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6个用好大数据的秘诀

2019-12-17 01:59

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这篇文章里,有三位来自不同公司的大数据运营人员各自分享了他们运用大数据的经验。这三位是来自维亚康姆(Viacom)的Luzzi、Globys公司的Olly Downs以及知名市场顾问公司Dunnhumby的CEO Andy Hill。科多大数据带大家看一下大神们怎么用好大数据的。

在大数据中的数据分析中,我们可以通过数据分析进行预测分析,预测分析的价值就在于成功与快速。如果预测不成功,那么这个分析工作没有任何意义,而如果预测时间过长,那么也没有了意义。所以我们最重要的就是预测成功,然后再慢慢地提高预测效率,那么预测分析有什么秘诀呢?我们在这篇文章中给大家详细地说一说。

秘诀一:目标要明确

首先说说我们为什么要预测,预测未来一直是一个非常具有挑战性的命题。但是预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术预测未来的结果,这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。由此可见,我们的预测工作并不是没有意义的。但是,与任何新兴技术一样,想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是,由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。而预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务,包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。所以我们必须发展数据分析预测。

就算一个公司拥有再多的数据,也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据,了解到公司利用大数据可以达到什么目标,公司最终才有可能真正成功。在公司在发展过程中往往也会面临诸多选择,也只有目标设定明确了,才能够缩小选择范围聚焦精力去发展。企业应时刻保持头脑清醒,朝着自己定好的目标前进,才有助于公司进行持续长久的良好运作。

其实大数据的数据分析预测是有秘诀的,主要是有七点,我们在这篇文章中慢慢的给大家说一下。首先就是能够访问质量高的数据以及容易理解的数据。预测分析应用程序需要大量数据,并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。 我们应该知道,数据和预测分析之间是相互促进的关系。所以了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。为了做出准确的预测,我们预测的模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。如果简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。这是因为由于存在大量数据,而其中大部分数据可能与特定问题无关,只是在给定样本中可能存在相关关系,如果不了解产生数据的过程,一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。

不过,Luzzi也表示,有时候,利用太复杂先进的数据分析工具往往也会带来很多问题,不过如果我们能够通过分析大量的数据来得到最终的结果,那就不用怀疑了,你就干吧,至少方向肯定是对的。

我们在这篇文章中给大家说了大数据的数据分析预测秘诀的内容,由于篇幅原因我们就给大家说了其中的一个秘诀,大家可以持续关注我们,我们会在下一篇文章中继续给大家说一说其他的秘诀。

秘诀二:要区分清楚“森林”和“树”

现在,企业可以做到一些他们以往没有能力做到的事。对于很多公司来说,可供分析的数据更多,可以用来分析数据的工具和方法也比以前更先进方便。公司已经完全有能力去分析和处理他们收集到的大量数据,这对于企业来说或许是件好事,然而,有时候这些数据也会过于分散。

Globys公司的Olly Down表示说,现在,很多公司都倾向于收集精度较高的数据,因为获得的数据越精确,就越有利于分析受众群体,也更有利于公司进行相关战略和产品的调整。不过,公司往往需要花费大量的时间去处理大量的数据,结果却有可能不尽如人意,所以,在进行数据分析处理时,有时候没有必要执着于某一棵“树”长成什么样子,而应该注重这片“森林”,要懂得舍小取大。

秘诀三:做好团队的协调

在大数据的世界里,最有价值和作用的数据往往十分稀少。要想找到真正有价值的数据,就如同大海捞针一样困难。所以,为了找到这些有价值的数据,企业内部应齐心协力通力合作,要经常保持有效的沟通和协作。

例如,为了能更好地利用数据来分析公司的实际运营情况,数据专家们应该了解公司决策者为公司制定的战略目标。反过来也一样,公司决策者也应该知道,公司的数据团队得出的分析结果,最终能给公司带来什么收益。

Luzzi 表示,以大数据作为工具,他可以建立模型来帮助公司做出商业决策。由于公司决策者对公司整体运行情况及所处商业环境更加了解,当决策者看到分析结果时,肯定能看到一些他看不到的地方。但同时,决策者们也不会知道他是用什么方法得出这些数据和结果的。

Olly Downs也说,公司的数据团队和各部门以及管理层应保持良好的沟通交流,这样公司才能良好高效的运行,有效的协调配合需要通过有效的沟通交流来实现。有一个商业智能团队为预测公司的客户流失率建立了一个模型,由于大家缺少有效的沟通,操作团队认为这个模型“很有趣”,但是公司却认为这个模型没有任何意义。

“如果你的公司雇佣了一个数据研究小组,他们宣称自己建立了一个有效的模型,可是公司别的相关部门却认为这个模型没有效果,原因便在于二者之间缺乏沟通。”Downs表示。

秘诀四:用机器代替人工

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