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思考小为什么大数据不适合所有人

如果“大数据”听起来令人生畏,那么你并不孤单。无数的营销人员说,他们甚至不知道从哪里开始-大数据来自于他们作为高级管理层的授权,而不是组织内部有机增长的东西。所有这些数据,以超高速飞向我们,我们可以用一百万种不同的方式来剔除,分析和切片,直到我们可以用来影响响应的一些关键信息出现。

在某些应用程序中,大数据几乎是神奇的-但如果是零售商有关于个人客户的2,00北京快乐8app0个数据点,她如何理解哪些是重要属性,哪些只是噪音?此外,她获得2000个属性比1,500或1,000或500更好的结果的几率是多少?回报告诉我们,有时候很多都是太多了。这对于没有足够人员或资源来支持昂贵的大数据播放的组织来说是有利的,因为他们缺乏大数据资源,他们可以北京快乐8官网弥补小数据。我想我们会听到一个更多关于未来一年的小数据。

无论如何,小数据是什么?

我所定义的小数据是单个组织收集的较小数据集它的客户。它包含了一些在影响客户响应方面变得非常有价值的信息。它不是通过大数据集进行剔除,而是以更强大的方式理解和利用这些小花絮。

大数据将使用庞大的数据集-一些第三方-允许公司个性化如果你是一个巨大的电子零售商,这是一个好消息,但如果你是一个专门从事某个特定产品或类别的小型服装,这是不切实际的。在这种情况下,小数据会告诉企业是否以前客户曾经访问过该网站,并使用收集的有关之前访问的信息(如果有的话)进行重新定位或预测。它不像大数据重定向那样广泛,但它不一定是。

小数据是什么样的

客户最后一次访问此网站的时间是什么时候?她多久访问一次?她通常花多少钱?她通常会购买什么?她最后一次看到了吗?想一想-这是足以推动结果的数据。

如果购物者在第二个星期五访问ILikeShopping.com每个月,这都是一个好的开始。经常,可预测的访问告诉我们,她可能在收到她的薪水后购物。购物者通常直接点击网站上的销售页面。所以现在我们知道她的预算有限了。她的购物历史显示她每次访问花费的费用通常在0到100美元之间,让我们对她的预算有了一个很好的了解,而在上次访问时,她买了一条黑色的羊毛。夹克,它告诉我们她下次访问时肯定不会购买的东西。这四个数据点(访问频率,浏览行为,产品类别和最近的购买)构成了零售商需要了解的所有数据客户-或任何其他客户。不是2,000个数据点。四。

利用小数据

当我们查看较小的数据集时,我们正在查看不是“这需要机器学习。简单的跟踪系统和数据分段可以产生巨大的效果。在后端,可以对产品进行分类,并且可以构建与登录时触发的某些行为相对应的页面。这些if-then情况可以由大数据触发,但更容易响应小数据。可以把它想象成一个灯开关,而不是RubeGoldberg机器。

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