如何将大数据分析活用

Ⅰ 如何运用大数据

我们如何使用大数据？
第一点，明确数据分析的目的
首先，您必须知道手中的数据要怎么处理，这意味着您需要清楚需求以及要从数据中获取什么。让我们以产品经理为例。当许多产品经理设计自己的产品时，他们可能会花费大量时间来设计产品，但是他们忽略了该产品是否可以成功。这很难满足客户的需求。因此，如果要最大化自己的数据的价值，则必须事先考虑要执行的操作。

第二点，必须扩大数据收集方式
关于数据收集，通常有四种方法。它们是从外部行业数据分析报告（例如iResearch）获得的；积极从社区论坛（如AppStore，客户服务反馈和微博）收集用户反馈；参加问卷调查设计和用户访谈等调查，收集并观察用户在使用产品时遇到的问题和感受的第一手数据；从记录的用户行为轨迹研究数据。

Ⅱ 如何充分利用好大数据

就目前而言，几乎所有行业：医疗保健，制造业，金融业，零售业都在发生数字变化，而且这个名单还在继续。如果用好大数据可以预测好未来的发展，那么大家知道不知道如何充分的利用好大数据呢？这就需要建构一个新的结构，以及做好协作工作。

现在人工智能是很普及的，机器人亦是如此，在不久的将来，随着销售和客户服务的自动化，未来的发展重心将更高的价值放在人与人之间的互动上，当然，人们还会保持对提出服务的期望。这样才能够让自己的需求得到充分的满足。如果利用分析的强大功能去进行大数据分析，那么企业将能够对这些海量数据进行分析并分类，机器就会以惊人的速度从中学习。这样就能够获得极佳的发展方向。从而推动科技的发展。

用好大数据必须建构一个新结构
大数据的分析需要一个新的结构，虽然公司将拥有了比以往更多的数据，但是要想进行大数据的分析，就需要重新考虑企业的结构，现如今，随着公司适应技术不断变化，转型的速度将推动现代企业模式的发展。企业必须开始以反向思维的方式运转，不能够继续使用新的企业结构。
当然，企业还应该培养分析文化，这是最重要的一件事情，企业培养分析文化就需要舍弃传统的决策层次结构。这句是要求企业中的每个人都能够做出基于事实的决策的能力。如果询问一线员工，包括销售人员和生产车间员工，他们使用哪些数据做出决策。通过这些问题才能够让未来的发展路线变得更加通透。
对于那些扁平化企业结构并消除决策障碍的公司将变得更加敏捷，因此使得这类公司更具有竞争力。我们需要全面拆除企业结构中的某些局部结构，这种转变能够使企业运作发生了巨大变化。使得企业有一个比较民主的氛围。

大数据的适应需要做好协作工作
传统的层次是公司的常态，但是并不是公司必须改变的唯一方面。对于扁平化的企业结构需要合作水平必须提高，必须培养共享协作的文化。这样才能够让公司更具有凝聚力。企业还应选择具有多学科背景的管理工作人员，并要求他们查看不相关的业务并借鉴想法。这将有助于鼓励合作并吸收新的和创新的想法。
要想发展这种文化的作用，需要确定如何平衡个人贡献与团队合作。如果每个团队成员没有平等的贡献，那么过于紧密地合作可能会导致个人的灵感流失。就个人而言，专业人士需要在个人安静的时间来完成工作。考虑到这些要素，理想的企业模式将能够加快决策速度，减少层级的监督，并产生一种重视个人贡献的协作工作环境。这样才能够让人们更加团结。
看完上述的内容，想必大家已经知道了如何充分利用好大数据了吧，大数据的使用需要建构一个新结构和做好协作工作，这样才能够充分使用大数据，才能够对未来做好精准预测。

Ⅲ 如何应用大数据

毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是最基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。
相较于稳定性而言，企业更关心的是敏捷性和创新性，通过大数据技术，可以帮助公司及时实现这一愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有预测未来发展趋势的能力，使企业占据有竞争力的优势。
让我们找到行业广泛采用大数据的原因：
1.大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力
大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。
“采用大数据，云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》
在戴尔开展的一项调查中显示，采用大数据、云计算以及移动战略的企业中，优势更加明显，也就是，这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用，在这一结果令人惊讶不已。
虽然大数据尚处于初级阶段，但通过在处理过程中，融合这一理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
2.掌握数据能力，开采“暗数据”
全球着名的咨询公司Gartner公司对黑暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。
然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。
3.软件正在吞噬整个世界数据争夺战正在打响
我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。
客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。
4.决策指导更智能更快速更精准
在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望?虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二?答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。
将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
5.以用户为中心用户行为数据是营销关键
现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢?答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。
例如，亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力，从一个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势，并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息，从而来为客户服务。此外，亚马逊通过实时监控全球15亿种产品，成功满足了客户的需求。
6.通过利用数据仓库使数据资产变现
这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。
经过这番分析，有一件事值得肯定的是，这是一个高度数字化和技术驱动时代的开端，并伴随着强大的实时大数据分析能力。

Ⅳ 如何对数据进行分析 大数据分析方法整理

【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，今天小编就来和大家说说如何对数据进行分析?为此小编对大数据分析方法进行的归纳整理，一起来看看吧!

画像分群

画像分群是聚合契合某种特定行为的用户，进行特定的优化和剖析。

比方在考虑注册转化率的时候，需求差异移动端和Web端，以及美国用户和我国用户等不同场景。这样可以在途径战略和运营战略上，有针对性地进行优化。

趋势维度

树立趋势图表可以活络了解商场，用户或产品特征的根柢体现，便于进行活络迭代;还可以把方针依据不同维度进行切分，定位优化点，有助于挑选方案的实时性。

趋势维度

漏斗查询

经过漏斗剖析可以从先到后的次序恢复某一用户的途径，剖析每一个转化节点的转化数据。

悉数互联网产品、数据分析都离不开漏斗，不论是注册转化漏斗，仍是电商下单的漏斗，需求注重的有两点。首先是注重哪一步丢掉最多，第二是注重丢掉的人都有哪些行为。

注重注册流程的每一进程，可以有用定位高损耗节点。

漏斗查询

行为轨道

行为轨道是进行全量用户行为的恢复，只看PV、UV这类数据，无法全面了解用户怎样运用你的产品。了解用户的行为轨道，有助于运营团队注重具体的用户领会，发现具体问题，依据用户运用习气规划产品、投进内容。

行为轨道

留存剖析

留存是了解行为或行为组与回访之间的相关，留存老用户的本钱要远远低于获取新用户，所以剖析中的留存是十分重要的方针之一。

除了需求注重全体用户的留存情况之外，商场团队可以注重各个途径获取用户的留存度，或各类内容招引来的注册用户回访率，产品团队注重每一个新功用用户的回访影响等。

留存剖析

A/B查验

A/B查验是比照不同产品规划/算法对效果的影响。

产品在上线进程中常常会运用A/B查验来查验产品效果，商场可以经过A/B查验来完毕不同构思的查验。

要进行A/B查验有两个必备要素：

1)有满意的时刻进行查验

2)数据量和数据密度较高

由于当产品流量不行大的时候，做A/B查验得到核算经果是很难的。

A/B查验

优化建模

当一个商业方针与多种行为、画像等信息有相关时，咱们一般会运用数据挖掘的办法进行建模，猜测该商业效果的产生。

优化建模

例如：作为一家SaaS企业，当咱们需求猜测判别客户的付费自愿时，可以经过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据树立付费温度模型。用更科学的办法进行一些组合和权重，得知用户满意哪些行为之后，付费的或许性会更高。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“如何对数据进行分析
大数据分析方法整理”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，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。

Ⅳ 如何进行大数据分析及处理

大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End.

Ⅵ 如何运用好大数据

1、获取全网用户数据

仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。还要互联网数据统合，才能准确掌握用户站内站外的全方位的行为，使得数据在营销中体现应有的价值。

2、让数据看的懂

采集来的原始数据难以读懂，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”转变为看得懂的信息。

3、分析用户特征及偏好

将第方标签与第三方那个标签相结合，按不同的评估唯独和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户化成不同属性的用户族群，对用户的静态信息、动态信心、实时信息分别描述，形成网站用户分群画像系统。

4、制定渠道和创意策略

根据目标群体的特征和分析结果，在计划实施前，对投放策略进行评估和优化。如宣和更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更好的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提升用户人群的转化率。

Ⅶ 如何进行大数据分析及处理

数据处理的流程困难重重。处理过程一般来讲可以分为四步。
首先应当利用多个数据库接收来自不同的客户端的数据进行数据采集。用户通过这些数据库来进行简单的查询和处理，而在大数据采集过程中所面临的主要困难在于并发数过高，同时可能有成千上万的用户在访问或者操作，如何在数据库间完成负载均衡和分片是重难点。
第二步在于数据导入和预处理。由于数据采集涉及了多种数据库，在对这些数据进行有效的分析之前，需要将所有的数据导入集中的大型分布式数据库，然后对数据进行简单的数据清洗和预处理。这一步主要面临的问题在于导入数据量大，导入流量通常可以达到成百上千兆级别。
第三步统计和分析。利用分布式数据库将存储在其中的数据进行普通的分析及分类汇总，进行批量的处理。对于半结构化的数据还需要使用Hadoop等。而这一步主要面临的挑战是设计的分析数据量大，对系统资源占用率高，对于系统I/O挑战较大。
第四步就是数据挖掘。数据挖掘和分析过程不同，基于前三部的各种算法的计算，最终达到预测的效果，从而满足更高级的数据分析需求。该过程的特点在于挖掘算法十分复杂，涉及的数据量和计算量都很吊，常用的挖掘算法都以单线程为主。

Ⅷ 如何进行大数据分析及处理

提取有用信息和形成结论。

用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

(8)如何将大数据分析活用扩展阅读：

大数据分析及处理的相关要求规定：

1、以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。

2、大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显着提升经济运行水平和效率。

3、大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。

Ⅸ 大数据时代，数据如何应用

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来卖耐健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在纯配迟互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融做李企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

Ⅹ 我们如何利用大数据

1.第一点,明确数据分析的目的 首先,您必须知道手中的数据要怎么处理,这意味着您需要清楚需求以及要从数据中获取什么。让我们以产品经理为例。当许多产品经理设计自己的产品时...
2.第二点,必须扩大数据收集方式 关于数据收集,通常有四种方法。它们是从外部行业数据分析报告...
3.第三点,有效消除数据中的干扰数据 具体方法我们可以选择正确的样本量,选择足够大的数量以...
4.第四点,我们需要合理客观地看待数据 应该注意的是,在使用大数据时,您不能忽略沉默用户...