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      數據時(shí)代下 涂料行業(yè)的大數據分析

      發(fā)布者:admin 發(fā)布時(shí)間:2021-05-26
      隨著(zhù)大數據時(shí)代的來(lái)臨,大數據分析也應運而生。大數據作為時(shí)下火熱的IT行業(yè)的詞匯,其爆炸式增長(cháng)在大容量、多樣性和高增速方面,考驗著(zhù)現代企業(yè)的數據處理和分析能力;同時(shí),也為企業(yè)帶來(lái)了獲取更豐富、更深入和更準確地洞察市場(chǎng)行為的大量機會(huì )。對企業(yè)而言,能夠從大數據中獲得全新價(jià)值的消息是令人振奮的。
       
      數據時(shí)代下 涂料行業(yè)的大數據分析
      然而,大數據時(shí)代是到來(lái),那么大數據意味著(zhù)什么,它到底會(huì )改變什么?如何從大數據中發(fā)掘出“真金白銀”則是一個(gè)現實(shí)的挑戰。僅僅從技術(shù)角度回答,已不足以解惑。如果來(lái)個(gè)必須,大數據只是賓語(yǔ),那么離開(kāi)了人這個(gè)主語(yǔ),它再大也沒(méi)有意義。所以我們需要把大數據放在人的背景中加以透視,理解它作為時(shí)代變革的力量。
       
      作為通用的一種分析手段,我們不妨把這個(gè)主語(yǔ)化成“涂料行業(yè)”,分析大數據對涂料行業(yè)的影響,解讀為何大數據分析能為涂料行業(yè)帶來(lái)時(shí)代變革的力量。
      數據時(shí)代下 涂料行業(yè)的大數據分析
       
      大數據分析:信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數據
      進(jìn)入2012年,大數據(big data)一詞越來(lái)越多地被提及,人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數據,并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng )新。它已經(jīng)上過(guò)《紐約時(shí)報》《華爾街日報》的專(zhuān)欄封面,進(jìn)入美國官網(wǎng)的新聞,現身在國內一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中,甚至被嗅覺(jué)靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫(xiě)進(jìn)了投資推薦報告。
       
      數據正在迅速膨脹并變大,它決定著(zhù)企業(yè)的未來(lái)發(fā)展,雖然現在企業(yè)可能并沒(méi)有意識到數據爆炸性增長(cháng)帶來(lái)問(wèn)題的隱患,但是隨著(zhù)時(shí)間的推移,人們將越來(lái)越多的意識到數據對企業(yè)的重要性。大數據時(shí)代對人類(lèi)的數據駕馭能力提出了新的挑戰,也為人們獲得更為深刻、洞察能力提供了未有的空間與潛力。
       
      當社交網(wǎng)絡(luò )還未流行,網(wǎng)購還沒(méi)有那么火熱的時(shí)候,互聯(lián)網(wǎng)充其量只是一個(gè)內容傳播的中介。然而,如今社交網(wǎng)絡(luò )的興盛和網(wǎng)購成為一種習慣后,互聯(lián)網(wǎng)不再僅僅是一個(gè)中介和平臺,正如facebook所言,在互聯(lián)網(wǎng)空間,人們(或稱(chēng)網(wǎng)民)除了瀏覽或吸取自己所需信息外,人們在其中還形成一個(gè)單元,其一言一行都在透露著(zhù)自己喜怒哀樂(lè )、生活習慣、工作心態(tài)、購物欲望等因素。然后,將互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)相關(guān)數據進(jìn)行整合、分析,成就了如今的“大數據”。
      這里,問(wèn)題就出現了,讓涂料行業(yè)人士困惑不已的是,大數據時(shí)代不是主要針對IT行業(yè)而言嗎?它何時(shí),又何地的跟涂料行業(yè)扯上關(guān)系的?其實(shí),與其說(shuō)“大數據”是一個(gè)數據庫,不如說(shuō)“大數據”是一個(gè)對當下社會(huì )人類(lèi)行為趨向的分析和總結。大數據之于涂料企業(yè),重要的是消費者的消費行為和消費習慣,他們很大程度上左右企業(yè)涂料產(chǎn)品的研發(fā)方向和營(yíng)銷(xiāo)策略,而往往涂企對消費者的了解恰好來(lái)自對消費者“大數據”的分析。“大數據”能為涂料企業(yè)提供的不再僅僅是冷冰冰的數據,還可以是數據背后預示的市場(chǎng)走向和消費趨勢等信息。
      數據時(shí)代下,涂料行業(yè)需要大數據分析
      在這個(gè)“大數據”時(shí)代里,社會(huì )化媒體已經(jīng)成為人們日常生活必需品。社會(huì )化媒體的發(fā)展,正帶領(lǐng)涂料營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)入新的時(shí)代。
      首先從向消費者傳播信息到與消費者建立關(guān)系的時(shí)代。今天的涂料品牌如果僅僅依賴(lài)傳統媒體和涂料經(jīng)銷(xiāo)商發(fā)出聲音,而沒(méi)有進(jìn)入消費者的關(guān)系圖譜中,很可能會(huì )被消費者遺忘;
       
      其次,基于消費者自傳播形成的大數據時(shí)代。在大數據的基礎上分析、洞察和預測消費者的偏好,并據此為消費者提供能滿(mǎn)足他們需求的涂料產(chǎn)品、涂料信息和涂料服務(wù),以及傳遞準確的廣告信息給他們,是企業(yè)今天面臨的大挑戰;
       
      再來(lái),從可預測可控制,進(jìn)入一個(gè)實(shí)時(shí)交互與實(shí)時(shí)溝通的時(shí)代。消費者在社會(huì )化媒體上的表現是沒(méi)有任何規律的,甚至消費者的網(wǎng)絡(luò )化族群的聚集也是自發(fā)的,涂料企業(yè)企業(yè)如果不能對消費者的這些實(shí)時(shí)反應進(jìn)行實(shí)時(shí)化互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo),也很難滿(mǎn)足消費者的需求,甚至該涂料品牌還可能面臨很大的風(fēng)險。
       
      在社交網(wǎng)絡(luò )興盛之后,涂料企業(yè)對微博、QQ等社交工具的關(guān)注日益提升。正如蘋(píng)果改變了智能手機行業(yè)的規則一樣,社交工具也改變了人與人之間的聯(lián)系。而涂料企業(yè)對自家涂料產(chǎn)品的宣傳也開(kāi)始多元化,逐漸滲透到互聯(lián)網(wǎng)。特別是在微博、人人網(wǎng)等社交工具所操作的產(chǎn)品促銷(xiāo)、宣傳等活動(dòng),由于互動(dòng)性強,參與者會(huì )在活動(dòng)頁(yè)面不知不覺(jué)地留下自己的相關(guān)信息,通過(guò)“大數據”可以分析出消費者的消費目標、消費行為、消費金額、消費預期等信息。然后,涂料企業(yè)再通過(guò)整合這些信息,充分了解消費者的相關(guān)信息,從而提高自家涂料產(chǎn)品與消費者的契合度。
      時(shí)下“大數據時(shí)代”正在由概念逐漸走向實(shí)體化,走向業(yè)務(wù)化。通過(guò)數學(xué)、統計學(xué)和計算機編程等方式,“大數據”不但可以從相關(guān)信息來(lái)分析出涂料企業(yè)未來(lái)的走向,還可以為企業(yè)處理與消費者之間的關(guān)系提供重要的數據,例如消費者的消費預期目標、消費行為、消費習慣等。相信在未來(lái),伴隨互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的不斷發(fā)展以及涂料行業(yè)不斷前進(jìn)的步伐,在機遇與挑戰并存的道路上,大數據的運用和掌控是涂料企業(yè)達到理想發(fā)展效果的重要手段。
       
       
      知識普及:
       
      大數據分析的五階段:
      1.Sample:抽取一些代表性的樣本數據集(通常為訓練集、驗證集和測試集)。樣本容量的選擇標準為:包含足夠的重要信息,同時(shí)也要便于分析操作。該步驟涉及的處理工具為:數據導入、合并、粘貼、過(guò)濾以及統計抽樣方法。
       
       
      2.Explore:通過(guò)考察關(guān)聯(lián)性、趨勢性以及異常值的方式來(lái)探索數據,增進(jìn)對于數據的認識。該步驟涉及的工具為:統計報告、視圖探索、變量選擇以及變量聚類(lèi)等方法。
       
       
      3.Modify:以模型選擇為目標,通過(guò)創(chuàng )建、選擇以及轉換變量的方式來(lái)修改數據集。該步驟涉及工具為:變量轉換、缺失處理、重新編碼以及數據分箱等。
       
       
      4.Model:為了獲得可靠的預測結果,我們需要借助于分析工具來(lái)訓練統計模型或者機器學(xué)習模型。該步驟涉及技術(shù)為:線(xiàn)性及邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、偏小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(hù)(包括非SAS用戶(hù))的模型算法。
       
       
      5.Assess:評估數據挖掘結果的有效性和可靠性。涉及技術(shù)為:比較模型及計算新的擬合統計量、臨界分析、決策支持、報告生成、評分代碼管理等。數據挖掘者可能不會(huì )使用全部SEMMA分析步驟。然而,在獲得滿(mǎn)意結果之前,可能需要多次重復其中部分或者全部步驟。
       
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