大数据研究
来源：大宋咨询
一、什么是大数据研究
大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命。互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。大型商场遍及世界各地的数以千计的门店每周都要处理数亿交易。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。
二、大数据研究意义
1、基于互联网进行市场调研提高了效率，降低了成本
网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。
2、挖掘网络社交平台信息成为研究消费态度及心理的新手段
脸书、QQ、微博、微信等社交平台已日渐成为消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。
3、移动终端提供了实时、动态的消费者信息
随着5G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。
4、零售终端信息采集系统帮助企业了解市场
目前，PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用，只要扫描商品条形码，消费者购买的商品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统，企业可以掌握商业渠道的动态信息，适时调整营销策略。
三、大数据分析方法
数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
1、描述型分析：发生了什么？
这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2、诊断型分析：为什么会发生？
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。
3、预测型分析：可能发生什么？
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。
在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4、指令型分析：需要做什么？
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。
四、大宋数据大数据研究
大宋数据拥有一流的专业研究团队,在全国范围内有超过1000名专业服务人员,在深圳、北京、上海、广州、香港和湖南等地设有办事处。
数据的真实性是衡量调查项目质量的至关重要因素。如果数据的源头出了问题，那么，后期的数据挖掘和深入分析便失去了实质的意义。为此，我们专门成立了QC部门，也一直把质量控制作为公司的立足之本，在项目实施的各个阶段，我们会充分地考虑各种实施困难，科学合理地设计项目实施方案，并运用各种高科技监控手段，保证数据真实可靠。
大宋数据遵循《中国市场研究协会行业准则》、ESOMR《国际市场研究基本准则》、《中华人民共和国统计法》和国家统计局《涉外调查管理办法》，并按照不同类型的调查项目制定详细的《现目执行操作规范手册》来开展调研工作。
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