大数据分析到底在分析什么?

发布时间:2021-12-04 16:04:13来源：转载

大数据分析到底在分析什么?“大数据”仨字已经被喊烂了，“大数据分析”也经常被人提起。可到底什么是完全“大数据分析”?为什么大家喊得很多，平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。

只要是抽样数据，就一定会被质疑，就总是充满怀疑。这也是较初“小数据”的说法来源，后续所有“大数据”其实都是围绕“小数据”问题而来。

1. 数据变大第一步：系统采集

数据从小变大的第一步，从系统采集开始。比如企业扩大规模，要在各地建连锁店，第一步做得就是装POS机，把交易数据采集进来，替代纸质订货单/出货单。此时想了解销售数据，是可以基于POS机收集的数据全量查看的

从抽样数据到全量数据，是一个质的变化。基于全量数据，可以直接管理到各个终端门店，直接基于数据作出经营决策。因此大部分企业的销售分析、经营分析、业务分析体系，都是在此基础之上建立起来的

这个阶段的分析，是典型的知其然，不知其所以然的分析，大部分分析只能通过成交结果去猜。如果只有这个阶段的数据，想做深入分析，还是得依靠调研。比如传统企业想了解门店成交流程，会做门店调查，研究消费者在门店的动线，询问消费者体验。

2. 数据变大第二步：主动采集

有了系统采集以后，大家自然地会想：除了交易数据，其他数据也能通过系统化采集。比如较简单的形式：让用户自己交身份证，通过图像识别录入。这样既能采集到用户数据，又能避免手动填写的错误。

但是问题来了：凭啥要交身份证给你呀!于是传统采集，只有银行、航空、通讯等有国家背景+法律规范要求的地方，才能相对准确地采集这些真实数据。

3. 数据变大第三步：行为加入

互联网产品的较大优势，在于App/小程序/H5本身就是数字化产品。此时不但有条件记录到用户的点击、登录等行为数据，而且能将用户ID、手机号等信息整合成统一ID，效率比依赖线下纸质单张申请的流程强无数倍。

还能将视频、图片、文章等内容打标签，通过用户点击、转发次数，浏览时长，反推用户需求。对于经历过传统企业数据的人来说，互联网产品的数据简直就是鸟枪换炮。

相较之传统的会员基础信息、消费流水数据，用户行为数据量特别、特别的大，大家想想自己在淘宝逛多久才买一件东西就知道了。可能之前几百次点击浏览，较后才有一单交易。

因此，需要专门的大数据架构来支持这些数据的存储和计算。狭义上的大数据技术，特指对大量的用户行为数据、非结构化数据的存储和计算。

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