复旦-港大IMBA全攻略:手把手教你玩转大数据!

MBAChina
2016-06-07 10:54 浏览量: 2401

MBAChina网讯】人人都在谈的“大数据”到底有何奥妙?人人都想从中“掘金”的大数据隐藏着怎样的商机?海量的信息如何变成有效的商业价值?你要的答案在这里!


2016年6月3日,复旦-港大IMBA项目在复旦管院为同学们带来了“致用课堂——商业分析与大数据”为主题的讲座,特邀港大经济及工商管理学院教授沈海鹏为大家揭示大数据的大秘密。




只有更懂大数据,才能更爱大数据。还不赶紧学起来!


Part1 大数据速写


大数量:


社交网络(如微信、微博等)上用户的资料、信息、偏好等都能反映在数据中;


电商(如淘宝、亚马逊等)用户的消费记录、浏览记录等也能形成大量数据;


移动媒介(如手机、ipad等),智能应用的数据痕迹显示了用户的各类特征。




大特征:


数量、类型、速度、质量、差异:


数量:各行各业充斥着海量的数据。


类型:多种不同的数据平台,连接之后不同类型的数据可进行资源共享。


速度:比之传统数据,大数据时代数据搜集和获取的速度越来越快。


质量:大数据能更为有效地反映商家各方面的特征。


差异:大数据具有多样化特点,数据之间的差异大。


大优势:


当获取的数据不齐时,可通过大数据补全;交叉点更多,获取的信息就更完善。


当样本量足够多时,数据的分组可更为精细,分析和预测的结果其准确性便可提高。


Part2“大数据+商业”怎么玩?


大数据时代不缺数据,缺乏的是能够挖掘关键信息的敏锐洞察力。当数据足够大时,可以通过分析结果来预测大众的品味和偏好,继而进行智能推荐。




五大策略,教你发掘大数据的商业价值!


增加信息的透明度,便于支持决策。


数据数字化越高,就能提供越多的信息来支持决策。


大数据使得个性化成为可能,细分客户群,来做有效的预测分析,将数据变成价值。


有效的分析来帮助决策,根据分析的结果制定商业策略并及时予以调整。


帮助研发下一代产品,通过数据分析的结果了解受众市场即客户需求后,投入开发更多的新产品。


不可陷入的大数据的误区!


大数据不是一个新概念,也不是通用的。


比起量大,丰富的内容更重要,比如需要考虑深度、广度、时间、空间、类型等要素。


变量(维度)多,总能发现相关性,但它们之间并不是因果关系。


统计学上显著差异和实际差异不同,比如当样本量大到一定程度,总能发现统计学上的显著差异,但这一问题不一定有意义。


Part3实战演绎三大案例


案例一:商家如何有效地应对排队论系统?




客服中心是一个排队论系统,在排队等候时,商家会插入音乐、广告、服务产品推荐等,而客户则会经历“线路忙-排队-重拨-排队-放弃”这一流程,如银行、电话客服中心、超市、医院等均处于排队论系统。客户电话进来,系统将选择服务人员与客户进行匹配,如果匹配不当就会造成业务流失,因此需要提高服务效率、增强服务效果。


这个过程中数据发挥什么作用呢?整个排队论系统所产生的一系列数据,可抽象成模型,通过模型的分析,找到最优应对策略,而后更可推广到类似的系统中普遍应用。


根据商业分析的模型:


明确问题,即根据客户类型、在合适的时间,安排合适的客服人员,以最低的成本提供高质量的服务;


得到数据,包括客户等待时间、放弃率、首次呼叫解决率、客户量、客户通话时间、客户的耐心等方面;


进行分析,即描述性分析、预测性分析(对将来的客服量)进行分析、指导性分析(对客服人员进行排班)。


这个案例的难点在于客户需求存在不确定性、预测很难,也有偏差,因此预测时需平衡供求关系,排班时也需考虑好误差。


案例二:关于新产品定价的策略


这个案例关于零售业闪购定价,主要是指在网上出售设计师产品,新型的产品,无市场历史销售规律可循,因此需要制定价格。


首先我们可以通过促销活动的方式来测试价格的准确度,根据首次销售量来分析产品的销售情况。例如,某种产品的销量非常高,或许是因为定价过低,适当调高价格是否销量仍然很高呢?某种产品的销量很低,是否因为定价过高?何种人群青睐于销量高的产品,何种人群青睐于销量低的产品,背后的原因是什么?




在这一系列的问题得到解答之后,重新调整定价。第二次销售时,设置实验组和对照组,一组保持原价,一组调整价格,评估新的定价对销售率的影响、对盈利的影响如何。再决定是否进行新的调整。


通过这一轮又一轮的定价调整,最终确定价格,这一过程中对数据的把控和分析是至关重要的。


案例三:精准医疗的探索


当前医疗行业是热门的领域,大数据也充分地渗透于这一朝阳产业。这一行业的商机就在于通过数据来提高病人的治疗效果。


这一案例集中于心脑血管病等慢性病,问题为:基于当前看病难的现实情况,提高看病的效率,增强看病的效果,避免盲目就医和不必要的医疗费用支出。




在数据方面,我们可以首先寻求数据资源的支持,即国家神经系统疾病临床医学研究中心现有数据库作为合作机构,现在正尝试将病人的历史就诊经历做成数据模型。在分析方面呢,则是根据分析病人的综合状况,来推荐病人应接受的最佳治疗方式、最佳治疗时机以及最佳治疗地点。


那些年,总有一些“学霸”的课堂笔记,让你膜拜,分分钟想献上膝盖,以上这位“学霸”的课堂笔记有木有让你膜拜乃?


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