基于互联网行业的大数据分析

2017-05-30 12:28周裕锋
科技尚品 2017年1期
关键词:大数据分析

摘 要:现今社会,企业信息化、终端网络日渐普及,互联网数据正以指数速度进行增长,数据信息已经成为社会各领域的重要资源,其中蕴含着巨大的商业价值,如何利用大数据分析推动互联网行业发展受到了广泛关注。

关键词:互联网行业;大数据;分析

21世纪,人类社会正式进入互联网时代,海量数据充斥在人们生活和工作中,人們通过对数据信息的分析,能够从中发现重要的隐性信息,为实践活动提供科学依据。互联网行业与大数据分析存在密切联系,互联网行业能够为大数据分析创造平台,反之,大数据分析能够为互联网行业提供更多信息与资源。

1 大数据分析特性

大数据是数量/容量规模在1000TB以上的数据,自身体量较大、种类繁多,且具有极高的商业价值。面对巨大、复杂及多变的大数据,需要有别于传统数据处理模式。在实践分析中,要充分利用新技术、新方法及新模式,将庞大的数据进行处理,发现规律、辅助决策,推动互联网行业能够走向社会。现实生活中,我们常常无法直接感受和体会到大数据的存在[1]。据Intel公司调查发现,1分钟互联网中涉及的大数据如下:

IP数据量:传输638900000000000byte

电子邮件:205000000封

Google:完成3000000次搜索

......

上述数据仅是互联网上的冰山一角,由此在互联网产生的数据之多、之大可想而知。

2 基于互联网行业的大数据分析

目前,我国已经由互联网时代逐渐发展到互联网+时代,互联网已经渗透至社会各领域,如淘宝、京东等电子商务的发展正是互联网发展的具体表现形式。面对激烈的市场竞争,如何利用大数据分析帮助消费者能够对商品质量和价值进行深层次了解,并得到满意的产品,成为行业发展的关键。

2.1 个性化推荐

个性化推荐建立在群体行为基础之上,通过对数据的分析,对个体进行推荐,需要大数据分析的大力支持。在实践中,通过收集、分析用户浏览及关注的行为来做出分析结果。这些数据看似毫无规律和特点,但是在大数据分析下,能够掌握消费者的性别、收入及爱好等信息,从而实现对商品智能化的推荐功能。在此过程中,用户体验良好,将会多次选择该平台,提高平台经济效益,不仅如此,还能够推动传统商铺朝着互联网行业转型。

2.2 互联网金融

众筹、P2P的出现,使得传统金融行业与众多中小企业相互合作,衍生出大量小微贷款公司,加上商业大数据征信的兴起,在一定程度上改变了央行个人征信体系覆盖率不足的现状,如金融服务公司,对用户借贷行为数据进行分析,并利用大数据与云计算技术,能够对借款人的信用状况进行系统性分析,预估借贷风险,为完全线上借贷目标的实现提供了极大的支持。可见,大数据分析改变了金融行业的传统规则。如以余额宝作为较为成功的互联网金融产品,在2013年迅速占领市场,迄今为止,规模超过1000亿,用户近4000万。相比较来看,余额宝特色在于大数据分析,以基金申购来看,通过对历史数据的分析,能够把握客户的行为规律,依托阿里巴巴、淘宝等平台数据,能够有效识别风险,提供针对性服务。

2.3 旅行预订

网上预订旅行产品、行程及车票、机票等,成为互联网行业的重要应用,汇总游客、景区、宾馆等数据,采用大数据技术对数据进行精细化分析,进行深入调查,更好地推动我国旅游与假日经济的快速发展。新时期下,大数据分析为旅游行业发展带来了巨大的支持,如国内携程、艺龙及去哪儿等平台,树立大数据意识,尽快引进先进技术,以大数据分析为依托,为新产品设计提供依据,更好地贴近消费者需求,稳固自身在市场上的地位。在未来,旅游对于大数据的应用将朝着点评数据转变,源于不同的点评,能够更加直观地了解到用户需求,实现个性化服务,与此同时,能够发现企业潜在的问题,不断完善各项工作。

2.4 网络广告

传统广告中,广告主对于受众、受众年龄层及对广告的感受缺乏了解,存在一定的盲目性,无法全面掌握广告投放效果。而在互联网行业中,大数据分析能够突破上述弊端,掌握目标客户、投放效果等。大数据分析与网络广告的融合被称为计算广告学[2]。之所以能够取得良好的效果,究其根本是互联网公司自身具有的大数据能力,且在网络环境中,能够避免信息不对称等现象,为未来数字商业奠定坚实的基础。随着科学技术不断发展,大数据分析将朝着横向与纵向两个方向拓展,使得数据分析更具科学性。

3 结论

互联网与传统行业深入融合已成为未来发展的主流趋势,大数据分析在此过程中占据重要地位。通过大数据分析,能够打造互联网行业应用生态圈,加快产业升级,减少信息不对称问题,实现信息共享,企业需要尽快抓住机遇,推出满足用户需求的产品,且提供精准营销、征信等服务,推动传统企业朝着互联网时代转变,为人们生活和工作带来更多便捷,更好地诠释数据内涵及本质。

参考文献

[1]陶彩霞,谢晓军,陈康,等.基于云计算的移动互联网大数据用户行为分析引擎设计[J].电信科学,2013,(3):27-31.

[2]杨君志.“互联网+”与“大数据”发展创新经济社会[J].市场经济与价格,2016,(7):13-15,12.

(作者单位:汉中市龙岗中学)

作者简介:周裕锋(1998-),男,学生在读,研究方向:数学方向(偏计算机)。

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