1) 대량의 소비자 소비 정보를 수집하고 정리하여 대규모 데이터 분석을 사용하여 정밀 마케팅을 수행합니다.
2) 중소기업은 빅 데이터 분석을 사용하여 변환 할 수 있습니다.
3) 인터넷의 압력으로 기존 기업은 빅 데이터 분석의 가치를 최대한 활용해야 한다.
빅 데이터 분석, 인터넷 시대의 새로운 추세.
이 하드웨어가 급속히 발전하는 시대에 애플리케이션 개발자를 괴롭히는 중요한 문제 중 하나는 전력 소비, 적용 범위, 전송 속도 및 비용 사이에서 미묘한 균형을 찾는 방법입니다. 기업은 관련 데이터와 분석을 활용하여 비용 절감, 효율성 향상, 신제품 개발, 보다 현명한 비즈니스 의사 결정 등을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 빅데이터 분석과 고성능 분석을 결합하면 실생활의 몇 가지 문제를 해결할 수 있다.
빅 데이터 분석을 사용하여 무엇을 할 수 있습니까?
첫째, 큰 데이터는 미래를 예측할 수 있습니다.
간단히 말해서, 큰 데이터와 데이터 마이닝은 우리에게 예측할 수 있는 능력을 줄 수 있다. 이제 우리의 삶은 디지털화되어 있습니다. 우리가 매일 하는 모든 일은 큰 데이터를 통해 기록될 수 있습니다. 마치 모든 신용 카드 거래가 디지털화되고 검색 가능한 것처럼 말입니다. 기업의 경우 대부분의 재무 및 운영 데이터가 데이터베이스에 저장됩니다. 이제 웨어러블 장비가 등장하면서 모든 사람의 심장 박동과 호흡이 디지털화되어 사용 가능한 데이터로 저장됩니다. 기계가 우리를 이해하게 하다.
둘째, 만약 구조가 변하지 않는다면, 미래는 더 이상 미래가 아니다.
지금 우리 생활의 많은 다른 물건들은 모두 다른 표현 형식을 가지고 있다. 예를 들어, 어떤 근무일에도 일과 가족 사이를 여행하고 주말에는 어느 곳으로 갈 수 있습니다. 이런 패턴은 거의 변하지 않는다. 상점은 어느 날이든 러시아워와 유휴 기간이 있는데, 이 패턴은 변할 가능성이 거의 없다. 기업은 1 년 중 일부 달에 더 높은 노동력 투입을 요구할 것이며, 이런 모델은 바뀔 가능성이 거의 없다.
그래서 컴퓨터는 터미널을 통해 이 데이터를 수집하고, 이 데이터를 분석하고, 관객을 합리적으로 안배한다. 컴퓨터도 언제 세일을 하기에 가장 좋은시기인지 알 수 있다. 예를 들어, 이 사람은 매주 금요일 세차, 쿠폰, 세차 프로모션입니다. 이 사람이 매년 3 월에 휴가를 간다면 전방위적인 서비스를 제공할 수 있다. 동시에 컴퓨터는 상점의 하루 종일 판매 예측을 예측하여 총 수익을 극대화하는 경영 전략을 개발할 수 있습니다. 일단 미래가 예측가능해지면, 우리는 항상 미리 계획을 세우고 최고의 행동을 준비할 수 있다. 이것은 큰 데이터가 우리에게 미래를 예측할 수 있는 힘을 준다는 것을 보여준다. 이것이 바로 데이터 마이닝의 힘입니다. 데이터 마이닝은 모든 예측의 기초를 제공하는 대량의 데이터 세트를 지원하기 때문에 항상 큰 데이터와 연결되어 있습니다.
셋째, 기계 학습이란 무엇입니까?
방금 우리는 그것의 처리 방법에 근거하여 데이터를 분석했다. 이 데이터에는 구매한 상품의 총 수와 구매자당 구매한 상품의 수를 포함한 구매자 그룹의 구매 행위가 포함되어 있다고 가정합니다. 이것은 지금까지 가장 간단한 통계 분석이다. 만약 우리의 목표가 서로 다른 유형의 쇼핑객 간의 관계를 분석하는 것이라면, 또는 특정 유형의 쇼핑객의 특수한 선호도를 추측하고, 심지어 어떤 쇼핑객의 성별이나 나이를 예측하려면, 우리는 더 복잡한 모델을 필요로 할 것이다. 우리는 이를 데이터 입력을 통한 알고리즘이라고 부른다. 기계 학습은 데이터 마이닝을 위해 개발된 모든 다양한 유형의 알고리즘을 더 쉽게 이해할 수 있어 우리의 생활이 편리해집니다.
4. 데이터 마이닝이란 무엇입니까?
컴퓨터 학습 알고리즘을 통해 기존 데이터로 알 수 없는 것을 예측하는 것이 데이터 마이닝 기적이 기계 학습과 밀접한 관련이 있는 이유이다. 빅 데이터 분석은 무엇을 할 수 있지만, 모든 기계 학습 알고리즘의 강약은 대량의 데이터 세트 공급에 크게 좌우된다. 아무리 복잡한 알고리즘도 몇 줄의 데이터에서 예측할 수 없으며 많은 양의 데이터가 샘플로 필요합니다. 빅 데이터 기술은 기계 학습의 전제이다. 컴퓨터 학습을 통해 기존 데이터 세트에서 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이것이 바로 데이터 마이닝입니다.
그 이상뿐만 아니라, 더 많은 것들이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
1) 장애, 문제 및 결함의 근본 원인을 적시에 분석하여 연간 수십억 달러를 절감할 수 있습니다.
2) 교통 체증을 피하기 위해 수천 대의 실시간 교통 경로를 계획하십시오.
3) 이익 극대화를 목표로 소비 정보, 가격, 재고 정리를 분석한다.
4) 고객의 구매 습관에 따라 그가 관심을 가질 수 있는 할인 정보를 푸시합니다.
5) 많은 고객 중에서 금메달 고객을 신속하게 파악합니다.
빅 데이터를 사용하여 정밀 마케팅 분석
빅 데이터 분석은 인터넷이 현 단계로 발전한 표징이나 특징일 뿐이다. 그것을 신화 하거나 경외심을 유지할 필요가 없다. 클라우드 컴퓨팅으로 대표되는 기술 혁신의 맥락에서 수집하고 사용하기 어려웠던 이러한 데이터는 쉽게 활용되기 시작했습니다. 각 업종의 끊임없는 혁신을 통해 빅 데이터 분석은 점차 인류에게 더 많은 가치를 창출할 것이다.