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大数据驱动型企业的创建-01-大数据思维

By | 2017-08-02T16:19:20+00:00 八月 10th, 2016|分类:大数据驱动型企业的创建|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

培养全员大数据思维是创建大数据驱动型企业的第一步! 大数据思维: 以市场为土壤; 以技术为根本; 以数据为中心; 以利润为导向; 以协作为原则; 以资源为容器。 以市场为土壤: 所有的企业都是面向市场来提供产品或服务的。企业战略管理永远在考虑企业自身内部各资源与外部市场机会的充分结合。这里的"以市场为土壤",是指大数据时代,企业主动将自身根植于市场大数据的土壤之中;企业主动依据市场大数据的变化趋势调整自身内部各资源的配置。 以技术为根本: 技术,往往是企业核心竞争力的重要组成部分。应该着重考虑我们的核心竞争力是扩展了还是制约了外部市场机会。这里"以技术为根本"的技术,是指大数据时代,企业获取市场大数据、分析市场大数据、应用市场大数据的专业技术。 以数据为中心: 现今,人们的需求比以前多了,市场比以前大了,但是很多企业觉得生意难做了!原因就是:这些企业不知道目前市场的需求是什么。要是考察这种企业,你会看到,他们原本就有:市场部、销售部、技术部等等,一应俱全。要是在他原有的这些部门前面加一个"大数据",变成:大数据+市场部、大数据+销售部、大数据+技术部等等。这样,整个企业的各个部门每天就会围绕着市场大数据的变化趋势来展开工作了。生意也就不难做了!更重要的是:企业的可持续性发展的核心竞争力形成了! 以利润为导向: 企业利润的组成: 44%:行业利润水平; 23%:所处行业产业链位置的利润; 33%:管理效益产生的利润。 可以看得出:市场机会提供了大部分的利润(行业利润)! 在以"大数据"为前提的背景下,通过对市场大数据的分析,透视过去、预测未来、服务当下,我们可以抓住市场机会(选择好行业)、生产合适的产品(选择好行业产业链位)、建立合适的管理机制。这样,企业预期利润的获取就有保障! 以协作为原则: 建立"以数据为中心"的企业运作机制,是一项工程!需要多个部门的相互协作。主要的工作包括:大数据采集, 大数据分析, 大数据应用。 大数据采集是大数据分析的基础,大数据分析是大数据采集的目的: 从平台采集大数据应该尽量全面,以便在做大数据分析时有全面、完整的大数据资料使用。 例如:一次完整的ebay大数据采集应该包括以下几个部分的数据: 1.产品总数量数据采集; 2.产品列表的数据采集; 3.产品页面信息数据采集; 4-1.销售历史_无multiproduct数据采集; 4-2.销售历史_有multiproduct数据采集; 不同平台采集的大数据,其数据结构(这里主要是指数据格式)各式各样,在做大数据分析时所用的技术、方法也是不同的。 例如:eBay大数据采集和亚马逊Amazon大数据采集,其数据结构就会有较大的不同;阿里巴巴国际站大数据采集、阿里巴巴国内站大数据采集、天猫大数据采集、淘宝大数据采集,其数据结构也会有较大的不同。 同一平台,每次采集的数据要有相同的、固定的格式,以便在做大数据分析时可以用上次的大数据分析技术、方法、模型进行处理,提高工作效率,为实现自动化、程序化作业打下基础。 大数据分析是大数据应用的基础,大数据应用是大数据分析的目的: 在这里,我们做大数据的最终目的是用大数据来指导企业的商业行为,这就是大数据应用。 大数据分析技术、方法的成熟与否直接影响了我们对市场的认识!直接影响了企业高层的决策!这也是我们企业商业行为成功的关键所在! 由此可见:大数据采集, 大数据分析, 大数据应用等部门的协同作战是关键所在!这是原则问题。 以资源为容器: 企业的资源 (人力、财力、能力) 是有限的,大数据的应用要以企业自身的资源为前提。 比如:先做大还是先做强的问题: 先做大,是基于市场机会的;先做强,是基于资源和能力的。 以互联网+大数据+企业来指导企业的战略思维,在内,优化资源配置;在外,扩展市场机会。也就是调配好自身资源和能力的范围内做大与做强兼顾。换句话说:应该以获取最佳利润为目的,而不是在每个项目上,一味追求利润最大化、做大!

大数据挖掘(big data mining)的业务流程

By | 2017-08-03T18:43:54+00:00 二月 9th, 2017|分类:大数据挖掘的标准流程|标签: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

随着互联网的发展,数据的量越来越大,由此产生了数据仓库(data warehouse)。因其太大,无法用传统的方法进行处理,由此产生了数据库知识发现(knowledge discovery in database)。 对大数据加以处理利用,通常的思路有两个: 一个是:假设-数据-检验。在真正利用数据前,已经有了一个因果的理论假设,然后利用已有的数据来证明这个假设是否属实。 另一个是:数据库知识发现(knowledge discovery in database)。用具体的技术方法对数据进行处理而得出结论。由此形成了跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM 即 cross-industry standard process for data mining)。其中包括六个阶段: ▪ 业务理解(business understanding) ▪ 数据理解(data understanding) ▪ 数据准备(data preparation) ▪ 数据建模(modeling) ▪ 模型评估(evaluation) ▪ 模型发布(deployment) 业务理解(business understanding) 了解大数据项目的目的,确定工作目标,拟订工作方案,制定项目计划。 数据理解(data understanding) 包括数据采集、数据描述、数据初步探索、数据特征统计、数据质量检验(数据的一致性、完整性、正确性、最小性)。 数据准备(data preparation) 数据采集得到的是粗造的数据,其中有大量的错误、重复的信息。要将这种原始的数据进行数据清洗、清理,并根据大数据项目的目的、技术限制等进行数据的整合、转换、格式化才可以用于下一步的数据建模做数据分析用。 数据建模(modeling) 用合适的数据挖掘工具、技术方法、根据大数据项目的目的,对数据进行处理得出有用的分析信息。并从技术方法上,对这一大数据项目的数据分析,建立完整的程序、文件,直到规范化的模板(模型)。 模型评估(evaluation) 根据业务理解中大数据项目的目的,考察数据模型对数据的处理是否达标。 模型发布(deployment) 用评估后的模型来处理数据,由此而得来的结果,以易于理解、易于使用的方式呈现出来。 CRISP-DM 跨行业数据挖掘标准流程 事实上,就方法学而言,CRISP-DM并不是什么新观念,本质来看就是在分析应用中提出问题、分析问题和解决问题的过程。而可贵之处在于其提纲挈领的特性,非常适合工程管理,适合大规模定制,以至CRISP-DM如今已经成为事实上的行业标准,“调查显示,50%以上的数据挖掘工具采用的都是CRISP-DM的数据挖掘流程"。 附录: 以下是我们在做商务平台数据分析时的注意事项总结 电子商务平台数据处理注意事项: 1.备份采集的原始数据; 2.首先要做删除相同项处理; [...]