大数据和高级分析

发布时间：2023-12-17 23:22:17 所属栏目：大数据来源：DaWei

导读： 数据驱动运营的企业生产率远高于其竞争对手。---乔纳森戈登

1.问正确的问题，数据驱动业务决策。

当你的企业变得数据密集型data-rich，在分析流程一开始就提出正确的问题就显得格外重

数据驱动运营的企业生产率远高于其竞争对手。---乔纳森戈登

1.问正确的问题，数据驱动业务决策。

当你的企业变得数据密集型data-rich，在分析流程一开始就提出正确的问题就显得格外重要。大量的数据很容易使你迷失方向，或陷入永无止境的数据分析中。好的问题应该能找到数据和分析驱动的有利于业务的决策。

2.跨界融合，数据驱动业务创新。

更多的数据可以打磨更好的用户行为模型，更准确地判断机会和风险。利用这些数据建立一个风险防范模型，评估潜在用户偿还贷款的能力，以此为核心，为新兴市场的金融服务开拓全新的业务线。

3.优化渠道投放，市场费用物有所值。

做生意整体就是做选择题：薄利多销还是高利润精品都是完全不同的定位。清理库存还是囤积居奇？多数靠直觉、经验、拍脑袋拍大腿的。但现在有cookie追踪和点击率时代，优化市场费用的分配依然不是一件简单的事，大数据和高级分析，尤其更实时的数据可以排除很多瞎猜无依据仅凭直觉凭经验的臆测。

4.Keep It Simple

信息过载是个灾难。这就是为什么写总结、报告的关键是精简，否则就没有人看了。

比如一家大型的制造商发现公司大部分的销售额来源于客户中的很小一部分大客户，但是这些大客户销售额增长却很缓慢。管理层希望本地的销售代表开拓新用户大数据数量级，因此公司成立了一个集中的数据分析团队，任务是收集细节情报、建立预测模型，以找到销售潜力最高的新用户市场。分析团队并没有给销售团队大量的数据和复杂的模型，相反，他们研究出了一个强有力的、交互简单的、可视化的工具，以邮政编码精准定位新用户潜力。

这个工具直接给区域销售主管展现有大幅增长机会的区域，指导主管在这些区域建设团队。最终，使用这个工具使得公司在减少销售费用的同时，完成了销售额翻翻。

（编辑：广西网）

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