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                    數據時代下 涂料行業的大數據分析

                      發表時間:2015年09月09日  點擊數:1459 次

                      隨著大數據時代的來臨,大數據分析也應運而生。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯,其爆炸式增長在大容量、多樣性和高增速方面,全面考驗著現代企業的數據處理和分析能力;同時,也為企業帶來了獲取更豐富、更深入和更準確地洞察市場行為的大量機會。對企業而言,能夠從大數據中獲得全新價值的消息是令人振奮的。

                      然而,大數據時代是到來,那么大數據意味著什么,它到底會改變什么?如何從大數據中發掘出“真金白銀”則是一個現實的挑戰。僅僅從技術角度回答,已不足以解惑。如果來個必須,大數據只是賓語,那么離開了人這個主語,它再大也沒有意義。所以我們需要把大數據放在人的背景中加以透視,理解它作為時代變革的力量。

                      作為通用的一種分析手段,我們不妨把這個主語化成“涂料行業”,分析大數據對涂料行業的影響,解讀為何大數據分析能為涂料行業帶來時代變革的力量。

                      涂料大數據應用案例

                      數據時代下 涂料行業的大數據分析

                      之一:油水之爭

                      近兩年,涂料行業討論最激烈的問題就是水性漆將代替油性漆的時代已經到來了。涂料行業發展到今天已經算得上是成熟的行業,傳統的油性涂料和現代創新性的水性涂料,究竟誰的優勢強,亦或者有界別于兩者的一種特殊涂料的存在,符合人們的時代發展需求。大數據分析的優勢是可以通過收集起來的數據,預測未來涂料行業發展的大趨勢,通過這些預測,涂料企業便可以進行有效的改革創新。

                      之二:電商領域的涂料企業

                      越來越多的涂料企業開始涉足大數據平臺,利用大數據精準的分析能力,和海量的信息庫,對市場的需求方向進行整體把握。對于涉足電商領域的涂料企業而言,大數據存在的意義是,它能通過網絡平臺反映的顧客“大數據”信息,使互聯網企業可以更加準確地對用戶進行行為分析、需求挖掘。通過大數據提供分析,涂料企業便會對關注度高的產品進一步加大推廣投入。借鑒服裝行業"打爆款"的策略思路,將一個單品做出一個成規模的量級,這對于企業來說將是極大的利好。

                      之三:涂料企業的品牌宣傳

                      作為社會上一個不較為人所了解的領域,涂料行業一直都是在“摸著國外的石頭過河”,其中,國外的石頭就是指立邦、多樂士、威士伯等國際著名涂料品牌。在中國,由于相關媒體或機構對涂料行業的關注度一直都不高,所有,涂料行業很多數據價值一直都被人們所忽視,消失在歷史的輪轉中。過去,涂料企業對數據的認知也局限于一些宏觀數據,例如年產量、年增長率、月產量等宏觀信息,對消費者的認知一般只是通過線下調查問卷的方式來攝取。

                      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、過濾以及統計抽樣方法。

                      2.Explore:通過考察關聯性、趨勢性以及異常值的方式來探索數據,增進對于數據的認識。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等方法。

                      3.Modify:以模型選擇為目標,通過創建、選擇以及轉換變量的方式來修改數據集。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訓練統計模型或者機器學習模型。該步驟涉及技術為:線性及邏輯回歸、決策樹、神經網絡、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(包括非SAS用戶)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使用全部SEMMA分析步驟。然而,在獲得滿意結果之前,可能需要多次重復其中部分或者全部步驟。

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