大数据分析在企业决策与客户网购行为中的应用

### 大数据分析在企业决策与客户网购行为中的应用 #### 大数据分析在企业决策中的应用 在当今数字化时代，大数据分析已成为全球各类组织广泛采用的技术。企业面临着存储和处理海量数据的巨大挑战，而大数据分析的主要功能是收集、存储和检查大量数据，以根据企业需求发现隐藏的模式和未知的相互关系。 ##### 大数据分析的优势 大数据分析为企业带来了诸多优势，具体如下： 1. **成本效益**：大数据技术可显著降低企业存储大量数据的成本，并帮助企业找到更高效的经营方式。 2. **更快更好的决策**：由于大数据能方便地获取数据源，企业能够及时分析信息，从而更有效、高效地做出决策。 3. **新产品和服务**：企业可通过大数据分析了解客户需求和满意度水平，进而生产出符合客户需求的新产品和服务。 ##### 大数据分析的理论框架 大数据体量巨大，其分析过程通常会在多个节点之间进行拆分和处理。收集、处理、存储和分析大数据需要不同的方法、技术、技能、深入的编程和复杂的工具。大数据分析中，将原始数据转化为信息可通过以下技术实现： 1. **中间件技术**：可在数据保持原有状态的情况下，使用调用、检索和处理等功能来访问数据。 2. **数据仓库**：从不同来源收集和处理数据，为分析和管理决策做好准备。 在分析过程的下一阶段，需要就数据输入格式、输入方法、设计、工具和分析模型等做出许多决策。转换后的数据会应用于不同工具以获取所需信息，最终这些信息用于查询、报告、在线分析处理（OLAP）和数据挖掘。 ##### 大数据分析的五大高影响力应用 1. **客户分析**：如今，客户可通过多种方式与企业沟通，这增加了需要分析的数据类型和难度。通过大数据分析综合处理来自这些渠道的结构化和非结构化数据，企业可以获得新的见解，以吸引新客户并提高客户忠诚度。 2. **功能分析**：企业可利用大数据分析来了解产品的可用性，预测产品故障，解决问题以达到服务水平合规，并改善基础设施以减少时间和费用。同时，大数据分析有助于企业发现异常值并进行根本原因分析。 3. **欺诈和合规**：大数据分析通过访问不同来源的各种类型和格式的数据，并进行综合分析，为企业提供新的见解，有助于降低欺诈调查成本，增强安全性，预防欺诈并提高生产效率。企业可利用大数据分析进行时间序列分析、根本原因分析、漏洞检测和欺诈评分等。 4. **大数据分析在决策中的应用**：大数据分析在企业中越来越受关注，它有助于企业做出数据驱动的决策，而非仅凭直觉。然而，使用数据分析进行决策也可能带来不确定性和原创性补偿等风险，决策者需要克服和避免这些风险。大数据分析在决策中的应用类型包括： - **集体决策应用**：采用不同方法和技术，让多个决策者参与协作决策。 - **时空应用**：决策者需要“大规模时空决策”工具来处理来自不同资源的大量不同类型的数据。 - **物流和供应链管理应用**：大数据预测分析有助于物流和供应链管理跟踪庞大的物流和供应链，做出降低风险的决策，利用GPS跟踪减轻灾难影响，并增强需求驱动的运营。 - **危机管理和关键应用**：企业在危机管理中需要获取关键信息，大数据有助于专家获取构建解决方案所需的关键信息并发现新见解。 5. **企业数据仓库优化**：传统企业数据仓库处理和研究新数据类型需要大量时间和成本，而大数据分析可帮助决策者以低成本和短时间处理和研究来自不同资源的不同数据类型，从而发现新见解。 ##### 决策与数据象限 根据企业在结构化和非结构化数据上是否使用预定义的方法和程序做出的决策，可分为以下四种决策与数据象限： |决策类型|数据类型|说明|工具/技术| | ---- | ---- | ---- | ---- | |结构化决策使用结构化数据|结