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什么是大数据,它的发展历程、如何通过大数据解决实际业务问题?-1.jpg



随着大数据时代的到来,之前一些凭经验的行业也都开始使用大数据去解决实际问题了,譬如房地产/商业地产行业、商业咨询、物业、旅游行业、零售快消、文体娱乐以及个体开店的老板,可以说现在大数据已经深入到我们的各行各业了,哪怕您不在这几大行业,如果您工作是做运营、数据采集或者是写一篇地区深调的论文,您其实都需要使用到大数据。
一、 大数据的行业背景
我们说的大数据是从2015年开始的,2015年到2017年属于第一阶段,此阶段可以被称为大数据采集阶段,本阶段的特征是数据来源相对单一,标签也是技术标签,难以直接应用。
2017年至2019年属于第二阶段,被称为大数据售卖阶段,这一阶段特征是数据源有限,使用通用标签解决基础问题。
2020年至今属于第三阶段,被称为大数据融合应用阶段,数据来源是多元融合,提供的是场景标签,有针对性解决项目问题。
二、 什么是好的大数据公司



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好的大数据公司必须拥有丰富的数据源,数据完整和全面顺为城市地图可接入全市场各行业可用大数据源,减少客户多供应商的对接成本。

我们做到了多源融合,交叉验证,挑选最准确的数据源匹配对应场景,协助客户场景数据,剖析行业问题,便于推导项目结论。

常规项目一周内交付数据分析结果,整合优势摊薄单项目成本,让单项目成本可控,全过程配合澄清及答疑,解决各类技术卡点。

三、 数据采集及处理原理
根据手机设备信令及SDK收集手机设备信息、位置信息及日常手机使用行为,用于数据建模及分析。
位置类标签:根据手机GPS经纬度报点,及到访频次,确定手机位置信息,完成区域到访情况抓取。
业态品牌偏好类标签:根据手机扫描过的WiFi设备信息,与线下WiFi设备地图匹配,确定线下具体店铺及业态到访热度情况。
模型类标签:手机App使用情况及线下位置综合建模,根据个人线上线下设备信息综合建模,判断个人画像及对应标签情况。
四、 项目的分析步骤
第一步:明确待解决的业务问题及目标,以商业项目为例,城市宏观分析---人群变化、项目未来客流、业态、业种、品牌供需缺口等问题。
第二步:筛选整理可通过数据解决的问题(且数据可获取),城市/区域人口变化是更多?更少?流入?流出?人口结构是年轻化?老年化?消费能力是更高?更低?等。



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第三步:梳理从数据到结论的推导逻辑,譬如我们可以通过该城市成熟商圈和本商圈的业态、业种和品牌的数据调研,了解本商圈的现状和供需缺口,做未来的发展规划。
第四步:根据推导逻辑明确所需数据条目,譬如如果我们想做本商圈的业态调整,我们可以使用到到访人群的客群画像、项目、业态、业种和品牌偏好等数据解决项目定位、项目调整和可行性研究等问题。



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我们以XXX商业综合体项目为例,业主分析的内容是:

1、 外地游客在本地的消费到访偏好

2、 本地现存商业集群客群分析

3、 消费业态业种及品牌热度情况

4、 本地居民及游客画像描摹

5、 客源地分析及分布

数据条目如下图所示,我们通过区分本大人外地人的客群特征、客群分布、商业集群到访偏好数据来解决客户问题。




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数据条目


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客群画像示意数据


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业态热度示意数据

五、 总结
通过上面四个方面的介绍,我相信您已经对大数据的行业背景、什么是好的大数据公司、大数据是如何解决实际项目问题有了一个宏观的了解,如果您对大数据感兴趣或者需要大数据解决您实际项目中的问题,欢迎来联系我们(www.data-dance.com)。



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咨询顾问赵先生




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