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使用大数据分析的十行业

那么,大数据分析究竟是什么? 大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程,从而揭示隐藏的模式,未知的相关性,市场趋势,客户偏好和其他有用信息,这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。 此外,通过Elasticsearch搜索,能够更加简单的理解大数据。大数据常常用于网页搜索,日志分析和大数据分析。 以下是通过大数据分析将大大受益的十行业: ? 1. 银行和证券 ? 通过网络活动监控和自然语言处理程序,监控金融市场,从而减少欺诈性交易。 媒体的一部分,音乐行业使用大数据关注最新的趋势,并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。 3. 体育 ? 了解特定地区针对不同活动的收视率模式,并通过分析来监测个人球员和球队的表现。 负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式,并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异,并节约能源。 早期的大数据系统大多用于内部,特别是在收集,组织和分析大量数据的大型组织中。

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合集!互联网行业常用数据分析指标

上一篇讲到,数据分析的8步骤里,找指标是非常重要的一步。通过这一步,把一个具体业务描述,转化为一个可以通过数据量化分析的问题。 理论上,分析指标要根据具体业务场景来设计。 今天就跟大家盘点下,互联网行业的常用指标。 用户行为类指标 用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业,用户行为发生在门店里,极难用数字化手段记录,因此只有在发生交易时,才能记录数据。 传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP,能记录用户在每个页面的点击,相当于在网上店铺的每一步动作都有记录,因此能分析很多东西。 用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能,好用的话会一直用,不好用会中途放弃,这些都能记录数据,从而通过产品分析,不断淘汰没人用的功能,优化有人用的功能,提升效率。 比如游戏里稀有皮肤卖的贵,是因为稀有才贵,为了短期收入搞优惠,一但烂大街,反而大家都不稀罕了。 所以控虚拟商品的库存,不是看商品动销率或者在库时间,而是看GMV整体目标。

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    细数大数据行业的四误区

    其实数据处理从人类诞生时期就有了,古人结绳记事就是基本的统计,统计自己吃了几顿饭打了几次猎等等;再往近说,皇帝每晚翻嫔妃的牌子也是数据处理,在翻牌子之前,要从一堆牌子里分析“方便”、“热度高”、“新鲜度 在这里我想说,技术的进步都是由业务驱动的,某宝去了IOE才能叫大数据吗,我作为一个聋哑人按摩师用结绳记事完成了对于不同体型的人,用什么按摩手法进行全流程治疗,就不叫大数据分析了吗? 误区二:只有大数据才能拯救世界 大数据目前的技术和应用都是在数据分析数据仓库等方面,主要针对OLAP(Online Analytical System),从技术角度来说,包含我总结的两条腿:一条腿是批量数据处理 误区三:数据量特别才叫大数据 在 “数据界”存在这样有一波人,他们认为“只有Peta级以上的才叫大数据,甚至到了Zeta以上才叫大数据,目前还没有到真正的大数据时代!” 所以我想说,数据量的大小并不是衡量大数据的标准,如果按数据量去判断是否大数据的话,那么“大数据”这个词真的是一个伪命题, 就如同“老虎比如是老的,小伙必须是小的,巨头必须是脑袋的,飞人必须是长翅膀的”

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    数据】银行业9数据科学应用案例

    小编邀请您,先思考: 1 银行业的业务是什么? 2 数据科学可以解决银行业什么问题? 在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势,它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到,大数据技术可以帮助他们有效地集中资源,做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单,让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。 6 实时和预测分析 ? 分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略,因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。 区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题,而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。 不要忘记,客户细分旨在改善客户服务,并帮助客户忠诚和留住客户,这对银行业是非常必要的。 8 推荐引擎 数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法,分析和过滤用户的活动,以便向他建议最相关和准确的项目。

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    2016数据行业的变与不变

    几个月后,由中国计算机协会(CCF)大数据专家委员会编撰的第三版关于大数据的白皮书将发布,CCF大数据专家委员会副秘书长潘柱延却“提前泄密”,他分析了大数据行业的几个关键词:民生、多样性和融合性、政策拉动 十趋势不容忽视 据潘柱延介绍,今年CCF大数据专家委列出了2016年数据产业技术发展的十趋势,而这些趋势可以解释上面提到的关键词。 大数据之变 根据2013年发布的大数据白皮书显示,十关注点在于:数据的资源化,大数据的隐私问题突出,大数据与云计算等深度融合,基于大数据智能的出现,大数据分析的革命性方法,大数据安全,数据科学兴起,数据共享联盟 而2014年的十关注点是:大数据从概念走向现实,大数据架构的多样化模式并存,大数据的安全和隐私,大数据分析与可视化,大数据产业成为战略性产业,数据商品化与数据共享联盟化,基于大数据的推荐与预测流行, 基于此,潘柱延分析,从2013年到2014年,大数据从概念走向了价值。

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    因为大数据 10行业正在改变……

    来源:36数据 去年十月,在埃森哲和通用电气联合发布的调研报告中突破性地指出了这一紧迫性。89%的调查者认为,一家没有大数据战略的企业将在明年就遭到市场份额和发展势头方面的损失。 虽然报告侧重的是工业互联网和医疗保健,但其中的结论对于其他行业仍有很大启示。 大约一年后,将会有10个行业因大数据战略而迅速变革。事实上,84%的企业认为大数据将在未来一年重塑竞争版图。 其实,大数据正在改变这个行业:利用大数据提高索赔分析的效率,为个人提供更多的定向方案,反欺诈,甚至于为病患投保者提供保健的方法。 T-Mobile 合并了所有的客户数据集,将其分为六类,以此来进行完整的客户行为分析,最终分析使得客户流失率降低了50%。 他们希望颠覆商业存储和利用数据的方法,使得各种规模的公司都可以很轻松地分析处理数据并从中获益。 无论你身处哪个行业,市场版图已然改变。

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    数据时代,如何进行实用行业研究与行业分析?

    <数据猿导读> 如果想很懂这个行业,最好与这个行业的从业者,金融类长期跟进这个行业的人,或专做某些行业研究的人多聊聊。 消费者品味变化等等 个人觉得,这一块主要是基于对个体企业的分析与理解,转为对宏观行业分析与总结(我觉得做行业分析的人最好也有一定的企业财务等分析的基础)。 可以参看我的另一篇文章,里面谈到了比较具体的企业信用分析方法:AlphaGo 的数据算法,能否用来分析银行信贷企业的各项数据,然后得出关键指标和权重? – 钱粮胡同的回答。 2:还有就是,个人经验,不要拿来就用各行业高度概括的数据(aggregate data)分析行业的财务等指标,土方法是自己亲自做几个同行业企业的财务分析(自己选几个同行业的公司,上市的发债的都可以,网上下年报或审计报告 (如maturity),外部评级(三和中国本土的),对应的CDS(信用违约互换)走势(如果有的话),近期行业收并购的情况,ABS(比如汽车行业的次级资产支持证券,这块目前发行最大的应该是福特汽车)等等

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    电力大数据分析行业应用

    电力大数据包含哪些数据 借助大数据技术,对电网运行的实时数据和历史数据进行深层挖掘分析,可掌握电网的发展和运行规律,优化电网规划,实现对电网运行状态的全局掌控和对系统资源的优化控制,提高电网的经济性、 基于天气数据、环境数据、输变电设备监控数据,可实现动态定容、提高输电线路利用率,也可提高输变电设备运检效率与运维管理水平;基于WAMS数据、调度数据和仿真计算历史数据分析电网安全稳定性的时空关联特性, 电力设备状态大数据分析所需要的数据主要包括:设备台账、技术参数、巡检和试验数据、带电检测和在线监测数据、电网运行数据、故障和缺陷记录、气象信息等,涵盖能够直接和间接反映电力设备状态的信息。 根据电力设备状态信息的更新频率,可以将上述不同来源的状态信息划分为3类:静态数据、动态数据、准动态数据。 电力设备状态数据具备典型大数据特征,传统的数据处理和分析技术无法满足要求,主要体现在: 1)数据来源多。

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    【聚类分析】典型行业数据实践应用!

    通过对变量进行聚类,可以检查数据的共线性,对同一分组内的变量相关性较高,通过数据变换或筛选精简变量 02 常用聚类分析算法 ? 常用聚类分析方法 ? sklearn.cluster主要函数列表 03 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 在数据挖掘中,由于针对大规模数据集所采用的聚类算法主要是K-Means算法,本节的具体内容都是针对K-Means 围绕具体分析的目的和业务需求挑选聚类变量 2. 通过相关性检查,对明显线性相关的几个变量通过数据变换或者选取其中一个进入聚类分析 3. 06 聚类分析典型案例 6.1 案例背景 案例为一般消费场景中,通过将客户的消费行为数据转换成RFM特征数据,通过聚类分析对目标客户进行群体分类,找出有价值的特定群体。 分布散点图 6.3 基于消费行为特征数据聚类分析的初步结论 data_zs =1.0*(data-data.mean())/data.std() #数据标准化处理 from sklearn.cluster

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    数据分析行业招聘职位分析报告--基于拉勾网

    本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现「数据分析」职位究竟「钱」景如何: 哪些城市更需要数据分析人才,除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜; 哪些行业更需要数据分析人才,薪资如何; 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样 数据来源 本文使用数据全部来自于拉勾网,职位搜索关键词「数据分析」,获取时间2018/3/8,字段解释如下: 字段 内容 city 城市 indusryField 行业 workYear 工作经验 education image.png 哪个行业最需要数据分析师? image.png 数据分析在各行薪资是个什么水平? 各个行业薪资水平来看,金融和电子商务行业薪资中位数相差无几,不过金融行业薪资整体薪资来看要高于电子商务,去金融行业求个职似乎还是门槛要高点。 ---- 写在最后 这篇文章算是对数据分析行业的一次简单的概述,也算是自己第一次完成了「数据获取-清洗-分析」的一整套流程,对于求职者或者想踏入数据分析行业的人来说,可以当作参考,希望能有一点帮助。

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    拥有免费数据集的十优秀网站

    总而言之,FiveThirthyEight可以为有抱负的数据科学家和材料提供大量有趣的信息。他们使用硬数据和统计分析来讲述有关政治,体育,社会问题等的故事。 但是事实上这是多功能服务,它保留了所有有趣和有用的选项,正如可能猜到的那样,免费数据集也不例外。 https://github.com/BuzzFeedNews/everything 顺便说一句,BuzzFeed还为有抱负的数据科学家提供了很多其他材料,如分析,库,工具,指南等等。 总而言之,Quandl将是测试机器学习算法的最佳选择,不会浪费时间来清理数据。 PS。其中一些信息是免费的,但许多数据集需要购买。 它具有各种不寻常的(通常是的)数据集,尽管在不阅读原始论文和/或在相关科学领域拥有一些专业知识的情况下获取特定数据集的上下文有时会很棘手。 数据集的重要性 ? 成为数据科学专家还有很长的路要走。

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    数据行业人士必知10数据思维原理

    有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 ,定制化服务的关键是数据。《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格认为,大量的数据能够让传统行业更好地了解客户需求,提供个性化的服务。 说明:用数据价值思维方式思考问题,解决问题。 数据这么、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的,但是实际上背后的思维方式,和我们今天所讲的大数据是非常像的。 四 关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度,大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一步,过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了,拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门 例如:美国人开发一款“个性化分析报告自动可视化程序”软件从网上挖掘数据信息,这款数据挖掘软件将自动从各种数据中提取重要信息,然后进行分析,并把此信息与以前的数据关联起来,分析出有用的信息。

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    行业案例 | 数据分析在银行业应用之欺诈检测

    CDA数据分析师 出品 作者:Elena Kosourova 编译:Mika 在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测,从而了解数据分析在银行业是如何运用的。 背景介绍 银行业是最早应用数据科学技术的领域之一,收集了大量结构化数据。 那么,数据分析是如何应用于银行业的呢? 因此,当下大部分数据相关工作需求来自银行业,这并不令人惊讶。 数据分析使银行业能够成功地执行众多任务,包括: 投资风险分析 客户终身价值预测 客户细分 客户流失率预测 个性化营销 客户情绪分析 虚拟助理和聊天机器人 …… 下面,我们将仔细看看银行业中最常见的数据分析用例之一 数据分析在银行业应用案例:欺诈检测 除了银行业,欺诈活动还存在于许多领域。在政府、保险、公共部门、销售和医疗保健等领域,这都是一个具有挑战性的问题。

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    国际电力大数据分析行业综述1.0

    总之,将工业4.0,人工智能,机器人,大数据分析与现实生活状态结合起来加以应用,将收集到的庞大数据信息汇总到一起,在假想空间进行分析研究,再将结论用于指导现实社会,创造新的服务模式,促进社会发展和进步。 换句话说,根据大数据分析结果,选择合适的时间段向客户发送信息,既不会给对方添麻烦,又能收到预期的广告效应。这样一来,与电力公司合作开展服务的其他行业也会受益匪浅。 3 法国电力大数据应用 法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用,通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力,不断发掘数据资产价值,为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑 (1) 建立独立机构支持运营决策  法国电力在客户关系管理数据库中,对用户信息进行全面搜集,成立运营分析中心,专门负责对客户数据进行分析,以对销售管理进行支撑。 美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成,总计10TB的云图像数据,集成分析3500美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部

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    2013 移动行业数据分析报告(终端篇)

    2013年移动大战全面打响,从终端、行业到用户,都经历了翻天覆地的变化。 今天开始,大讲堂将一连三天跟大家独家分享由腾讯移动分析新鲜出炉的【2013移动行业分析报告】,看完报告后,相信你会与讲堂君一样感叹: 第一期:终端篇(周四) -Android与IOS市场分额变化; -Android 终端主流规格变化; -iOS版本越狱情况变化; 第二期:行业篇(周五发布); -全国应用开发商分布; -游戏和理财类应用用户群分布; -电商和生活类应用用户群分布; 第三期:用户篇(周六发布); -4移动用户群体 ; -4群体网络接入分析; -Top应用; -用户活跃时间分析; image.png image.png image.png image.png image.png

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