Büyük veri uygulamasının aşamaları nelerdir? biliyor musun?
Büyük verinin amacı nedir?
Karmaşık verilerin arkasından kullanıcıların davranış alışkanlıklarını ve tercihlerini araştırmak ve analiz etmek, kullanıcıların [zevklerine] daha uygun ürün ve hizmetleri bulmak ve kendilerini kullanıcı ihtiyaçlarına göre ayarlamak ve optimize etmek büyük verinin değeridir.
Büyük verinin ticari kullanımı için, kullanıcıların davranışlarını ve hobilerini anlamak, büyük verinin temel değeridir. İyi gelişmiş bir şirket, sistematik bir büyük veri analizinden ayrılamaz ve ticari düzeyde büyük veri analizinin uygulanması, kullanıcı imajının karakterizasyonu ve davranış alışkanlıklarının tahminidir.
Büyük veri uygulamasının ilk aşaması:
Burada yine de kendi kendime yaptığım büyük veri öğrenme değişim eteğini tavsiye etmek istiyorum: 805127855. Etekler hepsi büyük veri geliştirmeyi öğreniyor.Büyük veriyi öğreniyorsanız, editör sizi katılmaya davet ediyor, herkes bir yazılım geliştirme partisidir, hayır 2018'de kendim tarafından derlenen en yeni büyük veri gelişmiş materyallerinin ve gelişmiş geliştirme eğitimlerinin bir kopyası dahil olmak üzere kuru ürünleri düzenli olarak paylaşın (yalnızca büyük veri geliştirmeyle ilgili). Büyük verinin derinliklerine inmek isteyen gelişmiş ve küçük ortaklara hoş geldiniz.
Yardımcı Ürünler
İlk uygulama nispeten basittir, ürün personeline ve piyasa personeline karar vermelerinde yardımcı olmaktır. Geçmişte fiziksel ürünlerle ilgili bir anket yapmak zahmetliydi. Örneğin, içecek şirketlerinde araştırmacılar, içeceklerinin sahnelerini ve adımlarını çeşitli şekillerde izlemek zorundadır. Anketler en yaygın olanıdır, ancak doğru değildir. Bu nedenle çeşitli profesyonel saha denemeleri düzenlenecek, çevre (genellikle tek taraflı cam veya kamera ile), gönüllüler davet edilecek ve daha sonra günlük alışkanlıklarına göre bazı işlemleri tamamlamaları için yönlendirilecektir. Örneğin, gözlem odası bir kamera ile izleniyor.
Açıkçası bu yöntem çok külfetli. Mevcut İnternet ürünlerinin bu kadar sıkıntılı olmasına gerek yok. Tüm kullanıcı verileri ve davranışları kaydedilir ve bilmek istediklerinizi anında analiz edebilirsiniz. Geçmişte, kullanıcının bu özelliği kullanıp kullanmadığı gibi bir şey yapıp yapmadığını bilmek istedim. çok zor.
Şimdi, tıklama davranışını soralım. Kaç kez tıkladığım, nereye ve ne zaman tıkladığım ve hatta nereye tıkladığım ve tıkladıktan sonra ne yaptığım belli. Kullanıcıların genellikle bu işlevi kullanıp kullanmadığını veya nasıl kullanılacağını görmek kolaydır. Ürün tasarımcıları için bu hayati verilerdir. Üstelik bu tam bir veridir!
İnternet ürünü ise, o zaman bildiğim şey tüm kullanıcıların verileridir, geçmişte geleneksel endüstri ürünlerinin örnek verileri değil.
Tencent, kaç WeChat kullanıcısının Moments'ı kullandığını, bu kullanıcıların her gün kaç Moment gönderdiğini ve bu kullanıcıların her gün ne gönderdiğini bilir. Aslında her veri parçası mevcuttur.
Bu nedenle, büyük verinin ilk aşaması, ürün tasarımcılarına karar vermelerine yardımcı olmak ve ürün üreticilerinin kullanıcıları daha iyi tatmin etmesine izin vermektir. Şu anda büyük veri, esas olarak ürün için destek sağlamaktır ve ardından ürün kullanıcıya uygulanır.
Büyük veri uygulamasının ikinci aşaması:
Değer yaratın
Verilerin niceliği ve niteliği belli bir düzeye geldikten sonra işler değişmeye başladı. Meta veriler sadece ürüne yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda en değerli üretim haline gelecektir. Basitçe söylemek gerekirse, Çin'deki sıradan insanların tüketim alışkanlıklarına en aşina olan Sanayi ve Ticaret Bürosu mu? Bu hangi dernek? Hangi bilimsel araştırma kurumu? Hayır, bu Taobao!
En kapsamlı kişisel kredi bilgilerine sahip Personel Bürosu mu? Banka mı? Danışmanlık şirketi mi? Hayır, bu Alipay. Nedeni de çok basit ... Tüm davranışlar (tüketim, işlemler) bu platformda gerçekleşir ve bu platform tüm veri kayıtlarına sahiptir, bu durumda bu veriler büyük değer yaratabilir. Tıbbi ve sağlık ürünleri yapmanın sadece sağlığınızla ilgili olduğunu düşünüyor musunuz? Hayır, aynı zamanda tüm fiziksel belirtilerinizi de kaydedebilirler. Bu birinci basamak klinik verilerdir
Bu noktada, büyük verinin kendisi bir ürün haline geldi ve değerli içerik üretebilir. Tüketici davranışı verileri, reklamverenlere satılan, reklam verenler reklam vermenizi hedefleyebilir; kredi verileri, bankalara satılan, banka kredibilitenizi belirleyebilir; sigorta şirketlerine satılan sağlık verileri ... bilirsiniz .
Burada yine de kendi kendime yaptığım büyük veri öğrenme değişim eteğini tavsiye etmek istiyorum: 805127855. Etekler hepsi büyük veri geliştirmeyi öğreniyor.Büyük veriyi öğreniyorsanız, editör sizi katılmaya davet ediyor, herkes bir yazılım geliştirme partisidir, hayır 2018'de kendim tarafından derlenen en yeni büyük veri gelişmiş materyallerinin ve gelişmiş geliştirme eğitimlerinin bir kopyası dahil olmak üzere kuru ürünleri düzenli olarak paylaşın (yalnızca büyük veri geliştirmeyle ilgili). Büyük verinin derinliklerine inmek isteyen gelişmiş ve küçük ortaklara hoş geldiniz.
Son yıllarda İnternet şirketleri, ülke genelinde çeşitli alanlarda pazarla ilgili en ikna edici istatistiksel raporları verebildi. Bunların hepsi daha önce hükümet tarafından yapıldı: Taobao, Çin'in İnternet tüketim eğilimleri hakkında bir rapor yayınladı ve Ctrip.com "2014" Turist Anket Raporu "Didi ve iki büyük kuruluş akıllı seyahat ile ilgili ilk yıllık raporu yayınladı. Konu sadece veri satışı değil, verilerin sağladığı içerik de yeni ürünler oluşturabilir. Özellikle O2O gibi ürünler / hizmetler için, yukarı akış hizmet sağlayıcıları ve kaynaklardır ve aşağı akış kullanıcılardır, bunların tümü değerli olabilir ve keşfedilebilir. Geçmişte tırnak sanatını yaparken, düşündüğümüz iş modellerinden biri, yukarıdan gelen tırnak sanatçısının malzemelerinin durumunu anlamak, üretici ile işbirliği yapmak ve kanalları kontrol etmekti; diğeri, diğer güzellik ürünleriyle iletişim kurabilmek için kullanıcının durumunu aşağıdan bilmek. Kullanıcı verileri için değer yaratmak için endüstri ürün işbirliği (ürünü evinize getirmenize yardımcı olmayı hedefliyor, Beaver ailesi bunu zaten yapıyor). Ele.me'nin restoranlara yemek sağlamak için yeni bir hizmet denediğini duydum.
İlk başta tuhaf geliyor ama sonrasında mantıklı geliyor. Aç olmanın yanı sıra, belirli bir bölgedeki gıda satış verilerini kim daha iyi anlayabilir? Burası daha çok ve ne kadar turp ve lahana satıyor ve sizin aç olduğunuz açık.Çiftlikle işbirliğinden bahsetmek yukarı akış kanallarını iyi kontrol edebilir. Bu aşamada büyük veri zaten bir ürün haline gelebilir ve kullanıcılara doğrudan hizmet edebilir. Başka bir açıdan baktığımda, fark ettiniz mi bilmiyorum. Davranış verilerimizin meta verileri aracılığıyla, niceliksel bilgileri yavaşça açıklıyoruz. Bu rakamları görmek (bir yılda ne kadar para harcandı, ne tür para harcandı vb.) Bu kişiyi zaten kabaca anlayabilir. Büyük verinin son biçimi ortaya çıkmaya başlıyor.
Büyük veri uygulamasının üçüncü aşaması
Bizi şekillendirin
Daha önce her zaman davranışsal verileri küçümsemişimdir. Taobao'dan bir şey satın aldığımı, WeChat ile birkaç kelime konuştuğumu ve Baidu'da bir şeyi kontrol ettiğimi biliyor musunuz?
Gerçekten tamam!
Veriler yüksek nitelik ve nicelikte olduğu sürece. WeChat'te belirli bir kızla farklı bir yerde çok sayıda sohbetiniz olduğunu ve sık sık videolara döndüğünüzü fark ettim, o zaman bu muhtemelen başka bir yerdeki kız arkadaşınız; Baidu'da Güneydoğu Asya'da uçak bileti ve seyahat rehberi aradığınızı anlıyorum, o zaman gitmek isteyebileceğinizi biliyorum Orada oyna. Bu kadar basit üç parça meta veriyle, son zamanlarda kız arkadaşınızla Güneydoğu Asya'ya seyahat etme ihtimalinizin yüksek olduğunu tahmin edebilirim.
Dürüst olmak gerekirse, böyle basit mantıksal çıkarımlar yapmak Go oynamaktan çok daha kolaydır. Bu, meta verilerin bilgi mantığını çıkarabileceğini gösterir. Mevcut meta verilere gelince, giderek daha fazlası.
Aradığınızda kimi aradığınızı bilebilirsiniz (jinekolog? Bebeğiniz olacak. Avukat? Yakın zamanda dava açıldı.) Bir şey satın aldığınızda harcama gücünüzü, aile durumunuzu, tercihlerinizi ve hatta kişiliğinizi bile (üst düzey dizüstü bilgisayar? Aşk) öğrenebilirsiniz. Oyun oynayın. Boya kalemleri ve eskiz defteri? Evde çocuklar var.) Tüketmek için dışarı çıktığınızda, yaşam alışkanlıklarınızı ve kişisel durumunuzu öğrenebilirsiniz (spor salonu? Sağlıklı olmalı. Sık sık çok sağlık bakımı alın? Belki vücut zayıftır.)
WeChat'e başkalarını eklediğinizde, sosyal çevrenizi tanıyabilirsiniz (Kai-Fu Lee'yi tanıyorsunuz? Sıradan bir kişi olmamalı. Adres defterinde tüm kuryeler var mı? Bunlar da kuryeler olabilir.) Bu ürünlerin verilerinin sahibi olarak bir tane göndermeme hiç gerek yok. Özel dedektifler sizi takip etmeye geliyor. Sadece bu verileri göndermek için kendinizi bekleyin.
İş için bulut notları, yemek için aç mısınız, taksiler için Didi, arama için Baidu ve sosyal etkileşimler için WeChat kullanıyoruz. Her adım ezberlenir. Bana inanmıyorsanız, Baidu veya Google'daki geçmişinizdeki tüm arama kayıtlarını çıkarabilirsiniz. Hayatınızın açıklaması kesinlikle kendi günlüğünüzden daha doğrudur.
Bu veriler, bilgilerinizin tüm yönlerini açıklamak için değerli iş verilerine dönüştürülecektir. Siyah kıyafetleri seviyorsun, büyük göğüslü kızlardan hoşlanıyorsun, daha edebilsin, yüksek derecede miyopisin, son zamanlarda aşkını yeni kaybettin ... Senin hakkında, bu istatistikler anne babandan daha net olabilir.
Sonuç olarak, ölçülebilen büyük veri nesneleriyiz ve çok katmanlı bir mantık yok.
Böyle bir gelecek doğal olarak artıları ve eksileri olacaktır.
Avantaj
Burada yine de kendi kendime yaptığım büyük veri öğrenme değişim eteğini tavsiye etmek istiyorum: 805127855. Etekler hepsi büyük veri geliştirmeyi öğreniyor.Büyük veriyi öğreniyorsanız, editör sizi katılmaya davet ediyor, herkes bir yazılım geliştirme partisidir, hayır 2018'de kendim tarafından derlenen en yeni büyük veri gelişmiş materyallerinin ve gelişmiş geliştirme eğitimlerinin bir kopyası dahil olmak üzere kuru ürünleri düzenli olarak paylaşın (yalnızca büyük veri geliştirmeyle ilgili). Büyük verinin derinliklerine inmek isteyen gelişmiş ve küçük ortaklara hoş geldiniz.
Yararları, her yerde büyük verilerin rahatlığından zevk almamızdır. Gördüğümüz her reklam bizim favorimiz olacaktır. Kontrol ettiğimiz her arama kaydı, özelliklerimize göre önerilir. Arkadaş eklediğimizde Sistem bizimle anlaşıp anlaşamayacağını bile söyleyebilir.
Dezavantaj
Dezavantajı, mahremiyetimizin şüphesiz açığa çıkmasıdır. Verinin sahibi kötü bir şey yapmak istediği sürece, bu gerçekten mümkündür. Büyük veri asla sadece karar verme için yardım sağlamakla yetinmeyecektir. Nihai biçimi, bireysel bireylerimizi büyük miktarda veriyle tanımlamaktır. Bu adıma ulaşıldığında, pazar araştırması ve kullanıcı analizi denen şeylerin tümü pediatriktir. Çünkü büyük veri bizi tamamen şekillendirebildi.
Şimdi verileri birlikte inceleyelim,
Verileri analiz edin, verileri kullanın!
