快讯

4月07

  • 大数据被应用较多的领域有哪些?

    09:06 作者:时光

    大数据被应用较多的领域有哪些?疫情期间大数据技术对于疫情的防控发挥了巨大的作用,抗疫期间多家互联网企业纷纷加强大数据在疫情防控中的应用。小到社区大到部委相关部门都将大数据作为不可或缺的防疫工具,生活中很多方面涉及到大数据由此可见尤为重要。 常见的大数据应用领域: 1、理解客户满足客户服务需求 大数据应用目前在这领域是最广为人知的。通过大数据分析更好的了解客户以及用户的爱好和行为。企业非常喜欢通过在线客服系统搜集用户社交方面的数据、浏览器的日志、各类文本和传感器的数据,从而更加全面的了解客户,建立出数据模型进行预测。 2、业务流程优化 大数据可以帮助业务流程的优化通过社交媒体数据、业务数据、网络搜索数据等等挖掘出有价值的数据,目前大数据的应用最广泛的就是物联网和人力资源行业;例如物联网行业,优化供应链以及配送路线根据地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车,利用实时交通路线数据来优化配送路线;例如人力资源行业,有海量的候选人信息及企业信息需要通过大数据的分析来进行优化快速的匹配候选人及企业,识别并筛选重复、无效简历,让人、岗适配。 3、大数据改善日常生活 大数据不只是应用于企业和政府,同样也适用于生活当中的每个人。可以利用穿戴的装备(如智能手表、智能手环、智能脚环)生成最新的数据,根据我们的心率、压力以及作息数据来追踪健康情况;而且还可以利用大数据分析来寻找属于我们的爱情,大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助有需要的人匹配合适的对象。 4、提高医疗研发质量 大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样,大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况,通过记录和分析婴儿的心跳,医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测可以帮助医生更好的救助婴儿。 5、提高体育成绩 现在运动员在训练的时候都会应用大数据分析技术。如用于球类运动的IBM SlamTracker工具,使用视频分析来追踪及分析足球或棒球比赛中每个球员的表现,而运动器材中的传感器技术可以通过比赛实时数据分析,进而改进运动器材及场地设施;很多精英运动队还会追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠质量改善餐食及训练方式让运动员达到合适的竞技状态。 6、优化性能 大数据分析还可以让机器设备在应用上更加智能化和自主化。例如大数据工具被谷歌公司利用研发谷歌自动驾驶汽车,丰田的普瑞维亚就配有相机、GPS以及传感器,以期实现无人安全驾驶;另外大数据工具还可以应用优化智能电话。 7、保障城市安全 大数据现在已经广泛应用到城市安全和执法的过程中。如目前与我们息息相关防疫用的健康码、行程卡,企业则应用大数据技术进行防御网络攻击,警察应用大数据工具抓捕罪犯,银行应用大数据工具来防止欺诈性交易等。 8、改善城市交通 大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况,目前大部分一二线城市都在进行大数据的试点。 9、金融交易 大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买进还是卖出。

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4月06

  • 用户画像包含哪些方面的内容?

    16:25 作者:时光

    如今,在大数据高速发展的背景下,用户画像在各个领域都得到了广泛的应用。构建一个详实的用户画像,有利于运营人员快速了解用户基本情况,为工作的开展提供指导和帮助。那么,用户画像包含哪些方面的内容?一般来说,大概分为以下几个方面,即用户属性、用户行为、用户消费、风险控制和社交属性。下面我们一起来具体看看吧! 1、用户属性 谈起用户属性我们都不陌生,它刻画出了用户的基本信息。一般来说,用户属性又包含了以下常见的指标:用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、职业等等用户静态特征。这里需要注意用户性别这一属性,既可以指自然性别,又可以指购物性别。自然性别是指用户的实际性别,一般可通过用户注册信息、填写调查问卷表单等途径获得。而购物性别是指用户购买物品时的性别取向,可能一个实际性别的女的用户,但是经常购买男性性别明显的商品,那么她的购物性别就是男性。 2、用户行为 所谓的用户行为就是字面上的理解意思,即通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。这里举个例子,和大家仔细谈谈用户行为的具体内容。常见的用户行为分析包括了:用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。 3、用户消费 具体来讲,用户消费包含了用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品等等内容。为什么要分析用户消费呢?道理很简单,就是要细分用户喜好的商品品类,这样一来给用户推荐或营销商品的准确性才能越高。 4、风险控制 所谓风险控制是指对用户从征信风险、使用设备的风险、在平台消费过程中产生的问题等方面考量其风险程度。互联网企业的用户可能会遇到薅羊毛、恶意刷单、借贷欺诈等行为的用户,为了防止这类用户给平台带来损失和风险,互联网公司需要在风险控制方面构建起相关的指标体系,有效监控平台的不良用户。结合公司业务方向,例如可从账号风险、设备风险、借贷风险等维度入手构建风控维度标签体系。 5、社交属性 社交属性用于了解用户的家庭成员、社交关系、社交偏好、社交活跃程度等方面,通过这些信息可以更好地为用户提供个性化服务。在日常使用社交软件时,我们可以发现社交软件中的信息流广告会结合我们的社交特征进行个性化推送。比如,结合我所在城市、经常活跃地段及近期收藏的电脑相关文章,在微信朋友圈给我推送了相关电脑营销的广告。用户对于商品品类、商品价格段、各营销渠道、购买的偏好类型、不同营销方式等方面的偏好特征;以场景化进行分类,根据业务需要构建一系列营销场景,激发用户的潜在需求,如差异化客服、场景用户、再营销用户等。 用户画像可以把用户信息尽可能的标签具象化,从而使营销从业者对用户提供更加有针对性的服务。因此,用户画像的构建至关重要,其中包含的用户属性、用户行为、用户消费、风险控制和社交属性等等方面内容更是一个都不能少。

    用户画像包含哪些方面的内容?

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