论文大数据:挖掘用户丢下的金子是适合不知如何写金子方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于金子论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
基于互联网的发展,数据一直在呈现几何级数增长,而这些增长的海量数据大多数是用户留下来的,也许是一个单词,也许是一句评论,或者是一个表情,也有可能只是一次点击.这些数据极其无规律,存在形式多种多样,其价值也很难体现.没有经过梳理的大数据,那就只是一堆代码而已.
在奥维咨询（C）看来,大数据除了要有海量的数据做基础、即时性的展示为平台,中间环节还必须要有对大量的非结构性数据的整合、匹配以及对这些海量数据的深度挖掘——挖掘大数据,就像面对一片沙漠,最后要挖出的只是那一粒金子而已.而且这金子一定离不开用户.
如家电行业的大数据,奥维咨询（C）认为至少应该分成以下三类：
一是大交易数据.与以往企业仅仅关注的终端零售数据不同,大交易数据应该包括传统渠道销售数据,新兴渠道销售数据,线下购买数据,线上购买数据,商务工程数据等等.当这些数据被整合到一起,反映的是市场对产品需求的热点区域,对这些重点区域企业可以实行重点“打击”.
二是大行为数据.行为能够反应用户的真实的购物心理变化,仅仅在线上,我们就可以看到用户在选购过程中存在着一系列的行为变化,比如用户所使用的关键词、所浏览产品的用时长短、用户的跳转行为、放入购物车与最后成交时的差异等等等,这些构成了极为丰富的行为数据,不仅可以对企业的产品营销实现精准打击,也可以对渠道的产品布局、结构调整、销售引导起到不可低估的作用.这些还仅仅是线上的行为数据,如果再包含到线下,那么还有用户的表情、情绪、语言、肢体动作等这些数据的整合,所体现的价值是不可估量的.
三是大交互数据.互联网尤其是新媒体的发展,让企业与用户之间的互动增多了起来,互动方式变得多种多样,但是这种增加也让企业要增大成本提高用户的粘性,而且效率并不高,且目的也仅仅限于单纯的介绍和解释.大交互数据的出现,可以把线上的用户数据整合到一起,如用户在线上购买后进行的产品评价,在微博、微信上抒发的个人意见,在论坛上进行的咨询、讨论和形成的舆论倾向,这些数据经过整理,将形成规律性的结果,不仅对企业的产品销售,甚至是对产品的研发、设计和生产都有极为重大的意义.
构建大交互数据,必须搭建消费者体验分析系统,其目的是针对用户的交互性评论,通过语义分析技术进行维度分解和情感判断；通过多层级深挖,实现用户的洞察.
该系统的核心是消费者体验分析数据库.如奥维咨询（C）搭建的消费者体验维度管理系统（如图）.该系统把用户的评价分成,所有的用户评价都可以归纳为综合评价、商品体验、购买体验、售后体验四个维度,然后在对每一个评价进行第二次分类和第三次分类,由此形成了管理系统,便于数据的调取和解读.
通过2013年线上大家电（彩电、冰箱、空调、洗衣机）和厨电（油烟机、燃气灶、消毒柜、厨电套餐、微波炉、热水器）146万条消费者评论分析,奥维咨询（C）发现家电行业整体好评率为88.9%,差评率8.6%.洗衣机、空调和燃气灶的消费者差评率是最高的,达到9.5%以上,而厨电套餐和消毒柜的差评率较低,在7%左右.
从各消费环节来看,除综合体验外,消费者对商品体验的关注度最高,为27.3%,其次为售后体验15.2%；在商品体验环节,消费者对产品质量和产品功能的关注度较高,分别为6.6%和6.3%；在售后体验环节,消费者对物流配送的关注度最高,为7.9%.
根据更加细分的分析,我们就可以发现企业如何把这些研究成果与产品设计和开发结合起来：如在产品功能上,彩电、冰箱、微波炉关注度最高,尤其是彩电产品功能关注度高达30.9%,同时空调、彩电、洗衣机差评率高；那么关注度和差评率双高的产品,就需要在设计和研发上有针对性的改进；在使用感受上,大家电关注度较高,尤以空调和冰箱最为明显；大家电差评率高,娱乐性家电彩电差评率最高,其次为洗衣机、空调；所以企业对于大家电的使用体验在更加重视,比如在画质、噪音、制冷制热速度等硬性功能上,要有针对性的改善.
有关于大数据的挖掘,还有相当多的成果,也还有相当多的工作要做.对用户留下的金子,希望我们与企业共同来挖掘.
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参考文献：
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