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基于互聯網行業的大數據分析

2017-05-30 12:28:29周裕鋒
科技尚品 2017年1期
關鍵詞:大數據分析

摘 要:現今社會,企業信息化、終端網絡日漸普及,互聯網數據正以指數速度進行增長,數據信息已經成為社會各領域的重要資源,其中蘊含著巨大的商業價值,如何利用大數據分析推動互聯網行業發展受到了廣泛關注。

關鍵詞:互聯網行業;大數據;分析

21世紀,人類社會正式進入互聯網時代,海量數據充斥在人們生活和工作中,人們通過對數據信息的分析,能夠從中發現重要的隱性信息,為實踐活動提供科學依據。互聯網行業與大數據分析存在密切聯系,互聯網行業能夠為大數據分析創造平臺,反之,大數據分析能夠為互聯網行業提供更多信息與資源。

1 大數據分析特性

大數據是數量/容量規模在1000TB以上的數據,自身體量較大、種類繁多,且具有極高的商業價值。面對巨大、復雜及多變的大數據,需要有別于傳統數據處理模式。在實踐分析中,要充分利用新技術、新方法及新模式,將龐大的數據進行處理,發現規律、輔助決策,推動互聯網行業能夠走向社會。現實生活中,我們常常無法直接感受和體會到大數據的存在[1]。據Intel公司調查發現,1分鐘互聯網中涉及的大數據如下:

IP數據量:傳輸638900000000000byte

電子郵件:205000000封

Google:完成3000000次搜索

......

上述數據僅是互聯網上的冰山一角,由此在互聯網產生的數據之多、之大可想而知。

2 基于互聯網行業的大數據分析

目前,我國已經由互聯網時代逐漸發展到互聯網+時代,互聯網已經滲透至社會各領域,如淘寶、京東等電子商務的發展正是互聯網發展的具體表現形式。面對激烈的市場競爭,如何利用大數據分析幫助消費者能夠對商品質量和價值進行深層次了解,并得到滿意的產品,成為行業發展的關鍵。

2.1 個性化推薦

個性化推薦建立在群體行為基礎之上,通過對數據的分析,對個體進行推薦,需要大數據分析的大力支持。在實踐中,通過收集、分析用戶瀏覽及關注的行為來做出分析結果。這些數據看似毫無規律和特點,但是在大數據分析下,能夠掌握消費者的性別、收入及愛好等信息,從而實現對商品智能化的推薦功能。在此過程中,用戶體驗良好,將會多次選擇該平臺,提高平臺經濟效益,不僅如此,還能夠推動傳統商鋪朝著互聯網行業轉型。

2.2 互聯網金融

眾籌、P2P的出現,使得傳統金融行業與眾多中小企業相互合作,衍生出大量小微貸款公司,加上商業大數據征信的興起,在一定程度上改變了央行個人征信體系覆蓋率不足的現狀,如金融服務公司,對用戶借貸行為數據進行分析,并利用大數據與云計算技術,能夠對借款人的信用狀況進行系統性分析,預估借貸風險,為完全線上借貸目標的實現提供了極大的支持。可見,大數據分析改變了金融行業的傳統規則。如以余額寶作為較為成功的互聯網金融產品,在2013年迅速占領市場,迄今為止,規模超過1000億,用戶近4000萬。相比較來看,余額寶特色在于大數據分析,以基金申購來看,通過對歷史數據的分析,能夠把握客戶的行為規律,依托阿里巴巴、淘寶等平臺數據,能夠有效識別風險,提供針對性服務。

2.3 旅行預訂

網上預訂旅行產品、行程及車票、機票等,成為互聯網行業的重要應用,匯總游客、景區、賓館等數據,采用大數據技術對數據進行精細化分析,進行深入調查,更好地推動我國旅游與假日經濟的快速發展。新時期下,大數據分析為旅游行業發展帶來了巨大的支持,如國內攜程、藝龍及去哪兒等平臺,樹立大數據意識,盡快引進先進技術,以大數據分析為依托,為新產品設計提供依據,更好地貼近消費者需求,穩固自身在市場上的地位。在未來,旅游對于大數據的應用將朝著點評數據轉變,源于不同的點評,能夠更加直觀地了解到用戶需求,實現個性化服務,與此同時,能夠發現企業潛在的問題,不斷完善各項工作。

2.4 網絡廣告

傳統廣告中,廣告主對于受眾、受眾年齡層及對廣告的感受缺乏了解,存在一定的盲目性,無法全面掌握廣告投放效果。而在互聯網行業中,大數據分析能夠突破上述弊端,掌握目標客戶、投放效果等。大數據分析與網絡廣告的融合被稱為計算廣告學[2]。之所以能夠取得良好的效果,究其根本是互聯網公司自身具有的大數據能力,且在網絡環境中,能夠避免信息不對稱等現象,為未來數字商業奠定堅實的基礎。隨著科學技術不斷發展,大數據分析將朝著橫向與縱向兩個方向拓展,使得數據分析更具科學性。

3 結論

互聯網與傳統行業深入融合已成為未來發展的主流趨勢,大數據分析在此過程中占據重要地位。通過大數據分析,能夠打造互聯網行業應用生態圈,加快產業升級,減少信息不對稱問題,實現信息共享,企業需要盡快抓住機遇,推出滿足用戶需求的產品,且提供精準營銷、征信等服務,推動傳統企業朝著互聯網時代轉變,為人們生活和工作帶來更多便捷,更好地詮釋數據內涵及本質。

參考文獻

[1]陶彩霞,謝曉軍,陳康,等.基于云計算的移動互聯網大數據用戶行為分析引擎設計[J].電信科學,2013,(3):27-31.

[2]楊君志.“互聯網+”與“大數據”發展創新經濟社會[J].市場經濟與價格,2016,(7):13-15,12.

(作者單位:漢中市龍崗中學)

作者簡介:周裕鋒(1998-),男,學生在讀,研究方向:數學方向(偏計算機)。

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