從哪些方面挖掘數據的潛在價值

『壹』 如何通過數據分析挖掘數據價值

【導讀】隨著科技的高速開展，數據在人們生活和決議計劃中所佔的比重越來越大，大數據的熱浪已然覆蓋了整個時代。大數據一直在活躍賦能很多工業，包括金融、醫療、農業、教育等。那麼，如何經過數據剖析發掘數據價值呢?今日就跟隨小編一起來了解下吧!

無論是在政務范疇仍是商業范疇，依賴於大數據技能的數據剖析總是為行業提供決議計劃支撐。因為大數據是從量變到質變的過程，加之數據被廣泛發掘，決議計劃根據的信息完整性越來越高，根據信息的理性決議計劃要高於以往拍腦袋的盲目決議計劃。

微觀層面中，大數據使得經濟決議計劃部分可以愈加敏銳的掌握經濟走向，並制定實施科學的經濟決議計劃;在微觀層面中，大數據可以進步企業經營決議計劃水平緩效率，推進立異，給企業以及所在的行業范疇帶來價值。

大數據不光要有數據，還要精分跟相應的行業相結合，產生幫助企業實際運營的產品，這樣數據才有價值。若想依託大數據把脈企業經營現狀，猜測行業開展趨勢，就需要不斷對數據源進行有用的挑選、清洗，做到精準剖析，不然得到的成果有可能是南轅北轍，於商業無益。

需要經過數據剖析，對數據來歷進行全方位挑選、清洗，同時打通各行業、各范疇的數據孤島，實現數據的整合、有用剖析，最大化數據剖析成果的精準度。經過對數據收集、傳輸、挑選、清洗、交融、剖析、計算及可視化使用等，高效整合線上線下數據，進行深層次、廣范圍的數據關聯剖析，解決企業全方位數據剖析問題，降低數據剖析本錢，助力企業深度發掘數據價值。

數據剖析的中心作業是人對數據目標的剖析、考慮和解讀，人腦所能承載的數據量是極端有限的。所以，無論是「傳統數據剖析」，仍是「大數據剖析」，均需要將原始數據依照剖析思路進行計算處理，得到概要性的計算成果供人剖析。兩者在這個過程中是相似的，區別僅僅原始數據量巨細所導致處理方式的不同。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何通過數據分析挖掘數據價值?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

『貳』 如何利用大數據來深度挖掘互聯網里的潛在用戶

大數據即巨量數據的集合，互聯網、物聯網、穿戴設備等等，在這個互聯網時代，人們留下的行為數據無時無刻不被記錄，造就了巨量的數據，進而出現了大數據分析挖掘等崗位的出現。通過對大數據的分析挖掘，可以發現歷史規律以及對未來的預測，這也是大數據分析的核心目標。

那麼如果利用大數據來深度挖掘互聯網里的潛在用戶呢？下面從業務邏輯流程上來介紹。

1、潛在目標用戶畫像

首先你需要對你的潛在用戶群進行特徵分析，包含：用戶群主要在哪些渠道活躍、共同特徵（喜好、職業、收入、消費力等）有哪些等，通過對用戶畫像，能夠清晰的了解你所要挖掘的潛在用戶群的一些特徵及活動規律，從而為挖掘模型提供數據來源及條件支撐。

例如需要挖掘裝修的潛在用戶，他們的活躍渠道主要在各大家裝網站、家居網、裝修設計網等與房子有關的網站或app，一般這類用戶都會提前在這些網站/app瀏覽做准備。

2、數據採集

在明確了潛在用戶活躍渠道後，可以針對性的採集數據，數據採集後需要對數據做清洗、轉換、載入，將一些無用的數據提前篩選，保證數據的質量。

3、數據建模

這個階段是非常重要的，通過數據的建模去分析出潛在目標用戶，建模是一件非常復雜的工作，需要將用戶的行為數據、畫像數據進行拆分、合並、關聯，從而建立一套或多套數據模型。

還以裝修為例：

（1）消費能力模型，我們可以根據用戶瀏覽傢具的價格、以往消費歷史紀錄、收入等對用戶進行消費能力分析；

（2）優質客戶分析模型，可以根據用戶瀏覽次數、停留時長、購買記錄、信譽度等數據進行分析，從而得出用戶裝修的迫切程度，可以分為高、中、低三個等級。

同時還可以加入用戶的所在區域、小區等維度進行分析（根據具體需要），將模型細分，最後可以通過各個模型關聯碰撞，組合成多種模型，如消費能力強且馬上要裝修的潛在用戶、消費能力強不太迫切要求裝修的潛在用戶等等，這樣可以實現差異化、精準化的運營。（例子舉的很簡單，事實上真正做起來還是很復雜的，各方面因素都要考慮到）

4、開發驗證

數據建模完成後，就需要研發完成並運用到實戰當中，去檢驗數據模型的准確性到底如何，根凳遲山據結果去對模型做調整。

大數據分析本來就是一項對未來將要發生棗中什麼事做的預測的工作，這種不確定性的預測隨著社會發展、時間、地點、旦枯環境、政策等變化而不斷變化，所以我們在做分析挖掘時，需要快速不斷地試錯去調整，從而達到一個比較准確的分析結果。

『叄』 大數據挖掘商業價值的方法包括哪些

1、對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。
2、運內用大數據模擬實容境，發掘新的需求和提高投入的回報率。
3、提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。
4、進行商業模式，產品和服務的創新。

『肆』 企業如何有效地進行數據挖掘和分析

經常聽人提到數據分析，那麼數據怎麼去分析？簡單來說，就是針對一些數據做統計、可視化、文字結論等。但是相比來說，數據挖掘就相對來說比較低調一些，這種低調，反而意味著數據挖掘對研究人員的要求要更高一些。
要想將製造數據的價值真正挖掘出來，做到最大化的有用且高效，可從以下三個方面來計劃： 第一步：明確數據採集的源頭，需要對內部現有的儀器設備做一個全面的排查，明確數據採集的時間頻率、採集的關鍵信息點、控制圖分析類型、控制指標、異常處理等信息。
第二步：明確數據的可用性，同時，確保生產製程的穩定性。用於制訂長期戰略決策的數據，必須從長期的維度來挖掘、分析數據，找到最關鍵的數字趨勢，突出值得關注的信息。
第三步：數據價值的衡量指標，對於收集的數據，有哪些衡量指標？這些指標對自上而下和

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『伍』 大數據挖掘主要涉及哪些技術

1、數據科學與大數據技術
本科專業，簡稱數據科學或大數據。
2、大數據技術與應用回
高職院校專業。
相關專業名答稱：大數據管理與應用、大數據採集與應用等。
大數據專業強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

『陸』 如何通過大數據挖掘潛在價值信息

目前普遍會通過網路信息的採集系統實現情報搜集

這種系統可以用在很多領域：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等。

『柒』 如何更好地利用海量物聯網大數據，挖掘數據背後的商業價值

1、淺談大數據的來源

大數據的來源這個問題其實很簡單，大數據的來源無非就是我們通過各種數據採集器、資料庫、開源的數據發布、GPS信息、網路痕跡（購物，搜索歷史等）、感測器收集的、用戶保存的、上傳的等等結構化或者非結構化的數據。

2、淺談大數據能夠帶給我們什麼

大數據能給我們帶來什麼？很多公司現在都在炒大數據的概念，但是真正能做好的有幾個呢 ？大數據重在積累、強在分析、利於運用。沒有經過多年的有意的數據收集、沒有經過嚴謹細心的數據分析。那麼，如何來談論大數據能給企業或者個人來帶來便捷呢？

大數據能帶給企業的項目立項的數據支撐、精準化營銷、電商的倉位儲備等等。但是針對個人用戶有時候就是麻煩了，因為你隨時都可以接收到很多的營銷簡訊、隱私暴露太多。另外對於個人用戶大數據的好處是可以快速找到自己想要東西、為用戶提供信息服務、獲取消費指導等等。換個角度看問題的話，小編認為應該是利大於弊。

3、大數據是怎麼帶給我們想要的支撐？

龐大的數據需要我們進行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作，通過這些動作後，我們開始建立數據分析的維度，通過對不同的維度數據進行分析，最終我們才能得到我們想到的數據和信息。

項目立項前的市場數據分析為決策提供支撐；

目標用戶群體趨勢分析為產品提供支撐和商務支撐；

通過對運營數據的挖掘和分析為企業提供運營數據支撐；

通過對用戶行為數據進行分析，為用戶提供生活信息服務數據支撐和消費指導數據支撐。

4. 如何通過大數據挖掘潛在的價值？

模型對於大數據的含義何在？模型有直觀模型，物理模型，思維模型，復合模型等。我們在進行數據挖掘前需要考慮我們需要用這些數據來干什麼？需要建立怎麼樣的模型？然後根據模型與數據的關系來不斷優化模型。

只有建立了正確的模型才能讓數據的挖掘和分析更有便捷。

『捌』 如何發掘大數據商業價值

如何發掘大數據商業價值？四大場景解決兩個戰略問題
在《數據帝國時代的數字營銷焦慮》一文中，我曾寫道：中國的數字媒體進入了一個數據帝國時代。BAT的帝國江山穩如磐石，直接或間接的控制著各種內容類型和內容形式的數字媒體平台。
數據帝國時代，品牌主有兩大的焦慮：
第一，流量稅成本的不斷增加，如何應對？數據帝國廣告單價過去幾年的增長趨勢是相當驚人的，絕對大幅跑贏GDP的增長。如何找到降低平台成本的方法，將會成為數字營銷競爭的一個重要的戰略競爭點。而媒體的碎片化也為寶潔這樣的大公司帶來挑戰。
第二，缺少數據和數據使用能力的自己，會不會有一天被帝國開始降維攻擊？京東京造、淘寶心選、小米有品、網易嚴選……平台在嘗試C2B概念，也就是按照消費者需求整合供應鏈，創造出一個消費者更願意去買的產品，同時這個整合過程能讓所有效率變得更高。這種邏輯和原來的生產型企業完全不同。
因此，今天的大型數字媒體平台，有更大的基因優勢跨越到製造行業中來。也許，很快，越來越多的廣告客戶會發現，平台既是自己必須花費巨額廣告費的媒體，又是自己直接的競爭對手，這對品牌來說才是更大的焦慮。
如何解決焦慮？
建立自己的數據壁壘，是未來品牌主必須要做的事情。
如何建立數據壁壘？
其實說白了，就是數據對品牌來講，到底該怎麼使用、管理和創造價值，這樣的一個新的課題。
如何用好數據？簡而言之，要解決兩個問題：
問題一：什麼數據能對我產生商業價值？
問題二：這些數據怎麼搜集和使用？
談起數據，我們能想到的，是企業會上馬各種各樣的軟體，很多軟體的匆匆上馬，可能到最後都會發現，投資回報率非常低。
在這里，我換一種方式，用具體使用場景，來解析數據的兩大問題。
第一個場景：忠誠度的提升。
拼多多的崛起，證明了忠誠度的另外一個邏輯：如何讓我的老客戶，通過他的社交媒體，帶來更多新的客戶。
無論是滴滴的紅包，還是拼多多的崛起，都企業者意識到了，如何激發現有客戶，帶來更多的消費者和新的收入，這可能是忠誠度在目前營銷環境下的一個最大使用場景。
一個現象就很明顯：要把這個使用場景下的忠誠度做好，就要看企業的數據基礎了：哪些用戶能幫你？給這些用戶什麼樣的刺激、他們會給你帶來什麼樣的價值……這些問題會變成一道數學題，這道數學題的前提是你要有相關的數據積累、識別、處理能力。
第二個場景：新客戶獲取效率的提升。
今天，所有的平台，都在某種程度上開放他們的平台介面，開放這個介面的意思是：希望我們的客戶能夠帶著消費者的數據，上來進行相似人群的尋找和相關投放。
這樣做之後，對於廣告到達效率的提升是非常驚人的。但是，這件事的前提是，你先有一組你自己認為非常正確的數據，然後傳到平台上去——這個條件非常重要。以及，你的數據越豐富，例如能夠給平台各種各樣投放的維度，標簽更加豐富，會取得更高的效果。
例如，我們有一個客戶是專門面向廚師來做生意的。他們自己積累了將近100萬廚師的數據。這些數據是多維度的，包括了社交ID及行為模式，我們據此抽象出相關標簽，再與騰訊DMP合作，在騰訊覆蓋的人群中，找出更多的廚師。
第三個場景：用數據來提升創造力。
對於一個企業來講，有兩個方面是非常講創造力的：
1、你的產品——產品本身是不能夠很吸引人，是不是能夠打動人心；
2、你的營銷——這個營銷不僅僅是在投廣告，而是在你提出品牌主張、在你去跟消費者溝通的時候，你的方式、方法是不是有足夠有創造力；
舉個例子，在時趣服務品牌主時，我們會實時監測這個品牌消費者聲量中，關於品牌相關定義詞的詞雲的變化。
其中，有一個很有意思的化妝品，它是中國知名化妝品品牌中面膜賣得非常好的，而它的面膜也很貴。因此它的營銷挑戰是：如何說服一個年輕女孩子，不買屈臣氏裡面10塊錢的面膜，而是去花100塊錢買一張它的面膜？這個邏輯是什麼？
突然有一天，我們的服務團隊發現詞雲上面出現了一個很奇怪的詞，叫做「前男友」，然後我們就會開始用這個數據的點，回去在社交媒體中找到相應的場景和相應的語料。答案非常簡單：因為有一些女生在社交媒體上聊，什麼時候用這么貴的面膜呢？3天要見前男友，連續用3天，皮膚特別好，然後見前男友的時候，有一種非常好的感覺，讓他知道他應該後悔。
所以，這個品牌就開始拿「前男友」這個概念來做創造力的打造，所以，今天你在網路上面搜前男友，你會發現出現一個關聯詞叫「前男友面膜」，然後你選這個，你就會看到這個品牌的名字，這個品牌在社交媒體牢牢的抓住了「前男友面膜」這樣的一個概念。
所以，這個概念不是創意想出來的，而是通過數據的發現、挖掘與利用，然後找到了這樣的一個洞察。
這是一個應用創造力，來提升的例子。
第四個場景：品牌需要形成把自己建設為新型平台的戰略思路和組織能力。而數據就是基礎。
未來的商業模式之間的競爭，都是平台對平台的競爭，沒有平台效應的商業模式，很難最充分的體現出數據驅動的價值，長期來看，會在競爭中被其他平台型企業覆蓋。而這個事情的核心，在於你是不是能夠在你已有的數據基礎之上，形成一個新的商業模式。
舉個簡單的例子來說明上述的商業模式轉變：一個大型的餐飲服務公司，每天都有數十萬消費者的進店消費，首先通過會員系統，和其中核心的消費者建立起穩定的數字化會員關系，通過會員運營來形成一個平台，更高效的進行原有餐飲服務的促銷；當平台有一定的規模後，開始引入新的服務價值——從第三方引入的服務，是在平台上給會員進行食品、食材的電商銷售，以及針對周邊外賣訂餐的送餐服務；新增的自營服務，是針對親子會員提供的家長帶孩子在線下店面空閑時間來學習簡單廚藝的體驗服務，以及繼續根據會員的反饋數據來尋找新的需求，來繼續引入創新的服務價值。
在這個商業模式的進化中，最終傳統品牌能夠演化形成「更大的用戶粘性——更豐富的用戶數據——更有效的匹配新服務的能力——更多的供應方願意加入平台——更大的用戶粘性」的網路效應。
上述這個品牌平台化的商業模式轉變，對大量的公司而言，是一個復雜的、有一定風險的內部創新甚至是內部創業過程，因此決策機制復雜、風格保守的企業，在這個平台化的策略面前會覺得風險過高，甚至覺得是偏離主業，這反映出領導層本質上還是沒有理解平台商業模式，以及沒有理解用戶數據價值為什麼在平台商業模式上能爆發出最大的收益。
今天，數據這么重要，有多少企業用好了呢？答案肯定是：80%以上的企業都沒有用好，為什麼呢？
第一， 沒有採集數據的系統，市場營銷中業務的在線程度非常低；
第二，剛才反復講了，今天市場上專業的團隊、專業人才非常缺乏，所以必須要找到好的合作夥伴；
第三，對於大部分中小型企業，甚至大品牌來說，最大的痛點，是企業自身的數據累積需要很長過程，我值不值得投入這樣長的時間精力做這個事情？還是把這個費用直接投入到廣告中？——對企業來說是個難題。
所以，我們會建議更多的品牌，特別是很多成長型的新興品牌，先把數據的價值，通過創造力提升這個角度提升起來，因為這一點有可能是所有品牌普世性和見效最快的一個點，同時創造力也可能是品牌去面向平台，在未來越來越嚴峻的博弈中唯一的壁壘和談判的籌碼。
在今天，當平台試圖去覆蓋很多行業時，這個行業中最終被逼出來、能夠跟平台博弈的人，一定是那些在產品、營銷創造力方面做的更好的人，包括在消費者的客戶體驗方面的創造力做的更好的人。
所以，希望大家都能把注意力放在如何通過數據去提升自身的創造力上，因為這個點是數據創造價值最簡單、最明確、最迅速的點。

『玖』 大數據價值挖掘的三要素

大數據價值挖掘的三要素
如何充分利用大數據，挖掘大數據的商業價值，從而提升企業的競爭力，已經成為企業關注的一個焦點。
全面解決方案才能奏效
當前，越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時，傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是，我們要謹慎管理大家對大數據的期望值，因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。
最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性：巨大的數據量（Volume）、數據的快速處理（Velocity）、多變的數據結構和類型（Variety）。根據這一定義，大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說，大數據不僅要處理好交易型數據的分析，還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來。現在，分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。
事實上，普遍意義上的大數據范圍更加廣泛，任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算，均屬大數據范疇，而不僅局限於非結構化數據。因此，諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日誌信息、用戶漫遊信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等，均可劃歸為大數據。
與幾年前興起的雲計算相比，大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待，越來越多企業高層傾向於將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數據解決方案，不僅要解決非結構化數據的處理問題，還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式採集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。
典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平台化解決方案，這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘，多結構化數據的存儲、加工和處理，以及大數據的商務智能分析。這種解決方案在技術應具有以下四個特性：軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網路速度的訪問。
軟硬體集成是必然選擇
我們認為，大數據解決方案的關鍵在於如何處理好大規模數據計算。過去，傳統的前端資料庫伺服器、後端大存儲的架構難以有效存儲大規模數據並保持高性能數據處理。這時候，我們讓軟體和硬體更有效地集成起來進行更緊密的協作。也就是說，我們需要軟硬一體化的專門設備來應對大數據的挑戰。
一直以來，甲骨文公司在傳統的關系型資料庫領域佔有絕對優勢，但並未因此固步自封。面對大數據熱潮，甲骨文公司根據用戶的需求不斷推陳出新，將在數據領域的優勢從傳統的關系型資料庫擴展到全面的大數據解決方案，成為業界首個通過全面的、軟硬體集成的產品來滿足企業關鍵大數據需求的公司。
甲骨文公司以軟硬體集成的方式提供大數據的捕獲、組織、分析和決策的所有能力，為企業提供完整的集成化大數據解決方案，其中的核心產品包括Oracle大數據機、Exalytics商務智能雲伺服器和OracleExadata資料庫雲伺服器。
Oracle大數據機用於多結構化大數據處理，旨在簡化大數據項目的實施與管理，其數據加工結果可以通過超高帶寬的InfiniBand網路連接到OracleExadata資料庫雲伺服器中。OracleExadata可提供高效數據存儲和計算能力，配備超大容量的內存和快速快閃記憶體，配合特有的軟硬體優化技術，可對大數據進行高效的加工、分析和挖掘。同時，甲骨文公司在OracleExadata以及資料庫軟體層面提供了非常高效和便捷的高級數據分析軟體，使數據能夠更快、更高效地得到分析、挖掘和處理。
通過Oracle大數據機快速獲得、組織大數據之後，企業還要根據對大數據全面、實時的分析結果做出科學的業務決策。OracleExalytics商務智能雲伺服器能以前所未有的速度運行數據分析應用，為客戶提供實時、快速的可視分析。同樣，它通過InfiniBand網路連接到OracleExadata上進行數據載入和讀取，讓大數據直接在內存中快速計算，滿足大數據時代對數據分析展現的快速響應需求。OracleExalytics實現了新型分析應用，可用於異構IT環境，能存取和分析來自任何Oracle或非Oracle的關系型數據、OLAP或非結構化數據源的數據。
Oracle大數據機、OracleExalytics商務智能雲伺服器和OracleExadata資料庫雲伺服器一起，組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統產品組合，為企業提供了一個端到端的大數據解決方案，滿足企業對大數據治理的所有需求。
堅持開放的戰略
從當前的情況來看，在大數據應用領域，僅靠一家廠商的產品難以解決所有問題。因此對於大數據解決方案供應商來說，採用開放的策略是必然選擇。甲骨文公司堅持全面、開放、集成的產品策略。這一策略在大數據領域同樣適用。
這首先體現在大數據戰略在技術上支持Hadoop和開源軟體。除了集成化產品，甲骨文公司還擁有一系列領先技術，以幫助用戶全面應對大數據應用的挑戰，其中包括OracleNoSQL資料庫，以及針對Hadoop架構的系列產品。
OracleNoSQL資料庫專門為管理海量數據而設計，可以幫助企業存取非結構化數據，並可橫向擴展至數百個高可用性節點。同時，該產品能夠提供可預測的吞吐量和延遲時間，而且更加容易安裝、配置和管理，支持廣泛的工作負載。
而專門針對Hadoop架構的產品，能夠幫助企業應對在組織和提取大數據方面所面臨的挑戰，包括Oracle數據集成Hadoop應用適配器、OracleHadoop裝載器以及OracleSQL Connector等。
此外，OracleR Enterprise實現了R開源統計環境與Oracle資料庫11g的集成，為進行更進一步的數據分析提供了一個企業就緒的、深度集成的環境。
值得一提的是，除對產品和解決方案不斷投入，甲骨文公司還致力於和合作夥伴合作開發大數據解決方案。目前，幾乎所有的甲骨文合作夥伴都在關注和測試大數據解決方案。甲骨文公司正積極尋找更多本地合作夥伴，為客戶提供更加定製化的產品和解決方案。
總而言之，大數據已經和雲計算、社交化、移動化一起，成為現階段驅動企業IT模式變革的重要因素。Oracle大數據解決方案可以橫跨IT架構的所有層面，與其他產品進行創新集成，並憑借卓越的可靠性、可擴展性和可管理性，為企業的IT發展，甚至業務發展提供理想的IT基礎支持。