
大数据时代对商业活动有什么影响
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大数据(Big Data)是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。数据科学的技术权威舍恩伯格提出:“大数据不是随机样本,而是全体数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系。”大数据拥有数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快、真实性5个特征。
大数据的价值在于,在不变的条件下,多次发生随机事件的频率近似于它概率,“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性。人们在拥有数据处理能力更庞大,互联网数据获取更容易的今天,通过新处理模式,可以将庞大的概率数据进行整理分析,从而发现事物基本规律来帮助自身进行决策、优化,形成海量、高增长率和多样化的信息资产。
从大数定理(在试验不变的条件下,重复试验多次,随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性。)的角度来看,对于大数据分析非常有助于企业对于消费者消费行为的判断和预测。拿零售业举例,企业可以通过客户购买记录,了解一类客户购买喜好和购买习惯从而将产品放到合理位置或者将相关产品放在一起增加来增加产品销售额。
另一方面,数据的分析也有利于企业了解消费者个体行为与偏好数据,并精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务,从而促使更多的交易行为。
大数据的价值在于,在不变的条件下,多次发生随机事件的频率近似于它概率,“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性。人们在拥有数据处理能力更庞大,互联网数据获取更容易的今天,通过新处理模式,可以将庞大的概率数据进行整理分析,从而发现事物基本规律来帮助自身进行决策、优化,形成海量、高增长率和多样化的信息资产。
从大数定理(在试验不变的条件下,重复试验多次,随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性。)的角度来看,对于大数据分析非常有助于企业对于消费者消费行为的判断和预测。拿零售业举例,企业可以通过客户购买记录,了解一类客户购买喜好和购买习惯从而将产品放到合理位置或者将相关产品放在一起增加来增加产品销售额。
另一方面,数据的分析也有利于企业了解消费者个体行为与偏好数据,并精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务,从而促使更多的交易行为。

2023-10-12 广告
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