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大数据分析,到底说了啥?

发布时间:2021-12-10 13:09:42 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:大数据仨字已经被喊烂了,大数据分析也经常被人提起。可到底咋完全是大数据分析?为啥大家喊得很多,平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。 一、普通人理解
“大数据”仨字已经被喊烂了,“大数据分析”也经常被人提起。可到底咋完全是“大数据分析”?为啥大家喊得很多,平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。
 
一、普通人理解的“大数据”
ASP站长网普通人理解的大数据可谓千奇百怪,比如:
 
1、一个excel文件 200M,多大的数据呀!
 
2、我国人口14亿,这个数据好大呀!
 
3、卧槽,我刚看了车,就有4S店推广电话,肯定收集了我的大数据
 
……
 
这些千奇百怪的理解,都是来自对“数据”本身不够了解导致的。想整明白“大数据”真正的含义,得从数据是从哪里来的讲起。
 
二、先理解“小数据”,再谈“大数据”
最原始的数据采集方式就是:问卷。由专门的调查人员,借助一张张调查问卷,通过现场询问、测量等方式获得数据。这种方法已经沿用了400多年,经典的统计学、管理学理论都是建立在此之上的(如下图)。
 
 
 
小数据有没用?有用!非常有用!
 
能采集到某个地区的数据,代表着政府对这个地区有统治力。
 
能采集到越多的数据,中央就能掌握地方情况,从而加强管理。
 
数据是如此重要,以至于历史上很长一段时间,统计任务归属于政府、军队、情报机关。我国的第一家调查公司还是在90年代初,在宝洁强烈要求下成立的。
 
但是,调研做法有三个明显的问题:
 
1、非常耗费人力。访问员、督导、审核、录入、数据处理……都是人
 
2、非常耗费时间。设计问卷、填写、回收、都是时间
 
3、准确度低。现场测量的数据会相对准,但口头问回来的大部分都不准
 
 
 
这些问题,导致了问卷时代的数据采集,只能有抽样式的,不能是全量采集。也因此衍生出了专门的抽样理论和方法。但无论数据方法怎么改进,在业务上,抽样,始终是一个难以逾越的梗阻。决策者总会觉得:
 
1、是不是样本量太少
 
2、是不是代表性不够
 
3、没有覆盖的样本是不是真的一致
 
只要是抽样数据,就一定会被质疑,就总是充满怀疑。这也是最初“小数据”的说法来源,后续所有“大数据”其实都是围绕“小数据”问题而来。
 
数据变大第一步:系统采集
 
数据从小变大的第一步,从系统采集开始。比如企业扩大规模,要在各地建连锁店,第一步做得就是装POS机,把交易数据采集进来,替代纸质订货单/出货单。此时想了解销售数据,是可以基于POS机收集的数据全量查看的(如下图)。
 
 
 
从抽样数据到全量数据,是一个质的变化。基于全量数据,可以直接管理到各个终端门店,直接基于数据作出经营决策。因此大部分企业的销售分析、经营分析、业务分析体系,都是在此基础之上建立起来的(如下图)。
 
 
 
但是这个阶段的局限也是很明显的:POS机只能记录交易结果,对过程一概不知。谁在买,买了多少,为啥买,通通不清楚。
 
这个阶段的分析,是典型的知其然,不知其所以然的分析,大部分分析只能通过成交结果去猜。如果只有这个阶段的数据,想做深入分析,还是得依靠调研。比如传统企业想了解门店成交流程,会做门店调查,研究消费者在门店的动线,询问消费者体验。
 
数据变大第二步:主动采集
 
有了系统采集以后,大家自然地会想:除了交易数据,其他数据也能通过系统化采集。比如最简单的形式:让用户自己交身份证,通过图像识别录入。这样既能采集到用户数据,又能避免手动填写的错误。
 
但是问题来了:凭啥要交身份证给你呀!于是传统采集,只有银行、航空、通讯等有国家背景+法律规范要求的地方,才能相对准确的采集这些真实数据。

(编辑:焦作站长网)

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