交易的數據,是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存,基本以「事後」數據為主。
交易數據是推進企業數據驅動業務,與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻,無論大數據獲取能力如何發展,直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。
淘寶的交易分析報告中提到,大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%,要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%,則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後,次單完全存在放大金額的可能,並且比普通買單的可能要高得多。
由此引導賣家增進服務、堅守質量,並適時推出捆綁推薦,以求同類商品同店大額下單的幾率。
只有有了大數據的處理技術,交易行為才能夠得到記錄分析,企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎,以開發更新更適合時代的企業產業。
目前有很多傳統企業盲目行走大燃嘩數據的道路,但其實大數據技術能力並沒有建立起來,真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少,很多該做的「埋點」沒有做,數據的統計也缺乏技術支撐。
這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要,且是所有價值的基礎,一梁塌,全屋倒。
無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司,也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現,至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。
二、商業價值
在實際的升級運行中,習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑:如何提升運營現狀?目標客群是誰?有哪些特點?與競品相比競爭優勢在哪?現有經營問題又是什麼?
而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘:客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪絕隱信息、競品數據,類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。
單就運營而論,數據作為一種度量方式,能夠真實的反映運營狀況,幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。
Ⅱ 要做一個介紹大數據的PPT,求大神幫幫忙,感激不盡!
問題描述不清楚喲,不過還是提供點信息給你吧。
1.大數據是什麼?怎麼理解大數據?
數據就好比地球上的水,單個數據就是一滴水,小溪、河流、湖泊,對應不同的數據體量,所有的水最終匯到海洋,大數據就象地球上的海洋,它足夠大,水滴足夠多,多到用人工數不清楚,裡面的資源超級豐富,那些資源也是數據。這么說,你明白大數據了嗎?就是把超級多數據信息匯集到一起,然後在裡面「釣大魚」。
2.都說大數據有4V的特徵,是什麼意思?
大數據的4V,就是「容量大Volume」「多樣性Variety」「價值高Value」「速度快Velocity」,同樣以海洋為例:
A.容量大:地球表面有70%左右都是海洋,想想裡面都有多少水滴?大數據時代,每一個人、每一件物品的信息、狀態,都能夠形成一系列隨時更新的數據,數據量也呈現出指數級的增長;
B.多樣性:海洋裡面的物產非常多樣化,就拿海鮮來說,小智一天吃一種,這輩子都可能吃不完一遍(所以小智不會糾結吃什麼的問題),太平洋的海水和大西洋的海水是有區別的,不同地方海水裡面蘊含的物質、生活的物種都有不同,海洋就是超級大寶藏,裡面有原油、有萌寵、也有大白鯊之類的獵手……大數據也和海洋一樣復雜,各種結構化、非結構化數據,匯成了數據海洋;
C.價值高:說到這個,資深吃貨口水直流,海里好吃的有大龍蝦、石斑魚、三文魚……更不用說其它寶貝啦,數據海洋裡面各種資源同樣豐富到極致,人們利用海洋,開發海洋中無窮的價值;
D.速度快,有兩個層面的意思,一是海水流動快,二是隨著技術的提升,我們對海水的利用也加快了速度(看看快艇、游輪的發展),畢竟嘛,先來吃肉、後來喝湯,這個道理,你懂的。
3.對大數據的處理,以海洋捕魚為例:
通過技術手段,在茫茫大海中找到魚群較集中的地點,這是數據挖掘;
捕到的魚進行初步分類,把太小的魚放回海中(養大了才好吃,原諒我是吃貨),這是數據清洗;
然後把魚運上岸,仔細分類,根據實際情況決定哪些魚送到海鮮市場賣活的,哪些魚用於做魚干,這是數據分析;
魚干、魚罐頭、魚子醬、魚肝油……目不暇接的海產品最終呈現在我們面前,此為數據可視化。
更多的,可進一步交流。
Ⅲ 在PPT中我們常用的圖表種類分為幾類 各自的優勢是什麼
PPT時經常涉及到數據展現,但「怎樣的數據適合哪些圖表」。
數據可視化有很多既定的圖表類型,下面我們分別來談談這些圖表類型,他們的適用場景,以及使用的優勢和劣勢。