數據時(shí)代下 涂料行業(yè)的大數據分析

然而，大數據時(shí)代是到來(lái)，那么大數據意味著(zhù)什么，它到底會(huì )改變什么?如何從大數據中發(fā)掘出“真金白銀”則是一個(gè)現實(shí)的挑戰。僅僅從技術(shù)角度回答，已不足以解惑。如果來(lái)個(gè)必須，大數據只是賓語(yǔ)，那么離開(kāi)了人這個(gè)主語(yǔ)，它再大也沒(méi)有意義。所以我們需要把大數據放在人的背景中加以透視，理解它作為時(shí)代變革的力量。

 

作為通用的一種分析手段，我們不妨把這個(gè)主語(yǔ)化成“涂料行業(yè)”，分析大數據對涂料行業(yè)的影響，解讀為何大數據分析能為涂料行業(yè)帶來(lái)時(shí)代變革的力量。

數據時(shí)代下 涂料行業(yè)的大數據分析

 

大數據分析：信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數據

進(jìn)入2012年，大數據(big data)一詞越來(lái)越多地被提及，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數據，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng )新。它已經(jīng)上過(guò)《紐約時(shí)報》《華爾街日報》的專(zhuān)欄封面，進(jìn)入美國官網(wǎng)的新聞，現身在國內一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺(jué)靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫(xiě)進(jìn)了投資推薦報告。

 

數據正在迅速膨脹并變大，它決定著(zhù)企業(yè)的未來(lái)發(fā)展，雖然現在企業(yè)可能并沒(méi)有意識到數據爆炸性增長(cháng)帶來(lái)問(wèn)題的隱患，但是隨著(zhù)時(shí)間的推移，人們將越來(lái)越多的意識到數據對企業(yè)的重要性。大數據時(shí)代對人類(lèi)的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、洞察能力提供了未有的空間與潛力。

 

當社交網(wǎng)絡(luò )還未流行，網(wǎng)購還沒(méi)有那么火熱的時(shí)候，互聯(lián)網(wǎng)充其量只是一個(gè)內容傳播的中介。然而，如今社交網(wǎng)絡(luò )的興盛和網(wǎng)購成為一種習慣后，互聯(lián)網(wǎng)不再僅僅是一個(gè)中介和平臺，正如facebook所言，在互聯(lián)網(wǎng)空間，人們(或稱(chēng)網(wǎng)民)除了瀏覽或吸取自己所需信息外，人們在其中還形成一個(gè)單元，其一言一行都在透露著(zhù)自己喜怒哀樂(lè )、生活習慣、工作心態(tài)、購物欲望等因素。然后，將互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)相關(guān)數據進(jìn)行整合、分析，成就了如今的“大數據”。

這里，問(wèn)題就出現了，讓涂料行業(yè)人士困惑不已的是，大數據時(shí)代不是主要針對IT行業(yè)而言嗎?它何時(shí)，又何地的跟涂料行業(yè)扯上關(guān)系的?其實(shí)，與其說(shuō)“大數據”是一個(gè)數據庫，不如說(shuō)“大數據”是一個(gè)對當下社會(huì )人類(lèi)行為趨向的分析和總結。大數據之于涂料企業(yè)，重要的是消費者的消費行為和消費習慣，他們很大程度上左右企業(yè)涂料產(chǎn)品的研發(fā)方向和營(yíng)銷(xiāo)策略，而往往涂企對消費者的了解恰好來(lái)自對消費者“大數據”的分析。“大數據”能為涂料企業(yè)提供的不再僅僅是冷冰冰的數據，還可以是數據背后預示的市場(chǎng)走向和消費趨勢等信息。

數據時(shí)代下，涂料行業(yè)需要大數據分析

在這個(gè)“大數據”時(shí)代里，社會(huì )化媒體已經(jīng)成為人們日常生活必需品。社會(huì )化媒體的發(fā)展，正帶領(lǐng)涂料營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)入新的時(shí)代。

首先從向消費者傳播信息到與消費者建立關(guān)系的時(shí)代。今天的涂料品牌如果僅僅依賴(lài)傳統媒體和涂料經(jīng)銷(xiāo)商發(fā)出聲音，而沒(méi)有進(jìn)入消費者的關(guān)系圖譜中，很可能會(huì )被消費者遺忘;

 

其次，基于消費者自傳播形成的大數據時(shí)代。在大數據的基礎上分析、洞察和預測消費者的偏好，并據此為消費者提供能滿(mǎn)足他們需求的涂料產(chǎn)品、涂料信息和涂料服務(wù)，以及傳遞準確的廣告信息給他們，是企業(yè)今天面臨的大挑戰;

 

再來(lái)，從可預測可控制，進(jìn)入一個(gè)實(shí)時(shí)交互與實(shí)時(shí)溝通的時(shí)代。消費者在社會(huì )化媒體上的表現是沒(méi)有任何規律的，甚至消費者的網(wǎng)絡(luò )化族群的聚集也是自發(fā)的，涂料企業(yè)企業(yè)如果不能對消費者的這些實(shí)時(shí)反應進(jìn)行實(shí)時(shí)化互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)，也很難滿(mǎn)足消費者的需求，甚至該涂料品牌還可能面臨很大的風(fēng)險。

 

在社交網(wǎng)絡(luò )興盛之后，涂料企業(yè)對微博、QQ等社交工具的關(guān)注日益提升。正如蘋(píng)果改變了智能手機行業(yè)的規則一樣，社交工具也改變了人與人之間的聯(lián)系。而涂料企業(yè)對自家涂料產(chǎn)品的宣傳也開(kāi)始多元化，逐漸滲透到互聯(lián)網(wǎng)。特別是在微博、人人網(wǎng)等社交工具所操作的產(chǎn)品促銷(xiāo)、宣傳等活動(dòng)，由于互動(dòng)性強，參與者會(huì )在活動(dòng)頁(yè)面不知不覺(jué)地留下自己的相關(guān)信息，通過(guò)“大數據”可以分析出消費者的消費目標、消費行為、消費金額、消費預期等信息。然后，涂料企業(yè)再通過(guò)整合這些信息，充分了解消費者的相關(guān)信息，從而提高自家涂料產(chǎn)品與消費者的契合度。

時(shí)下“大數據時(shí)代”正在由概念逐漸走向實(shí)體化，走向業(yè)務(wù)化。通過(guò)數學(xué)、統計學(xué)和計算機編程等方式，“大數據”不但可以從相關(guān)信息來(lái)分析出涂料企業(yè)未來(lái)的走向，還可以為企業(yè)處理與消費者之間的關(guān)系提供重要的數據，例如消費者的消費預期目標、消費行為、消費習慣等。相信在未來(lái)，伴隨互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的不斷發(fā)展以及涂料行業(yè)不斷前進(jìn)的步伐，在機遇與挑戰并存的道路上，大數據的運用和掌控是涂料企業(yè)達到理想發(fā)展效果的重要手段。

 

 

知識普及：

 

大數據分析的五階段：

1.Sample：抽取一些代表性的樣本數據集(通常為訓練集、驗證集和測試集)。樣本容量的選擇標準為：包含足夠的重要信息，同時(shí)也要便于分析操作。該步驟涉及的處理工具為：數據導入、合并、粘貼、過(guò)濾以及統計抽樣方法。

 

 

2.Explore：通過(guò)考察關(guān)聯(lián)性、趨勢性以及異常值的方式來(lái)探索數據，增進(jìn)對于數據的認識。該步驟涉及的工具為：統計報告、視圖探索、變量選擇以及變量聚類(lèi)等方法。

 

 

3.Modify：以模型選擇為目標，通過(guò)創(chuàng )建、選擇以及轉換變量的方式來(lái)修改數據集。該步驟涉及工具為：變量轉換、缺失處理、重新編碼以及數據分箱等。

 

 

4.Model：為了獲得可靠的預測結果，我們需要借助于分析工具來(lái)訓練統計模型或者機器學(xué)習模型。該步驟涉及技術(shù)為：線(xiàn)性及邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、偏小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(hù)(包括非SAS用戶(hù))的模型算法。

 

 

5.Assess：評估數據挖掘結果的有效性和可靠性。涉及技術(shù)為：比較模型及計算新的擬合統計量、臨界分析、決策支持、報告生成、評分代碼管理等。數據挖掘者可能不會(huì )使用全部SEMMA分析步驟。然而，在獲得滿(mǎn)意結果之前，可能需要多次重復其中部分或者全部步驟。