大数据时代下如何利用小数据创造大价值
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
数据要素市场化进程中的数据流通与价值创造
数据要素市场化进程中的数据流通与价值创造一、数据流通的概念和意义数据流通使得数据可以从一个领域流向另一个领域，为数据的使用和价值创造提供了更多的可能性。
通过对数据的流通和交换，可以发现数据中的潜在价值，为企业和个人提供更多的商业机会和创新空间。
数据流通有助于打破数据孤岛，实现数据的共享和互联互通。
通过数据流通，不同领域的企业和机构可以更加便捷地获取所需的数据，从而提高数据利用的效率和效果。
数据流通有助于优化资源配置，提高社会整体效益。
通过对数据的流通和交易，可以实现数据的合理配置，使得有限的资源能够更好地满足社会的需求，促进经济社会的可持续发展。
数据流通为各行各业的创新发展提供了强大的支持，通过对数据的流通和应用，可以推动产业结构的优化升级，培育新的经济增长点，为社会经济发展注入新的活力。
数据流通过程中的数据安全和隐私保护是至关重要的，通过建立健全的数据流通规范和监管机制，可以有效防范数据泄露、滥用等风险，保障公民的信息安全和隐私权益。
数据流通在市场化进程中具有重要的意义，只有充分发挥数据流通的作用，才能充分挖掘数据的潜在价值，推动经济社会的持续发展。
1. 数据流通的定义和内涵数据资源的整合与共享：数据流通需要对各类数据资源进行整合，实现数据的互联互通，打破数据孤岛现象。
通过数据共享，实现数据的高效利用，提高数据价值。
数据的加工与处理：数据流通过程中，需要对原始数据进行加工处理，提取有价值的信息，为数据分析和挖掘提供基础。
这包括数据的清洗、整合、标准化等技术手段。
数据的传输与交换：数据流通需要通过各种传输和交换技术手段，实现数据的快速、安全、高效的传输和交换。
这包括网络传输、卫星传输、光纤传输等多种技术手段。
数据的使用与开发：数据流通的目的是实现数据的最大化利用，通过数据的分析和挖掘，为企业和社会创造价值。
这需要对数据进行深度开发，挖掘数据潜在的商业价值和社会价值。
数据的监管与管理：为了保障数据流通的安全和合规，需要建立健全的数据流通监管体系，对数据流通过程进行有效管理。
大数据分析及其商业价值
大数据分析及其商业价值随着互联网技术和数字化进程的不断推进，数据量的急剧增长成为了时代的新常态。
大数据时代的到来给企业的经营管理带来了前所未有的挑战和机遇。
在这样的背景下，大数据分析技术应运而生。
大数据分析不仅可以解决企业业务发展中的问题，还可以创造更大的商业价值。
一、大数据分析带来的商业价值大数据分析技术对企业带来的商业价值主要体现在以下几个方面：1、精准营销传统的营销方式通常采用的是推销方式，即通过大面积的广告宣传和营销手段，将产品或服务的广告散布到人群中。
但是这种方式存在广告成本高、覆盖面不精准、推销效果难以保证等问题。
而大数据分析可以通过挖掘海量数据，分析用户行为模式，对用户进行画像，制定个性化的营销计划，从而提升营销效果，降低推销成本。
2、产品优化企业的产品对于用户的需求和反馈十分敏感。
通过搜集用户数据，如用户浏览、交互、消费等多种行为，将这些信息聚合分析，从中发现用户需求和痛点，对产品进行更新和优化，以满足用户的需求，同时提升用户体验，从而增加忠实用户数量。
3、风险管理在金融、保险等领域，对风险的管理是十分重要的。
大数据分析技术可以通过聚合和挖掘数据建立风险模型，监控风险状况，提前发现衍生风险，从而降低风险发生的概率和损失的程度。
4、运营效率提升在企业运营管理过程中，需要对业务进行分析和监控，而大数据分析可以对企业核心应用系统日志、网络数据、业务报表等数据进行管理分析，提供实时运营分析和决策支持，帮助企业提升业务效率和降低成本。
二、大数据分析技术的发展现状随着大数据时代的到来，大数据分析市场也呈现出了快速增长的趋势。
根据国际市场研究公司Gartner的数据显示，全球大数据分析市场规模从2014年的124亿美元增长到了2019年的1,660亿美元，年均复合增长率高达32.9%。
目前，国内的大数据分析市场主要被国际巨头占领。
美国企业SAS是大数据分析领域的龙头企业，其以数据挖掘、数据处理、数据分析及商业智能解决方案闻名于世；而IBM则在人工智能和云计算领域具备更强的高科技优势。
数据要数如何创造价值带来收入
数据要数如何创造价值带来收入在数字经济时代，数据要素已成为各行各业的重要资产，为企业和个人创造了多样化的价值和收入来源。
以下是对数据要素创造价值和收入途径的详细解读：1.数据分析服务：卖数据分析结果：企业通过收集、清洗和分析大量数据，提炼出有价值的见解和趋势预测，将这些信息转化为具有高度商业价值的分析报告或咨询服务。
例如，帮助企业洞察市场趋势、消费者行为模式、产品改进方向等，以支持更明智的战略决策和运营优化。
2.数据交易：直接售卖数据集：拥有高质量且符合法规要求的数据源的企业，可以通过API接口按需出售数据片段，或将大型数据集打包销售。
这些数据通常来自金融、医疗、消费等具有高价值的行业。
安全共享与授权使用**：采用先进的加密技术和数据使用权管理方案，实现在数据所有权不变的前提下实现其价值变现。
例如，基于区块链技术的数据交易平台，可以确保数据的透明度和安全性。
3.定制化解决方案：开发数据分析软件或平台：企业可以构建用于数据分析的工具，帮助其他企业或个人用户更好地理解和利用他们的数据。
这些工具可以通过订阅制或按次付费模式创造收入。
智能决策支持系统：运用大数据技术为客户提供实时决策支持，如股票投资建议、广告精准投放策略等，从而帮助企业做出更明智的决策。
4.数据驱动的增值服务：个性化推荐：电商平台可以根据用户的浏览和购买历史数据提供个性化的商品推荐，提高转化率，从而增加销售额和客户满意度。
精准营销：广告商利用详细的用户画像数据进行精准定向广告投放，提高广告的有效性，从而获得更高的广告费收益。
5.资源优化配置：企业通过对生产、运营等环节产生的大量数据进行深入分析，可以识别降低成本和提高效率的机会，优化供应链管理，进而释放更大的利润空间。
6.创新商业模式：基于数据的新业务模式创新，如共享经济平台、开放银行、数据合作联盟等，在这些模式中，数据作为关键驱动力推动整个生态系统的繁荣和发展。
7.数据安全与隐私保护服务：提供数据脱敏、加密传输、匿名化处理等技术服务，以确保数据在流通和应用过程中的安全性。
大数据时代下如何运用数据进行业务决策
大数据时代下如何运用数据进行业务决策随着科技的不断发展，数据已经成为了一种宝贵的资源。
在过去，数据可能只有少数人、机构和政府可以收集和利用，但今天，随着大数据时代的到来，任何人都可以轻松地收集、处理和分析数据。
大数据不仅改变了产业结构，也改变了商业模式和经营方法。
在这种情况下，如何利用数据进行业务决策是每一个企业都需要考虑的问题。
1. 收集和整合数据大数据时代的第一步是收集数据。
这一步非常重要，因为没有数据，就没有分析和决策。
在业务决策中使用的数据通常包括客户数据、销售数据、市场数据、竞争数据等等。
现在，有很多数据收集工具可以帮助企业收集数据，并且这些工具非常易于使用。
在收集数据时，需要确定数据的来源，以及数据的类型和质量。
收集数据之后，需要对数据进行整合。
数据整合是将不同来源的数据合并到一个数据集中的过程。
在数据整合过程中，需要对数据进行清洗，删除不完整或无关的数据，然后转换成标准格式，以方便后续的分析和使用。
2. 分析数据在进行业务决策之前，需要对数据进行分析。
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程。
数据分析可以帮助企业发现问题、寻找机会，并做出更好的决策。
数据分析通常包括以下四个步骤：（1）数据探查：数据探查是识别和理解数据内容和结构的过程。
这一步通常包括查看数据的图表和统计信息，以了解数据的分布和趋势。
（2）数据清理：数据清理是数据整合后的第一步，也是数据分析中很重要的一步。
在这一步中，需要删除无关数据或数据缺失的记录，并做一些数据清理工作，以确保数据的准确性和一致性。
（3）数据分析：数据分析是从数据中提取有价值信息的过程。
数据分析通常包括统计分析、数据挖掘、机器学习等方法。
通过数据分析，企业可以发现数据背后的信息、趋势和规律。
（4）数据可视化：数据可视化是将数据转换成图表和图形的过程。
数据可视化可以帮助企业更好地理解数据。
在数据可视化时，需要选择合适的图表类型，以便数据的呈现更加直观和易于理解。
数字经济背景下数字化赋能先进制造企业价值创造机理研究基于企业与消费者协同演化视角
数字经济背景下数字化赋能先进制造企业价值创造机理研究基于企业与消费者协同演化视角一、概述在数字经济迅猛发展的时代背景下，数字化赋能已经成为先进制造企业提升竞争力、实现价值创造的重要途径。
本文旨在从企业与消费者协同演化的视角，深入探究数字经济背景下数字化赋能先进制造企业价值创造的机理。
我们需要明确数字经济对制造业的深远影响。
随着信息技术的不断革新和互联网的普及，数字经济正在重塑制造业的产业链、价值链和创新链。
数字化技术如大数据、云计算、人工智能等，为制造企业提供了更高效、更精准的生产和管理手段，同时也为消费者带来了更便捷、更个性化的消费体验。
数字化赋能先进制造企业价值创造的过程是一个复杂而系统的过程。
这不仅涉及到企业内部生产流程的优化、管理模式的创新，还涉及到企业与消费者之间的深度互动和协同演化。
在这个过程中，企业需要充分利用数字化技术，提升生产效率、降低成本、优化产品质量，同时还需要关注消费者的需求和反馈，及时调整产品策略和市场策略，实现与消费者的共同进化和价值共创。
本文将从理论与实证相结合的角度，对数字化赋能先进制造企业价值创造的机理进行深入剖析。
我们将通过构建理论模型、分析案例数据等方式，揭示数字化赋能对制造企业价值创造的具体作用路径和影响因素，为企业制定数字化转型战略提供理论支持和实践指导。
本文的研究具有重要的理论意义和实践价值，有助于深化对数字经济背景下制造企业数字化转型和价值创造的理解，为推动制造业高质量发展提供有益的参考和借鉴。
1. 数字经济背景及发展趋势随着信息技术的迅猛发展，数字经济已成为全球经济发展的重要引擎。
它以大数据、云计算、物联网、人工智能等关键技术为支撑，正深刻改变着传统制造业的生产方式和商业模式。
在数字经济背景下，先进制造企业面临着前所未有的发展机遇与挑战，数字化赋能成为企业提升竞争力、实现价值创造的关键路径。
从发展趋势来看，数字经济呈现出以下几个显著特点。
数据资源成为数字经济时代的核心资产，其价值在不断提升。
无处不在的数据：大数据时代的价值与应用
无处不在的数据：大数据时代的价值与应用在当今社会，数据已经无处不在，它们被广泛应用于各个领域，为人们的生活和工作带来了巨大的变革。
数据在大数据时代的价值和应用变得越来越重要，它们成为了推动经济增长、提高效率和改善生活质量的重要驱动力。
本文将探讨大数据时代的数据价值以及它们在各个领域的应用，分析大数据时代对社会、经济和技术的影响，并展望大数据时代的未来发展趋势。
一、大数据时代的数据价值大数据时代的数据价值体现在以下几个方面：1.价值开采随着数据规模的不断增加，数据中蕴含的信息和价值也变得越来越丰富。
通过对海量数据的分析和挖掘，可以发现其中隐藏的规律和商机，从而创造更大的价值。
例如，通过分析消费者的购物习惯和偏好，企业可以精准推送广告和优化产品设计，提高销售收入。
2.数据连接大数据时代的数据是高度互联的，不同领域的数据可以进行跨界整合和利用，产生更大的价值。
例如，医疗健康领域可以利用传感器数据连接医疗记录数据，实现个性化诊疗方案和远程医疗服务。
3.决策支持大数据时代的数据可以为决策提供更依据和科学的支持。
政府可以通过数据分析更好地理解社会问题和民生需求，制定更科学的政策和方案。
企业可以通过数据分析更准确地把握市场动向和客户需求，推动企业发展。
4.创新驱动大数据时代的数据可以促进创新，激发新的商业模式和服务方式。
例如，共享经济的发展就是在大数据支持下快速崛起，包括共享单车、共享汽车等，为人们提供了更便捷和环保的出行方式。
二、大数据时代的数据应用大数据时代的数据在各个领域的应用包括但不限于：1.商业领域在商业领域，大数据的应用主要体现在市场营销、供应链管理、风险控制、客户关系管理等方面。
通过大数据分析，企业可以更好地了解市场趋势、竞争对手和客户需求，制定更科学的销售策略和产品规划。
2.医疗健康领域在医疗健康领域，大数据的应用主要体现在疾病预防、诊断治疗、临床研究和远程医疗等方面。
通过大数据分析，可以实现个性化医疗方案和药物设计，提高医疗服务的质量和效率。
大数据时代的商业智能：解密数据变现的成功之道
大数据时代的商业智能：解密数据变现的成功之道1. 引言1.1 概述在当今快速发展的数字时代，数据已成为商业运营和决策的重要资源。
随着技术的进步和互联网的普及，大量数据被持续地产生、积累和储存。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助企业洞察市场趋势、了解客户需求以及优化运营管理等方面。
然而，如何将海量复杂的数据转化为有价值的商业智能，成为了企业面临的一项关键挑战。
本文将深入探讨大数据时代中商业智能背后的秘密：数据变现的成功之道。
通过分析商业智能与大数据之间的关系，探讨数据对商业运营的影响以及进行有效数据变现所面临的意义和挑战。
同时，本文还将通过案例分析来揭示成功实践，并提供一些解密数据变现成功之道的技巧、方法和策略经验分享。
1.2 背景随着科技和信息技术的迅猛发展，我们正处于一个日益数字化和信息化程度不断提升的时代。
数字化革命所带来的海量数据正在改变着商业运营的方式和效率。
企业通过收集、整理和分析这些数据，可以更加准确地识别市场机会、优化生产流程、改进产品和服务等，从而在竞争激烈的市场中取得竞争优势。
然而，随着数据量的快速增长和复杂度的提高，仅仅依靠传统的商业智能工具已不再足以满足企业对数据价值挖掘的需求。
因此，如何将大数据转化为有用的商业智能，并实现对其进行有效变现成为了企业迫切需要解决的问题。
1.3 目的本文旨在深入剖析商业智能与大数据之间的关系，并探讨数据变现在商业运营中所扮演的重要角色。
通过分析成功案例，揭示有效利用大数据实现商业智能和盈利增长的策略和方法。
同时，在总结关键要点后，本文还将展望未来发展趋势，并给出一些结论和启示供读者参考。
通过阅读本文，读者将更好地了解到大数据时代下商业智能的核心理念与应用价值，把握成功变现数据所需具备的技巧、方法和策略，从而为企业的决策与管理提供有力支持，进一步推动商业领域的创新和发展。
2. 商业智能与大数据:2.1 商业智能概念:商业智能（Business Intelligence）是指通过对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、分析和应用，从而帮助企业做出更明智的决策以提高业务绩效和竞争力的过程。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据时代下如何利用小数据创造大价值
作者：王鑫莹朱琳刘方方
来源：《商场现代化》2015年第13期
摘要：继物联网、云计算之后，大数据（Big data）开始引起越来越多的关注，2012年3月29日奥巴马政府公布“大数据研发计划”（Big Data Research and Development Initiative）将“大数据战略”上升为国家战略，白宫科技政策委员会还成立了大数据高层指导小组以推动这一战略规划，奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。
关键词：小数据；大数据；企业数据战略；数据价值
当今，CIO们都已经接受了“大数据”的概念，虽然小数据的容易会被过滤和忽视，主要是因为目前人们还没有一个明确概念和定义去解释小数据。
但毋庸置疑的是，如果没有小数据，往往会使大数据管理充满陷阱。
所以数据管理的正确方式应该是两者相辅相成。
一、什么是大数据？为什么人人言必称大数据？
对于大数据有许多定义，其中维基百科的定义是一个最大众的定义：“大数据，指的是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
根据美国麦肯锡公司的预测，大数据每年将会为美国医疗服务业带来3000亿美元的潜在增加值，为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入，为欧洲的公共管理带来2500亿欧元的潜在价值。
此外制造业可使设备装配成本降低50%，通过充分利用大数据零售商可以使其运营利润增长60%。
通过经合组织（OECD）的一项最新研究成果以及对互联网数据市场价值的估计，更加证明了大数据存在巨大的潜在价值。
二、大数据存在的缺陷
1.大数据只是一种辅助工具。
大数据毫无疑问确实是一个非常有价值的工具，并且在某些领域产生了至关重要的影响。
但是大数据只是可以辅助科学调查，而不能完全的代替，大数据能告诉我们是什么，但不能告诉我们为什么。
因为虽然大数据能够非常好地检测相关性，特别是那些用小数据集可能无法测出的微妙相关性，但是它并不会告诉我们哪一种相关性是有意义的。
2.大数据可能带来大风险。
大数据可以给我们提供更多的信息相关性，但是如果你在两个变量中不断地寻找相关性，那么你很可能会纯粹出于偶然发现虚假的相关性，由于缺乏谨慎的检查，这些大数据的量级会造成一些错误的分析结论。
正如统计学家冯启思所说，依赖于网站的大数据收集常常把一些用不同方法、有不同目的数据整合起来，有时候这会产生负面的影响。
从这样的数据样本得出结论通常是需要冒很大风险的。
3.大数据难以测量人的感受。
组织机构总是想了解人们想知道什么，而且在这方面得心应手，但是却不知道人们的感受。
行为经济学证明：我们依靠偶获的灵感，直觉和猜测选择人生的道路。
一旦这些灵感被庞大的数字所遮蔽，这便成了一个不能处理的巨大问题。
英国《卫报》认为大数据削弱了人们的同理心，数字化已经渗透到我们生活的各个方面，我们以这种方式获得政务服务，管理自己的金钱—甚至我们与朋友交流的方式也越来越依赖数字媒体。
感受虽然不能被量化，但是社会、经济和人道主义精神对数据的产生和使用影响深远。
4.大数据掩盖了价值观念。
数据总是依照某人的倾向和价值观念而被构建出来的，大数据可以把任何事都简化为数字，并给出听上去很科学的解释，而那些看起来很客观公正的数据分析结果，其实从构建到解读的整个过程都贯穿了价值的选择。
著名商业思想家纳西姆？塔勒布）曾指出数据会制造出更大的“干草垛”，在这个庞大的“干草垛”中，我们需要找的那根针会被埋的更深。
换言之就是那些“重大”发现的数量会被数据扩张带来的噪音而淹没。
三、如何利用“小数据”决胜大数据时代
1.从小数据流中获取灵感。
面多“大数据”浪潮的冲击，人们往往认为数据达到一定的规模才有用，数据的量大但并不意味着全都能用到。
小细节解锁大问题，所以需要学会去筛选那些具有潜在商业导向价值的数据，善于从小数据流中获得灵感，并将其落实为具体行动。
2.提高数据的可信性。
大数据侧重于广度，更加强调标准化，其统计结果一般体现出其规律并预示着未来趋势。
现阶段，大数据时代只是刚刚开启，大数据分析往往缺乏谨慎的检查导致人们做出错误决策。
而小数据侧重于深度，贵在挖掘，使人们摆脱了对经验的依赖，使决策由主观性走向客观性从而使数据更加可信。
譬如通过收集多元异构的数据来对数据进行分析理解，从而提高数据的可信性，通过历史数据的对比可以推断数据的可信性，最终运用数学模型来检验数据的可信性。
3.使大数据更加可视化。
数据的可视化可能用到虚拟现实的结合或增强现实技术，从可视化的效果可以有助于判断大数据挖掘的可信性。
例如，美国统计参加NBA的球队的比赛情况，发现投篮概率与投篮命中率以及投篮位置有一定的规律，从80年代开始他们就对球员在赛场上的表现数据进行可视化，通过30多年的积累NBA已经可以辨别每一个球员在场上的弱点，方便教练进行针对性战术安排，到目前为止约有15家NBA球队俱乐部请了数据分析师，而他们的平均获胜率高达59.3%，那些没有进行数据分析的球队仅有平均40.7%的获胜率。
总而言之，大数据只是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，面对社会各界的“大数据”热，应当冷静的看到，大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值，大数据体现出规律，小数据蕴含着智慧。
统计学家博可斯（George Box）曾说：所有的模型都是错的，但有些仍然是有用。
相信通过技术创新的不断发展，那些原本很难收集使用的数据会越来越容易被充分利用起来了，从而逐步为人类社会创造更多的价值。
参考文献：
[1][英]维克托·迈尔·舍恩伯格.《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》.浙江人民出版社.
[2]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报（工学版）.
[3]吴娜，石青辉.大数据背景下的营销伦理问题研究[J].湖南商学院学报.
[4]郭新平，黄贻俊.浅析大数据时代的小数据[J].现代经济信息，2014.。