大数据实训心得体会：数据洞察与决策优化的关键之路

大数据实训心得体会:数据洞察与决策优化的关键之路

大数据的AI应用,需要更加深入的理解用户,需要更加贴近用户的场景。

但在AI技术的发展和应用过程中,人们的感知和交互也变得更加丰富,更加适应。比如大数据所描述的:用户的A/B测试,也会将人的行为进行记录,形成定性,为决策提供参考。因此,人们往往在确定项目目标时,会需要提前进行用户的预设,根据对的结果制定计划。

针对目前用户的选择性,分析的路径有两种:一种是基于大数据为用户群体服务,一种是基于画像为用户画像。但无论哪种方式,都需要大量的数据积累和分析,对人群的数据分析要有基础的认知,才能把数据做出预测,而不是给自己盲目的决策。

因此,大数据人群的核心特征是:决策和决策行为发生时,具有快速的个性化、关联性、全面性和精准性。大数据人群的概念也非常的通用,可在实际工作中应用,这样的角色对一个项目能起到决策影响的作用。

大数据的作用

对于项目来说,从数据分析出发的数据分析,可以让项目按照预想的轨迹来进行。并且,以大数据人群的不同形态,分别进行各种分析,可以对用户进行画像和用户画像,提高对用户行为的洞察,更加深入的去分析用户行为和需求,并提供相应的服务。

所以,这样的数据分析过程,有很多的好处。

1、数据目标可直接设定,数据指标与对应的时间段是在同一时间完成的。

2、数据结果可评估,数据结果与用户的生命周期、用户的行为轨迹、用户的消费习惯等相关联,对数据结果进行更加精细化的分析,提供更加有价值的结论,这样会提高数据分析结果的透明度和及时性。

3、通过数据分析,可以提供给技术人员更专业更高的支撑。

4、数据数据目标可以定位,这也是为什么经常说数据的天花板很低的原因,能否实现低成本的目的。