原创 淺析大數據時代下市場研究方法

大數據時代新的市場研究方法使“無干擾”真實還原消費過程成爲可能,智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成爲現實,這將推動消費行爲及消費心理研究達到一個新的高度,幫助快速消費品企業更爲精準地捕捉商機。2011年6月,全球知名諮詢公司

原创 大數據正在改變我們的生活

大數據逐漸滲透我們的日常生活與每個角落,大數據產生於各行各業,這場變革也必將影響到各個行業,因此,機遇也蘊含其中。隨着2018年的到來,大數據對我們每個人的重要性日益增長,影響和改變我們的生活,這也意味着大數據將成爲一個時代。生活更便利大

原创 大數據時代:技術創新仍是大數據之爭的核心力量

大數據引擎正在將“無關”變成“有關”,誰能擁有先發佈局、發揮大數據優勢,誰就能在接下來的商業競爭中獲益。而這一切的核心,依然是技術創新本身。當世界杯邂逅大數據,相關話題廣受關注。其間微軟、谷歌、百度等多方角力。而本屆世界盃的冠軍德國隊,訓

原创 大數據、雲計算加快傳統媒體轉型步伐

無論大數據還是雲計算,不僅要外化給公衆,同時也要內化到媒體管理團隊以及編輯記者中來,所以包括資料的共享、採訪對象資源的共享,都需要一個很好的數字內容的管理,這是無論傳統媒體還是新媒體都必須去做的個事情,在這一塊相信雲計算、大數據有很大的發

原创 大數據時代:抓住機遇 擁抱大數據

隨着雲計算、社交網絡、電子商務和物聯網的飛速發展,世界已經逐步邁入大數據時代,美國政府於2012年3月出臺“大數據的研究和發展計劃”,以提高對大數據的收集與分析能力,增強國家競爭力;很多國家也都把大數據提升到國家戰略層面,大數據已經成爲一

原创 大數據時代:大數據或將爲企業招聘帶來巨大改變

藉助大數據發現並招聘到最適合的人才,其實這已不再是什麼祕密,尤其對於小型企業和剛創建的企業來說。雖然互聯網確實給我們提供了大量的潛在、適合人才的信息,

原创 大數據時代:大數據光環背後的隱患

在大數據時代下,隨着大數據價值的凸顯,很多人對大數據格外青睞,然而,對於大數據,很多用戶的認知並不準確。從定義上來看,大數據的核心是蒐集掌握大量數據,並進行專業的分析。具體到應用層面,我們可以看到很多基於大數據的應用,而這些大數據應用背後

原创 物流行業的大數據發展與應用

隨着大數據時代的到來,大數據技術可以通過構建數據中心,挖掘出隱藏在數據背後的信息價值,從而爲企業提供有益的幫助,爲企業帶來利潤。面對海量數據,物流企業在不斷增加大數據方面投入的同時,不該僅僅把大數據看作是一種數據挖掘、數據分析的信息技術,

原创 大數據時代:大數據技術意義何在?

大數據到底是什麼?我們爲什麼需要大數據技術?從本質上來說,大數據就是曾經被稱爲數據倉庫的邏輯延伸。顧名思義,大數據就是一個大型的數據倉庫,一般有一個能支持業務決策的業務重點。但是,它和傳統數據庫不同的是,大數據不用構建。在典型的數據庫中,

原创 從大數據到人工智能 我們還有多遠的路要走

從廣義上講,人工智能的應用已經非常廣泛,各大新聞客戶端會根據你的閱讀興趣推送相關新聞、各大電商平臺會根據你的購買習慣推送相關商品、幾乎所有你瀏覽的網頁所呈現的廣告都與你的歷史搜索相關……這些都可以稱得上是人工智能。而且,與過去60年人工智

原创 如何進行有效的大數據處理、分析?

大數據和分析法的質量,不如分析的目的來得重要。最有趣的緊張態勢和爭論,始終圍繞着組織是否會因使用分析法而獲得最大報酬,以使既有的流程行爲(process behavior)更完善,或者改變公司人員的行爲。許多企業投下數百萬美元用於大數據、

原创 大數據將讓農業變得“乾淨而簡單”

民以食爲天。互聯網與農業深度融合,推動農業大數據發展。在互聯網時代,通過大數據分析,讓智慧農業發展更迅速。搭乘智慧農業快車,今後農業種地將不再是髒累差的工作,而會變得越來越簡單、舒服,收益也會不斷提高,體面高端的“新農人”職業一定會受到追

原创 大數據時代:大數據對企業決策起着變革性影響

傳統的營銷決策包括“核心競爭力”和“定位”理論,前者關注客戶的長期價值, “定位”理論以產品或客戶的需求爲基礎,決策的核心都是精英式的企業管理層,而非員工和社會公衆一、決策主體從“精英式”過渡到“大衆化”傳統的營銷決策包括“核心競爭力”和

原创 大數據營銷:網絡營銷的指南針

互聯網時代,也是一個數據大爆炸的時代,很多人通過網絡營銷,卻忽略了一個重要的基礎,那就是數據,而以各種各樣數據爲基礎的互聯網營銷,需要的是一種大數據營銷的思維,這種思維對於提升營銷的質量和成功率都有極大的幫助。何爲大數據營銷,那麼它又和網

原创 關於數據科學家面試的那些事兒

數據科學是技術領域中最不明確的領域之一,但是數據科學行業的人才需求確實空前的,無論是應聘者還是招聘人員,這篇文章可能會給你下一次面試帶來啓發!招聘人員所要做的事面試很困難,數據科學更是如此。每個公司對數據科學都有不同的看法。 更糟糕的是,