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用数据推动精准运营的解决方案
一、大数据思维
大数据并不是一门高深的“技术”,而是一种思维方式.他更加注重个体特征的综合分析,从而得出更有针对性的决策和判断.目前,大数据已经在多个领域中显示优势,比如：通过用户行为分析,帮助商家实现精准广告投放,内容推荐,产品的优化.通过用户地理位置分析：可以用于O2O, 商家推荐,交友推荐.大数据时代,人们对待数据的思维方式也是在发生转变：
1）需要全部数据而不是样本数据.传统的统计学是对抽样进行分析,而大数据的思维方式是总体思维,这样能够更加全面、立体、系统地认识总体状况.2）关注效率而不是精确度.当面对海量、即时数据时,绝对的精准不再是追求的主要目标,适当忽略微观层面上的精确度,反而可以在宏观层面获得更好的洞察力.3）关注相关性而不是因果关系.大数据思维一个最突出的特点,就是从传统的因果思维转向相关思维,也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”.传统的因果思维是一定要找到一个原因,推出一个结果来.而大数据没有必要找到原因,只要发现这种迹象的时候,就可以去做一个最有利于自己的决策.
二、中心业务数据现状
大数据思维,通过客户信息,把与之相关数据联系在一起,用大数据思维,获得智能化商业模式.理解数据的人,应当发现问题；每天我们都与业务数据,报表数据,用户数据打交道,那么这些数据是否存在价值？是否能支撑领导的经营决策？1）信息的孤岛化.目前我们的业务数据分散在通信、电视、信息主营业务支撑系统中, 业务数据零散,共享困难,无法及时准确的反应运营的状态.2）报表的高冷化.传统的报表只是对某个时间经营状况的反应,并不能反应某种趋势情况.报表的指标为常态化、固态化,真正读懂报表数据的人不多.3）数据分析的传统化.分析数据基本依赖于报表.分析结果靠经验得出,缺乏科学有效分析方法予以支持.
三、解决方法
1）数据统一和整合: 将跨系统,跨业务的数据进行统一和整合.同时保证数据的质量和真实性. 2）数据存储: 保证数据的读取和访问速度.3）数据分析: 用科学的方法寻找数据和数据之间的关系.
四、全业务营收数据分析
对全业务数据分析将条线式分析转变为矩阵式分析
条线式分析：数据的逐级汇总,类似于报表数据.
矩阵式分析：也就是多维的分析方法,首先要确定分析的维度和指标.那么数据立方体是多维矩阵一种,让用户从多个角度探索和分析数据.经常用的方法：钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）、切片（Slice）、切块（Dice）以及旋转（Pivot）数据分析的过程是持续地与业务碰撞的过程,这是一个反复建模分析,反复验证解释的过程.也就是说要以业务为核心,业务决定数据分析的方向和重心.要想做好数据分析,方法如下：
1）想得清：根据运营需要,想明白哪些方面需要数据分析？分析的维度、指标是什么？ 2）提得全：明确问题后,需要把涉及的数据全部提出来.3）看得懂：拿到数据后,能通过数据分析的方法,发现趋势、规律、问题 .4）玩得转：在发现问题后,能透过现象看到本质,查找出问题背后的原因.5）用得上：所以在得出数据分析的结果时,能客观地对待,并经得起推敲.
数据分析方法 .1）趋势分析：查看一段时间某一数据的变化趋势,得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息 .2）对比分析：自己和自己比,看趋势、找规律；自己和别人比,找差异、问题. 3）细分分析：无细分, 毋宁死.能拆分就拆分,颗粒度放到最细,从根本找原因.
结论
通过对大数据思维的认识,完成中心业务营收数据的分析,为之后数据挖掘潜在客户以及客户分析奠定理论基础.H
（作者单位：天津市大港油田信息中心）
浅谈论文范文结:
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