如何定位并真正发挥数据的价值？
数据分析必备的三大能力体系
数据分析必备的三大能力体系这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。
数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。
这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。
一、数据分析价值观如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。
你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。
如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。
做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。
既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。
数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。
在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。
当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。
针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。
big data《大数据时代》读书笔记——精华观点和核心语句
big data《大数据时代》精华观点和核心语句不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系。
如同工业革命要开放物质交易、流通一样，开放、流通的数据是时代趋势的要求。
开放所带来的改变远远大于拥有权和隐私性保护所带来的问题。
要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
作者认为相关关系比因果关系重要，译者表示反对，认为放弃因果等于放弃人类的智力优势，是末日之始。
导致相关关系比因果关系重要的原因在于，我们机器学习和以结果为导向的研究思路误导人类。
公共医疗：Google通过分析03到08的流感相关搜索词条，将45中词条组合输入一个数学模型之后，得到的流感预测数据和官方统计数据有97%吻合。
09年判断准确，及时预报流感。
商业：farecast利用十万亿条飞机票价记录，预测飞机票价准确度高达75%，利用farecast购买机票的旅客平均每张机票节省50美元。
不再需要一致性的数据库和僵化的层次结构，不再需要结构化查询语言sql，最新的数据库为非关系型数据库nosql。
美国股市每天成交量高达70亿股，其中三分之二都是由数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的，这些程序利用海量数据来预测利益和降低风险。
数据爆炸式增长，绝大部分为数字信息，极少部分为模拟数据。
数据每三年多翻一番。
数据规模的量变产生质变，就比如万有引力对生物体大小的关系，纳米技术对现实生活物质的性质有所改变一样，空气阻力和重量和形状关系一样。
大数据的核心在于预测，把数学算法运用到海量数据中来预测事情发生的可能性。
不再依赖于随机采样，不在热衷于追求精确度。
并非完全放弃精确度，只是不再沉迷于此。
不在热衷于寻找因果关系，而是寻找事物之间的相关性。
数据化意味着从一切事物中汲取数据，甚至包括我们以前认为和“信息”搭不上边的事情。
比方说，一个人所在的位置、引擎的振动、桥梁的承重等等。
如同电影《点石成金》中，棒球球探们在统计学家面前相形见绌——直觉的判断被迫让位于精准的数据分析。
数据产品经理：实战进阶-笔记
数据产品经理：实战进阶-笔记《数据产品经理：实战进阶》作者 杨楠楠赞誉数据产品经理的职业使命从业务的可持续增长，到企业⾃⾝的降本增效，再到建⽴业务和技术上的竞争壁垒等前⾔数据产品经理的职责是围绕数据构建解决⽅案，从获取数据的埋点到数据治理，从数据提取到数据可视化，从数字营销到⼴告，从搜索到千⼈千⾯的推荐，从风控到规划，从预测到AI。
1.1.1 数据产品定义数据产品经理定义数据产品是⼀种降低⽤户使⽤数据的门槛，并发挥或提⾼数据价值的产品类型，与之对应的有⽤户产品和商家产品等。
负责设计、维护和优化数据产品的⼈，我们称其为“数据产品经理”。
数据产品是⼀种降低⽤户使⽤数据的门槛，并发挥或提⾼数据价值的产品类型，与之对应的有⽤户产品和商家产品等。
负责设计、维护和优化数据产品的⼈，我们称其为“数据产品经理”。
1.1.2 数据产品组成⼀个完整的数据产品通常由采集清洗、计算管理、分析展⽰和挖掘应⽤四个部分组成。
数据的价值还体现在与业务结合的挖掘和应⽤上。
通⽤的业务场景有搜索、推荐、排序和风控四种1.1.4 数据产品衡量准确性、及时性、全⾯性、易⽤性四个维度来评估数据产品，排列的顺序也1.2.1 ⽤户数据产品根据数据来源，可将⽤户数据产品细分为指数型、统计型和⽣活型。
这三类产品的区别见表1-1。
表1-1 三类⽤户数据产品的⽐较指数型数据产品的设计精髓是“⽐较”，通过⽐较各种关键词在不同区域和不同时间段内的出现频次，形成热度的⾼低演化。
统计型与指数型产品相⽐，最⼤的差别是数据均来⾃外部采集，然后经过企业内部整理呈现统计型数据产品的关键是可靠的数据源和数据清洗。
⽣活型数据产品是收集⽤户⾃⾝数据并进⾏⼀定程度的归类、分析与可视化的产品。
1.2.2 商⽤数据产品商⽤数据产品，即由企业或个⼈开发，提供给外部企业使⽤的，具备数据采集、计算、存储、展⽰和分析等功能的产品。
1.2.3 企业数据产品企业数据产品，由企业⾃建⾃⽤，主要⽬的是降低员⼯使⽤数据的门槛，辅助⼈员作出决策和提⾼业务效率。
《大数据时代》的读后感
《大数据时代》的读后感《大数据时代》的读后感（通用7篇）《大数据时代》的读后感1这两年，大数据这个词突然变得很火，不仅出现在互联网公司的战略规划中，同时在中国国务院和其他国家的政府报告中也多次提及，无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。
笔者对大数据一直好奇已久，阅读了很多资料仍不得其解，直到读完《大数据时代》才有了粗略的认识。
《大数据时代》从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代下的变革。
这些变革涉及人们生活的方方面面，其影响程度可以与两次工业革命相媲美。
作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点：第一，不是随机样本，而是所有数据，这里要求数据有很多。
第二，不是精确性，而是混杂性，这里要求数据更杂。
第三，不是因果关系，而是相关关系，这里要求数据要更好。
第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。
第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。
个人认为这本书的精髓部分是第一部分。
第一部分的三个观点涉及面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。
后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。
笔者侧重于从第一部分中的这三个观点谈谈自己的看法。
这三个观点其实就是哲学上讲的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。
首先，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，人们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。
其次，要效率不要绝对的精确。
作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。
如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。
作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据，一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。
数据分析的价值是什么？如何做好数据分析？
数据分析的价值是什么？如何做好数据分析？⼤数据时代，不仅⼈⼈都是产品经理，还⼈⼈都是，⼈们每天都在与各种各样的数据打交道，妥善归置⾃⼰⾝上的数据标签和数据信息。
这是⼀个⽤数据说话的时代，也是⼀个依靠数据竞争的时代，⼤家相信得数据者得天下，⽬前世界500强企业中，有90%以上都建⽴了数据分析部门，绝⼤多数的政府单位也有专门的信息技术部门。
然⽽数据分析究竟是什么？能给⼈们带来什么？我们应该如何做呢？是什么?数据分析的价值体系数据分析的价值是什么?如何理解数据分析？数据分析，字⾯拆解来看，即：数据+分析。
数据是基础，相当于⼈的⾻骼系统和肌⾁系统，分析是核⼼，相当于⼈的⼤脑和神经系统。
数据存在是既定事实，但是缺少了分析则始终未能发挥它的最⼤作⽤。
只有对数据进⾏全⽅位的分析，两者相辅相成才能实现其价值最⼤化。
做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位，不能沦为单纯的 “取数”、“做表”、“写报告”，数据分析应该对业务有实际的指导意义，结合业务痛点去发现问题从⽽解决问题。
数据分析的价值是什么?为什么要做数据分析？l 及价值，可归纳总结为下⾯四个⽅⾯：l 帮助主体识别机会、规避风险l 帮助主体诊断问题、亡⽺补牢l 帮助主体评估效果、改进营销l 帮助主体提⾼效率、加强管理数据分析实⽤⽅法论在数据分析领域，如何挖掘数据价值，让数据直观呈现并为我所⽤，数据可视化可谓功不可没。
然⽽你所⽤的可视化展现⽅式是不是真正直观⽽清晰地表达出了数据背后的价值，他们之间是否完全合拍？是你需要考虑的。
这⾥为⼤家提供⼀些思路。
⽐较类不论是基于时间的纵向⽐较还是基于分类的横向⽐较，被统称为⽐较类数据，发散开来。
构成类构成⼜被称作占⽐，这类图表主要⽤于展⽰数据的组成结构，可以⽤于显⽰同⼀维度上数据之间的占⽐关系。
⽐如各⼦公司的成本占⽐、公司利润的来源构成等。
分布类分布类图表可以较好的表现数据的分布，通常⽤于展⽰连续数据上数值的分布情况。
抓住三个环节
抓住三个环节【摘要】抓住三个环节是解决问题的关键。
我们需要准确把握问题本质，深入了解问题的背景和原因。
科学分析问题，通过数据和逻辑推理找出解决方案。
有针对性地解决问题，采取有效措施解决困难。
通过案例分析，我们可以学习如何抓住三个环节应对挑战。
抓住三个环节能够帮助我们更快更好地解决问题，提高工作效率和成就感。
展望未来，抓住三个环节将在各个领域发挥重要作用，帮助人们应对复杂的挑战和问题。
这篇文章将为你详细介绍抓住三个环节的重要性和如何应用于实际生活中。
【关键词】抓住三个环节、问题本质、科学分析、有针对性解决、案例分析、困难、关键性、前景。
1. 引言1.1 了解抓住三个环节的重要性在工作和生活中，我们经常面临各种问题和挑战。
而要解决问题和克服困难，抓住三个环节是至关重要的。
了解抓住三个环节的重要性，可以帮助我们更好地应对各种情况，提高问题解决的效率和质量。
抓住三个环节可以帮助我们更准确地把握问题的本质。
通过深入分析和思考，我们可以找到问题的关键点和核心矛盾，从而有针对性地解决问题，避免走弯路或解决表面问题而忽略了根本问题。
科学分析问题是抓住三个环节中的重要环节之一。
只有通过系统性的思维和方法，我们才能全面地理解问题的各个方面，避免片面性和主观性的影响。
科学的分析可以帮助我们更好地把握问题的全貌，找到最佳的解决方案。
有针对性地解决问题是抓住三个环节的最终目的。
通过深入研究和思考，我们可以找到最有效的解决方案，并有条不紊地实施和落实。
只有在解决问题的过程中，我们才能真正体会到抓住三个环节的重要性和价值。
1.2 介绍本文主题在现代社会中，我们常常会遇到各种各样的问题和困难。
而如何有效地解决这些问题，抓住其中的关键环节，是我们需要认真思考和探讨的问题。
本文将围绕着“抓住三个环节”这一主题展开探讨，从不同的角度和层面剖析问题的本质，科学分析问题，有针对性地解决问题，从而帮助我们更好地应对挑战和困难。
在现代社会中，抓住三个环节已经成为了一种重要的思维方式和工作方法。
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例来源：大数据实验室时间：2015-01-06 10:15:51 作者：对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
上篇天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。
01 亚马逊的“信息公司”如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。
亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
基于GPS的行车数据挖掘与分析
基于GPS的行车数据挖掘与分析随着科技的不断进步，GPS定位技术已经不再是一个新鲜事物。
几乎每个手机都有GPS功能，人们在外出旅行、健身或者出差时都可以用GPS来记录自己的行程，这些数据也可以被用于其他一些方面。
其中之一就是行车数据挖掘和分析。
随着交通工具的普及，越来越多的人选择了自驾出行，那么车辆的位置信息、行驶轨迹、速度等等都可以通过GPS来记录和存储。
这些数据虽然看似无用，但是经过合理的处理和分析，就可以得出许多有价值的信息，比如某段路段的拥堵情况、道路危险点、人流密集区域等等。
因此，基于GPS的行车数据挖掘和分析在现代交通领域中具有非常广泛的应用前景。
行车数据挖掘包括多方面的内容，比如轨迹分析、时间分析、空间分析等等。
其中，轨迹分析是最基础的部分。
通过对车辆的轨迹进行分析，可以得出比较准确的车速、行驶时间、行驶距离等信息。
同时，在轨迹分析的基础上，还可以通过路网模型来进行路径规划，预测未来路线并避免出现拥堵等问题。
行车数据挖掘还可以通过时间分析来得出车辆行驶时间的规律。
不同的时间段车流量不一定相同，比如早上和晚上高峰期交通拥堵较为明显，而白天和深夜交通则相对较为畅通。
通过数据分析，我们可以制定出更加合理的路线规划，避免出现交通拥堵等问题，为行车活动提供更优质的体验。
空间分析则是行车数据挖掘中比较综合的一个环节。
通过空间分析，可以将车辆的行驶轨迹和周围环境的数据进行比对分析。
比如车辆在某一个区域停留的时间比较长，则说明这个区域可能有特别奇特的风景、餐饮店或者商业中心，有可能将这些点作为旅游营销的推广点。
还可以将空间分析和时间分析相结合，来预测交通拥堵、道路状况等，帮助司机们选择最优路线，并能够更加准确地预测到达目的地的时间。
行车数据挖掘和分析的应用还远远不止这些。
比如在行车安全监测方面，也可以通过基于GPS的车辆位置信息，来监控道路的安全性和车辆行驶的安全性。
这些都是基于大量的行车信息数据，通过分析和挖掘得出的结论，真正实现了数据的运用价值。
如何定位并真正发挥数据的价值？
其实做这篇文章来源于我在微博上的一个讨论，原意是感慨现在大多数分析师的落脚点都无法与公司核心挂钩，所以数据价值无法实现。
（大家有兴趣可以去看下我的微博，这个的讨论的确有启发意义）言归正传，这篇文章的核心是讨论数据价值如何定位的问题，即怎么做，做什么会让数据价值最大化。
看到我博客的同学估计大多数是做网站分析的，一部分是做sem的，小部分是做纯数据分析的。
我想问关于第一类和第三类的同学——你们做的数据有价值吗？价值大嘛？如何衡量？讨论一关于是否有价值的问题数据当然有价值，但你做的确实有价值吗？可以打个比方，如果公司或者部门缺少了你，他们是否能正常运行？业务运行质量是否会下降？如果你回答是，那么恭喜你，你的数据已经影响到业务并且有价值，如果你不能确定，或者直白点说业务没有你照样运作并且几乎不受影响，那么你的工作就是没有价值。
在实际情况下，估计大多数情况属于第二种。
我常对别人开玩笑说，一个公司有两类人是可有可无的（最起码在公司初创，为了节省成本可以去掉的角色）:一是产品经理，二是数据分析师。
大家可以想象，没有产品经理业务直接对技术也可以，没有数据分析师业务照样开展工作，传统企业就是这么走过来的，照样很多公司上市。
我在这里并不是危言耸听，只是觉得如果某个职能部门可有可无，那他一定不会被重视！那怎样才能产生价值？下面几条原则会明确我们的价值。
1.不做别人懒得做的工作。
通常很多数据分析师正在做的是倒数，数据清洗和汇总，这些都是业务懒得去做的，我们只是这些低价值外包工作的承接者。
当然要拒绝。
2.不要迷信所谓的权限把控，该放权时就放权。
你的公司是否假权限甚至权利控制的名义，让你把控数据权限？这样一来你是在把控，但更多是给他们提供数据。
3.关联到你公司的核心数据上，否则你就游离在可有可无的边缘。
很好理解，不与公司的核心利益挂钩，销售公司你不做利润，平台企业不做佣金，其他的都太次要了。
做到以上两点，我们的工作最起码是有价值的，并且能与公司的核心利益挂钩。
如何进行客户需求分析和产品定位
如何进行客户需求分析和产品定位市场竞争日益激烈，产品的成功与否在很大程度上取决于企业对客户需求的准确分析和产品的定位是否合理。
本文将探讨如何进行客户需求分析和产品定位，以帮助企业更好地满足市场需求。
一、客户需求分析客户需求分析是产品开发的关键步骤，它旨在确定市场上客户的真实需求和痛点。
以下是一些重要的客户需求分析方法和工具：1. 市场调研：市场调研是了解客户需求的重要手段之一，可以通过问卷调查、个别访谈、群体讨论等方式获取客户的反馈和意见。
2. 用户画像：通过用户画像可以针对特定的用户群体进行需求分析，识别他们的特点、行为习惯和价值观等，进一步了解他们的需求。
3. 数据分析：通过分析大量的市场数据和用户行为数据，可以获取关于用户需求的有用信息。
这包括客户购买模式、用户流失原因、用户使用产品的频率等。
4. 竞争对手分析：了解竞争对手的产品特点和市场策略，可以帮助企业更好地定位自己的产品，并找到与竞争对手差异化的优势。
通过以上方法和工具，企业可以更好地了解市场上客户的需求和痛点，为产品的开发和改进提供参考依据。
二、产品定位产品定位是指将产品差异化地定位于市场中的一定位置，以满足特定用户群体的需求和期望。
以下是一些常用的产品定位策略：1. 唯一卖点定位：该策略是通过突出产品的独特卖点来吸引目标客户。
例如，某款电动汽车可以定位于环保和节能方面。
2. 价值定位：该策略是通过在产品中提供特定的价值来满足特定客户的需求。
例如，某款奢侈品牌的手表可以定位于高品质和奢华。
3. 客户服务定位：该策略是通过提供卓越的客户服务来与竞争对手区别开来。
例如，某家电子产品品牌可以定位为提供免费终身技术支持和保修服务。
4. 用户体验定位：该策略是通过提供优秀的用户体验来满足用户的需求。
例如，某款智能手机可以定位于用户友好的界面和方便的操作。
产品定位不仅仅是产品功能和特点的描述，更是通过给用户创造独特的价值，从而使产品在市场中具有竞争优势。
我的运营方法论：1个核心3大体系5项策略7种能力
我的运营方法论：1个核心3大体系5项策略7种能力作者：简文成來源：今日干货编辑：早读堂-刘小妹。
作者：简文成（骑呗单车联合创始人&资深运营总监）在当下互联网时代，产品同质已经非常严重，无论做什么领域产品都会有一大批企业在竞争，蓝海战略和差异化空间已经不复存在。
这个阶段品类分化已经结束，进入了白热竞争阶段，比较有代表性的是千团大战、烧钱模式等，今天你上线一个产品功能，明天竞争对手就有同样的产品功能。
在同样的产品、同样的市场、同样的定位、竞争同一批用户的情况下，你如何能做到比别人好，你的企业如何存活，这就是你的产品运营能力，这个阶段是对运营能力的考验。
笔者亲身经历的共享单车市场同样如此，共享单车完美融合前沿的软件与硬件技术，是全球第一场将物联网技术引入大规模服务的成功实践，共享单车最终输赢的比拼，归根到底考验的还是团队的运营能力，是否能够通过强运营满足到用户的具体需求，这成为了最终规模化取胜的关键。
毫不夸张的说，运营经过长达二十年的发展，从无到有、从小到大，从最初单一的信息编辑已经跃升为驱动企业发展的关键性力量。
共享单车产品形态的颠覆式创新，也给运营带来了前所未有的挑战，在激烈的战火下，运营不仅得去思考战略的分解，而且得去寻求战术的打法。
我们常常会不由自主地陷入“战略没有科学、清晰、准确的路径分解”、“战术没有系统、有效、实用的方法指导”的困扰。
为了逃出这个困扰，我试图根据5年运营实战经验从“道、法、术、器”的进化中寻找到答案。
一个核心-“道”道德经云：“人法地，地法天，天法道，道法自然。
”这是老子先生千年前的高级方法论，万事万物皆有律，应当效法规律、遵循自然。
互联网运营亦如此。
高级运营与普通运营的核心差别，就是高级运营在思考整个运营战术的时候，会先回归到思路流程的本质上，界定清楚目标和结果，并站在全局的角度把整个运营关键节点梳理出来，再去搭建各环节的打法。
他们具有结构化的思考，头脑中对运营规律是十分清晰的，这个规律就是“AARRR运营模型”。
如何利用大数据技术进行市场定位和竞争分析
如何利用大数据技术进行市场定位和竞争分析在当今信息技术高度发达的时代，大数据技术已经成为企业市场定位和竞争分析的重要工具。
通过利用大数据技术，企业可以更好地了解消费者需求和市场趋势，有效进行市场定位和竞争分析，从而使企业在激烈的市场竞争中取得优势。
本文将介绍如何利用大数据技术进行市场定位和竞争分析，并提供一些实用的方法和工具。
一、市场定位市场定位是指企业确定目标市场和目标消费者的过程，通过了解消费者的需求和偏好，企业可以将资源集中在最有价值的市场细分上，以实现市场的最大化。
利用大数据技术进行市场定位主要包括以下几个方面：1. 数据收集与整理：通过各种渠道收集市场相关的数据，包括消费者行为数据、消费者偏好数据、竞争对手数据、市场趋势数据等，并进行整理和归类。
2. 数据分析与筛选：利用大数据分析工具和算法对收集到的数据进行分析和筛选，挖掘出有价值的信息和规律。
例如，可以通过分析消费者购买记录和浏览行为，了解他们的兴趣和偏好，从而确定目标市场。
3. 目标市场细分：根据分析结果，将市场细分为不同的目标市场，确定不同市场的特点和需求，制定相应的市场推广策略。
4. 定位策略制定：基于目标市场的需求和特点，制定相应的定位策略，包括产品定位、定价策略、渠道策略等，以实现产品的差异化竞争。
二、竞争分析竞争分析是指对竞争对手进行深入研究和分析，了解其产品、定价、市场份额、市场定位等信息，以便制定针对性的竞争策略。
利用大数据技术进行竞争分析主要包括以下几个方面：1. 竞争对手数据采集：通过各种渠道收集关于竞争对手的数据，包括官方网站、社交媒体、新闻报道等，全面了解竞争对手的产品、营销活动、口碑等信息。
2. 数据挖掘与分析：利用大数据分析工具和算法对收集到的竞争对手数据进行挖掘和分析，发现竞争对手的优势和劣势，并进行比较。
3. 市场份额评估：通过对竞争对手数据的分析，评估其在目标市场中的市场份额，了解其在市场中的地位和影响力。
如何利用人工智能和大数据在建材行业中创造价值
如何利用人工智能和大数据在建材行业中创造价值在当今数字化时代，人工智能和大数据已经成为推动各行业创新和发展的关键技术。
建材行业作为重要的基础产业之一，也可以充分利用人工智能和大数据来提高效率、降低成本，并创造更大的价值。
本文将探讨如何在建材行业中利用人工智能和大数据，以期为该行业的发展提供有益的启示。
一、人工智能在建材生产中的应用在建材生产过程中，人工智能可以应用于多个环节，包括原材料采购、生产工艺优化、质量控制等方面。
首先，人工智能可以通过分析大量的数据，在原材料采购环节发挥重要作用。
通过建立预测模型，结合市场需求和原材料供应情况，可以实现准确的库存管理和采购计划，避免过剩或供应不足的情况发生。
此外，人工智能还可以分析原材料的质量数据和供应商的信誉评价，为供应链管理提供更准确的参考。
其次，人工智能可以在生产工艺优化中发挥重要作用。
利用大数据分析和机器学习技术，可以对建材的生产过程进行建模和仿真，通过模拟实验来优化工艺参数，提高生产效率和产品质量，同时降低资源消耗和能源消耗。
例如，在水泥生产中，通过对原料配比、煅烧温度和冷却方式等进行优化，可以提高水泥的强度和耐久性，降低能耗和碳排放。
最后，在质量控制方面，人工智能可以通过图像识别、声音识别和传感器技术等手段，实现建材的自动检测和质量评估。
通过建立模型和算法，可以快速准确地检测产品表面的缺陷和质量问题，避免次品的流入市场，提高产品的可信度和可靠性。
二、大数据在建材销售中的应用除了在生产环节中的应用，大数据还可以在建材销售过程中发挥关键作用。
通过对市场需求和客户行为进行深入分析，可以帮助企业制定更加精准的营销策略，提高销售效果。
首先，通过大数据分析，可以了解市场需求的变化和趋势。
建材销售受到宏观经济环境和市场竞争的影响，因此及时了解市场需求的动态非常重要。
通过收集和分析来自建筑行业、装修行业和房地产行业的各类数据，包括市场报告、交易数据和用户调研等，可以帮助企业更好地理解市场需求和客户需求的变化，为企业的产品开发和市场定位提供有力支撑。
人力资源大数据名词解释
人力资源大数据名词解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以包括以下内容：人力资源大数据是指在人力资源管理过程中，通过收集、整理和分析大量的人力资源数据，以加深对组织与员工之间关系的理解，并为人力资源决策提供有力的支持和指导。
它涵盖了人力资源的各个方面，包括招聘、培训、绩效评估等。
近年来，随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据技术的应用正在不断渗透到各个领域，人力资源管理领域也不例外。
传统的人力资源管理往往基于经验和直觉，而人力资源大数据则借助数据分析工具和算法，能够更加客观和科学地评估和预测员工的表现和潜力，提高组织的人力资源利用效率。
人力资源大数据的采集主要来自多个渠道，包括企业内部的员工档案、考勤记录、绩效评估等；以及外部的招聘网站、人才市场等。
这些数据中蕴含着大量的信息和模式，通过数据挖掘和分析，可以发现一些以往不易察觉的规律和关联，为人力资源管理决策提供更准确、精细的指导。
人力资源大数据的应用前景广阔。
例如，通过分析员工的绩效评估数据，可以发现高绩效员工的共同特点，为招聘过程中的人才筛选提供参考；通过分析员工的培训记录和发展路径，可以为员工的职业发展规划提供指导；通过分析员工的离职数据，可以发现离职的主要原因，从而改进员工满意度和留存率。
同时，人力资源大数据也面临着一些挑战，包括数据安全与隐私保护、数据质量和准确性等问题，需要进行合理的数据管理和隐私保护措施。
综上所述，人力资源大数据作为人力资源管理领域的新趋势和工具，具有巨大的潜力和意义。
它将进一步推动人力资源管理的科学化、智能化和精细化，提高组织的竞争力和员工满意度，为各类组织在人力资源管理方面带来更大的发展机遇。
1.2 文章结构本文将按照以下结构展开对人力资源大数据的名词解释。
首先，在引言部分中，我们将概述本文的内容，简要介绍人力资源大数据以及对其进行解释的目的。
这将帮助读者初步了解本文的主题和重要性。
接下来，正文部分将分为两个主要部分：人力资源和大数据。
在数字政府建设中发挥大数据管理部门作用研究——以江苏省为例
第14期2021年5月No.14May ，2021在数字政府建设中发挥大数据管理部门作用研究摘要：新一代信息技术变革推动数字政府建设快速发展，为提升政务服务水平、社会治理效能、政府行政能力注入活力。
数字政府建设既是创新性探索性工程，也是系统性全局性工程，需要区域一盘棋建设发展，需要有综合管理部门来统筹推进，在此次机构改革中，各地成立的大数据管理部门被寄予厚望。
然而，作为一个新生组织体，大数据管理部门如何在数字政府建设中发挥应有作用，是各地无法回避的课题。
因此，文章以江苏省为例，厘清数字政府建设内涵和原则，把握大数据管理部门的职能和定位，剖析江苏数字政府建设现状和问题，给出在数字政府建设中发挥大数据管理部门作用的建议。
关键词：数字政府；大数据管理部门；江苏省中图分类号：G311文献标志码：A张培勇，王旭，刘晓红（江苏省大数据管理中心，江苏南京210019）作者简介：张培勇（1987—），男，安徽阜阳人，硕士；研究方向：数字政府建设，大数据规划。
江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information——以江苏省为例0引言习近平总书记深刻指出，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异，给各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活带来重大而深远的影响。
基于信息时代背景，政府变革主要方向之一便是探索数字政府建设、完善政府治理体系，党的十九届四中全会明确提出“推进数字政府建设，加强数据有序共享”。
加快数字政府建设，运用大数据提升国家治理现代化水平、促进保障和改善民生，是党中央推进政府管理和社会治理模式创新、提升公共服务水平做出的战略性部署。
1数字政府建设内涵在政府信息化的发展历史视角下，认识数字政府才能更加清晰。
我国政府信息化起步可追溯到20世纪80年代，“六五”期间已明确提出了办公自动化的概念；1993年12月，国家正式启动了金桥、金关、金卡等“三金工程”；2002年国家成立国务院信息化工作办公室，系统提出了我国电子政务建设的指导意见，规划了“两网四库十二金”等重点信息化工程。
数据分析战略规划
数据分析战略规划是一个企业必不可少的事情。
通过深入的数据分析，企业可以更好地了解客户需求，洞察市场趋势，抓住机会，提升竞争力。
但是，要让数据分析真正发挥作用，就需要有一个系统的战略规划。
本文将从不同角度探讨如何进行。
一、制定数据分析目标数据分析的第一步应该是明确目标。
不同的企业、不同的部门，都需要根据自身的需求、挑战和目标，制定不同的数据分析目标。
例如，一个电商企业可能需要了解消费者购买行为和趋势，而一个制造企业则可能更注重生产效率和成本控制。
在制定数据分析目标时，需要考虑三个因素：明确问题、明确价值以及明确期望。
首先，要明确分析的问题是什么，企业需要解决什么问题才能带来商业价值；其次，要明确数据分析的价值，有哪些商业价值能够通过数据分析实现；最后，要明确期望，即希望通过数据分析实现什么目标。
二、选择数据来源在数据分析过程中，数据来源的选择是极其重要的。
高质量的数据来源可以帮助企业快速掌握市场动态、客户需求等方面的信息，准确把握商业机会。
如何选择数据来源呢？首先，要找到可靠的、真实的数据，不要轻信一些不可靠的数据；其次，要选择与企业业务相关的数据；最后，对于一些需要采集的数据，可以考虑利用技术手段自动化进行采集。
三、建立数据仓库和模型在收集到数据之后，企业需要建立一个合适的数据仓库和模型。
数据仓库可以对数据进行整合和清洗，将多个数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中，便于企业对数据的管理和分析。
数据模型则是对数据进行建模，用于帮助企业更好地理解数据、发现数据背后的规律和本质。
建立数据仓库和模型需要考虑数据的规模和复杂度，选择合适的技术手段和工具，并保证数据的可靠性和数据模型的准确性。
四、制定数据分析策略数据分析策略是指如何对数据进行分析，如何发掘数据的商业价值。
制定数据分析策略需要从数据采集、数据挖掘、数据处理等多个方面进行考虑。
具体来说，数据分析策略应包括以下几方面的内容：数据清洗和预处理，数据可视化和仪表板，数据挖掘和分析，以及实时数据监控和反馈。
中小学教师数据素养五个专题作业
中小学教师数据素养作业参考专题二教师数据素养内涵、动态与框架2.7 作业( 20分)数据驱动教学的实践案例分享。
描述/设想你在教育教学中体现数据素养的应用场景。
作业要求：（1）场景描述：在什么课程中、教学环节的哪一部分、什么情况下、运用了哪方面的数据素养、做了什么、解决了什么问题、得到了什么样的效果等。
（有图片或者证明材料更好，没有实例可以根据专题所学内容进行设想）（2）案例分析：分析在这一案例中数据发挥的作用，以及教师数据素养在数据使用过程中扮演了怎样的角色（怎样发挥数据价值、优化教学）。
（3）作业上传方式：建议答题区作答，答案内容超出5000字再使用附件上传。
作业互评要求：（1）请在作业提交时间截止后按要求参与互评，未参与或未完成互评会扣除部分作业成绩;（2）每人需完成5份作业的评价，评语要有内容，言之有物。
作业：笔者是一名初中英语教师，在平时的教学课堂中，经常会用到先进的教学手段、高效的数据分析、精准的教学数据评价。
例如：近几年我校一直尝试使用极课大数据，还记得刚刚开始接触时，我特别兴奋。
早就需要这样的系统软件了，我是第一个积极主动要求学习如何出试卷、如何生成、如何扫描、如何分析等整个操作过程。
虽然不容易但是坚持下来后就发现利用极课大数据的分析，精准、高效、直观。
下面分享一下我的一次成绩分析：这是本班级学生的试题详细分析，老师可以非常容易地有的放矢的针对每道题的得分率抓易错题，也可以准确地掌握哪些同学具体哪个知识点没有掌握好。
课后分析，为下节反馈课提供有效地有力的凭证，大大地提高了备课的效率，而且对于分层布置作业也有一定的帮助。
积极主动地使用先进信息技术，精准辅助教学，着力提升学生英语听，说，读，写等各项能力。
但在使用的过程中遇到了一些困难:在使用时应提前布置做好预习，作文批改还有诸多不便的问题，课前备课需要投入大量精力，课上熟练使用信息技术需要多操练，课后数据分析需要老师有耐心，这样才能做到事半功倍的效果。
互联网数据时代
互联网数据时代随着互联网的快速发展和普及，我们正逐渐进入互联网数据时代。
在这个新时代，数据成为了一个无处不在且不可忽视的重要资源。
数据的规模和价值不断增长，给我们的生活、工作和社会带来了巨大的变革与影响。
一、数据的普及与应用互联网的普及，使得大量的数据得以被收集和存储。
通过各类传感器、智能设备和传统信息系统，数据以前所未有的速度和规模被不断产生和积累。
这些数据持续地滋养着各行各业，推动了许多创新和发展。
在商业领域，数据成为了企业竞争的重要武器。
通过对用户数据的深入分析，企业可以更好地了解消费者需求，进行精准定位，并提供个性化的产品和服务。
此外，数据还可以用于市场推广、销售预测、风险控制等方面，帮助企业做出更准确的决策。
在科学研究领域，数据也发挥了巨大的作用。
大数据分析可以帮助研究人员发现规律、预测趋势，并为科学研究提供更多的线索和支持。
例如，在医学领域，通过对大量患者数据的分析，可以挖掘出疾病发展的规律和影响因素，进而提出更有效的治疗方案。
二、数据的挑战与隐患尽管互联网数据带来了许多好处，但也面临着一些挑战和隐患。
首先，大规模数据收集和存储给数据隐私带来了风险。
个人数据的泄露和滥用成为了一个严重的问题，很多用户对于数据隐私的担忧与日俱增。
其次，数据的质量和真实性也受到了质疑。
在互联网数据时代，虚假信息和谣言泛滥成灾，给用户带来了困扰和误导。
如何在海量的数据中筛选和验证真实可信的信息，成为了一个亟待解决的问题。
此外，大数据技术的高门槛也限制了数据应用的普及。
虽然大数据分析具有很大的潜力，但其复杂的技术和庞大的计算需求，使得只有具备相应技术实力和资源的企业和机构才能真正发挥其威力。
三、数据时代的展望与挑战随着技术的不断进步和应用的推广，数据时代仍有许多挑战和机遇。
首先，随着人工智能、物联网和区块链等新兴技术的发展，数据的收集、存储和分析能力将进一步提升，为更多领域的创新和发展带来新的机遇。
其次，数据的价值将得到更充分的挖掘和利用。
数据分析经典语录汇总
【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先摹仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思量，后动手；③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议；做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。
【数据分析的 3 点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思量，惟独时常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？惟独这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。
数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。
【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。
【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。
【数据分析 5 步走】 1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵； 2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答； 3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯； 4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受 PK ，叫才辨无双； 5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。
【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。
分析框架可以匡助我们： 1、以完整的逻辑形式结构化问题； 2、把问题分解成相关联的部份并显示它们之间的关系； 3、理顺思路、系统描述情形/业务； 4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。
数据驱动—数据智能赋能汽车企业突破创新
数据驱动—数据智能赋能汽车企业突破创新随着科技的不断发展，汽车行业也在不断地转型升级，尤其是在智能化方面的创新发展。
随着先进制造技术、物联网技术和人工智能技术的持续应用，汽车行业正在向着“数据驱动”、“数据智能化”、“自动驾驶”等新的发展模式方向探求。
本文从数据驱动的角度，探讨如何利用大数据技术和人工智能技术为汽车企业赋能，从而实现机遇和挑战的双赢。
数据驱动是汽车行业加速突破的重要方式之一，它将大数据技术和人工智能技术有机地结合，发挥了超强的发现问题和解决问题的能力。
对于汽车企业而言，数据驱动能够帮助企业更加精准地了解客户需求，优化产品结构和定位，降低生产、运营和维护成本，提高市场竞争力。
具体来说，数据驱动可以通过以下几个方面的应用实现：1、智能生产汽车企业可以采用数据采集、分析和预测技术，创造更加高效、智能的生产流程。
通过智能制造技术，可以将车间设备实现互联互通，提高生产效率，同时减少了生产过程中的人为干预，提升产品质量和安全。
此外，还可以利用数据分析技术，及时发现问题并进行针对性优化，不断提高生产效率和生产质量。
2、共享经济随着共享经济的崛起，汽车企业应该借鉴这一模式，将自己的产品和服务转化为真正的共享经济产物。
通过大数据技术的应用，可以更好地对用户的出行行为做出判断和预测，为客户提供周到、贴心的出行解决方案，同时节省客户的开支。
这样充分发挥了汽车企业的优势，增加了其收益。
3、智能交通智能交通是智能汽车的核心应用之一，而智能汽车离不开数据驱动的支撑。
通过大数据技术的应用，可以实现交通拥堵的预测和智能调度，提高道路使用效率，同时实现道路安全、环保、舒适等目标。
此外，汽车企业通过与城市合作，可以更好的了解用户的使用需求，创新出更加智能的交通解决方案。
数据驱动是汽车企业创新发展的重要工具，而战略方向的选择对企业的发展至关重要。
未来汽车行业将继续向着数据驱动和智能化的方向发展，推动汽车行业实现升级换代。
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其实做这篇文章来源于我在微博上的一个讨论，原意是感慨现在大多数分析师的落脚点都无法与公司核心挂钩，所以数据价值无法实现。
（大家有兴趣可以去看下我的微博，这个的讨论的确有启发意义）言归正传，这篇文章的核心是讨论数据价值如何定位的问题，即怎么做，做什么会让数据价值最大化。
看到我博客的同学估计大多数是做网站分析的，一部分是做sem的，小部分是做纯数据分析的。
我想问关于第一类和第三类的同学——你们做的数据有价值吗？价值大嘛？如何衡量？
讨论一关于是否有价值的问题
数据当然有价值，但你做的确实有价值吗？可以打个比方，如果公司或者部门缺少了你，他们是否能正常运行？业务运行质量是否会下降？如果你回答是，那么恭喜你，你的数据已经影响到业务并且有价值，如果你不能确定，或者直白点说业务没有你照样运作并且几乎不受影响，那么你的工作就是没有价值。
在实际情况下，估计大多数情况属于第二种。
我常对别人开玩笑说，一个公司有两类人是可有可无的（最起码在公司初创，为了节省成本可以去掉的角色）:一是产品经理，二是数据分析师。
大家可以想象，没有产品经理业务直接对技术也可以，没有数据分析师业务照样开展工作，传统企业就是这么走过来的，照样很多公司上市。
我在这里并不是危言耸听，只是觉得如果某个职能部门可有可无，那他一定不会被重视！
那怎样才能产生价值？下面几条原则会明确我们的价值。
1.不做别人懒得做的工作。
通常很多数据分析师正在做的是倒数，数据清洗和汇总，这些都是业务懒得去做
的，我们只是这些低价值外包工作的承接者。
当然要拒绝。
2.不要迷信所谓的权限把控，该放权时就放权。
你的公司是否假权限甚至权利控制的名义，让你把控数据权
限？这样一来你是在把控，但更多是给他们提供数据。
3.关联到你公司的核心数据上，否则你就游离在可有可无的边缘。
很好理解，不与公司的核心利益挂钩，销
售公司你不做利润，平台企业不做佣金，其他的都太次要了。
做到以上两点，我们的工作最起码是有价值的，并且能与公司的核心利益挂钩。
讨论二关于价值大小的问题
当然在讨论这个问题之前，你所在的业务部门或中心决定了你的定位，网站分析大多在偏营销或前端的中心，定位可能是让你要做好本部门或本中心的数据支持。
但这并不意味着你不能拓展你的视野，你需要在做好本部门本中心的前提下，把数据伸展到数据链条的上下游，这是谁都不能拘束的。
现在回过头来看看你所做的数据工作价值大小的问题。
情景一如果你每天做的是取数，那么可以说，你被替代的可能性太高了。
当然面对几百甚至上千张数据仓库中的库表，很好的理解业务需求并用最优化的查询提取数据是一个技能，但提高空间有限。
换个人，只要他了解SQL，只要他有数据字典，取数不是一个困难的工作。
另外，对数据分析师而言，自己可以从数据库中自由提取数据是一项基本技能。
情景二如果你每天做的是各种汇总，包括所谓的日，周，月，季，年报，那你的价值也不大。
日常报告很重要，我常对我的数据分析师说，日常类的报告是一个次要过程，日常数据报告可以发展规律，进行预警，甚至可以做效果的预测。
如果日常报告都做不好，就不要提各种专项和项目类工作了。
但问题在于，很多IDEA通常日常报告无法展开，你总不能写一篇20页的日报。
日报的作用在于日常检测和关键数据的异常分析，是对单点的分析，言简意赅的定义问题，说明问题以及下一步方向是关键。
情景三如果你在做一些专项的报告，可能是业务特殊关注点，或者是某个业务专题，通常花几天甚至是一两周出来了一个报告无论是面向总裁办的市场分析还是面向业务的专项，报告出来以后你通常会如何开展下一步工作？
∙一种方式是报告发给相关领导同事。
嗯，不错，但我要告诉你，你的报告可能都没被你的报告对象看到，很可能已经埋没在无尽的邮件中。
这时候你该知道，报告都没有被看到，谈什么价值？当然，主动一点的会告知一下你的对象，这种情况下，充其量是别人看到了。
但你有想过吗？他们看懂了吗？里面有哪些点是对业务有用的，哪些是可以进一步促进业务优化的？所以，只是发报告价值不大。
∙第二种方式（也是我建议并且认为应该去做的）是主动邀请你的业务对象进行会议沟通。
当然沟通的形式可以是会议，讨论都行，关键是你要和你的业务面对面的沟通。
通过沟通，你会知道你的分析哪些是主观臆断，哪些是无法落地，甚至哪些是由于业务问题导致数据的异常。
沟通后不仅对业务有促进作用，同时也会提高我们自身对业务的了解。
当然，我们写报告的价值不是单纯为了沟通，有部分的价值是提高业务数据意识和数据能力，同时能把你的数据发展的特殊点告知业务，如果沟通完以后，业务有一种恍然大悟的感觉，那么恭喜你，这部分价值已经体现。
写报告的第二种价值是一定要有业务落地点，根据数据分析定义问题的好坏，并分析原因并尽可能找到答案。
这里有一个误区:我们分析的过程是尽可能还原业务场景，然后找到问题根源。
但这并不意味着我们所有问题都要从数据中寻找答案，很多时候，业务的一句话就能解答数据的异常原因。
所以数据分析师一定要多与业务沟通，这种沟通在需求确认，分析思路，数据抽取，报告撰写，会议沟通整合过程都需要。
如果能做到报告有落地，有明确的下一步动作，那么恭喜，你的报告比较有价值，你已经在驱动业务了。
报告不是数据分析的终点，驱动业务动作或者最起码是意识的提高才是根本。
讨论三关于如何提高数据价值的问题
以上三种形态解释了不同情况下数据价值的大小，那我们讨论下如何提高数据价值的问题。
要提高数据价值首先明确定位，这里需要区分独立的大数据中心（独立数据集中中心）和分业务中心，在上文已经阐述了分业务中心分析师的职责和价值所在，这里主要谈数据中心。
1. 独立数据集中中心
独立数据中心的定位是为全公司提供数据支持，包括底层数据收集，数据清洗，数据存储，数据挖掘，报表体系，商业智能和宏观视野等，另外还可能包括智能推荐，智能现在投放等。
∙独立数据中心既然要承接全公司数据需求，最终展现出来的类可视化或产品化的东西需要有数据平台（含数据收集，处理，打通挖掘，报表，基本数据需求满足等），这是最基础的价值存在。
通过这个平台，业务或分中心数据分析师和业务人员能获取定义问题，分析问题，解决问题方向的数据。
当然集成BI相关模块后还可以做预警，预测类的前瞻性，计划性，预测性的数据价值。
∙其次作为全公司的支持中心，很多业务需求是临时的，通过数据平台无法直接提供解决方案，此时需要进行人工支持，其中可能包括挖掘项目。
注意，千万不要被可怜的权限控制，成为一个取数工具，以把控权限为由的取数更多是浪费工作价值的自欺欺人之举。
∙第三作为公司级别的支持中心，数据的价值除了BI和对业务中心外，在越来越个性话，多元化的当下，数据的应用范围越发广泛，很多都已经成为标配，如个性化推荐（个性化广告，商品，资源位等），甚至在DSP，RTB等精细化广告运营的今日，大数据也会发生强大的作用。
除此以外配合网站用户体验的A/B测试等数据功能也都是大数据中心的价值所在，并且这种价值才是真正直接体现数据价值的应用场景。
我们
的价值发挥不仅可以辅助业务决策，并且能够直接驱动业务，直接智能化的指导业务操作，这才是高价值的体现！
2. 为什么这种形式价值最大？
我们之前所提到的报告，平台，BI都是为业务服务，而真正要产生价值需要业务配合，注意这里用的是配合，但最后价值有无或大小都要看业务的理解能力，配合能力，心情，排期等，这样一来数据的价值是间接通过业务产生的。
间接意味着每个环节都会有价值传递的削减，最后能有多少价值？
数据的传统角色是幕后支持，但互联网时代给了数据现在前台第一线的机会，现在的站内推荐，个性化落地页，站外智能投放只是一个缩影，此时这些业务直接由数据智慧主导，效果如何立竿见影。
我相信数据会在更多场景下从幕后走到前台，辅助支持是其次，主导驱动才是关键！
大数据时代给了我们更多可以应用数据的机会，与此同时我也看到现实的挑战，大数据或数据智能要发挥价值，离不开运维，技术开发，可以说一个公司的技术水平就决定了数据的水平。
巧妇难为无米之炊，在数据智能的各个阶段，我们都需要技术和IT支持。