首页 ☉  科技  ☉ 实例拆解:大数据应用如何落地?

实例拆解:大数据应用如何落地?

2019-11-21 07:26:30

在我们的生活中,由于大数据的应用,许多事情变得越来越方便。然后,本文将结合案例进行分解,大数据分析应该如何落到实处。

在单词前面写:

作者的国际惯例已经改变。我将从和你聊天开始,说一些情绪化的想法。从20世纪到21世纪,大数据的概念经历了几个繁荣和沉寂的时期。迄今为止,各种大数据算法、平台和模型的兴起、数据的繁荣和计算能力的提高也拉开了大数据时代到来的序幕。

数据算法的计算能力构成了大数据时代的基础,但迄今为止,我们还不知道有多少产品已经成功应用于大数据,也不知道个人在大数据时代发生了多少变化。

说到这里,我突然想起大学毕业时,我的营销(双学位)毕业论文的题目是“大数据时代的中国面子消费观”。事实上,我想说的是,大数据时代带来的变化既重要又微妙。也许我们甚至在意识到ta的存在并深刻影响自己之前就已经习惯了它的存在。

当我们谈论这个时,我们将开始真正的主题“如何获得大数据应用”。作者还将讨论如何根据实际案例进行大数据分析。

如果你认识作者,你可能不知道。事实上,作者也做过一些与信访相关的项目(嘿嘿)。信访作为政府机关社会状况的晴雨表,对整个社会的稳定起着非常重要而和谐的作用。

作者首先普及了科学,并向普通人解释了“信访局”的作用。我们普通人,无论遇到什么问题,无论是拖欠工资、拆迁、住房等问题,都可以去“信访局”上访(ps:偷偷告诉你,可以匿名上访哦!),信访局将直接或协调其他政府部门协助处理我们群众的事务。如果我们对信访的处理结果不满意,可以上诉两次。

因此,当事情发生时,向上级求助是一个更好的方法。现在信访基本实现信息化,各种政策要求信访必须在规定的时间内办理,否则会召集专门小组进行有针对性的处理,毕竟目前信访案件的积累将纳入评估范围。

然而,有些信访事项与整个社会的运作有关。你为什么这么说?

例如,信访局接到出租车司机的投诉,说市场上黑车太多,挤压了市场空间,几乎不可能吃东西。信访局一定要处理这件事吗?

如果不管怎样,如果有大量的出租车司机收不到订单,而且时间长,出租车司机可能会面临大量的下岗,或者可能会有大量的罢工,这将影响社会稳定。如果是的话,怎么做?如何协调交通管理局和运输管理局打击黑车?如果一些家庭仅仅依靠黑色汽车行业谋生,这是否会扼杀家庭唯一的收入来源?如果你撞上了一辆黑色的车,但房子里还有很多车又跑了出去,难道它没有撞上黑色的车的效果,也就是说,它没有解决出租车司机的问题。

因此,任何涉及关系整体运作而非单一问题的人,实际上都需要利用大数据进行深入挖掘和分析,找到问题的本质,从而有效地提供解决方案,达到根治根本原因的效果。

事实上,在制作与大数据应用程序相关的产品时,它不像传统的方法那样进行产品体验、交互和架构,而是一个接一个地实现问题。

你为什么这么说?例如,当我去ga听报告时,我听到ga告诉我如何使用大数据来解决关键事件。他们收集了关于长期事件的所有信息,如人、事、钱等。与某一事件相关,并在解决前连续分析2年。

因此,在进行大规模数据应用时,我们还应该关注一个接一个的问题和一个接一个的场景。与制造产品不同,我们需要提取共性并权衡利弊,为一组共性服务。因此,大数据应用的思维模式应该以解决问题为导向。重点是什么?要达到的效果是什么?

当我们关注问题所在时,我们会寻找数据来支持我们对问题的分析。所需的数据内容是什么?数据来自哪里?

最后,如何在获得这些数据后建立数据模型,不仅可以解决用户的问题,还可以提供具体的数据分析内容来证明系统分析的正确性。

此外,大数据应用程序的场景不是功能场景,只能帮助用户做出决策。也就是说,例如,对于一个事件,某个人的嫌疑值是xx%,但这并不意味着一个人是罪犯。但是,在选择要解决的问题时,我们的产品经理可以选择典型的、有代表性的和有价值的问题,由大数据应用程序来解决。

在这里,作者将分析信访中的实际案例,以及作者如何将大数据应用于实际。

本次评选要解决的问题是“黑车与出租车矛盾”。

作者选择这个问题的主要原因如下。首先,根据信访数据,群众对出租车的投诉和出租车司机对黑车的投诉越来越多。第二,我们可以得到运输当局和交通当局的数据。因此,这个问题和数据源的前提条件决定了大数据应用的问题很可能落到实处,而在沟通过程中,它确实可以解决政府的一些问题。

接下来,让我们看看作者是如何一步一步着陆的,这实际上是解决问题的过程:

(1)我们应该在什么阶段发动黑车罢工?

以过去两年的请愿资料为例,我们会就“黑车”及“的士”的请愿个案进行统计,以便观察过去两年“黑车及的士”请愿个案的投诉量的变化。第二,我们将从运输管理局获取车辆信息,并从运输管理局的车辆检查点获取数据进行数据分析。

具体指标的构建方法,请原作者不要写出。然而,这里可以大致说一下怎么做。

首先是处理车辆的卡口数据。需要确定的是这些车辆是否是黑色车辆,以便计算这一时期黑色车辆的数量。当然,它将结合运输管理局拥有的家用车辆的信息,提高识别的可信度。这样,我们可以有两条统计曲线。我们可以看到,“黑车”的来信来访数量与“黑车”的数量正相关。

然后我们进一步处理信件和访问的内容。我们阅读了不同时期有关“黑车和出租车”的信访内容,了解不同时期人们对“黑车和出租车”的反应程度。我们可以清楚地看到,当黑车的数量超过某个阈值(A)时,出租车司机对黑车的抱怨越来越多,当黑车的数量超过某个阈值(B)时,人们对出租车的抱怨越来越多。

因此,我们可以从这里的数据分析中看出,我们可以得出一个结论:为了稳定社会,我们需要将运行中的黑车数量控制在[b,a区间内。

(2)我们如何准确打击黑车?

这个题目,作者也不会给出具体的指标构成。在这里,我们坚持撞上的黑色汽车对家庭生活没有或几乎没有影响的原则。根据刺刀的操作数据,我们将构建这些黑车对出租车的影响值,即这些黑车对出租车收入的影响值。

其次,我们将结合交通管理局的数据,构建每辆黑车对家庭稳定的影响值。事实上,我们攻击的过程是将收入影响值和家庭稳定影响值结合起来准确攻击。在打击此类黑车的同时,黑车的车主信息将被输入系统,并被列入“黑车名单”,以实现更准确的黑车打击。

打击[之间的黑车数量,基本达到稳定社会的效果。然而,由于大数据的数据准确性问题,黑车统计数据的数量可以进一步减少到[区间b1,a1]之间的范围[b1,a1]。

此外,在业务的实施中,在此期间,我们创下了黑车记录“黑车名单”。如果在攻击黑车的过程中,我们结合刺刀数据,再次检测到此人正在操作黑车,我们就可以直接准确地进行攻击,因此这是一次无误的攻击。

(3)运行效果评估?

在运行构建好的大数据应用平台后,需要结合具体的运行效果优化我们的指标构建。此外,信访是一个漫长的过程,因此也需要很长时间来测试和优化。

在这里,事实上,我们准备接管互联网信息办公室的民意数据。我们想整合民意数据来评估我们的运营效果。

信访不过是衡量与“黑车和出租车”有关的投诉和舆论的社会状况。因此,最终有必要向企业反馈。

目前,由于行业问题,许多大数据应用仍然更加集中在政府部门和大型企业。主要用于提高管理效率和降低运营成本。它实际上已经应用于我们的普通人,而我们认为的大数据应用仍然很少。但是由于大数据的应用,我们的生活确实变得越来越方便。

这篇文章最初是由@筱雨发表的。每个人都是产品经理。未经允许禁止复制。

主题地图来自unsplash,基于cc0协议。


浙江快乐十二 湖北十一选五 贵州十一选五