导航:首页 > 网络数据 > app与大数据的关系

app与大数据的关系

发布时间:2023-01-29 07:50:27

A. 大数据与互联网的关系是

1.大数据和互联网的关系是相辅相成。

2.一方面,互联网的发展为大数据的发展提供更多数据、信息和资源。

3.另一方面,大数据的发展为互联网的发展提供更多支撑、服务和应用。

4.大数据的意义:现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。

5.阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是DataTechnology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

6.有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。

7.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。

8.和此类似,大数据并不在大,而在于有用。

9.价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

10.对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

B. 求简述大数据与软件工程的关系

大数据是随着互联网的普及应运而生的,大数据和云是分不开的,数据存储,数据的分类,数据挖掘,数据的分析,如何把一堆在硬盘,内存,服务器中存储的数据通过分析,处理,转换成能够为我们带来实际利益的东西,或者说实际能有用处的东西,就是大数据的解决问题。其实云现在在中过是个双刃剑(不说了,硬伤。。。无耐),大数据也因此受到了限制,不过云时代和大数据的到来是早晚的问题,而且近两年是有相当的趋势的,那么大数据对软件工程的影像无非就是方展方向上面和数据的安全问题,怎样防止数据的丢失被盗,IT技术又是如何对大数据进行存储和解析处理,都是当前软件工程的热门和必然的趋势,做好数据分析,数据挖掘,以后真的是不用发愁钱的问题

C. 大数据分析在app中如何应用

如何做好APP的数据分析和运营?
APP分析四维度
做好APP运营分析,首先我们要把握住四个维度,分别是渠道推广的全面、用户体验、商品(价格)、会员分析,这四个方面可以说囊括了APP分析的方方面面。
渠道推广方面:可以通过SEM分析、网盟分析、SNZ等多种分析方式来挑选APP分发渠道,根据这些数据选择适合APP推广的渠道。
用户体验方面:转化率是检验APP运营效果的一个重要指标,通过对APP内部搜索分析、访问路径分析、页面布局分析等一些列数据,可优化提升用户体验,进而提升用户的购物转化率。
会员分析方面:通过RFM分析,商品推荐分析等评估会员的价值及会员对一些产品的复购率。
商品/价格方面:通过商品促销分析、销售分析、支付分析等这些数据,可为商品制定合理的价格及有效的商品推广方案。

APP六大商业模式关键指标
APP六大商业模式关键指标分别是电子商务、SaaS、免费移动应用、双边平台、SNS、媒体。每一种商业模式在某个阶段对应不同的关键指标。

电子商务模式,我们要关注这些关键性的指标,如转化率、年均购买率、平均购物车大小、弃购率、客户获取成本、平均每位客户营收、导入流量最多的关键字、热门搜索词、推荐有效性、病毒性、邮件列表有效性等等。
SaaS模式,我们要关注这些指标,用户眼球、参与度、粘性、转化率及系统正常运营时间和可靠性、流失率、终身价值等。
双边平台模式,它的指标有买卖双方的人数增长、库存增长、搜索有效性、转化漏斗、评分及欺诈迹象、定价指标等。
免费移动应用模式,关注下载量、客户获取成本、应用运行率、活跃用户比例、付费用户率、首次付费时间、点评率、病毒性、流失率、客户终身价值等。
SNS模式,关注活跃访客数、内容生成、参与度漏斗的变化、生成内容的价值、内容分享与病毒性、消息提醒的有效性等。
媒体模式,关于访客与流失率、广告库存、广告价格、点击率、内容与广告间的平衡。
可以说掌握APP运营的六大商业模式关键指标,可以助力企业实现精准营销。这点我们可以通过一张图来简单分析说明一下。

D. 炒股App 大数据丢在风口上的蛋

炒股App:大数据丢在风口上的蛋

尽管炒股App处于刚刚勃兴阶段,但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合,组建日常化的投资社区。在此之下,不同背景与定位的炒股App开始探索各自的商业模式,谋求符合自己的生存之道 ...

据媒体报道,与2007年“大牛市”不同,2014年以来的大牛市伴随移动互联网的蓬勃发展,特别是微信、移动新闻客户端等加快了信息传播速度。2007年时,股票投资者还需要在同花顺、大智慧等PC客户端浏览行情;而今,几十个乃至近百个新式炒股App蓬勃而生,为无数赶赴牛市的“85后”新生代投资者提供参考。

一场以炒股App寻找全新App增长点的创投热情,更在四五月间股市的“牛气冲天”中,被极度释放,进而又在6月末的一连串股市大跌之中,被非议无数。作为已经不再热门的App创业中的一支奇葩,在股市的风口上,炒股App到底能够走多远?

社交应用的股票定制版?

在有关提到此次炒股App热的媒体报道中,常有一段话,专门用来解析过去主要应用于PC的炒股软件和当下应用于手机的炒股App的区别:“尽管炒股App处于刚刚勃兴阶段,但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合,组建日常化的投资社区。在此之下,不同背景与定位的炒股App开始探索各自的商业模式,谋求符合自己的生存之道。”

如果翻译成更为浅显的话语,可以理解为这些炒股App的基础架构颇类似微信、微博之类的社交应用,一些炒股达人则成为这一社交应用之中的微信公众号或者微博大V。当然,草根股民也可以用朋友圈,发表一下自己对股市的看法。

这样的平台架构,其实在技术上已经没有多少难度可言,因此,其快速爆发的效率可以用“扎堆”来形容。据6月22日中国之声《新闻晚高峰》报道:“任意一个App Store,与‘炒股’相关的新式App有几十至近百个之多,包括公牛炒股、优顾炒股、短线放大器、投资堂等。”而火爆程度呢?“网络指数也显示,近一个月内关键词‘炒股软件’的搜索指数整体同比上升了834%,移动端同比上升超1000%。”

如此红火的炒股App势头,它真正和过去大智慧、同花顺这样的PC客户端相比,当然并不仅仅是炒股社交化如此简单。以2011年就上线的炒股App股票雷达为例,其创始人冯月就坦言:在做法上,股票雷达要求投资者都必须公布自己的投资记录,形成交易数据公开;通过一定时间内的收益排名数据比较自动推出“股票高手”,允许用户跟着高手投资。一旦关注某个高手后,平台会自动向投资者发送该高手仓位实时变化消息。凭借“有迹可循”和“跟单交易”的新颖模式,股票雷达很快就吸引了首批用户,截至目前,股票雷达实盘日交易额已经有几亿元,股票雷达团队也已突破100人。

这被冯月称之为是一种大数据的呈现,而真正对于股民来说,这其实就是一个实时的操作指南。这是以往大智慧、同花顺等老牌股票应用,主要提供一些股票推荐和相关资讯所不能及的。

据《深市新开户个人投资者学历分析报告》显示,在2014年初到2015年3月31日之间的新开户投资者中,30岁以下人群占比达到37.7%。这一批在互联网土壤上生长起来的“85后”股市小白用户,跟着带头大哥混的思维逻辑就是他们炒股的刚性需求。

一个前度玩家的新游戏

对于炒股App和过去的炒股软件的区别,笔者有一个更为形象的比方,后者其实就是一款单机游戏,而大智慧们提供的各种资讯,则是股票这款游戏的玩家们,在一个封闭的小房子里,独自专研着属于自己的游戏攻略。你其实是一个人在战斗。个人在股市里摸爬滚打的长期经验和对信息的分析研判能力,将为一次又一次通关,增加一些成功的砝码。

而前者,则是一款网络游戏,面对全新的关卡,一个新手往往顿时迷失了方向,如果沿用过去的方法,去研究游戏攻略,学费高、课程长、见效慢。但在社交平台上,可以有另一个选择,跟着有经验的老前辈、股票高手们一起,去开荒捞点战利品。当然,这依然不能保证通关,但至少这是摆在还不太懂股市的“票友”们最简单粗暴的炒股赚钱方式。

其实,这两种模式之间,是有过渡阶段的,即在2007年上一轮牛市期间,在博客平台上一度跃红的那些荐股牛人,包括曾被誉为中国第一博后又因为诈骗罪而入狱的“带头大哥777”。所不同的是,这个中间阶段的过渡平台,依然延续着那些专家荐股、炒股达人的神话,加上信息的不透明性和仅仅为推荐而非真正实时操盘,而备受诟病。

这就涉及一个所谓盈利模式的话题。即前代产品如大智慧、同花顺的盈利模式,其实最主要的还是作为一个平台,协助股民浏览行情、获取资讯、完成交易,并收取金融信息服务费用和少量的广告费用。这种其实还停留在过去“卖产品”的服务模式和股票门户平台的定位,在越来越海量的信息数据爆炸下,也越来越不合时宜,也更加地向摸爬滚打股海多年的重度股民方向发展,也使得其业绩一直表现乏力。5月的媒体报道中,一位分析师则对腾讯财经表示,大智慧一向擅长给资本市场讲故事,但其主业一直陷于巨额亏损,商业模式不可持续。

反之走“跟高手炒股”概念的股票雷达、雪球等炒股App,则以反专业化的面目出现,即用“高手”这一概念,以及自己平台对大量碎片化信息数据的分析并简化成买进卖出的量化结果,让小白用户可以快速赚钱,并迅速地为自己的平台聚集起人气。“人气就是入口”,对于移动互联网的App们来说,有了人气,并用真正能赚到钱来黏住用户,盈利模式总会有的。到6月,据称股票雷达和雪球上的日均活跃用户数接近100万,对于一款“网络游戏”来说,社区的内容贡献问题、高手数量、跟随的小弟资源,均已盘活了。

只是,在大牛市下,怎么炒都容易赚钱,矛盾不易爆发。但万一熊了呢?

大数据!一个有关预测的局

万一熊了,能不能真正让小白用户“跟高手炒股”赚到钱,就成为决定App黏合度的最终关键,为此,有志于炒股App的各路英雄,包括BAT们,都祭出了同一张牌——大数据。

腾讯早在2012年就推出了“自选股”App,在其社交领域基础上打造“股票圈”;网络今年2月上线了选股App网络股市通,主推智能选股。阿里则在5月牵手第一财经,将第一财经专业的财经资讯、投研报告内容,通过支付宝“股市行情”端口直接抵达3亿支付宝用户。

在某种意义上,腾讯的“自选股”颇为类似上述草根创业的炒股App,阿里则以更为专业和标准化生产采集的第一手资讯和服务压过传统炒股软件大智慧们一头。两大巨头的切入角度,均是以自己最优势而竞争对手难以山寨的平台力量,可谓刁钻,但尚不具备颠覆力量;而最具典范意义的则是网络的股市通,其号称基于网络每天数亿量级的政经类搜索数据和数百万新闻资讯信息,通过专业的数据挖掘和分析技术,将新闻信息、搜索数据与股票建立起相应的关系,以信息的热度变化来实时分析股票市场的变动。

简言之,就是通过信息流的快速变化得出一个涨跌的大数据结论,这个大数据优势,只有网络具备,其原理颇为类似早前网络推出依托区域面积内使用网络地图的人数而形成的景区热力图,来帮助出行人士选择到底是看人海还是看风景。这一基于大数据和人工智能技术的“智能选股”服务,据其统计数据显示,上线3个月以来,网络股市通应用大数据推出的热点有685个。如果以每个热点的关联股票作为一个组合,平均仓位以当日开盘价买入,第二天开盘价卖出计算,有78%的热点题材股票是上涨的,且日均涨幅达到1.7%。如果按照A股1年240个交易日计算,年复利收益在理论上达到56倍。

但这依然只是一个理论化的模型,其特点也仅仅是用数据的力量来分析海量信息流,跳过股民不关心的分析过程而直接导出一个预测结果,与“跟高手炒股”的区别,也主要在于一个是以算法来预测,一个则更多依靠经验来预测。

且“跟高手炒股”目前也在探索一种经验型大数据的解决方案,如股票雷达等,也在考虑除了供应大量信息和订阅高手动态的方式之外,对信息数据以及高手们的实时动态,而形成一系列预测结果,甚至介入中信证券、广发证券、国金证券、方正证券、国联证券等老牌券商,以形成更具指导力的结果,供小白用户直接选择。

怎么样的大数据分析方案,其实都只是各个入局炒股App根据自身优势与特点,对“真正能为小白客户实现简化投资”这一结果而找寻的出路,但真正能否预测到结果呢?正如抽样调查只能为选举结果提供参考系一样,仅仅来自于某些领域的大数据,其实也只是一个较大的参考系,而非全量的数据分析,其参考价值更大,但也仅仅只是参考,是更无限接近真相的一个预测。

股市有风险,投资需谨慎。这句话同样适用于炒股App们,能否在牛市和熊市的不同阶段保持对用户的黏合性,能否总是保持正确,很重要。而这其中,除了科学的大数据参考外,还有那么一丝赌博的味道。

以上是小编为大家分享的关于炒股App 大数据丢在风口上的蛋的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

E. 研发和应用app算大数据行业吗

研发和应用app是属于大数据行业的,App才是大数据的未来。
在市场上它需要公专司提供大数据App,能够洞察属特定市场版块或业务流程、及时反馈数据、到达尽可能多的调差对象。在大数据的价值创造的大浪潮还在路上,更应该专注于利用基础架构来创建新的App,进而达到优化业务流程的目的。所以新型大数据投资家的参考标准是同时具备以下3项能力的软件或信息服务公司:能够控制并接触商业模式;拥有大数据架构和技术;拥有使用相关数据的权力。

F. 大数据营销也称app营销对吗

大数据营销也称app营销不对。根据查询相关资料信息,大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。APP营销指的是应用程序营销,这里的APP就是应用程序application的意思。APP营销是通过特制手机、社区、SNS等平台上运行的应用程序来开展营销活动。

G. 手机产业跟大数据有什么必然联系

移动互联网迅猛发展加速大数据应用落地

2015.1.4
全球著名商业咨询机构麦肯锡早就说:“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。”在与我们切身相关的衣、食、住、行等方面,大数据对生活方式的改变显而易见,而大数据从理论到实践的真正应用才刚刚开始。

移动互联网迅猛发展加速大数据应用落地
数据时代正在来临,我们周围的一切正在被数据定义。每天人们都会通过使用电脑、手机、GPS等设备产生以十亿计的海量信息,这些相互作用的信息从根本上改变着世界原本的面貌。

随着移动用户数量的增长,基于移动互联网大数据的应用备受瞩目。据CNNIC最新统计显示,截至2014年10月,全国移动电话用户达到11.22亿户。智能手机的保有量由2013年的2亿部,迅速增长到2014年的3.6亿部。目前拥有过亿用户的移动应用已达10款左右,包括微信、快滴打车、手机淘宝、网络地图、搜狗输入法、PPTV、高德地图及墨迹天气等,它们都很好地利用了大数据带来的益处,在对用户数据进行分析整理的基础上提取有效信息,由此成为APP大数据应用的先行者。

墨迹天气APP是应用大数据的典型代表。它旗下产品空气果,可以利用Wi-Fi进行简单设置。空气果外观设计很酷,界面友好,可以语音播报,显示屏挥手可以点亮,挥手可以切换数据,在用户数据保存和分析利用方面较其他同类移动APP具有明显优势。
快的打车的大规模使用,增加了移动APP的大数据应用程度。快的打车是打车软件和移动支付市场的代表,它获得了大数据以及O2O市场。通过软件实现对用户打车习惯、打车路径等数据的积累,进而分析,再叠加地图服务、生活信息服务等内容,实现智能服务模式增加客户黏性,从而与商家以及消费者形成合作,实现赢利。

在移动互联网大数据应用快速发展的同时,仍有两个问题需要正视:
一是用户对隐私安全问题存质疑,造成数据的开放性和完整度不够,因此限制了大数据应用的发展。如今,手机成为第一终端、互联网中心及个人信息中心,人们把自己的沟通、社交、娱乐、生活、商务、隐私交给了智能手机及其各种应用。据DCCI第三季度报告显示,截止2014年10月有66.9%的智能手机移动应用在抓取用户隐私数据,其中高达34.5%的移动应用有“隐私越轨”行为,通话记录、短信记录、通讯录是隐私信息泄露的三个高危地带。如何确保数据采集的适当尺度同时又能保证服务的完整性,这对企业而言是一个挑战。
二是存在对数据分析发掘的技术壁垒,不能“数”尽其用,使得很多具有潜在价值的数据流失。基于大数据的移动应用已经非常广泛,很多移动终端上都留下了使用者的数据。IHS Screen Digest公布的2014年第三季度的数据显示,有48.2%的数据被浪费,并没有真正提取数据的有效价值,在数据的分析和挖掘方面还有待提高。

运营商试水大数据经营
如今,大数据巨大的商业价值已经显现出来。据统计,目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右,而到2017年,此数据预计会上涨到530亿美元。数据大爆炸下,如何挖掘这些数据,也面临着技术与商业的双重挑战。
电信运营商作为数据的生产者,拥有丰富的大数据资源,这些资源优势是其他企业无法企及的,价值挖掘潜力巨大。而拥有如此优质的数据基础,使得运营商在企业、行业、社会等多个层面,都将大有作为。

纵观全球市场,电信运营商大数据发展仍处在初级阶段,海量的数据并未给其带来可观的收入,如何依靠大数据避免哑管道化的危机是全球运营商共有的话题,国内三大运营商也开始了积极布局。

中国移动通信集团公司业务支撑系统部项目经理何鸿凌曾透露,中国移动当前每日新增结构化数据8T,每日新增日志类数据400T,而每日处理的数据10倍于此,每日查询的数据100倍于此。他认为:“数据已经成为当下企业的第一等竞争力,数据可以列入资产负债表,企业应该竭尽可能收集整理数据,竭尽可能保存数据,将数据列为企业核心资产。”

据了解,中国移动在大数据的具体研发、产业合作与对外应用方面,也进行了一些积极探索和实践。2014年,中国移动成立了苏州研发中心,构建3000~4000人的研发团队和运营团队,旨在进一步完善云计算和大数据产品体系,尽快形成国际一流的云计算和大数据服务能力。

中国电信则组织编制了大数据领域深化改革方案,明确要建立“统筹管理、两级运营”的大数据运营体系。中国电信市场部先期组织开展了大数据RTB 精准广告业务、景区流动人口监测业务等试点,成效显著。下一步中国电信将重点聚焦互联网用户行为分析报告、大数据金融信用风险防范业务、大数据区域洞察业务等研究,组织开展试点工作,打通业务流程,验证商业模式,探索电信大数据在重点行业领域的纵深应用和价值挖掘,取得一定社会和经济效益。

而中国联通也同样利用其无线管道的大数据流量,采用Hadoop以及Spark的大数据挖掘算法,构建的移动性洞察解决方案,从网络数据中提炼出有价值的信息,创造出更多的行业、政府新服务及新应用。例如,上海联通将存量和增量经营适当分离,利用大数据技术手段,真正关注和了解用户,持续挖掘和提升存量客户的价值。通过已离网用户的时空数据分析需要优化的网络区域,并结合ROI分析最需要优化的区域以及最需要关怀的频繁进入质差区域未离网高价值用户;另外,在集客区重点识别客户来自哪里,以便考虑是否对所在的位置进行针对性的广告投放。

H. 大数据:用数据指导APP运营

大数据:用数据指导APP运营

数据问题一直是很多运营人员头疼的问题。之前的回答说了一些,但都没有展开说,我也不知道进阶篇能说到啥程度,但先说着吧。

1、数据的定义

数据,其实就是一堆数值。

但这些数值,是从用户的行为统计而来。用来便于需要使用数据的同学进行研究和分析之用的基础素材。

2、有哪些数据

我们在入门篇的最后,列出了一些核心数据,我用一张脑图来简单的归纳一下,并进入我们这一节的内容:

这张脑图,仅仅简单的展示了可能是通用的部分运营数据,但如果我们仔细去看,会发现三个数据类型,是所有运营都需要具备的:

渠道、成本、收益。

如果要我简化上面这张脑图,我会告诉你,做运营,需要获取的数据,就是这三大类数据:

渠道数据、成本数据、收益数据。

渠道数据,是用来衡量渠道质量、渠道作用的,它由产品本身的定位的客群和产品的特性所决定。我们其实很容易可以推倒,一个理财产品如果投放游戏社区这种渠道,其运营效果可能并不会太好,可如果换成彩票、博彩,可能效果就很好;同理,传奇这一类的游戏的宣传与活动如果投放到女性社区平台,其效果几乎也可以无视,而如果换成一款Q版小游戏,或许效果就很好。

成本数据和收益数据,则会从不同层面反映出运营的效果。

在这里插一句,千万不要相信网上流传的各种《XX高管教你不花钱做运营》这种鸡汤文,运营一定有成本,必然有成本,如果认为运营高手可以不花钱办成事儿,那不如去相信男人可以怀孕生孩子。运营的效率可以通过经验、熟练度、创意等各种手段来提升,但运营的成本是必然存在的,并且和运营效果一般来说是成正比关系的。很简单的一个道理:

两个活动,一个活动送100台iPhone6,一个活动送1台iPhone6,哪个效果会好?

做运营的同学,请一定要认真的去评估每一个运营动作背后的成本。

而所谓“收益”,并不等价于“收入”,获得金钱是收益,获得用户也是

收益,获得口碑同样是收益。

如果我们了解了渠道、成本、收益这三类数据,是指导运营的核心数据,我们就可以根据自身的产品特性去设定需要获取哪些数据。 我们拿最近很火的那个App——足记来举个例子吧。

“足记”因为一个非核心功能火了,但作为这样的应用,它会关注哪些数据呢?

从产品的层面,它会去关注:

1)App每日的打开数

2)各种功能的使用次数和使用频次

3)各种Tab的点击次数和对应页面的打开频次

从运营的层面,它可能会去关注:

1)App每日的活跃用户数

2)每日产生的UGC数量(区分新老用户)

3)每日分享到社会化媒体的UGC数量(同时考虑单位用户的产生内容数)

4)分享出去的UGC带来的回流新装机、新激活用户数 等等。 而我们需要注意的是,这些关注的数据点,并不是一成不变的,它会因为产品的不同阶段而调整,如果我们假设未来足记有盈利模式,那么它关注的核心数据,就会从内容转向收入,这时候,转化率相关数据就会变的重要了。

同样,我们在本篇的第二章举过这样一个例子:

某个旅游网站,发起了老用户邀请新用户加入,老用户和新用户都可以获得100元的代金券,如果活动期间,新用户完成了一笔旅游订单,不论金额大小,作为邀请人的老用户还可以获得100元的代金券。

我们当时分析了活动流程,并针对活动流程做了关键点梳理,这些关键点就是需要获取的数据:

我们需要的数据,根据实际的需求来进行设计,并没有一个完全通用的标准,当然,如果你做的越多,你会发现,你的数据感觉在不知不觉中获得了提升,这一点,非常重要。

3、如何获取数据

获取数据的渠道有很多,而方式基本就是自己做和使用外部工具两种方式。

自己做的话,App可以选择“埋点”、log等方式,而Web可以通过log、日志与按钮埋点等方式去做记录。

外部工具,则有很多第三方会提供服务。

获取数据的方式其实各种各样,而关键在于,作为运营人员要了解什么样的数据是重要的,对于这些数据的前后关联,是怎样的,这是一个联动的过程,不是一个单一的行为。

4、如何分析数据

对于数据的解读,每个人都有不同的方式。如果我们要简单的总结,数据分析的方法,无非是:

1)确定数据的准确性 这里包含了选择数据维度的合理性、数据统计的准确性。如果数据维度选择不合理、数据统计结果不精确,我们可能是无法得出正确的分析结果的。这是基础。

2)明确影响数据的因素 一个数据,会收到多种因素的影响,这些因素有内部的,有外部的,运营人员应当尽可能多的了解所有层面的影响因素,以利于我们对于数据的解读是在一个相对正确的范围内。

3)重视长期的数据监测 在运营数据分析中,经常会使用环比和同比方式来对比数据。简单的说,环比是本日与前一日的对比、本月与上月的对比、本季度与上季度的对比;同比是今年当日与去年当日的对比、今年当月与去年当月的对比、今年当季度与去年当季度的对比。环比帮我们看短期的数据波动,而同比帮我们了解大环境下的数据波动。

4)保持客观的视角 数据分析的过程中,客观非常重要,不以物喜不以己悲,做了错误的操作,带来了不利的影响要承认,获得了超出意料的成果要心平气和,切忌挑选有利于自身的结论。这是职业道德的问题,也是职业发展中非常常见的问题。

5)注意剔除干扰项 实际的工作中,我们会碰到很多问题,这些问题是干扰项,例如,在一个相对平稳的曲线中,突然出现了一个点上的强烈波动,这时候我们需要全面的了解个波动产生的原因,如果无法确认原因,就剔除这个波动,否则我们很难去获得一个正确的结论。

以上是小编为大家分享的关于大数据:用数据指导APP运营的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

I. 大数据的时代 要让APP读懂你

大数据的时代 要让APP读懂你
当城市开始飞速发展,世界变化已经让人应接不暇的时候,唯有跟上才不算掉队。这是一个信息化的时代,也是一个信息过度膨胀的时代,也许每天打开邮箱接收到的邮件已经足以湮没一个清醒的头脑,而为了把握这个快节奏的城市而在车上或是每个闲暇时间点开一个个新闻APP则是在生存和前进中找到一丝方向。
幸好移动产品飞速发展,所以我们才能避免抱着电脑边走边看的一幕出现。而信息永远是来如潮水,想要把握似乎总有些难度。当你想了解当前的时事热点或者行业新闻,也许你可以打开传统的门户新闻客户端看某个新闻板块,或者刷微博看你关注的人众说纷纭,亦或者看你收藏的某个博客的新鲜观点,再或者可以在微信上收听某个知名博主的言论。但是这一切的过程,你依然觉得繁琐,因为不管是点击开的哪一个产品,都没办法帮你一站式找到你要的那些信息。信息的检索变成一个困难的过程,零碎的信息让效率变成一个问题,用户需要一个简单的方式来处理这样的信息狂潮。
“信息+大数据处理”就是答案。这是一个信息化的时代,科技无处不在,信息也是,大数据处理则是解决大量数据的方法之一,而今日头条这一款移动应用就是先行实践者。
大数据产品对泛滥的信息处理,不是此前的诸多模式中的一种。在传统信息处理时代,有各种通过人工方式对新闻和相关信息分类,甚至在每个网站都会对不同的内容分门别类,或者在值得关注的新闻点上汇总制作主题,这也和现今微信的处理方式如出一辙。但是优质的数据处理采取的方式没那么简单,因为内容源的提供者单方面制作的信息分类并不能满足用户的个体需求,就好比如今网络会根据用户的搜索推荐不同的产品一样,一个完善的数据处理也会根据用户点击不同的新闻内容分析用户可能感兴趣的新闻,针对性推荐给用户,这就是今日头条这款APP的亮点之处。
APP读懂你的口味,不是单纯的屏蔽关键词或者找到你的需求点,而是最大可能的给你感兴趣的内容。你的口味,有喜欢,也有不喜欢,它都知道。
不喜欢看财经内容,那便没有股市行情或者业内分析出现;不喜欢看体育新闻,科比或者乔丹也不会出现在你的视线范围内;不关注互联网,OK,科技博客自然是不用给你做推荐咯!作为你的专职信息处理师,它一定比你更了解你不喜欢的内容。
不喜欢财经,却偏偏关注苹果或者三星的交易财报,好的,苹果的最新消息一定提供给你;不喜欢体育,却独独钟爱帅气的小贝,好的,这个不难;不关注互联网,但是偶尔新浪或者微信有点什么事还是得了解以免落伍没有谈资,这个也很容易!这就是今日头条信息处理的高明所在。
新型的信息处理,不仅仅是粗略的把用户不喜欢的内容剔除,而是在用户不喜欢的内容中找到用户感兴趣的点,个性化在不同的产品中的体现不同,但有一点是互通的,就是从粗犷的分类中找到细致处,细化分类。然后再分类,再处理。直到对数据的细分不再成为分类,而是关键词组合,让APP产品读懂自己服务的用户,减小用户被狂轰滥炸的可能性,同时让每一次信息显示都成为有效性最高的推荐。
不少用户都记得在很多产品中,往往选择了自己不中意的分类后,那些信息就被一网打尽。而今日头条获取用户感兴趣的分类并非单纯依靠用户自己选择的内容,而是在用户使用的过程中,一次次对用户行为进行分析甄别。用户每一次的阅读和选择,都会成为一个独立的数据库,用户点击的新闻内容会被分析,例如:从来没有看过体育新闻的用户却点击过数条贝克汉姆的新闻内容,说明这个用户感兴趣的不是体育,而是“贝克汉姆”,下次有小贝的消息的时候,用户便不会错过。而同样的道理,不管你是否对某一方面的内容感兴趣,这款APP都能感知到你的喜好,甚至比你更了解你是否会喜欢这样的一条内容。
照此下去,可以预见的是,随着用户体验时间越久,越能和这款产品融合。产品会发展成用户的朋友,提供的信息也会越来越对用户的胃口。对于大数据处理来说,这才是让科技服务人类的实践。总的来说,就是让科技更懂人类,让人类更了解科技,大数据处理的成绩,今日头条给出了答案:我比用户更懂用户。

J. 大数据是什么,日常生活中可见的正在收集的app及收集内容。

大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

意义

现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

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“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

阅读全文

与app与大数据的关系相关的资料

热点内容
猫眼实时票房榜排名 浏览:339
java大数据云计算方向企业级开发 浏览:718
为什么集搜客没有ms数据台 浏览:672
国内免费在线观看网址 浏览:935
qq原来头像 浏览:805
苹果手机看网站你懂得 浏览:740
立式编带料如何编程 浏览:11
跳过win10安装密钥 浏览:714
能在线看的网站 浏览:220
剑灵模型数据库 浏览:427
pdf大文件是什么 浏览:141
成年大片网址 浏览:682
本地配置默认路径及文件名 浏览:426
三菱编程怎么删除工程 浏览:943
午夜影院网站 浏览:892
excel表格怎么筛选数据汇总 浏览:940
qt小游戏源代码 浏览:905
速影tv 官网 浏览:806
在哪里找数据分析软件 浏览:109
刑辩律师电子数据质证怎么办 浏览:576

友情链接