從大數據的應用談如何成爲大數據大師的歷程

如下數據顯示，中國大數據IT應用投資規模，應用以五大行業最高，其中以互聯網行業佔比最高，佔大數據IT應用投資規模的28.9%，其次是電信領域（19.9%），第三爲金融領域（17.5%），政府和醫療分別爲第四和第五，請看以下圖：

 

根據國際知名諮詢公司麥肯錫的報告顯示：在大數據應用綜合價值潛力方面，信息技術、金融保險、政府及批發貿易四大行業潛力最高，具體到行業內每家公司的數據量來看，信息、金融保險、計算機及電子設備、公用事業四類的數據量最大，所以：不管是投資規模和應用潛力來看，信息行業（互聯網和電信）和金融行業都是大數據應用的重點行業。

例：證券行業大數據應用

大數據時代，券商們已意識到大數據的重要性，券商對於大數據的研究與應用正在處於起步階段，相對於銀行和保險業，證券行業的大數據應用起步相對較晚。目前國內外證券行業的大數據應用大體有如下三個方向：

第一方面：利用大衆社交情緒指數數據來預測股票

華爾街的數學精英設計了社交情緒指數基金，其數據來源於人們在社交網絡上天天早晨的情緒表達。基金購買的投資產品是通過投資銀行家精挑細選的，同大衆情緒相關度較高的股票。通過半年左右的測試，投資銀行家發現社交情緒走勢和股票基金的走勢一致，相關度很是高。因而銀行家將社交情緒指數基金投入實戰，3個月就得到了十億美圓的收益。社交網絡的情緒數據用在股票投資上，充分體現了大數據時代社交行爲數據分析的商業價值。如今倫敦股票交易所大約有40%的股票基金是量化投資基金，投資決策來源於其背後的數學模型，社交網絡的情緒指數也做爲其中的一個重要輸入數據。

第二方面：客戶關係管理

（1）客戶細分。經過分析客戶的帳戶狀態（類型、生命週期、投資時間）、帳戶價值（資產峯值、資產均值、交易量、佣金貢獻和成本等）、交易習慣（週轉率、市場關注度、倉位、平均持股市值、平均持股時間、單筆交易均值和日均成交量等）、投資偏好（偏好品種、下單渠道和是否申購）以及投資收益（本期相對和絕對收益、今年相對和絕對收益和投資能力等），來進行客戶聚類和細分，從而發現客戶交易模式類型，找出最有價值和盈利潛力的客戶羣, 以及他們最須要的服務, 更好地配置資源和政策, 改進服務,抓住最有價值的客戶。

（2）流失客戶預測。券商可根據客戶歷史交易行爲和流失狀況來建模從而預測客戶流失的機率。如2012年海通證券自主開發的「給予數據挖掘算法的證券客戶行爲特徵分析技術」主要應用在客戶深度畫像以及基於畫像的用戶流失機率預測。經過對海通100多萬樣本客戶、半年交易記錄的海量信息分析，創建了客戶分類、客戶偏好、客戶流失機率的模型。該項技術最大初衷是但願經過客戶行爲的量化分析，來測算客戶未來可能流失的機率。

 

例：基於大數據的精準營銷一

採集和處理數據、建模分析數據、解讀數據這麼三個大層面。經過對客戶特徵、產品特徵、消費行爲特徵數據的採集和處理，能夠進行多維度的客戶消費特徵分析、產品策略分析和銷售策略指導分析。經過準確把握客戶需求、增長客戶互動的方式推進營銷策略的策劃和執行。

一、數據層：採集和處理數據

大數據處理的數據類型包括：括圖片、文本、網頁、社交網絡，還有傳統的交易數據，不侷限在傳統採集數據的過程通常是有限的、有意識的、結構化的進行數據採集

二、業務層：建模分析數據

使用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等算法。

三、應用層：解讀數據

數據指導營銷最重要的是解讀。傳統通常是定義營銷問題以後，採集對應的數據，而後根據肯定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的，而大數據提供了一種可能性，既能夠根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也能夠開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷徹底相異的結論出來。可解讀的點變得很是豐富。

 

例：基於大數據的精準營銷二

美國T-mobiles採用Informatica - The Data Integration Company平臺開展大數據工做，經過集成數據綜合分析客戶流失的緣由，根據分析結果優化網絡佈局爲客戶提供了更好的體驗，在一個季度內將流失率減半；韓國 SK telecom新成立一家公司SK Planet，經過大數據分析用戶的使用行爲，在用戶作出決定以前推出符合用戶興趣的業務防止用戶流失。美國AT&T公司將記錄用戶在Wifi網絡中的地理位置、網絡瀏覽歷史記錄以及使用的應用等數據銷售給廣告客戶。好比當用戶距離商家很近時，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優惠券。

以上等等，例舉出大數據的應用。

我們國家在大數據方面剛剛起步，現階段正是缺少大數據人才之際，讓咱們緊跟技術潮流，走在別人的前面，如今正是學習大數據的最好機遇，不花一分錢就能夠成爲大數據高手，挑戰自我，實現年薪50--100萬的夢想。

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