如何使用大數(shù)據(jù)，如何運用大數(shù)據(jù)來服務經(jīng)濟發(fā)展

來源：整理時間：2024-11-17 23:41:37 編輯：智能門戶手機版

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1，如何運用大數(shù)據(jù)來服務經(jīng)濟發(fā)展
2，如何用大數(shù)據(jù)構建用戶畫像
3，百度大數(shù)據(jù)怎么使用
4，如何運用大數(shù)據(jù)技術進行分析
5，如何進行大數(shù)據(jù)分析及處理
6，大數(shù)據(jù)怎么用

1，如何運用大數(shù)據(jù)來服務經(jīng)濟發(fā)展

①制定正確的經(jīng)營戰(zhàn)略，順應大數(shù)據(jù)時代的信息技術趨勢。②提高自主創(chuàng)新能力，不斷提高企業(yè)的技術水平和管理水平，形成大數(shù)據(jù)背景下的新的競爭優(yōu)勢。③誠實守信，重視絡競爭中的企業(yè)信譽和形象。④積極參與國際競爭，實施走出去戰(zhàn)略。

大數(shù)據(jù)最重要的特點就是數(shù)據(jù)的相關性，應在清晰描述與索引數(shù)據(jù)的基礎上，通過數(shù)據(jù)的相關性，讓公眾能夠迅速查詢到關聯(lián)性較強的數(shù)據(jù)，既提高數(shù)據(jù)的可讀性，又提升公眾決策的準確性。因此，應在全社會層面加強對政府數(shù)據(jù)開放利用的宣傳，使公眾了解這項工作并積極參與其中，主動申請公開數(shù)據(jù)，讓公眾廣泛參與到政府數(shù)據(jù)開放決策、評判和監(jiān)督中來。

如何運用大數(shù)據(jù)來服務經(jīng)濟發(fā)展

2，如何用大數(shù)據(jù)構建用戶畫像

如果沒有對數(shù)據(jù)進行整合、清理、分類，那么海量數(shù)據(jù)是沒有價值的，用戶畫像就是通過數(shù)據(jù)技術將海量的客戶數(shù)據(jù)整合成對企業(yè)有價值的標簽集。企業(yè)搜集來自線上線下各觸點、各渠道的客戶數(shù)據(jù)，通過設定規(guī)則和權重制定用戶畫像的維度。最終才能實現(xiàn)完整的畫像，以上這些方法論可以從創(chuàng)略科技的客戶數(shù)據(jù)平臺中的案例中體現(xiàn)，你可以去搜索下，看看實際案例。

二、為什么需要用戶畫像用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解并且方便計算機處理，如，可以做分類統(tǒng)計：喜歡紅酒的用戶有多少？喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做數(shù)據(jù)挖掘工作：利用關聯(lián)規(guī)

如何用大數(shù)據(jù)構建用戶畫像

3，百度大數(shù)據(jù)怎么使用

百度的原數(shù)據(jù)是不可能給你的，所以只有一些接口給你用~~~現(xiàn)成的百度大數(shù)據(jù)，我知道的有百度遷徙（http://qianxi.baidu.com）和百度商情（http://shangqing.baidu.com），這兩款產(chǎn)品相當?shù)慕拥貧猓液芎糜?，還是可以在里面挖掘到一些有價值的信息的

百度在大數(shù)據(jù)方面稱得上是先行者，如今的百度大數(shù)據(jù)又發(fā)展到了一個新階段。比如，在大數(shù)據(jù)提煉方面，百度已擁有超大規(guī)模的實時計算能力，多端跨屏用戶精準識別能力，深度學習與挖掘，智能預測，推薦算法等能力。大數(shù)據(jù)帶來的價值千人千面，還是用范偉的一句來總結吧：大數(shù)據(jù)就是要幫助我們知道你想要啥，在什么時間和地點需要它。

百度大數(shù)據(jù)怎么使用

4，如何運用大數(shù)據(jù)技術進行分析

首先，你必須要有數(shù)據(jù)源，比如電商數(shù)據(jù)，你要確定你要分析的是那個平臺。其次，你要有一個值得信任的采集軟件，比如前嗅，雖然世面上很多同產(chǎn)品軟件，但這款比較欣賞的是有自主知識產(chǎn)權的，比較安全，做數(shù)據(jù)分析都知道數(shù)據(jù)安全的重要程度，所以這里推薦前嗅的爬蟲軟件網(wǎng)頁鏈接第三，你有了數(shù)據(jù)，開始多維度進行分析，維度越多，越具有參考價值。這時候需要一個分析平臺或系統(tǒng)，你可以自己買可以找專業(yè)數(shù)據(jù)公司做分析，直接等著那報告就行，同樣推薦前嗅。最后就是把數(shù)據(jù)變現(xiàn)，需要根據(jù)分析結果，制定戰(zhàn)略方向、營銷策略，當然這就不屬于分析了。

大數(shù)據(jù)可應用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進行分析整理，實現(xiàn)資訊的有效利用。舉個本專業(yè)的例子，比如在奶?；驅用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多?？偟膩碚f，大數(shù)據(jù)是對大量、動態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù)，通過運用新系統(tǒng)、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數(shù)據(jù)，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數(shù)據(jù)時代的來臨，一切真相將會展現(xiàn)在我們面前。

5，如何進行大數(shù)據(jù)分析及處理

1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。3. 預測性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎。非結構化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。5.數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理，高質量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。6大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

6，大數(shù)據(jù)怎么用

大數(shù)據(jù)對于企業(yè)提供的營銷價值是毋庸置疑的，同樣大數(shù)據(jù)給予企業(yè)做精細化運營也會提供很多幫助。比如，企業(yè)可以根據(jù)收到的大量用戶數(shù)據(jù)構建一些關于用戶體驗的檢測模型，用來分析關注企業(yè)用戶的屬性。并且利用這些模型分析出用戶使用產(chǎn)品或者購物行為的關鍵接觸點，然后檢測每個接觸點相互間的轉化率。例如，用戶從企業(yè)的網(wǎng)站首頁進入到產(chǎn)品庫查看產(chǎn)品詳情、把產(chǎn)品放到購物車以及最后購買和支付等接觸點，通過這樣的檢測可以衡量用戶從看到產(chǎn)品到購買產(chǎn)品間的體驗是否人性化，然后根據(jù)這樣的結果來修正自己的運營模式，盡量做出符合用戶喜歡的購物環(huán)境。其實大數(shù)據(jù)對于企業(yè)精細化運營的價值表現(xiàn)在三個重要的維度：第一，幫助企業(yè)了解用戶從哪些渠道進來；第二，這些用戶關注什么；第三，這些用戶是新關注的還是老用戶。通過這三個維度的分析，可以讓企業(yè)決定自己的投放策略和方向，這完全是大數(shù)據(jù)給精細化運營帶來的價值。在分析用戶從哪些渠道進來，可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)更多流量的來源和需要在哪些渠道加強投放，比如用戶是從微博、微信、論壇還是門戶網(wǎng)站，從而幫助企業(yè)不斷調整營銷投放，發(fā)現(xiàn)哪個渠道更有吸引用戶的潛力和價值，如果沒有被挖掘到，可以繼續(xù)深挖。在分享用戶關注什么方面，通過用戶對產(chǎn)品的點擊、話題的討論、內容的轉發(fā)能方面進行大數(shù)據(jù)分析，可以幫助企業(yè)有效找到用戶喜歡的興趣點和接受內容的方向，方便企業(yè)在運營內容和形式上及時作出調整。最后，通過對用戶新老觀察分析，可以讓企業(yè)做精準運營的時候掌握好用戶的生命周期，知道什么時候該對什么樣的用戶進行內容上的營銷，以及幫助企業(yè)找到激活老用戶的方法。

我們需要不拘一格的自主權，和我們考慮的數(shù)據(jù)一樣。對我們來說，這不僅僅是數(shù)字，在我們看似平常的一些數(shù)據(jù)，甚至能讓傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學家屈服。舉個例子，社交軟件注冊時需要詢問新用戶用一些形容詞（標簽）來描述他們的個性，傳統(tǒng)的分析師可能不喜歡這樣的數(shù)據(jù)，因為他們不容易量化。但對設計師來說，這些數(shù)據(jù)可以避免做一些無用功。理解好“為什么”才能讓我們創(chuàng)造更佳的用戶體驗。畢竟，我們經(jīng)常面臨各種各樣的挑戰(zhàn)，因此我們擁有藝術和科學數(shù)據(jù)分析方面轉變思維的權利。有2類主要數(shù)據(jù)是我們考慮的方向：定量數(shù)據(jù)（quantitative data）定性數(shù)據(jù)（qualitative data）定量數(shù)據(jù)（quantitative data）大數(shù)據(jù)！數(shù)字！圖表和圖形！簡單地說，定量數(shù)據(jù)是關于“誰（who）”、“什么時候（when）”、“什么（what）”和“在哪里（where）”的數(shù)值數(shù)據(jù)。思考google analytics（著名互聯(lián)網(wǎng)公司google為網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)統(tǒng)計服務），思考人口統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。這種類型的信息是與設計師高度相關的，歸根結底，了解用戶是開始設計前要做的先行步驟，這至少也能解決一個問題。定性數(shù)據(jù)（qualitative data）定性數(shù)據(jù)最好的定義為非數(shù)字信息，是關于“如何（how）”和“為什么（why）”。用戶為什么會選擇你的產(chǎn)品？他們是怎么使用的呢？用戶如何感知你的產(chǎn)品？定性數(shù)據(jù)是更難想象得到的，但它仍然可以在你的設計過程中發(fā)揮關鍵作用。例如，只要看看微博的熱門話題，就能輕松找到能夠用戶關注的范圍廣度，并挖掘任何你想要的關鍵字。知道了大家關注什么這就是非常棒的信息，但是想象一下他們?yōu)槭裁磿P注這些話題，以及對我們又有什么幫助，或者更好的是：如何才能更加滿足他們？理解好“為什么”能讓我們?yōu)橛脩魟?chuàng)造更多的參與體驗，從而增加我們的產(chǎn)品或服務的整體價值。不要只在意數(shù)據(jù)，心里還要有一個特定的目標。如何在設計中充分利用數(shù)據(jù)現(xiàn)在，我們已經(jīng)掌握了一些對我們設計師有用的數(shù)據(jù)，讓我們談談如何實際利用數(shù)據(jù)來完成目標和取悅用戶。以一個問題開始數(shù)據(jù)在外行看了似乎勢不可擋。誰沒有在google analytics迷失或暈頭轉向過？如果你帶著特定的目標去挖掘相關信息，你會很容易得到，原來還有這么迷人的東西可以看！

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