PlayStation 5|什么时候觉得，数据分析真的非常有用？
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现在 ， 因为大数据和互联网的发展 ， 数据分析市场也逐渐变的越来越吃香 。
目前国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司 ， 像百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头（老BAT）或者是华为、浪潮、中兴等国内排前头的企业 ， 涵盖了数据采集 ， 数据存储 ， 数据分析 ， 数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司 ， 他们依赖于大数据工具 ， 针对市场需求 ， 为市场带来创新方案并推动技术发展 。
回归正题 ， 数据分析为什么有用？通过以下的这个例子你马上就能知道了——
我们可能要调查一款产品的相关受众群体 ， 根据受众群体去确定产品的定位与目标市场 ， 并进行了以下的样本采集 。
陈XX 20岁 喜欢该类产品；罗XX 40岁 不喜欢改产品；宋XX 43岁 喜欢该产品……
我们可以看到 ， 这些列举出来的样本初步采集资料又碎又乱 ， 根本无法让我们进行样本分析并得出结论 ， 如果想要推出结论势必要进行样本的数据分析 。
于是你对样本进行了统计分析并作出了以下表格：
\u0001做到这一步 ， 我们已经可以很明显的得出一些结论 ， 看到产品面向的受众年龄层了 。 0—20岁以及40—60岁很有可能就是我们产品面向的消费群体 。
这是一个很简单的案例 ， 甚至不需要花太多的时间 ， 但这个过程就是一个数据分析 ， 通过这个过程我们才能得出一个靠谱的结论 ， 因此你知道数据分析有多重要了吧？
但是现实中的数据分析可远远没有这么简单 。
表格虽然进行了分析也得出了结论 ， 但仍需要人脑通过数据加以辨别和判断 ， 那有没有更加直观地方法可以让人肉眼一眼就能看出结论呢？
不如看看以下这张图片：
（以上图表来自袋鼠云EasyV）
你会发现 ， 这张图片甚至不需要人脑怎么加以分析 ， 仅仅一张图片 ， 2s的时间你可以立马说出哪个年龄段的占比是最大的 。
所以说仅仅知道数据分析很重要还不是最关键的一环 ， 最重要的是如何进行高效的数据分析 。
数据和信息正在迅速增长 ， 信息的增长速度如此之快 ， 以至于我们无法获得可用的信息 。 生成一个数据可能需要许许多多的用户 ， 如果浪费这些数据 ， 我们还不如尝试去合并这些数据 。
建模和可视化是分析的主要方面之一 。 早期的数据需要大量熟练的分析师来处理数据 ， 而我们现在拥有的工具可用于对大量数据进行高速数据分析 。
在数据分析的帮助下 ， 受众可以根据所做的分析进行更改 。 社交媒体是增加数据增长速度的另一个示例 。 由于与消费者之间产生了交流 ， 如果将这些无意义的交流进行有效转化 ， 那是不是又会产生另一种新思路？
【PlayStation 5|什么时候觉得，数据分析真的非常有用？】要想完全理解这个过程其实很难 ， 但是我可以通过一个案例让大家身临其境 ， 以便于更好地帮助各位理解 。
这个案例建立了客户、物流和产品的三个部分的联系 ， 把零售大屏分成了三个场景 。
这三个场景：“人、货、场” ， 即客户、产品、店 。
我们可以看到主屏幕利用了地图上的点来看出门店的分布情况 ， 从各个地区的销售数据和人流的情况来直接反应出人与场的关系 。 再来看看子屏 ， 子屏对人和货的分析来将数据资源转化为业务能力 。
\u0001*李宁大屏对上面三个工作单元（“人、货、场”）进行交互操作 ， 可以对数据可视化大屏上的内容、交互、动效进行切换控制 。
\u0001子屏左侧非常引人注目的一个点是一个人头 ， 也就是消费者画像模块 。 这个木块的目的是对李宁的消费者数据进行多维分析展示 。 展示内容包括消费者属性分布 ， 例如年龄、性别、省份、会员等级属性 ， 同时展示消费者偏爱单品top10、消费者偏好 。
\u0001右侧同样也有一个很引人注目的鞋子 。 这一块展示的主要为产品的销售比例 ， 结合李宁旗下品牌各季主推SKU产品 ， 对李宁品牌产品直观展示 ， 包括品牌矩阵、品类销售占比、主推产品销售情况、产品销售排行榜 。
这样直观的数据一目了然 ， 任何人通过子屏 ， 都可以对人和货的分析来将数据资源 ， 了解客户需求 ， 非常方便地为客户提供个性化的体验 。
通过数据可视化大屏设计与分析 ， 将各种数据与图表紧密结合 ， 可以做到一个非常简便高效的数据分析 ， 这样的数据分析突破了传统数据分析方面的关于数据太碎 ， 图标太迷 ， 无法衔接等问题 ， 并设置场景和故事线将其串联在一起 ， 大大提高了数据分析的效率与决策过程 ， 同时还兼具了设计感与美观性 。
数据如果仅仅只是数据 ， 那就是一串毫无意义的数字 ， 如何让数字变的有意义 ， 让数字可以产生价值 ， 这才是我们数据分析需要去思考 ， 去做的事情 。
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