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大数据无法掩盖的市场研究分析

经常发现大数据被提及,但真正懂得数据分析的人并不多。很多人以为掌握一大堆销售、行业、诊疗等的数据,就已经拥有大数据,从数据中发现消费者的行为趋势比较容易。然而,如果要从这些数据里面分析消费者对知识产权认知判断、产品投放市场前态度、购买后满意度、品牌忠诚度等的策略性信息,相对较难做到。这就是市场研究分析的魅力所在。

大数据无法掩盖的市场研究分析

 

市场研究分析不可能被大数据取代,因为大数据无法解答市场研究深度探索的问题,获取关键信息需要市场研究和大数据共同发展。

下面列出目前较多人对大数据理解的误区:

数据不等于信息

经常有人把数据和信息当作同义词来用。其实不然,数据指的是一个原始的数据点,信息则直接与内容挂钩,需要有资讯性。数据越多,不一定就能代表信息越多,更能不能代表信息就会成比例增多。我们来看两个简单的例子:

备份。很多人如今已经会定期的对自己的硬盘进行备份,每次备份都会创造出一组新的数据,但信息并没有增多。

多个社交网站上的信息。我们当中的很多人在多个社交网站上活跃,随着我们上的社交网站越多,我们获得的数据就会成比例的增多,我们获得的信息虽然也会增多,但却不会成比例的增多。不单单因为我们会互相转发好友的社交网站内容,更因为很多内容会十分类似,有些微博虽然具体文字不同,但表达的内容十分相似。

信息不等于智慧

除了数据中所有重复的部分,也整合了内容类似的数据,现在剩下的全是信息,信息要能转化成智慧,至少要满足一下三个标准:

可破译性。这可能是个大数据时代特有的问题,越来越多的企业每天都会生产出大量的数据,却还没想好怎么用,因此,他们就将这些数据暂时非结构化的存储起来。这些非结构化的数据却不一定可破译。比如说,你记录了某客户在你网站上三次翻页的时间间隔:3秒,2秒,17秒,却忘记标注这三个时间到底代表了什么,这些数据是信息,却不可破译,因此不可能成为智慧。

关联性。不同数据变量之间会存在关联,例如某客户在你网站上三次翻页的时间间隔3秒,2秒,17秒,其浏览时间、浏览内容都会存在一定关联,需要我们对数据进行关联分析寻找路径。

责任编辑:王培

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