如何從數據分析獲利並產生影響力

㈠ 如何在龐大的用戶中分析數據，分析用戶的消費習慣，從而靠數據賺錢

分析大量資料，找出其中的相互關系，再根據這些相互關系做出預測，正是大數據的核心所在。2009年發生的 H1N1禽流感病毒事件，就是說明運用大數據的好例子：
傳統上，美國疾病控制及預防中心追蹤病毒的方法，是搜集醫師出診的數據，然後用 2 星期左右的時間完成圖表編制及公告。但Google提出了另一種完全不同的方法。它根據人們感冒時上Google搜尋治療方法的數據，藉此追蹤H1N1的病毒傳播。接著又從Google過去和流行性感冒傳播的相關史料中，整理出有相互關系的搜尋用語。這使得衛生官員不用再花幾個星期等待美國疾病控制及預防中心的資料更新，便可以實時追蹤H1N1的散播程度並且迅速提出因應之道。
了解數據的相互關系可能不會精確地告訴我們事情發生的原因，也不是提供終極答案的工具，但卻可以提供我們各種新的見解和效益，幫助我們更貼近現實。
繼數字革命後，大數據潮流再度顛覆我們的生活、經濟、社會、科學各層面，造成巨大轉變、勢不可擋的趨勢以及隨之而來的種種隱憂。但在不久的將來，當數據化更為普遍，我們一定會把它視為理所當然。

在模擬時代，資料的搜集和分析異常昂貴且相當耗時。數字化已經在根本上扭轉了這種局勢，因此在不久的將來，3項新興趨勢將顯著成長：
趨勢 1 數據化將更普遍

大數據的核心信念之一是提出，巨大量體的數據有其特殊價值存在。有了這層認識，「數據化」就是要從沒人認為有任何價值的材料中發掘數據的過程。
當大數據的好處得到更多認可和重視時，更多現實世界的現象就會被數據化，或轉換成可以讓計算機分析的有用數據。最明顯的應用將是：
1、真實世界的度量指標──時間、距離、區域、音量和重量，現在都能以更高的正確性和精確性，進行度量及追蹤。
2、文字──谷歌和其他公司正努力將印刷書籍變成數據化內容，以供機器搜尋、索引和處理。
3、地點──在 1990 年代，價值數百美元的全球定位系統模塊，如今可以花不到 1 美元大量生產。此外，無線科技也更為廣泛流傳、廣泛使用。
4、互動──FaceBook在 2012年大約擁有 10 億用戶，意味僅只一家公司有辦法取得超過全世界 10% 人口的資料。但FaceBook數據能做的不只是追蹤 1000 億條友誼鏈接，對於信用記錄和未來各種商業的應用，都可能具有極大的價值。
趨勢 2 資料將成為關鍵資產

隨著大數據的應用，數據的價值正在改變。在數字時代，數據褪除它支持交易的角色，並且往往變成交易的商品本身。在大數據的世界，情況再度有了變化。數據的價值從原本的用途轉移為未來的可能用途。你可以對它進行很多不同的操作：
1、以不同的方式再次使用──一旦數據被計算機取得並儲存，就可以透過各式各樣的創新方法再次使用。完全在於企業如何看待數據。
2、和其他數據結合──網際網路上的「混搭」概念，是以新奇的方法結合兩種或多種數據源，將是某些重大分析研究的前身，也正是大數據未來將促成的結果。
3、尋找新奇的用途或「廢物利用」──隨著科技進步，追蹤人們進行數字活動留下的蹤跡愈來愈容易，許多企業也更精於取得廢棄或二手數據，再透過其他方式使用。
在大數據的世界，了解愈多就愈有競爭優勢。數據可以形成強大的進入門坎。例如，假設有某個更好的 Google、更進步的FaceBook或是更聰明的亞馬遜出現，它必須奮力贏得注意，因為那些企業從他們既有顧客的互動中，已經搜集到如此多的數據，它們可以精確了解顧客想要的是什麼。很難想像會有更好的科技或更好的經驗，足以抵銷這些市場龍頭早已搜集到關於什麼最有效的龐大資料。
趨勢 3 分析將凌駕專業知識

大數據的價值鏈通常類似下方描述的一樣：
1、握有大量信息的數據持有者會試著從數據中萃取價值，但是他們有時會欠缺必要的技巧和專業知識。
2、數據專家就是擁有必要的專業知識和技術，可以執行復雜資料分析的企業。
3、在大數據價值鏈中通常會出現的第三方，就是那些具有大數據心態的企業和個人，因此可以在其他人之前發現機會。這些個體或許沒有存取資料的管道或採取行動的必要技術，但是身為機靈的先驅行動家，他們會看到可以掌握價值的機會。
大數據產生的最大沖擊是數據導向的決策將可以用來強化或推翻人為的判斷。主題領域專家、實務專家和統計學家、資料分析師相形之下，將會喪失他們的部分光芒，後者將不受舊的做事方法制約，而讓資料發聲。這種新架構依靠的是數據的相互關系，而沒有預判或成見。
專家的影響力正在消退，不受舊的做事方法制約的統計學家及資料分析師將異軍突起。

㈡ 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。

㈢ 工作中如何進行數據分析---用數據來發現問題和機會

數據分析怎麼做？做一份數據分析前必須明白數據分析遵循的原則，然後按照常規數據分析步驟進行。
1、數據分析遵循的原則：
① 數據分析為了驗證假設的問題，提供必要的數據驗證；
② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：
① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法：
利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。
① 分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。
② 回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。
③ 聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。聚類分析的方法可以學習CPDA數據分析的課程。
④ 關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
⑤ 特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。
⑥ 變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。
⑦驗證假設和結果的關系。數據分析的結果是不是合理，是不是符合邏輯要求，是不是和假設的原因一致，為什麼會有結果和假設不相符合的，這些都是最後的報告聽取者可能問的問題，同時也是進行數據分析得到的問題的症結所在。

㈣ 如何用大數據分析創造商業價值

大數據分析是研究大量且多樣的數據集(即大數據)的過程，從而揭示隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用信息，這些信息可幫助公司做出更明智的商業決策。通過專業的分析系統和軟體，大數據分析可以指明商業收益的方向，比如新的機遇，有效的營銷，更好的客戶服務，提高運營效率以及競爭優勢等等。
以下是通過大數據分析將大大受益的十大行業：
1. 銀行和證券
通過網路活動監控和自然語言處理程序，監控金融市場，從而減少欺詐性交易。交易委員會正在使用大數據分析監控股票市場，避免非法交易的發生。
2. 通訊和媒體
同時在多個平台(移動，網路和電視)上實時報道世界各地的事件。媒體的一部分，音樂行業使用大數據關注最新的趨勢，並通過自動調諧軟體創作出流行的曲調。
3. 體育
了解特定地區針對不同活動的收視率模式，並通過分析來監測個人球員和球隊的表現。像板球世界盃，FIFA世界盃和溫布爾頓國際網球錦標賽的體育賽事均有使用大數據分析。
4. 醫療保健
收集公共衛生數據，從而更快地應對個人健康問題，並掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球傳播的狀態。不同國家衛生部門合並使用大數據分析工具，以便在人口普查後進行數據收集。
5. 教育
針對目前快速發展的各種領域，更新和升級相關文獻。世界各地的大學均使用大數據來檢測和追蹤學生和教師的情況，並通過不同科目的出席率分析學生的興趣喜好。
6. 製造業
通過大數據提高供應鏈管理，提高生產率。製造企業使用這些分析工具，確保以最佳方式分配生產資源，從而獲得最大效益。
7. 保險
通過預測分析處理各種業務，從開發新產品到應對索賠。保險公司使用大數據了解需求最大的政策計劃，並產生更多收益。
8. 消費者貿易
預測和管理人員編制以及庫存需求。消費者貿易公司通過會員制度，記錄會員情況從而發展貿易。
9. 交通運輸
制定更好的路線規劃，交通監控和物流管理。主要是政府為了避免交通堵塞而設立的。
10. 能源
通過智能電表減少電氣泄漏，並幫助用戶管理能源使用情況。負荷調度中心使用大數據分析來監測負荷模式，並根據不同的參數分析能源消耗趨勢之間的差異，並節約能源。

㈤ 求網路營銷數據分析的技巧

個人認為：網路營銷絕對不僅僅是網路推廣，而是一項從項目策略規劃、網站（網店）策劃建設、網站銷售力策劃、網路傳播推廣、銷售轉化和數據分析等諸多環節組成的有機性系統工程，該工程的核心就是銷售轉化。而數據統計分析是將網路營銷系統各環節有機整合的重要環節，數據可以讓我們發現問題，從而調整策略、解決問題，提升整體運營效率。

一、SEO數據監測分析

比如收錄、外鏈、快照、友鏈、關鍵字排名、PR等等，都能快速利用工具監測分析，這些數據通過時間縱向分析等工作，能夠快速總結發現SEO相關工作的問題，結合網站數據的關鍵字訪問，能夠分析總結改進提升關鍵字策略。

二、網站訪問數據統計分析

直接通過統計後台就知道了，能讓我們知道網站流量來源、訪客區域、訪問時間高峰低谷的時間段、訪客登錄跳出頁面最多數據、訪客來源關鍵字、什麼頁面咨詢率高、什麼頁面跳出流失高、什麼頁面瀏覽高、訪客的回頭率如何等眾多數據，而通過這些數據的橫向、縱向和交叉分析，並根據分析結果來針對性改進完善相關工作，那就能大幅度提升工作效率和效果，客觀上也能提升團隊人員的動力和激情，形成良性循環。

三、詢盤和成交轉化統計分析

對咨詢量進行記錄、統計和分析，也能發現很多規律，可以將咨詢進行客戶分類，重點客戶、優質客戶、普通和邊緣客戶等，也有利於提升工作效率。

對傳播推廣數據、網站訪問數據和咨詢轉化數據的結合分析，能對網路營銷整體的策略進行驗證和調整提升。

數據還可以進行預期和分解，這都是進行KPI績效考核的基礎，能藉助數據來打造一個高執行力的網路營銷運營團隊。