大數據分析
大數據分析1
職責描述:
1.協助構建云數字營銷系統,針對外部市場及競品數據加以整理建模,得出市場分析報告及洞察
2.針對內部數據,定期的端到端分析建模,形成業務洞察,平臺洞察,產品洞察和用戶洞察,內容洞察。指導各部門優化數字營銷推廣計劃。
3.管理整體云數字體系包含數字營銷體系平臺建立,管理第三方供應商及對接內部各個數據生產出口。
任職要求:
1. 具有5年以上數據分析、數據挖掘、bi等相關經驗。
2. 熟練地使用數據分析相關的語言例如r、python等。
3. 熟悉常用數據挖掘算法(如分類、聚類、回歸、關聯規則、神經網絡等)及其原理,并具備相關項目經驗
4. 精通使用sql訪問和處理數據系統中的數據。
5. 了解常用分布式計算和存儲框架hadoop/hdfs/hive/spark等,具備相關項目經驗優先
6. 具備良好的'數據敏感度,能從大量數據提煉核心結果,并用簡潔清晰的方式呈現數據分析背后的業務邏輯。
7. 有良好的跨團隊、部門溝通及資源整合能力,能夠獨立開展研究項目。
8. 有it及b2b行業經驗者優先,有dmp平臺建立經驗者優先
大數據分析2
一、總體概況
在國家信息網絡戰略及“互聯網+”戰略實施的大力推動下,我區從政策、人才、產品等方面不斷加大對電子商務發展的投入力度,取得了良好效果。20xx年,區內電子商務市場規模實現平穩增長,實現電商交易總額104億元,較20xx年同比增長17 %。其中網絡零售額全年累計33.9億元,同比增長15%;農產品銷售全年累計10.1億元,同比增長5%。
二、電商成交指數分析
(一)電商交易總額。20xx年,區內全年電商成交總額達104億元,同比增長17%,尤其是農產品上行增勢喜人,但總體來看,電商交易總額增速較20xx年約28%的增長率有所放緩。究其原因:
一是政策和市場因素。20xx年以前,我區電商發展基礎差,電商成交額度小,隨著國家電商綜合示范創建項目開展,上下行通道全面打通,大量財力、物力、人力投身其中,尤其是“電商服務中心—站—點”三級服務體系的建成,以智能網倉和城鄉物流通道為基礎的電商物流配送體系全面運行,以區域公共品牌“山韻黔江”及產品品牌為支撐的網銷品牌體系初步形成,各大電商企業、電商平臺、尤其是社群電商應勢發力,銷量節節攀升,促進了我區電商飛速發展。如今,隨著國家電子商務法的頒布實施,各項政策企穩,區內電商活動也受到市場環境影響,開始進入穩定發展階段。
二是基數因子的影響。一方面,隨著網絡支付設施的推廣普及,選擇微信、支付寶等進行線下交易支付的群體增長逐漸到達臨界點,增勢出現“梯度差”;另一方面,我區對周邊市場具有一定輻射力,但市場容量仍然較小,反映在電商交易規模上,增長的難度將逐漸加大。
三是保量提質的需求。如今的新零售模式更加講究“品質至上”和“內容為王”,我區電商開始進行資源和人力方面的優化整合,邁入更加注重品牌力和品質力的新征程,摒棄掉了過去一些粗獷化和原始化的發展模式,在保證總量有所增長的基礎上,更加注重品質的提升。
(二)網絡零售總額。20xx年,我區網絡銷售總額為33.9億元,較20xx年同比增長15%,其中購進(產品下行)19.9億元,賣出(產品上行)14.2億元,二者同比增長率分別為14%、17%。與20xx年購進17.4億元和賣出12.1億元相比,絕對數值上都有較大的提升。
一是隨著時代的發展與電商基礎設施的進一步完善,電商逐漸融入大家的生活,加之區內城鄉居民的購買力逐步上升,網上購物成為一種消費新常態;
二是隨著各類B2C、C2C電商用戶群和商品種類不斷發展,新型零售平臺的服務功能逐步深化,促進了網購(下行+上行)的進一步發展;
三是區委區政府對電商,尤其是電商精準扶貧和鄉村振興的重視和大力扶持,一大批電商平臺依托區內廣大農村茁壯成長起來,帶動了農特產品的上行銷售。
(三)農產品銷售額。20xx年,區內農產品網絡銷售額有所增長,突破10億元大關。
一是產品溢價機會增大。我區位于武陵山區腹地,生態環境良好,農特產品具有一定的品質優勢,如脆紅李、獼猴桃、陽雀菌等大宗爆款商品在20xx年實現量產,增幅較大;
二是品牌推廣效應拉動明顯。通過“山韻黔江”及各鄉鎮多子品牌的.共同包裝和多維度場景化推廣,為農特產品銷售助力;
三是農產品深加工效益。區內逐漸形成了從農產品粗加工到深加工的產銷一體化產業鏈,如紅薯干、苕粉、渣海椒等;
四是統計口徑不斷優化。20xx年,各類電商企業的農特產品銷售逐漸納入統計,基本實現無漏報;
五是銷售渠道增多。以前從單一淘寶店鋪,發展成以京東、郵樂購、微商、微商城、有贊及自建平臺、O2O線下體驗直銷店等多個銷售平臺共同發展銷售渠道,基本上達到了有農產品就有電商,有渠道就有黔江農特產品。
三、電商發展趨勢研判
第一,農村電商已常態化,市場競爭進行第三個階段,重點在產品供應鏈上。如何讓農產品電商化,具備利用電子商務進行銷售的前期條件完善,如產品包裝、策劃、標準化、存儲方式、可持續供給、運輸等,實現農村電商提檔升級觸及農戶,也就是電商生態鏈在農村的打造成為重點。
第二,城市供配系統通過電商方式將農村與城市進行有效鏈接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解決方案,解決鄉村振興中貨品進出的高效多樣的問題將是重要抓手之一。
第三,品牌推動的農產品溢價將在農村電商中大放異彩。在“傳統”的電商模式之外,會員制、預售制、眾籌、認領等形式必將會更深一步融入電商,電商也將從“賣產品”慢慢過渡到“賣生活方式、賣情懷、賣格調”,社群電商將更加聚焦精準人群,發力細分市場。
第四,大數據驅動下的生產方式發生變化。大數據平臺的建立和使用,可以將原始零散的低密度價值數據經過過濾、分析,建立模型,供決策使用,提前預測市場發展方向,有效提升效率,降低成本。
四、電商發展建議
一是提高對電商的認識,電商不是簡單的商業行為,而是解決農產品品牌化、供應鏈,反作用于生產的一整套解決方案,不是商務委的一個簡單工作,從發達地區的發展經驗看,是以營造電商生態來推動產業發展或產業發展融入電商生態。
二是加大招商引資力度,力爭引入成熟電商引領黔江電商跨躍式發展,導入成熟,大量的需求流量;
三是以電商園區智能物流,冷鏈物流為基礎,打造黔江農特產品供應鏈服務體系;
四是加強對黔江農特產品的包裝策劃,打造一批電商爆品;
五是做好大數據運用,為黔江電商發展提供智力和決策支撐。
大數據分析3
【摘要】首先梳理了大數據時代發展的歷程,表明目前已經進入到數據3.0時代,接著解析數據3.0時代是消費者成為主宰的時代,更是企業精準營銷的時代,最后以京東為例,窺探了大數據在企業中的運用并給出新時代發展策略,以期給現有中小企業轉型提供參考依據。
【關鍵詞】大數據 大數據營銷 京東
一、數據分析時代演變歷程
(一)數據1.0時代
數據分析出現在新的計算技術實現以后,分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象,取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告,幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發展的局限性對數據的使用更多的是準備數據,很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代
2.0時代開始于20xx年,與分析1.0要求的公司能力不同,新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力,數據也不是只來源于公司內部,更多的來自公司外部、互聯網、傳感器和各種公開發布的數據。比如領英公司,充分運用數據分析搶占先機,開發出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據,指導合適的商業決策。但是必須承認,隨著數據的越來越大,更新速度越來越快,在帶來發展機遇的同時,也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。
二、大數據營銷的本質
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現,顧客角色和需求發生了轉變,世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來,個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測,而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此,一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來,大數據沖擊下,市場營銷引領的企業變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者
傳統的市場營銷過程是通過市場調研,采集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天,這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者,他們會主動搜尋商品信息,貨比三家,嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳,虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者,消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業精準營銷成為可能
在大數據時代下,技術的發展大大超過了企業的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能,大數據不單單僅能了解細分市場的可能,更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析,企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性,有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌,顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值,那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。并且,企業不能奢望對顧客進行歸類,因為每個顧客的需求都有差別。正是如此,大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好,為企業精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”
傳統的營銷和戰略的觀點認為,大規模生產意味著標準化生產方式,無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產,但是只是小規模定制。說到底,大規模生產與定制化無法結合。但是在今天,大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理,以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的'實時溝通等。
三、基于數據營銷案例研究――京東
京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城,涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里,京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位,得益于大數據的應用,即京東的JD Phone的計劃。
JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力,以用戶為中心整合產業鏈的優質資源并聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中,通過對大數據的分析,內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息,例如:年齡、性別、喜好等類別的信息,然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段,有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此,通過對于后續用戶購物完成的售后數據分析,精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業不在單純的在企業內部分析數據,而是共享實現價值共創。所以,京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流,間接促進生產廠商與消費者溝通,了解市場的需求,指導下一次產品的市場定位。總的來說,這個計劃是通過京東銷售和售后環節的大數據分析,一方面指導自身精準營銷,另一方面,影響供應商產品定位和企業規劃,最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
四、大數據營銷的策略分析
(一)數據分析要樹立以人為本的思維
“以人為本”體現在兩個方面,一方面是數據分析以客戶為本,切實分析客戶的需求,用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面,以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題,使得信息技術良性發展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中,只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒于此,首先企業需要明確核心數據的標準;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最后要有專業的數據分析專業隊數據進行分析,得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造
單純的企業內部數據已經無法滿足今天市場上顧客多樣性的需求,大數據的共享已經迫在眉睫。首先,可以通過擴展常規上下游渠道的數據。例如京東與上游供應商的合作。其次,與社會化媒體數據建立聯系。社會化媒體數據是外圍數據的一個重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數據與企業本身營銷策略或者數據發布者建立聯系,那么數據就沒有發揮其應有的價值。最后,虛擬人脈交換獲取數據。比如建立企業自媒體收獲粉絲獲取數據等。
參考文獻
[1]岳占仁.大數據顛覆傳統營銷[J].IT經理世界,20xx,17.
[2]單華.大數據營銷帶給我國網絡自制劇的思考――以《紙牌屋》為例[J].青年記者,20xx,26.
[3]魏伶如.大稻縈銷的發展現狀及其前景展望.遼寧大學新華國際商學院.
大數據分析4
【摘 要】大數據具有規模大、種類多、生成速度快、價值巨大但密度低的特點。大數據應用就是利用數據分析的方法,從大數據中挖掘有效信息,為用戶提供輔助決策,實現大數據價值的過程。主要介紹了大數據定義,分析方法、應用領域等相關問題。
【關鍵詞】大數據;數據分析;應用領域
1.大數據的定義
美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義:“大數據是指其數據量、采集速度,或數據表示限制了使用傳統關系型方法進行有效分析的能力,或需要使用重要的水平縮放技術來實現高效處理的數據。”我們認為大數據價值鏈可分為:數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段,是大數據價值的實現,是大數據應用的基礎,其目的在于提取有用的值,提供論斷建議或支持決策,通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。
雖然這些傳統的分析方法已經被應用于大數據領域,但是它們在處理規模較大的數據集合時,效率無法達到用戶預期,且難以處理復雜的數據,如非結構化數據。因此,出現了許多專門針對大數據的集成、管理及分析的技術和方法。
2.大數據分析方法
布隆過濾器:其實質是一個位數組和一系列HASH函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的HASH值而不是數據本身,其本質是利用HASH函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優點是具有較高的空間效率和查詢速率,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。
HASH法,其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優點是具有快速的'讀寫和查詢速度,缺點是難以找到一個良好的HASH函數。
索引:無論是在管理結構化數據的傳統關系數據庫,還是管理半結構化和非結構化數據的技術中,索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件,且需要根據數據的更新而動態維護。
TRIE樹:又稱為字典樹,是HASH樹的變種形式,多被用于快速檢索,和詞頻統計。TRIE樹的思想是利用字符串的公共前綴,最大限度地減少字符串的比較,提高查詢效率。
并行計算:相對于傳統的串行計算,并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解,由若干個獨立的處理器完成各自的任務,以達到協同處理的目的。
傳統數據分析方法,大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾,然后對數據樣本進行分析,尋找特征和規律,其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升,大數據分析方法與傳統分析方法的最大區別在于分析的對象是全體數據,而不是數據樣本,其最大的特點在于不追求算法的復雜性和精確性,而追求可以高效地對整個數據集的分析。總之,傳統數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息,其更加追求準確性;大數據分析方法則是通過高效的算法、模式,對全體數據進行分析。
3.大數據應用領域
4.結束語
大數據引發思維變革。在大數據時代,數據的收集、獲取和分析都更加快捷,這些海量的數據將對我們的思考方式產生深遠的影響。分析數據時要盡可能地利用所有數據,而不只是分析少量的樣本數據。相比于精確的數據,我們更樂于接受紛繁復雜的數據。我們應該更為關注事物之間的相關關系,而不是探索因果關系。大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更為有效。大數據的分析結果將減少決策中的草率和主觀因素,數據科學家將取代“專家”。 [科]
【參考文獻】
[2]黃曉斌,鐘輝新.基于大數據的企業競爭情報系統模型構建[J].情報雜志,20xx(03).
大數據分析5
各位小伙伴們:
大家好!
我是負責編寫政治押題部分的清華學長,在整理資料的過程中有一些心得,在此分享給大家。首先要和大家說明的是,通過大量的數據分析和整理,師兄可以得出這樣的結論,即考研政治押題的套路無非兩種:
一、通過熱點事件可能關聯到的考綱核心知識點整理命題;
二、盡量不出近兩年真題中出過的大題知識點,排除法命題。
我們判斷一個機構是否押題成功,往往有兩個標準:一是材料是否命中;二是知識點是否命中。可以說,只命中其中之一就算押中題目的話,其實是非常簡單的。因為每一年的熱點很有限,很多機構出的最后4套題常常題量不止四套,或者每個問題之間都沒什么關系,一個問都趕上一道大題了,完全是為了押題而出題,題目本身不具備質量。
一般來說,小伙伴們真正需要的是兩個標準都達到,但考研機構只要達到了其中之一,即算是押中了。這樣看來,我們就不難理解一些小伙伴們常常聽到某些機構年年都押到了百分之六七十,但真正考試的時候問題與材料都對上的卻很少,或者即便對上了也是小伙伴們自己都能想到的簡單考法一類的情況也就不足為奇。因此,大家在最后復習的這幾天時間里,切勿盲目背誦押題卷紙。我們購買押題卷子的目的是通過押題卷紙把握今年的熱點和重點,并進行模擬訓練。此外,大家也可以通過答案來熟悉知識點如何與材料結合,要如何套話,保證我們書寫量的足夠。而最后對知識點的把握,還是要回歸書本才行。
相信很多小伙伴們都應該看過我們為大家推出的政治押題板塊,其中的內容師兄在這里就不再贅述了。依法治國、抗日戰爭、APEC、小平同志誕辰110周年等等,幾乎都是必考的內容。這些內容很有可能以大題的形式出現,而且形式也非常多樣:例如談談小平的改革開放和今天的“頂層設計”;談談APEC藍與人與自然;依法治國和道德與法律;抗日戰爭勝利和甲午海戰失敗,等等等等。以此,涉及的知識點真的非常多,不僅需要大家熟悉地把握這些熱點本身,還要對一些關聯到的知識點也要有清楚的認識。可以說,這些內容占大綱的比例已經非常大了,要背誦的內容很多,大家一定要好好加油才是。
除此之外,還有很多內容雖然不在熱點之中,但同樣非常容易出題。特別是馬原和思修兩大部分,特別是單多選,常常就知識點直接命題。例如馬原直接考一道計算題,算一下有機構成或者是剩余價值率;或者出一個古詩詞或者小故事或名人警句,談一下涉及到哪些原理。大題上,思修也可以談一談理想,談一談大學生就業與創業之類。這些內容,各個機構押得也非常分散,帶有很強的運氣成分。這就要求大家對馬原的基本原理一定要熟練把握,思修也要會套話,能講出東西來。
最后,師兄想說的是,考研是選拔性考試而非合格性考試。特別是考取名校和跨考的'同學,更是要努力在初試中取得靠前一些的成績,才能在復試中保持優勢。離考試只剩下幾天,現階段最好提分的就是政治和英語的寫作部分。師兄的一位好友考前一周臨時突擊政治,也考了57的成績,最后壓線進了清華。但這位同學本來是知名985理工類熱門專業前百分之十的成績,又非常有天賦,學神級別,才最終被錄取。大家既應該學習他突擊時的勁頭,也不能像之前他那樣太過輕視政治。政治是一門短時高效的學科,雖然背誦很辛苦,但是在這最后幾天的時間中,它最能給人回報。特別是對于不像師兄這樣考取京畿之地的小伙伴們,政治上七十也是不難的。最后師兄給大家一點小建議,我們背誦的時候不能只是對著背,還要多多動筆,寫的時候也要盡量工整。政治是一門也得多也會有辛苦分的學科,常年使用電腦和手機的大家,在這最后幾天里多多動筆,順便練練字,在考試的時候就會有下筆如飛的感覺。
大數據分析6
工作職責:
1、參與大數據平臺的建設維護,持續穩定支撐業務發展
2、實時/離線數據etl過程設計和開發
3、多維度海量數據的分析應用
4、日志分析、實時分析、并行計算等系統設計和實現;
任職資格:
1、對數據敏感,有意愿投身大數據事業
2、具備扎實的.數學、ai知識,至少在以下某一領域有深入的研究:統計機器學習、視覺識別、深度學習;
3、掌握常見分布式計算框架和技術原理,如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等;
4、熟悉linux操作系統和shell編程,熟悉sql編程以及性能調優;
5、精通java或者其他主流開發語言;
6、熟悉分布式服務開發,對基于docker的微服務有一定的了解;
7、性格積極樂觀、誠信,能自我驅動,有較強的語言表達能力
8、1~3年工作經驗,資深3年以上,具有電子商務、金融、智能交通行業經驗優先考慮
9、團隊合作無障礙,強烈的自我驅動力和抗壓力
【大數據分析】相關文章:
大數據分析07-20
大數據分析崗位職責02-23
大數據分析崗位職責5篇02-23
大數據分析崗位職責(5篇)02-23
數據分析報告07-28
多維數據分析方法04-07
數據分析簡歷模板02-17
數據分析主管的職責01-13
數據分析個人總結01-09
數據分析常用方法07-26