¿Cuáles son las aplicaciones de las operaciones empresariales de big data? Aquí es donde se refleja la fortaleza de los ingenieros de big data.

1. ¿Cuáles son las aplicaciones de big data en las operaciones empresariales?

La comparación de datos es uno de los métodos más básicos. El enfoque central es diseñar un índice razonable, a menudo llamado punto de referencia por los analistas de negocios.

¿Indicadores? ¿No sólo datos, sino un sistema de evaluación basado en estándares y cálculos lógicos, como el IPC (Índice de Precios al Consumo) que suele aparecer en los informes nacionales, o los KPI que suelen utilizar las empresas para evaluar a los empleados? (Indicadores clave de desempeño).

Para las operaciones comerciales, los siguientes indicadores son los más importantes:

Indicador de escala: representa la influencia del mercado

Indicador de velocidad: indica el potencial de desarrollo

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Índice de eficiencia: representa la relación insumo-producto

Índice de rendimiento: representa la rentabilidad

Vale la pena señalar que diferentes empresas se centran en diferentes indicadores: las startups pagan la mayor atención a Lo más importante es el indicador de velocidad para avanzar rápidamente; las empresas orientadas al crecimiento se centran en los indicadores de eficiencia y hacen un uso completo de los recursos. Las empresas maduras prestan mayor atención a los indicadores de escala y quieren convertirse en líderes del mercado.

2. ¿Cuáles son las aplicaciones de big data en las operaciones empresariales? Clasificación y clasificación

También es el método más básico para clasificar y agrupar datos.

Clasificación: busque dimensiones según el propósito

Por ejemplo, un producto de juego tiene 3 millones de usuarios, que se pueden dividir en edades de 12 a 18 años, de 18 a 25 años, de 25 a ¿~35 años? Por supuesto, para analizar la edad de los usuarios, también se puede subdividir en usuarios en ciudades de primer, segundo y tercer nivel.

El análisis de diferentes objetos tiene diferentes atributos. El análisis de diferentes atributos naturalmente producirá diferentes dimensiones. La clasificación no solo puede ayudarnos a analizar datos, sino también ayudarnos a recopilar datos. productos, La posibilidad de éxito en el mercado, puede centrarse en datos de múltiples dimensiones: rendimiento del producto, marca, producto, precio, aceptación del consumidor, cobertura del canal, etc.

Clasificación - agregación según el propósito

La conclusión es: ? La clasificación de big data es cada vez más importante, a medida que la personalización de big data pasa a primer plano y cada vez son más los consumidores que lo forman. Un nicho único, un grupo comunitario, lo llamamos grupo en el pasado, por lo que el nombre tiene cultura, camión, cielo moderno y varias etiquetas, ahora vemos la economía de Internet de las celebridades, ¿se combinan las reacciones químicas de las necesidades individuales? con oferta de mercado diversificada.

La premisa es que por pequeñas que sean las categorías, existen diferencias entre ellas. Lo que debemos hacer al clasificar es establecer los indicadores y variables correspondientes y resumir los datos de acuerdo con este estándar.

Li: Son 3 millones de usuarios del juego. A través de una encuesta de muestra, descubrimos que 3.000 usuarios analizaron por qué eligen el juego. Tenemos una respuesta amplia: para matar el tiempo, el efecto es muy bueno. Juegos, todas las personas que te rodean, la capacidad de comunicarte con amigos, etc. Podemos responder mucho de esto en algunos factores determinantes principales, los cálculos son más concisos y es fácil entender por qué.

3. ¿Cuáles son las aplicaciones de big data en las operaciones empresariales? Lógica y causalidad.

Esta parte es una prueba de las habilidades de organización y análisis. Más comúnmente, los analistas utilizarán un lenguaje profesional para. describir El núcleo del método de análisis de regresión es construir un modelo matemático para descubrir por qué suceden las cosas. En el nivel matemático de las ciencias jurídicas, puede consultar el método de análisis de regresión de la industria de investigación de mercado.

Pero aquí está la cuestión: los datos y los cálculos sólo pueden decirnos los efectos, no las causas.

Encontrar la respuesta requiere del pensamiento humano, como el famoso “cerveza y pañales”. Por lo tanto, cuando utilizamos datos, debemos agregar nuestro propio pensamiento y deducir relaciones lógicas a partir de las correlaciones a nivel de datos.

4. ¿Cuáles son las aplicaciones de big data en las operaciones empresariales?

Este es el significado último de big data.

Desde un nivel macro, el núcleo es la regla de predicción; a nivel micro, el núcleo es la predicción de transacciones. Por ejemplo, utilizaremos datos para analizar el ciclo de vida del mercado de la industria y descubrir los patrones.

Cuando diseñamos nuevos productos, utilizamos estos datos para determinar si la demanda futura de los consumidores será grande.

Generalmente, las predicciones se pueden hacer mediante los siguientes métodos:

Basándose en experiencias pasadas

Datos similares

Ley periódica

La lógica de las relaciones

¿Cuáles son las aplicaciones de big data en las operaciones empresariales? Esta es la fortaleza de los ingenieros de big data. Tenemos todas las razones para buscar más datos, porque el análisis de datos impulsa lo digital. innovación. Sin embargo, convertir estos grandes conjuntos de datos en conocimientos prácticos sigue siendo un desafío. ¿Podrá manejarlo bien? Si todavía le preocupa no poder comenzar sin problemas, puede hacer clic en otros artículos de este tema para obtener más información.