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讓大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地，其中的關(guān)鍵在于與行業(yè)應(yīng)用的深度融合
基于用戶(hù)搜索行為、瀏覽行為、評(píng)論歷史和個(gè)人資料等數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)可以洞察消費(fèi)者的整體需求，進(jìn)而進(jìn)行針對(duì)性的產(chǎn)品生產(chǎn)、改進(jìn)和營(yíng)銷(xiāo)（可視化分析建模平臺(tái)：hh.ruiec.com/進(jìn)站了解詳情）。

內(nèi)部的數(shù)據(jù)用戶(hù)需要的是靈活性而非指南

去雜貨店的時(shí)候你有沒(méi)有遇到東西太多不知道該選什么的情況？

大數(shù)據(jù)也一樣。事實(shí)上，盡管你的主管也許表達(dá)了對(duì)更多數(shù)據(jù)（更多的指標(biāo)、更多裸數(shù)據(jù)訪問(wèn)、更多圖表等）的興趣，但那只是一種不確定的表示，而不是對(duì)更強(qiáng)勁分析的興趣。這些人不確定究竟要這些數(shù)據(jù)要干什么，因此他們認(rèn)為也許把全部數(shù)據(jù)要過(guò)來(lái)更好。

用戶(hù)希望被引導(dǎo)到答案去，他們希望展示的數(shù)據(jù)能消除不確定—而不是產(chǎn)生更多的問(wèn)題，哪怕為了回答在數(shù)據(jù)上面多花幾分鐘這些人都不愿意。

要在報(bào)表設(shè)計(jì)上面多花點(diǎn)功夫，給用戶(hù)指出一條清晰的探索路徑，這才是正道。

要說(shuō)到營(yíng)銷(xiāo)推廣，就不能不提到需求，畢竟，只有有需求營(yíng)銷(xiāo)推廣才會(huì)有意義！小數(shù)據(jù)分析就是尋找需求的最佳方式，在互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展的今天，互聯(lián)網(wǎng)上留下了龐大的數(shù)據(jù)?？傮w來(lái)說(shuō)還是主要在互聯(lián)網(wǎng)的2個(gè)重要入口上：搜索引擎和社交媒體，怎樣用好這個(gè)兩個(gè)入口來(lái)分析行業(yè)小數(shù)據(jù)，是分析行業(yè)需求的關(guān)鍵所在,“隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)成為我們生活的一部分，我們應(yīng)該開(kāi)始從一個(gè)比以前更大更去全面的角度來(lái)理解事物?！?。

當(dāng)人類(lèi)的認(rèn)知能力越發(fā)受到傳統(tǒng)可視化形式的限制時(shí)，隱藏在大數(shù)據(jù)背后的價(jià)值就難以發(fā)揮出來(lái)，如果因?yàn)檎故拘问降南拗茖?dǎo)致數(shù)據(jù)的可讀性和及時(shí)性降低，從而影響用戶(hù)的理解和決策的快速實(shí)施，那么，數(shù)據(jù)可視化將失  其價(jià)值 ?南京可視化分析建模平臺(tái)開(kāi)發(fā)。
如果引入了高級(jí)算法，進(jìn)行了預(yù)測(cè)性分析或決策建議性分析往往在投入和匯報(bào)比方面對(duì)于終端用戶(hù)來(lái)講會(huì)很低，畢竟，任何一種數(shù)據(jù)分析絕不是分析而已，不要忽略了從數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)，必要時(shí)候還要進(jìn)入高級(jí)算法建立模型這些不同階段消耗的是企業(yè)的人力和財(cái)力。因此我們要放平心態(tài)，用效率最高的方式解決問(wèn)題即可，切不可盲目追求低投入產(chǎn)出比的方案。

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