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2.1.3 大数据时代的数据思维在线视频

下一节:2.2.1 数据思维的具体方法

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2.1.3 大数据时代的数据思维课程教案、知识点、字幕

上讲我们了解了

什么是数据和数据思维

这一讲我们看一下

大数据时代的数据思维有哪些变化

对于大数据相信大家都不陌生

2011年

全球知名的咨询公司

麦肯锡全球研究院发布了一份报告

题为

大数据创新竞争和生产力的

下一个新领域

在这份报告中指出

大数据已经渗透到当今每一个行业

和业务职能领域

成为重要的生产因素

人们对于海量数据的挖掘和运用

预示着新一波的生产率增长

和消费者盈余浪潮的到来

报告还提到

大数据源于数据生产和收集的能力

和速度的大幅提升

由于越来越多的人 设备和传感器

通过数字网络连接起来

产生 传送 分享和访问数据的能力

也得到了彻底的变革

这是专业机构第一次全方位的

介绍和展望大数据

大数据也因此开始备受关注

Big data的概念

被全球大多数的国家和人们

所广泛接受

2013年又被称为我国的大数据元年

2014年大数据被首次写入

《政府工作报告》

2015年国务院正式印发了

促进大数据发展的行动纲要

标志着大数据正式上升为国家战略

2016年 “十三五”规划纲要中

明确的把大数据作为

国家基础性战略资源

实施国家大数据战略

推进数据资源的开放共享

对推动国家治理体系和治理能力

走向现代化

产生重要和深远的影响

信息技术和互联网的发展

产生了大量的数据

数据成为一种新的生产要素

在大数据 物联网 移动互联网

云计算 5G 区块链等技术

不断发展的同时

大量新的业态和新模式快速涌现

大数据驱动的人工智能时代

已全面开启

IBM是业界最早去定义

大数据的特征的

它将大数据的特征

归纳为“四个V”

Volume 体量

Variety 多样性

Value 价值

Velocity 速度

也就是第一 数据的体量非常大

大数据的起始计量单位至少是Pb

相当于1000个T

甚至到NB 也就是2的60次方T

反映了数据的体量巨大

大数据的第二个特征

是数据的种类繁多

比如我们前面提到的视频 音频

图片 网络日志等等

第三个特征是大数据的价值密度低

而商业价值高

第四个特征则是数据的处理速度快

正是大数据的这些特征

给传统的数据分析和数据思维

带来了本质的变化和新的挑战

《大数据时代》的作者维克托认为

大数据时代已经到来

要用大数据的思维

去发掘数据的潜在价值

在这本书中

作者也提及了应用数据思维

去挖掘商业价值的几个案例

第一个案例

Amazon利用用户的

购买和浏览历史数据

进行有针对性的图书购买推荐

以此来有效的提升销售量

Farecast

利用过去十年所有的航线机票价格

打折数据

来预测用户购买机票的时机

是否合适

Target 超市

通过用户购买记录构建模型

分析购买者行为相关性

针对每个顾客的不同需求

定期寄送相应的产品优惠券

实现商品的精准促销

在各行各业

探求数据价值的关键是数据思维

与其说是大数据创造了新的价值

不如说是大数据的思维

触发了新的价值增长

到底什么是大数据时代

数据思维的价值所在

我们认为

大数据时代数据思维的价值

首先

它能够帮助我们发现存在

或潜在的问题

数据反映问题

比如通过企业经营数据

我们能发现在经营管理中

存在的问题

通过财务数据

我们可以判断企业的财务健康状况

通过业务数据

我们可以发现

在产品生产和销售中存在问题

数据的背后是业务流程和用户行为

如果数据产生波动

一定是某些环节发生了变化

需要我们来重点关注

比如我们观察到

用户购买转化率比上个月有所下降

那是新上线产品的原因

还是用户推广渠道变化

导致的用户质量变化

或者是促销政策变化带来的影响

亦或是APP的新功能

导致操作路径变长

这些都可以通过数据观察或分析

其具体指标

找到问题的原因

第二个价值

数据思维能够让决策更精准

过去我们做决策

要么靠定性分析

决策的依据主要来源于

决策者的经验和直觉

个人的主观因素强

导致决策结果的不确定性

和失误的概率增加

要么我们用抽样统计和假设检验

用样本事件去推断总体

却忽略了总体的特征和异常值

背后的原因

随着大数据时代的到来

一切事物和活动的各种数据

都能够被搜集和记录下来

让我们可以通过数据的定量分析

利用全数据实现更多维 更精准的

决策支持

第三

能够转变企业的组织经营管理模式

在大数据时代

企业内部的边界趋向于模糊

管理决策逐渐转变为数据驱动模式

同时

企业的内部价值链也发生着转变

传统的以企业资产和核心能力

为中心的价值链

向以客户和数据为中心的价值链

转变

数据资产已经成为企业发展的

关键要素

运用数据思维

创新经营管理模式

积累数据资产

通过对数据的分析

及时洞察客户的需求

识别市场机会和消费行为的变化

数据思维的变革

是大数据发展的必然结果

也必将反过来影响大数据的

发展和应用

数学思维给个人 企业和组织

乃至整个国家和社会

都带来了巨大的价值和积极的影响

大数据时代

面临着新的机会与挑战

也需要新的思维和方法

好 这一讲我们的内容先到这儿

商业数据思维与实战课程列表:

第一章 数字经济的基本概念

-1.1 数字和数字的产生

--1.1.1 什么是数字

--1.1.2 数字如何产生

--测验1

-1.2 信息、信息技术和信息经济

--1.2 信息、信息技术和信息经济

--测验2

-1.3 数字经济及其特征、发展趋势

--1.3 数字经济及其特征、发展趋势

--测验3

-1.4 数据伦理

--1.4.1 什么是数据伦理

--1.4.2 大数据技术带来的伦理问题及防范措施

--测验4

-数据如何产生价值?

-数据滥用现象应如何予以防范?

-单元测验

第二章 数据思维

-2.1 数据与数据思维

--2.1.1 什么是数据

--2.1.2 什么是数据思维

--2.1.3 大数据时代的数据思维

--2.1测验

-2.2 大数据时代的数据思维

--2.2.1 数据思维的具体方法

--2.2.2 数据思维的应用流程

--2.2.3 数据思维的应用示例

--相关思维在商业中的实际应用

--2.2测验

-数据的商业价值如何体现?

-单元测验

第三章 大数据时代的商业模式

-3.1 大数据时代的商业模式变革

--3.1.1 商业模式的概念与要素

--3.1.2 数据思维与商业价值创造

--3.1.3 大数据时代的商业模式变革

--3.1 测试

-3.2商业数据思维案例分析

--3.2.1 案例一:电商品牌——韩都衣舍案例分析

--3.2.2 案例二:网络文学——连尚文学案例分析

-如何理解平台经济中的双边网络外部性?

-单元测试

第四章 大数据时代的统计分析(上)

-4.1 大数据时代下的统计分析

--4.1 大数据时代下的统计分析

--4.1 测试

-4.2 数据分析基础

--4.2 数据分析基础

--4.2 对新产品销售进行分析,应如何实施数据分析?

-4.3 统计分析方法专题Ⅰ

--4.3.1 数据的图表展示

--4.3.2 数据的概况性度量

--4.3.3 商业数据描述分析应用案例

--4.3.4 假设检验

--4.3.5 卡方检验

--4.3.6 方差分析

--4.3 测试

-商业数据分析需要具备哪些能力?

-单元测试

第五章 大数据时代的统计分析(下)

-5.1 统计分析方法专题Ⅱ

--5.1.1 相关分析

--5.1.2 线性回归分析

--5.1.3 虚拟变量回归

--5.1.4 逻辑回归

--5.1.5 因子分析(选看)

--5.1 测试

--5.1.6 聚类分析(选看)

-5.2 文本分析

--5.2.1 文本分析过程

--5.2.2 文本分析工具

--5.2.3 文本分析实例

--评论语料

--5.2 测试

-结合从网络中已爬取的商业数据,讨论如何对其中的文本数据进行分析?

-单元测试

第六章 商业数据分析实战(上)

-6.1 商业选题

--6.1.1 商业选题思考路径

--6.1.2 明确商业问题

--6.1.3 撰写商业问题背景

--6.1 测试

-6.2 数据提取

--6.2.1 数据提取方法

--6.2.2 数据提取工具

--6.2.3 数据爬取过程

--6.2.4 数据爬取实例

--6.2 测试

-基于已明确的商业问题,讨论如何提取研究所需的数据?

-单元测试

第七章 商业数据分析实战(中)

-7.1 数据预处理

--7.1.1 数据预处理方法

--7.1.2 数据预处理工具

--7.1.3 数据预处理过程

--7.1.4 数据预处理实例

--7.1 测试

-7.2 数据分析与挖掘

--7.2.1 数据分析与挖掘方法

--7.2.2 贝叶斯网络分析与挖掘实例

--7.2.3 神经网络分析与挖掘实例

--数据分析与挖掘语料

--7.2 测试

-基于对研究数据的预处理结果,讨论如何对其进行进一步的分析与挖掘?

-单元测试

第八章 商业数据分析实战(下)

-8.1 数据可视化

--8.1.1 数据可视化方法

--8.1.2 数据可视化工具

--8.1.3 数据可视化实例

--8.1 测试

-8.2 报告撰写

--8.2.1 Word报告撰写

--8.2.2 PPT报告制作

--8.2.3 报告中代码规范化

--8.2 测试

-基于对数据不同阶段的处理结果,讨论如何对其进行可视化展示?

-单元测试

期末考试

-期末考试

2.1.3 大数据时代的数据思维笔记与讨论

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