大数据时代 - 经管之家

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收藏 2018-11-28

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目 录 1 
摘 要 1 
前 言 2 
第一章 什么是数据 3 
1.1数据的含义 3 
1.2让数据产生价值 4 
1.3死数据与活数据 4 
第二章 生活中的大数据 4 
2.1 网页中的大数据 5 
2.2 交通中的大数据 5 
第三章企业中的大数据 5 
3.1 职位不同眼中的大数据不同 5 
3.2大数据对于企业的作用 5 
第四章数据化运营的内外三板斧 6 
4.1 "内三板斧""混、通、晒" 6 
4.2"外三板斧""存、管、用" 6 
第五章大数据的价值 6 
5.1 技术价值 6 
5.2 商业价值 6 
5.3大数据的核心价值 
第六章数据的五大价值 17 
6.1识别与串联 
6.2描述价值 7 
6.3时间价值 7 
6.4数据价值 7 
6.5产生数据的价值 7 
第七章大数据"杀熟" 
7.1什么是"杀熟" 
7.2如何抵制"杀熟" 
摘 要 
大数据应用在生活中可以帮助我们获取到有用的价值。随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每日都可以看到大数据的一些新颖的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会受到大数据的剖析影响。 
前 言 
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策的重要工具。 
本文讲述了关于生活中，企业中的大数据，和数据分类。 
 作者简介
作者车品觉，是大数据实践的先行者、红杉资本中国基金专家合伙人、阿里巴巴集团前副总裁、首任阿里数据委员会会长。拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到的见解。亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等。现担任中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届理事、清华大学教育指导委员（大数据项目）、浙江大学管理学院兼职教授等职。 
 第一章 什么是数据 
1.1数据的含义 
 数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。数据作为信息的载体，当然要分析数据中包含的主要信息，及分析数据的主要特征。数据（Data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。 
1.2让数据产生价值 
从有数据概念的那天起，数据分析便被作为一个高大上的词，泛滥的被用在一些其实名不副实的事情上，数据的价值并没有被真正发觉、重视。 
　　想让数据产生价值，要让科学的数据分析框架去解决用户的实际问题，就需要将相互关联的数据嵌入产品或生产流程中，在数据提炼的“最后一公里”，让数据在产品中“说话”。 
　　在最后一公里之前的工作都叫数据统计，只有当数据开口说话了，才是数据分析。用来作为决策支持，数据的价值才得以体现。 
　　过去使用数据的方法很简单，很少为了解决问题而提炼数据。即使为了解决问题，常见的方法是根据历史数据总结规律，然后采取行动。而现在更希望得到从全景出发的动态关联数据。通过更多的环境动态数据，而非历史统计数据来提供服务。 
　　数据价值的关键就是数据前置，即让更多数据嵌入产品中，从而产生价值。比如地震预测，由于地震发生在地底下，不能直接观察，影响因素也较为负责，目前全球的地震预测准确率只有20%左右。地震发生前的数据价值是生命与财产，地震发生后的数据价值是新闻数字，这两个价值之前的差异不言而喻。 
1.3死数据与活数据　　 
死数据：单纯存储在数据库中，无法进行分析和使用，并且不能够产生价值的数据。 
　　活数据：把数据用起来！ 
　　数据的价值在于能为决策做支撑。重要的是数据与数据之间的关联，而非数据本身。 
　　活做数据收集，不仅收集自己的，也要收集别人的。 
　　活看数据指标，不要局限于既又的数据框架，而应该结合用户需求的不同场景而来灵活收集数据。 
第二章生活中的大数据 
2.1 网页中的大数据 
当我们上网时，不管我们做什么，都会在网上留下痕迹，例如，当我们上淘宝时，我们就会留下痕迹，数据分析人员就会根据你的浏览情况来推测你的喜好，以此给你推荐商品，虽然有可能推荐错了，但是成功率还是远远大于失败率的。 
2.2 交通中的大数据 
利用大数据技术，交通管理部门可以加强对于道路、车辆等的综合监管。交通管理部门通过采集和分析相关交通数据和车辆的运行信息等，可以得知一个城市的道路分布状况及拥堵点的具体位置。与此同时，通过对交通信息、交通环境及路况数据进行采集，交通管理部门能够及时获取路况信息，从而及时的处理道路的安全隐患，并进一步保障车辆的安全出行。值得注意的是，对事故车辆、违章违停车辆进行信息采集后，交通管理部门可以更好地指导交通，提升监管效率。 
 第三章企业中的大数据 
3.1职位不同眼中的大数据不同 
一个上公司面试的年轻人对大数据的关注与数据分析师或是CEO眼中的大数据是不同的。应聘者可能注意的是流量或是交易量或其他。而CEO注重的不是这些，而是方法。 
3.2大数据对于企业的作用 
大数据对于企业的作用是很大的，能帮助企业营销，企业通过对海量数据的挖掘与分析，可以快速、准确把握用户的个性化需求。快速占领先机，企业通过对海量数据的筛选和深度挖掘，对企业所需要的资源进行精准锁定，不仅为企业节约成本，同时还能为企业制定战略赢得大量宝贵时间，在市场上占领先机。企业运营“智能”化，企业通过大数据的分析和预测，根据不同的市场数据量身定制企业方案，可以有效地把控市场风险，促进企业的长远发展。 
 第四章数据化运营的内外三板斧 
4.1"内三板斧""混、通、晒" 
混：就是要经常跟一线人员在一起，让数据能支持一线人员的工作，而一线人员的反馈又能优化数据的运用，让大数据能落地、接地气； 
通：我理解是要形成一个体系，不要把数据孤立的使用，能通过数据把公司的方方面面连接起来，用以指导公司的运营， “通则不痛、痛则不通”； 
　 晒：是在“混 ”和“ 通”的基础上产生出来的最终数据表现，是基于人、商业和数据结合后的一种看数据和用数据的方法论，让数据有框架可依、有方法可用。 
4.2"外三板斧""存、管、用" 
存：指的是数据的收集，不仅仅是数据的收集方式，更重要的是这些数据是如何用？怎么用？让数据产生价值； 
　　管：指的是如何管理和存储数据，学会用数据产品来解决获取及使用数据的问题； 
　　用：即如何使用的问题，如数据的分裂与重组、建立用户标签等方式。
 第五章大数据的价值 
5.1技术价值 
大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。 
5.2商业价值 在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略是其快速发展的根本动因。通过数据分析的结果来驱动运营方式，最终能帮助运营者乃至企业决策者凭借数据和逻辑分析能力指导业务实践。大数据的第二重“交互门”映射了其耀眼的商业价值。“交互门”即花园里的数据，企业与客户的交互数据，例如用户浏览APP或网页痕迹、购物实体店脚印足迹等，这些数据本身代表的是客户单向的行为。如果说直接的交易数据更多的是带给企业商品质量差异的反馈，那么这些行为数据能够带给企业的，则更多是用户的习惯喜好等差异反馈，让企业能够摸清用户的需求、倾向，以便更好的调整推荐、推出产品吸引潜在的客户。大数据的商业价值让业务更高效、更精准、更低成本、更有据可依、更便于优化、更利于长远发展，带来不可计量的实际商业价值。 
5.3大数据的核心价值 
从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户「口味」的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。了解用户的行为习惯和爱好，这就是大数据的核心价值。所以掌握大数据的话会对用户的许多事情都了如指掌，会给居民的生活带来便利。网上有互联网三大巨头一说， 
阿里巴巴是中国电子商务之王。而这与大数据之间就有关系。 
 第六章 数据的五大价值 
6.1识别与串联 
　如何将用户在不同平台、不同ID发生的行为进行识别是否为同一个人的行为？有多大能力知道哪些数据是同一个用户的，这是企业首先必须解决的问题。 
　在这个问题上，酒店业和航空业要幸运很多，他们的服务需要身份证这唯一的标识。但是从大数据的角度来说，光有自己的数据还是不够的，要获取用户更多场景的数据：用户在使用酒店/航空服务之前可能在某个平台用一个ID对自己的产品及服务进行搜索，使用服务后可能又会在另外的平台用另外的ID对服务进行分享或评价。要获得这些全景数据，身份识别依然是个问题。 
6.2描述价值 
　将用户的行为、现状串联起来，勾勒出用户的行为画像。判断用户的需求，通过对需求进行刺激，以促进消费行为。一个人是否选择在网上买书，除了用户习惯以外，还有现实条件的约束：如果家附近没有书店，可能网上买书是一个更可能的选择。亚马逊主动收集用户的IP地址，然后从IP地址破译出用户所处的位置附近多少公里内有实体书店。家附近没有实体书店的用户，更有可能成为亚马逊的客户。针对这部分客户，可以投入更多的精力进行精准营销。 
6.3时间价值 
　数据是有保质期的，看行业的趋势数据要看三年，天气预报的数据有效性则止于当下。用数据来进行业务分析，一定要关注原始数据的时间：数据所处的时间段长短，数据所处的时间点都是数据的时间属性中所需要关注的。 
6.4预测价值 
　数据价值的关键是数据前置，根据前置数据来进行趋势预测，从而顺应趋势来进行决策。在以往的数据模型中，有太多的条件假设是y固定不变的，但是用于商业活动的数据预测，一定要假设一切都在改变，要关注新的数据收集源头，注入新的信息，尤其是拐点信息。 
6.5产生数据的价值 
　　先开枪后瞄准 
　这并不符合常理，常理讲的是有的放矢。但大数据的情况是面对海量的数据、有用的，无用的，重复的，缺失的，要从中找到有价值的信息。 
　所谓开枪，就是在一堆海量数据中盲选，而瞄准是在海量数据中盲选出有价值的数据。　在没有数据的时候，在探索中寻找有参考价值的数据，最后发现目标，作出决策。 
　　从数据化运营到运营数据 
　　没有了运营数据这个部分，绝大部分数据都不是大数据。通过用数据拿数据可以把二者打通。用问题来获取更多数据，是用数据拿数据最常用的一种方法。
 
 
 第七章大数据"杀熟" 
7.1什么是"杀熟" 
同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多，这在互联网行业被叫作“大数据杀熟”。通过你的基础属性数据判断你的所在用户群体、人群特征（如消费能力），通过你的行为数据判断你的偏好和消费意愿强烈程度。 
综合一系列的分析，判断出你是谁，你现在要做什么，愿意付出多少代价去做。然后通过精准的用户画像，去对消费能力高、消费意愿强烈的用户展示更高的价格，赚取更多的利益。 
7.2如何抵制"杀熟" 
杀熟的前提是别人非常了解你，了解你的程度和你泄露的信息直接相关，所以最重要的是要保护好自己的相关信息。几乎所有公司都在收集你的个人信息，手机、地址、通讯录、性别、年龄、喜欢逛什么买什么、喜欢看什么新闻、常用哪些APP。手机上在设置里面关闭各APP访问短信、通信录、地理位置等访问权限，只打开必要的，比如只有地图、打车软件这类确实需要你所在位置的才打开地址位置访问权限。当然这样会给你带来一些不便。 
平时购物时在多个电商购物，要多比价，从价格低的地方买。这样一方面不容易被坑，另一方面会被电商设置为价格敏感型客户，给你提价的概率更低。 
平时可以多加一些东西到购物车，特别是同类商品可以加多个款，但不要下单，等哪个款降价了就下单。比如你想买牙膏，可以加入很多不同品牌不同型号的牙膏，过几天等哪个降价了就买那个。这样的话后台算法一定会认为你特别在乎价格。 
7.3 
参考文献 
［1］ 《决战大数据》

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