『壹』 如何打造有價值的數據閉環
回答之前先說一下大數據近況吧,
大數據被廣泛而熱烈地討論著,數據本是一個樣本的東西,但是科學技術讓它變成了高大上的存在,改變著人們的生活生產方式。大數據可以告訴我們個人行為習慣,企業發展趨勢,城市交通現狀,人口組成變化等等等等,在龐大的社會資源面前,大數據幾乎可以被運用到任何一個行業和領域。但是要讓大數據真正做到有價值,並不是件容易的事。
什麼樣的數據是有用的?
在以流式方式產生數據的時代,並不是什麼都能拉到籃里成為菜,從海量數據中獲取有價值的那部分才是關鍵的。很多企業積極緊跟大數據的腳步,開展大數據建設,但卻存在盲目收集數據並進行分析的情況,更多數據不意味著就可以轉化為有意義的洞察。無論整體規劃、技術平台還是業務流程,大多數企業並未針對大數據分析做出特別的調整與變化,所以在大數據建設上也就無法獲得預期的效果。
形成數據閉環的重要性
數據的准確、真實、全面、精細,都是影響最終分析結果的因素,可實踐的數據才能讓企業獲得前瞻性的預測。數據從一端流向另一端,無可避免會產生轉化率的問題,很多企業或行業無法完善流轉間的數據留存,無法清晰統計轉化的方向,如果數據本身不靠譜,那麼結果也只能「呵呵」了。只有實現完整的數據閉環,才能讓數據挖掘、數據分析變成商業價值。從布點、收集、存儲、刷新、識辨、關聯、挖掘、決策、行動、再到反饋,這樣一個閉環,才能讓數據驅動業務。搭建一個適應大數據時代的技術架構,讓企業轉型變簡單。
解決方案:
那麼如何達到這個效果呢?你僅僅需要一個端到端的解決方案,它幾乎沒有數據源限制,從常見的數據源里,無論數據量大小,結構化還是非結構化,一次性的還是持續性的數據,均可直接導入,還可以自主選擇數據的時間和方式。建立在Hadoop集群上,數據集成、數據准備、數據挖掘(全量運算)、數據分析、數據可視化(數據輸出),形成一個循環的過程,連接數據就可以實時得到分析結構。它還擁有強大的企業級數據管理能力,配合靈活的集成點,更利於數據流依賴關系的管理。可以輸入、輸出數據或者建立數據關聯,也可以進行數據存儲和分區、壓縮,保留策略、數據分析、來源分析和元分析。幾近完美的它就是:亦策大數據平台,網址是:http://www.ebistrategy.com。
數據是非常強大的,然而通過數據轉化得到清晰有價值的結論並不是一間容易的事。不是為了大數據而大數據,重要的是從你的原始數據中找到切實的規律,擴展到每個公司層級,讓整個公司數據能力工程化,細化准確的數據,完整的數據閉環,讓企業在海量數據中獲得有價值的分析,制定可執行的方案,最終推動企業業務發展。
希望可以幫到你。
『貳』 學生做自媒運營干貨4個維度輕松打造
短視頻運營打造賬號的基礎
1.賽道選擇、2.競品分析、3.團隊架構、4.賬號搭建
選擇賽道
1.選擇比努力更加重要
首先要考慮的是自己要選擇哪一條合適的賽道去做內容,選擇大於努力!!
2.選擇賽道的3個方法
人設法:
就是性格人設,蘿莉、奶狗、東北大漢等
優勢法:
結合自身的優勢,比如寶媽講育兒、律師講法
專長法:
對擅長的領域做到細分化,細分到某一塊
競品分析
1-IP作為分析目標
各領域能夠發展成為個人/品牌的選手核心就是要養成非常強的辨別度。比如小楊哥人設非常強,屬於叫賣型選手,非常具有辨識度。
2-競品分析工具
可以選擇使用數據分析工具進行輔助分析工作,如蟬媽媽、抖大大、飛瓜數據、新紅數據等。可以通過工具去查詢各種垂直品類的達人排行榜,以及達人們的數據情況跟內容作品。
3-6大維度分析
IP定位分析、主題特點、賬號類型、粉絲量、粉絲畫像、優缺點
團隊架構
1-團隊核心架構及能力
KOL
拍攝剪輯
文案營銷
商務運營
-KOL:要有很強的表達能力、有自己的想法, 懂得專業領域
-視頻:編導視頻腳本、拍攝和剪輯
-運營:負責賬號內容的發布,粉絲互動和日常數據分析
-商務:開拓變現路徑,對接商家等
ps:此模型同樣適用於個人,一人包攬所有工作
賬號搭建
1-賬號的4大定位
賽道定位:零食、時尚美妝、日用、母嬰、搞笑......
IP定位:個人或者品牌
用戶定位:觀看的人群
內容定位:視頻內容的切入點
2-賬號建設6大步驟
昵稱、頭像、簽名介紹、背景圖、視頻封面、評論&私信
『叄』 打造完美的資料庫設計:三個核心要點
在打造完美的資料庫設計時,有三個核心要點不容忽視!調動用戶積極性、充分參與和貼合實際需求是資料庫設計成功的關鍵。讓我們共同攜手,打造最貼合實際需求的資料庫設計!
🔑調動用戶積極性
調動用戶積極性至關重要!用戶的參與是資料庫設計成功的金鑰匙。他們最了解自己的業務需求,因此,我們需要積極引導用戶參與,讓他們成為資料庫設計的重要參與者。
🤝共同攜手
資料庫設計需要充分的參與和協作。我們需要與用戶、開發人員、測試人員等各方面進行充分的溝通和協作,共同打造最貼合實際需求的資料庫設計。
📈貼合實際需求
資料庫設計的成功與否,關鍵在於它是否能夠貼合實際需求。我們需要充分了解用戶的業務需求,根據實際情況進行設計和優化,以確保資料庫設計的實用性和可靠性。