如何从数据分析获利并产生影响力

㈠ 如何在庞大的用户中分析数据，分析用户的消费习惯，从而靠数据赚钱

分析大量资料，找出其中的相互关系，再根据这些相互关系做出预测，正是大数据的核心所在。2009年发生的 H1N1禽流感病毒事件，就是说明运用大数据的好例子：
传统上，美国疾病控制及预防中心追踪病毒的方法，是搜集医师出诊的数据，然后用 2 星期左右的时间完成图表编制及公告。但Google提出了另一种完全不同的方法。它根据人们感冒时上Google搜寻治疗方法的数据，藉此追踪H1N1的病毒传播。接着又从Google过去和流行性感冒传播的相关史料中，整理出有相互关系的搜寻用语。这使得卫生官员不用再花几个星期等待美国疾病控制及预防中心的资料更新，便可以实时追踪H1N1的散播程度并且迅速提出因应之道。
了解数据的相互关系可能不会精确地告诉我们事情发生的原因，也不是提供终极答案的工具，但却可以提供我们各种新的见解和效益，帮助我们更贴近现实。
继数字革命后，大数据潮流再度颠覆我们的生活、经济、社会、科学各层面，造成巨大转变、势不可挡的趋势以及随之而来的种种隐忧。但在不久的将来，当数据化更为普遍，我们一定会把它视为理所当然。

在模拟时代，资料的搜集和分析异常昂贵且相当耗时。数字化已经在根本上扭转了这种局势，因此在不久的将来，3项新兴趋势将显着成长：
趋势 1 数据化将更普遍

大数据的核心信念之一是提出，巨大量体的数据有其特殊价值存在。有了这层认识，“数据化”就是要从没人认为有任何价值的材料中发掘数据的过程。
当大数据的好处得到更多认可和重视时，更多现实世界的现象就会被数据化，或转换成可以让计算机分析的有用数据。最明显的应用将是：
1、真实世界的度量指标──时间、距离、区域、音量和重量，现在都能以更高的正确性和精确性，进行度量及追踪。
2、文字──谷歌和其他公司正努力将印刷书籍变成数据化内容，以供机器搜寻、索引和处理。
3、地点──在 1990 年代，价值数百美元的全球定位系统模块，如今可以花不到 1 美元大量生产。此外，无线科技也更为广泛流传、广泛使用。
4、互动──FaceBook在 2012年大约拥有 10 亿用户，意味仅只一家公司有办法取得超过全世界 10% 人口的资料。但FaceBook数据能做的不只是追踪 1000 亿条友谊链接，对于信用记录和未来各种商业的应用，都可能具有极大的价值。
趋势 2 资料将成为关键资产

随着大数据的应用，数据的价值正在改变。在数字时代，数据褪除它支持交易的角色，并且往往变成交易的商品本身。在大数据的世界，情况再度有了变化。数据的价值从原本的用途转移为未来的可能用途。你可以对它进行很多不同的操作：
1、以不同的方式再次使用──一旦数据被计算机取得并储存，就可以透过各式各样的创新方法再次使用。完全在于企业如何看待数据。
2、和其他数据结合──因特网上的“混搭”概念，是以新奇的方法结合两种或多种数据源，将是某些重大分析研究的前身，也正是大数据未来将促成的结果。
3、寻找新奇的用途或“废物利用”──随着科技进步，追踪人们进行数字活动留下的踪迹愈来愈容易，许多企业也更精于取得废弃或二手数据，再透过其他方式使用。
在大数据的世界，了解愈多就愈有竞争优势。数据可以形成强大的进入门坎。例如，假设有某个更好的 Google、更进步的FaceBook或是更聪明的亚马逊出现，它必须奋力赢得注意，因为那些企业从他们既有顾客的互动中，已经搜集到如此多的数据，它们可以精确了解顾客想要的是什么。很难想象会有更好的科技或更好的经验，足以抵销这些市场龙头早已搜集到关于什么最有效的庞大资料。
趋势 3 分析将凌驾专业知识

大数据的价值链通常类似下方描述的一样：
1、握有大量信息的数据持有者会试着从数据中萃取价值，但是他们有时会欠缺必要的技巧和专业知识。
2、数据专家就是拥有必要的专业知识和技术，可以执行复杂资料分析的企业。
3、在大数据价值链中通常会出现的第三方，就是那些具有大数据心态的企业和个人，因此可以在其他人之前发现机会。这些个体或许没有存取资料的管道或采取行动的必要技术，但是身为机灵的先驱行动家，他们会看到可以掌握价值的机会。
大数据产生的最大冲击是数据导向的决策将可以用来强化或推翻人为的判断。主题领域专家、实务专家和统计学家、资料分析师相形之下，将会丧失他们的部分光芒，后者将不受旧的做事方法制约，而让资料发声。这种新架构依靠的是数据的相互关系，而没有预判或成见。
专家的影响力正在消退，不受旧的做事方法制约的统计学家及资料分析师将异军突起。

㈡ 如何通过数据分析挖掘数据价值

【导读】随着科技的高速开展，数据在人们生活和决议计划中所占的比重越来越大，大数据的热浪已然覆盖了整个时代。大数据一直在活跃赋能很多工业，包括金融、医疗、农业、教育等。那么，如何经过数据剖析发掘数据价值呢?今日就跟随小编一起来了解下吧!

无论是在政务范畴仍是商业范畴，依赖于大数据技能的数据剖析总是为行业提供决议计划支撑。因为大数据是从量变到质变的过程，加之数据被广泛发掘，决议计划根据的信息完整性越来越高，根据信息的理性决议计划要高于以往拍脑袋的盲目决议计划。

微观层面中，大数据使得经济决议计划部分可以愈加敏锐的掌握经济走向，并制定实施科学的经济决议计划;在微观层面中，大数据可以进步企业经营决议计划水平缓效率，推进立异，给企业以及所在的行业范畴带来价值。

大数据不光要有数据，还要精分跟相应的行业相结合，产生帮助企业实际运营的产品，这样数据才有价值。若想依托大数据把脉企业经营现状，猜测行业开展趋势，就需要不断对数据源进行有用的挑选、清洗，做到精准剖析，不然得到的成果有可能是南辕北辙，于商业无益。

需要经过数据剖析，对数据来历进行全方位挑选、清洗，同时打通各行业、各范畴的数据孤岛，实现数据的整合、有用剖析，最大化数据剖析成果的精准度。经过对数据收集、传输、挑选、清洗、交融、剖析、计算及可视化使用等，高效整合线上线下数据，进行深层次、广范围的数据关联剖析，解决企业全方位数据剖析问题，降低数据剖析本钱，助力企业深度发掘数据价值。

数据剖析的中心作业是人对数据目标的剖析、考虑和解读，人脑所能承载的数据量是极端有限的。所以，无论是“传统数据剖析”，仍是“大数据剖析”，均需要将原始数据依照剖析思路进行计算处理，得到概要性的计算成果供人剖析。两者在这个过程中是相似的，区别仅仅原始数据量巨细所导致处理方式的不同。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“如何通过数据分析挖掘数据价值?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

㈢ 工作中如何进行数据分析---用数据来发现问题和机会

数据分析怎么做？做一份数据分析前必须明白数据分析遵循的原则，然后按照常规数据分析步骤进行。
1、数据分析遵循的原则：
① 数据分析为了验证假设的问题，提供必要的数据验证；
② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：
① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法：
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
② 回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
③ 聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。聚类分析的方法可以学习CPDA数据分析的课程。
④ 关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
⑤ 特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
⑥ 变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
⑦验证假设和结果的关系。数据分析的结果是不是合理，是不是符合逻辑要求，是不是和假设的原因一致，为什么会有结果和假设不相符合的，这些都是最后的报告听取者可能问的问题，同时也是进行数据分析得到的问题的症结所在。

㈣ 如何用大数据分析创造商业价值

大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程，从而揭示隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件，大数据分析可以指明商业收益的方向，比如新的机遇，有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争优势等等。
以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业：
1. 银行和证券
通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时在多个平台(移动，网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。
8. 消费者贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。

㈤ 求网络营销数据分析的技巧

个人认为：网络营销绝对不仅仅是网络推广，而是一项从项目策略规划、网站（网店）策划建设、网站销售力策划、网络传播推广、销售转化和数据分析等诸多环节组成的有机性系统工程，该工程的核心就是销售转化。而数据统计分析是将网络营销系统各环节有机整合的重要环节，数据可以让我们发现问题，从而调整策略、解决问题，提升整体运营效率。

一、SEO数据监测分析

比如收录、外链、快照、友链、关键字排名、PR等等，都能快速利用工具监测分析，这些数据通过时间纵向分析等工作，能够快速总结发现SEO相关工作的问题，结合网站数据的关键字访问，能够分析总结改进提升关键字策略。

二、网站访问数据统计分析

直接通过统计后台就知道了，能让我们知道网站流量来源、访客区域、访问时间高峰低谷的时间段、访客登录跳出页面最多数据、访客来源关键字、什么页面咨询率高、什么页面跳出流失高、什么页面浏览高、访客的回头率如何等众多数据，而通过这些数据的横向、纵向和交叉分析，并根据分析结果来针对性改进完善相关工作，那就能大幅度提升工作效率和效果，客观上也能提升团队人员的动力和激情，形成良性循环。

三、询盘和成交转化统计分析

对咨询量进行记录、统计和分析，也能发现很多规律，可以将咨询进行客户分类，重点客户、优质客户、普通和边缘客户等，也有利于提升工作效率。

对传播推广数据、网站访问数据和咨询转化数据的结合分析，能对网络营销整体的策略进行验证和调整提升。

数据还可以进行预期和分解，这都是进行KPI绩效考核的基础，能借助数据来打造一个高执行力的网络营销运营团队。