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针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析；建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础，也是营销数据集市覆盖用户行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构化相关数据及非结构化相关数据，根据数据分析指标体... 阅17 转1 评0 公众公开 19-01-15 22:56 |
从大数据（big data）到深度数据（deep data）思维转变。正确的答案是，要把重心专注于数据的质量、价值以及多样性，而不仅仅是数据的规模——“深度数据”（deep data）比大数据（big data）好。目前，越来越多的声音讨论是否从“大数据”转向为“深度数据”了，我们现在需要更加的明智和思考全面，而不是收集所有可能的数据来实现“大数据”... 阅114 转3 评0 公众公开 19-01-14 16:14 |
2.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。5.数据质量和数据管理：大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数... 阅144 转3 评0 公众公开 19-01-03 20:30 |
「大数据认知」5步让你教你认识大数据。大数据就是：结构化的传统数据+非结构化的新数据。Volume(大量)：数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别;Variety(多样)：数据类型繁多，有网络日志、视频、图片、地理位置信息等;Velocity(高速)：处理速度快，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同;V... 阅129 转2 评0 公众公开 19-01-03 06:31 |
云计算、大数据、人工智能的关系对一个大数据公司，积累了大量的数据，也会使用一些人工智能的算法提供一些服务。所以说大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司我需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了... 阅65 转2 评0 公众公开 19-01-02 08:18 |
在零售业，通过分析购买数据，AI可以向购物者推荐更平衡的购物选择；国际人工智能协会（AAAI）院士、港科大教授杨强，也是知名AI初创企业第四范式的首席科学家，谈到企业落地，要回归到机器学习的本质：“今天的AI是大数据驱动的，而大数据驱动的重要理念是机器学习。”在落地中要做到“短、频、快”：第一，从数据到模型再回到数据的环路要短... 阅21 转0 评0 公众公开 18-12-25 13:25 |
线下大数据是“大蓝海”，但几乎还是处女地，破局之法何在？打通线上线下大数据：通常来讲，线下大数据更能反映用户的行为，比如线上搜索“宝马”和线下走进“宝马4S店”，两相对比，后者更能反映用户的购买心理，对于零售商而言，这才是最有用的数据。“识别”有用的数据：因为线上大数据的收集渠道众多，大量的数据也就蜂拥而至，这时，问题... 阅78 转2 评0 公众公开 18-12-21 16:53 |
数据分析必备的三大能力体系。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。（一）数据分析的价值认同。今天市面上有很多好的工具来帮助我们进行数据分析，为了节省时间、资源（特别是成长型企业），大家完全没有必要内部建造一套分析系统，应该擅用好的工具来帮助自己做数据分析。只有认同数据分析的... 阅297 转1 评0 公众公开 18-12-11 10:24 |
但是，产品里模块的逻辑是写死的，每个用户都只能按照产品规定好的逻辑来使用。卡片总体分两类，涉及具体功能模块的叫“功能卡片”，涉及应用场景的叫“场景卡片”，每个“场景卡片”中的内容是由多个功能卡片的子模块聚集而成的。除了品类诊断分析的模块可以按逐层下钻的方式展现以外，用户画像分析的模块同样可以，唯一不同的是，用户画像模... 阅56 转1 评0 公众公开 18-12-07 08:31 |
