㈠ 大数据赋能：如何利用大数据驱动，精细化运营
互联网时代，很明显的一个特征就是大多数信息都是以数据的形式进行记录，大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。
大数据等技术的出现，给平台提供多样化的营销渠道，比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制等。类似这样的大数据应用，既能提高用户体验又能提升平台效率。
1、大数据时代，数据如何驱动运营
在大数据的驱动下，呈现给用户的内容都是经过算法精密筛选的。
当你打开资讯类APP时，算法根据你的历史浏览类别算出你的阅读偏好，据此向你推荐内容；当你打开短视频APP时，你刷到的视频都是你感兴趣并且关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法给你推荐你可能会选择的出租车和价格……
经过算法推荐，用户阅读到的都是自己感兴趣或与自己生活圈子相关的信息内容，不感兴趣或者观点相左的内容会被算法过滤。
2、大数据识别有价值信息，辅助决策
对于大数据来说，它不仅面临着如何识别一些重要的信息，而且还要将这些用于决策。
目前业内对于大数据的分析更多地注重在数据识别、储存、定性描述相关分析等领域。
大数据分析的优点不在于“大”，而在于“准”，尤其在这个信息量大的时代，采用哪些数据进行分析，从而得出更准确的结论则更重要。
3、大数据连接、赋能、跨行业数字化
通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。
4、如何解读数据成了非常重要的技能
互联网时代，人人都在说大数据、数据分析、数据运营。数据是为你的工作提供反馈和指导的工具，数据会告诉你问题出在哪里；你想达到一个运营推广目标，数据会告诉你途径和方法。
5、企业如何利用大数据分析精准运营
无疑，大数据时代，数据资产已成为企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会变得没有价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是很多企业面临的难点。
数据对运营的重要性已不言而喻，互联网平台更是以数据驱动运营。产品研发从立项开始已经受到数据的驱动，而运营过程中的产品设计优化、市场渠道推广、用户需求、用户行为和用户价值等运营活动更离不开数据。
那么，数据从何而来呢？
构建数据需求： 构建平台关心的数据需求，围绕着用户的需求展开，通过数据卖点制定重要事件的采集。可以从数据上，明确看到你的用户增加、流失、渠道来源，从而帮助你做更好的数据管理，提升投放效率。
数据报表呈现： 数据采集完之后通过动态计算，形成报表，了解你关心数据的升降，你的运营、产品是否有效提升，都能在报表数据得到体现。
在精细化运营的大背景下，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、为什么流失尤为重要。
01、用户分群，寻找更多的核心用户
用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体用户特征。最经典的用户模型是R（最近购买时间）F（频次）M（消费金额），三个维度画出九宫格立体的象限，了解你最高价值客户的分布和特征，辅助你进行决策。同时，通过高活跃核心用户的运营，能够帮助你理解你的客户。
02、营销转化漏斗分析
互联网营销就像个漏斗，线上曝光后，客户在浏览所发布的内容时，被层层过滤和筛选，没有需求的、与目标客群不符的都会离开，直到意向客户的预约。
03、客户浏览来源分析
互联网营销要在线上的各个渠道曝光，建立线上营销矩阵，官网、APP、公众号、小程序、朋友圈等等，哪个渠道的推广效果好，客户浏览多，对后期的投放具有非常重要的指导意义，更好的发挥自身的优势，同时弥补短板。
互联网运营是个循序渐进的过程，大数据分析可以帮助你加快和不断完善这个过程。我们来看看中移互联网大数据如何通过大数据技术分析，真正从数据“触摸”获得实际价值。
中移互联网大数据平台-利用数据驱动运营
中移互联网大数据产品有数通过专业的SDK数据采集，经过大数据平台服务分析，提供专业的运营数据分析、用户画像分析、渠道分析、以及自定义事件分析等，实现数据化管理与运营。
帮助企业洞察用户画像和行为，根据用户画像结合实时用户数据，精准定位目标用户，实时了解用户行为变化，从中发现用户需求的改变，及时调整运营策略，降低业务推广成本，实现效益最大化。
帮助企业随时掌握各项数据，包括应用分析和网页分析（含H5），提供全面准确的运营分析、用户分析、渠道分析等系列服务，并输出相应的数据报表。完美的解决了企业无法获取应用或网页运营分析数据、无法分析渠道投放效果、无法统计应用收入情况等疑难问题。
㈡ 如何利用大数据工具，辅助教师教学
无论你是在千禧年出生，还是在婴儿潮时期降临这个世界，今日的课堂与我们儿时的课堂相比，已经非常不同。
今日的小孩一上学就有平板电脑或者笔记本电脑，很多小孩拿到电脑时甚至还不能识字。一些国家为了让学生适应基于电脑的标准化测试，要求二年级的学生必须具备每分钟输入60个单词的能力。现在的小孩上学前就已经有姓名、住址、出生日期、医学和行为记录等数字记录。
在课堂上应用技术和大数据的设想已经成为现实，并且正以非常快的速度在发展，快到我们都无法预测未来几年内孩子们接受的规范教育将会变成怎样。这是我们的生活已经离不开大数据的又一证据。但当这个事情发生在我们孩子的教育上时，到底是好事还是坏事呢？
形成反馈闭环和大数据在教育中的益处
就教育而言，最重要的地方一直都是形成反馈闭环。教师提出一个问题，然后学生尝试去解决问题。从学生尝试解决问题的行为中，教师可以发现学生理解了哪些内容，以及哪些内容是不理解的,然后再基于此对教学行为作出相应的调整。同样的，学生在尝试解决问题的过程中，也能加深对问题的理解。
这个闭环在一对一或者是师生人数比率较低的情况下，非常有效，但是当学生数量过多，同时不同学生之间的水平存在差异之时，要想创建这种有效的闭环就变得异常困难。这时大数据和技术就可以发挥作用了。
任何一名教师都可以带着学生学一门课程，但是要做到对每个学生具体的问题进行精准定位，就没有那么容易了，尤其是在班级学生数量较大的情况下。一家名为Knewton的大数据公司开发了一个数字平台，该平台分析了几百万学生（从幼儿园到大学）的学习过程，并基于这一分析来设计更加合理的测试题目和更加个性化课程目标。最近，该公司与Houghton Mifflin Harcourt建立了合作关系，开发出了K-12阶段的个性化数学课程，同时还与法国创业公司Gutenberg Technology一道，开发了智能数字教科书。
简单来说，这些课程和教科书能够适应每个学生的差异。该程序可以根据学生的表现，判断当前的题目的难度是否过大，是否太容易，还是刚刚好？然后，基于判断实时的改变题目的难度。学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。
那么，这种教学方法有什么缺点吗？
大数据教育的阻碍
与其它所有使用大数据的应用一样，在教育中使用大数据也有人表示出不理解和担忧。人们最常担心的问题就是数据泄露，而且这种事情已经发生过了。2009年的时候，美国田纳西州的一个学区由于疏忽，将18000名K-12阶段学生的姓名、住址、出生日期和完整的社保号码暴露在了一个不安全的服务器上，而且整个过程持续了数月。
人们的另一个担忧是，这些数据会像以前学校曾经使用的神秘的“永久性档案”一样，一直伴随学生的整个教育生涯。毕竟，一个学生在小学时被标记为“捣蛋鬼”，并不代表他上了中学之后还是“捣蛋鬼”，反而可能会变成另外一个完全不一样的人。但是，由于他的数字档案里依然标记其为“捣蛋鬼”，学校当局和老师可能会基于这个过去的评价来对待已经改变的学生，这显然不合适。
另外一些团体还担心，这些学生的数据将被用于商业营销。理论上讲，学校和大数据软件开发商确实可以在特定的领域，向学生精准投放个性化广告。或许，学生写了一篇关于棒球的论文，然后就会收到关于当地棒球比赛的门票广告。
教师角色的转变
所有涉及数据的领域，从财经到零售业都会遇到这些担忧和阻碍，但是在教育领域使用大数据还有另外一个问题——教师角色的转变。随着越来越多的技术和数据应用投入的教学中，教师的角色也应该随之发生转变，即由教学角色向数据驱动的管理角色转变。然而，这是一个非常困难的过程。
优秀的教师选择成为教师，主要是因为他们热衷于教育学生。他们喜欢看到学生理解了一个问题之后，两眼放光的样子。他们也喜欢学生沉浸在一个知识点的时候，释放出的热情。不幸的是，这些优秀的教师对于让算法接管这一切感到不乐意，他们也不愿意做一些数据输入和管理工作，虽然这一切或许最终都能帮助学生走向卓越。
因此，大数据和技术或许并不是解决教育问题的灵丹妙药。我相信，我们应该开发出一些应用来辅助优秀的教师进行教学，而不是用大数据和数据分析替代他们。最终，理解和应用数据及其分析过程，将像在其他行业一样，让学生和教师都从中获得益处。
不知道各位如何看待这个问题，我们应该用数据记录和分析学生在课堂上的一切表现吗？还是我们应该保持传统教学方式，让大数据靠边站？
㈢ 关于大数据分析的四个关键环节
关于大数据分析的四个关键环节
随着大数据时代的到来，AI 概念的火热，人们的认知有所提高。为什么说大数据有价值 这是不是只是一个虚的概念 大家怎么考虑数据驱动问题 为什么掌握更多的数据就会更有效 这些问题很难回答，但是，大数据绝不是大而空洞的。
信息论之父香农曾表示，信息是用来消除不信任的东西，比如预测明天会不会下雨，如果知道了今天的天气、风速、云层、气压等信息，有助于得出更准确的结论。所以大数据是用来消除不确定性的，掌握更多的有效数据，可以驱动企业进行科学客观的决策。桑文锋对大数据有着自己的理解，数据采集遵循“大”、“全”、“细”、“时”四字法则。“大”强调宏观的“大”，而非物理的“大”。大数据不是一味追求数据量的“大”。比如每天各地级市的苹果价格数据统计只有 2MB，但基于此研发出一款苹果智能调度系统，就是一个大数据应用，而有些数据虽然很大，却价值有限;“全”强调多种数据源。大数据采集讲求全量，而不是抽样。除了采集客户端数据，还需采集服务端日志、业务数据库，以及第三方服务等数据，全面覆盖，比如美国大选前的民意调查，希拉里有70%以上胜算，但是川普成为了美国总统，因为采样数据有偏差，支持川普的底层人民不会上网回复。“细”强调多维度数据采集，即把事件的维度、属性、字段等都进行采集。如电商行业“加入购物车”的事件，除了采集用户的 click 数据，还应采集用户点击的是哪个商品、对应的商户等数据，方便后续交叉分析。“时”强调数据的时效性。显然，具有时效性的数据才有参考价值。如国家指数，CPI 指数，月初收集到信息和月中拿到信息，价值显然不同，数据需要实时拿到，实时分析。从另一个视角看待数据的价值，可以分为两点，数据驱动决策，数据驱动产品智能。数据的最大价值是产品智能，有了数据基础，再搭建好策略算法，去回灌产品，提升产品本身的学习能力，可以不断迭代。如今日头条的新闻推荐，网络搜索的搜索引擎优化，都是数据驱动产品智能的体现。
数据分析四个关键环节 桑文锋把数据分析分为四个环节，数据采集、数据建模、数据分析、指标。他提出了一个观点，要想做好数据分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的数据分析自顶向下推动，用业务分析指标来决定收集什么数据，这是需求驱动工程师的模式，不利于公司长久的数据采集。而一个健康的自底向上模式，可以帮助公司真正建立符合自己业务的数据流和数据分析体系。 一、数据采集 想要真正做好大数据分析，首先要把数据基础建好，核心就是“全”和“细”。 搜集数据时不能只通过 APP 或客户端收集数据，服务器的数据、数据库数据都要同时收集打通，收集全量数据，而非抽样数据，同时还要记录相关维度，否则分析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的成本相比数据积累的价值，非常廉价。 常见的数据采集方式归结为三类，可视化/全埋点、代码埋点、数据导入工具。
第一种是可视化/全埋点，这种方式不需要工程师做太多配合，产品经理、运营经理想做分析直接在界面点选，系统把数据收集起来，比较灵活。但是也有不好的地方，有许多维度信息会丢失，数据不够精准。第二种是代码埋点，代码埋点不特指前端埋点，后端服务器数据模块、日志，这些深层次的都可以代码埋点，比如电商行业中交易相关的数据可以在后端采集。代码埋点的优势是，数据更加准确，通过前端去采集数据，常会发现数据对不上，跟自己的实际后台数据差异非常大。可能有三个原因：第一个原因是本身统计口径不一样，一定出现丢失;第二点是流量过大，导致数据丢失异常;第三点是SDK兼容，某些客户的某些设备数据发不出去，导致数据不对称。而代码埋点的后台是公司自己的服务器，自己核心的模拟可以做校准，基本进行更准确的数据采集。第三种是通过导入辅助工具，将后台生成的日志、数据表、线下数据用实时批量方式灌到里面，这是一个很强的耦合。数据采集需要采集数据和分析数据的人共同参与进来，分析数据的人明确业务指标，并且对于数据的准确性有敏感的判断力，采集数据的人再结合业务进行系统性的采集。二、数据建模很多公司都有业务数据库，里面存放着用户注册信息、交易信息等，然后产品经理、运营人员向技术人员寻求帮助，用业务数据库支持业务上的数据分析。但是这样维护成本很高，且几千万、几亿条数据不能很好地操作。所以，数据分析和正常业务运转有两项分析，数据分析单独建模、单独解决问题。数据建模有两大标准：易理解和性能好。数据驱动不是数据分析师、数据库管理员的专利，让公司每一个业务人员都能在工作中运用数据进行数据分析，并能在获得秒级响应，验证自己的新点子新思维，尝试新方法，才是全员数据驱动的健康状态。多维数据分析模型(OLAP)是用户数据分析中最有效的模型，它把用户的访问数据都归类为维度和指标，城市是维度，操作系统也是维度，销售额、用户量是指标。建立好多维数据分析模型，解决的不是某个业务指标分析的问题，使用者可以灵活组合，满足各种需求。三、数据分析数据分析支持产品改进产品经理在改进产品功能时，往往是拍脑袋灵光一现，再对初级的点子进行再加工，这是不科学的。《精益创业》中讲过一个理念，把数据分析引入产品迭代，对已有的功能进行数据采集和数据分析，得出有用的结论引入下一轮迭代，从而改进产品。在这个过程中大数据分析很关键。Facebook 的创始人曾经介绍过他的公司如何确定产品改进方向。Facebook 采用了一种机制：每一个员工如果有一个点子，可以抽样几十万用户进行尝试，如果结果不行，就放弃这个点子，如果这个效果非常好，就推广到更大范围。这是把数据分析引入产品迭代的科学方法。桑文锋在 2007 年加入网络时，也发现了一个现象，他打开邮箱会收到几十封报表，将网络知道的访问量、提问量、回答量等一一介绍。当网络的产品经理提出一个需求时，工程师会从数据的角度提出疑问，这个功能为什么好 有什么数据支撑 这个功能上线时如何评估 有什么预期数据 这也是一种数据驱动产品的体现。数据驱动运营监控运营监控通常使用海盗模型，所谓的运营就是五件事：触达是怎么吸引用户过来;然后激活用户，让用户真正变成有效的用户;然后留存，提高用户粘性，让用户能停留在你的产品中不断使用;接下来是引荐，获取用户这么困难，能不能发动已有的用户，让已有用户带来新用户，实现自传播;最后是营收，做产品最终要赚钱。要用数据分析，让运营做的更好。数据分析方法互联网常见分析方法有几种，多维分析、漏斗分析、留存分析、用户路径、用户分群、点击分析等等，不同的数据分析方法适用于不同的业务场景，需要自主选择。举个多维分析的例子，神策数据有一个视频行业的客户叫做开眼，他们的软件有一个下载页面，运营人员曾经发现他们的安卓 APP 下载量远低于 iOS，这是不合理的。他们考虑过是不是 iOS 用户更愿意看视频，随后从多个维度进行了分析，否定了这个结论，当他们发现某些安卓版本的下载量为零，分析到屏幕宽高时，看出这个版本下载按钮显示不出来，所以下载比例非常低。就这样通过多维分析，找出了产品改进点。举个漏斗分析的例子，神策数据的官网访问量很高，但是注册-登录用户的转化率很低，需要进行改进。所以大家就思考如何把转化漏斗激活地更好，后来神策做了小的改变，在提交申请试用后加了一个查看登录页面，这样用户收到账户名密码后可以随手登录，优化了用户体验，转化率也有了可观的提升。四、指标如何定义指标 对于创业公司来说，有两种方法非常有效：第一关键指标法和海盗指标法。第一关键指标法是《精益数据分析》中提出的理论，任何一个产品在某个阶段，都有一个最需要关注的指标，其他指标都是这个指标的衍生，这个指标决定了公司当前的工作重点，对一个初创公司来说，可能开始关注日活，围绕日活又扩展了一些指标，当公司的产品成熟后，变现就会成为关键，净收入(GMV)会变成第一关键指标。