透過數據，讓銷售更容易

閱讀心得：

1.阿里巴巴目前有30個Pebibyte的數據，相當有30,720顆TB的硬碟才能裝完。

2.老太太買李子的故事，是數據找商機的寫照

3.大數據應用，個人覺得這些基本的統計分析，對企業來說就已很重要。

• 全國多少人買了某款情趣內衣？ 
• 哪個省份用戶買的內衣罩杯最大？
• 買情趣內衣的同時有多少人又買了杜蕾斯？
• 多少人買了早孕試紙，是否有商家給他們發放嬰兒用品廣告

4.大數據的價值，越多數據，預測就越精準

如果在淘寶上，有一個人，他去買了一件母嬰產品讓我們判定他有沒有小孩，我們發現準確率只有62%，如果我們加一個數據，看他最近有沒有買車，你會發現準確率會一下子提升15%，再加一個數據，比如年齡層，把這些數據綜合起來，我們發現剛才講的有沒有小孩的問題的準確度提高到了86%。

5.電子商務靠大數據找商機的好處，降低進貨成本

譬如透過上個月數據了解產品銷售程度，預定下個月的產品數(好處：降低進貨成本，精準售出)

6.數據的部門架構

淘寶數據部門擁有100人，包括工程師(工程開發、資料開發)、數據產品經理、分析師(決策分析組、業務分析組、數據科學家)。


閱讀文章：
http://big5.xinhuanet.com/gate/big5/news.xinhuanet.com/info/2013-04/15/c_132308835.htm
http://www.zcom.com/article/94460/

通訊軟體聊天記錄與關係之資料分析

去年上海R會上，有個關於以R將QQ通訊軟體的資料做一些分析文章。

這邊把他做方式做個整理：

1. 發言量排名
2. 活躍的天數排名
3. 發起聊天次數的排名
4. 結束聊天次數的排名

以上都可用長條圖做呈現

聊天的內容分詞，可採用標籤雲來做整理

群組成員的相互作用，可採用網狀圖來整理

原文網址《QQ關係分析》

雲端時代的殺手級應用:BIG DATA海量資料分析

最近一期的天下雜誌出版的書，介紹了海量資料分析的一些案例，這邊做個影片摘要整理。



海量資料(Big Data)的特色：

• 資料巨量性(Volume)
• 資料多樣性(Variety)
• 資料即時性(Velocity)
• 資料不確定性(Veracity)

海量資料分析可做的事情，比我們想像中的還要多：

1. 分析顧客行為
2. 提升企業獲利
3. 紓解交通狀況
4. 預測失業率
5. 預防恐怖攻擊
6. 打造即時服務
7. 預測股票指數
8. 降低犯罪率
9. 改善服務流程
10. 控制疫情蔓延
11. 降低營運成本
12. 提高醫學研發成效
13. 增加作物產量
14. 預防通膨變化
15. More and more.......

資料分析實際案例：

辛辛那提動物園，以資料進行商業分析調整行銷模式與資源分配
增加35萬美元的收入，5萬人次的新遊客，降低43萬的廣告費用

美國疾病控制及預測中心，與Google合作發展Google Flu Trends，追蹤流感傳播趨勢
提早兩星期掌握流感爆發關鍵時刻

溫布頓網球公開賽，即時賽事分析
讓球迷親身體驗賽事

美國邦威電力管理局，以智慧電網即時調度用電
省下一座新電廠，約6~10億美元的支出

加拿大安大略理工大學，建立早產兒健康監護系統
協助醫護人員提前24小時，預防早產兒因敗血症引發感染問題

羅森(Lawson)便利商店，分析社群網站大量資訊，調整行銷策略
稅前營收五年增加60%

古都倫敦，整合海量資料提供服務
讓遊客隨時查詢地鐵動態與車輛調度情形
智慧型垃圾桶防犯罪與恐怖攻擊

剩下的等書拿到再來分享。