相对大多数的应用场景 ， 数据种类越多越丰富就越好 。再看数据的高精度不管数据有多大量 ， 多丰富 。首先得要保证数据的精度 ， 准确度 。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯 ， 但是拿来了一大堆数码产品的销售数据 。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值 。然后还要具有高度时效性这个时效性也可以分两个方面 。1、数据本身的时效性 ， 假如拿一堆10年前的数据来用 ， 其实参考价值不大了 ， 毕竟早已时过境迁了 ， 当然也不是绝对的 ， 只是相对于绝大多数的应用 ， 越“新鲜”的数据 ， 越好 。
2、数据处理的时效性 ， 假如我拿到了一大批 ， 种类丰富的“新鲜”数据 ， 10年才能处理完 ， 这样还有啥意义 。所以从这方面而言 ， 大数据并不是只有数据本身 ， 还要包含数据的传输 ， 储存 ， 计算以及结果分发等一系列的处理技术 。这些技术必须能都高效的加工数据 ， 保证数据价值的时效性 。总结一下 ， 大数据可以感性的理解 ， 就是大量的 ， 丰富的 ， 准确的 ， 新鲜的海量数据 ， 同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术 。
在销售领域 ， 不管是线上还是线下 ， 大数据都能提供相当大的帮助 。感性的理解下 。一、人群定位我们的产品谁在看 ， 谁在关注 ， 谁在购买我们的产品 。通过数据的总结分析 ， 准确定位转化率最大的人群 ， 男生还是女生 ， 老人还是年轻人 ， 可以把流量精准的投放在转换率大的人群 。二、地域定位分析不同地域的销售数据 ， 哪个地域的量最大 ， 哪个地域的销售潜力最高 。
都可以通过数据来挖掘 ， 可以帮助我们安排销售策略的侧重点 。三、产品定位什么产品卖的好 ， 什么产品受欢迎 。统计数据 ， 根据结果可以安排不同产品的生产和销售方案 。四、趋势定位通过数据规律 ， 分析人群的潜在消费趋势 ， 最大概率上 ， 什么产品未来会好卖 ， 可以帮助新产品方向的定位 。简单的说 ， 大数据就是为了挖掘数据背后的价值 ， 帮助人们做决策 ， 提供有效的依据 。
在互联网飞速发展的时代 ， 如何利用大数据为企业决策提供依据？
大数据的关键点不在于数据量大 ， 而在于有用 。大数据思维首先需要能够充分理解数据所蕴含的价值 ， 并且知道如何利用大数据 ， 让它为企业的经营决策提供依据 。而对于利用大数据为决策者提供支撑 ， 应该做好以下几个方面：认识到大数据的重要做为企业的管理者一定要建立大数据的思维 。领导者对于数据的价值有一定的认知 ， 认可大数据 。
建设大数据体系要想利用大数据为企业进行决策 ， 那么就要搭建一个完整的大数据体系 。这个体系包含数据采集、整理、安全、数据分析和数据呈现 。1) 信息采集：一般的公司都已经有自己的系统 ， 对于自己的企业都有了一定数据基础 ， 对于企业的数据分析是一个基础 。通过对于公司数据的整理采集 ， 进行大数据分析 。2) 整理、安全：是指企业把好的、安全的数据进行整理 。
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