විශාල දත්ත යටතේ වීදුරුවේ අලෙවිකරණ වටිනාකම

අලෙවිකරණය විද්‍යාවක්ද?ඇත්ත වශයෙන්ම, මිනිසුන්ට වෙළඳ ක්‍රියාකාරකම් ඇති බැවින්, අලෙවිකරණය සැමවිටම පැවති අතර, කාලය වෙනස් වන විට නව ආකෘති දිගටම මතු වේ.විශාල දත්ත යුගයේ අලෙවිකරණය ද සෙමින් පරිණාමය වී ඇත.

සමහර පැතිවලින්, වර්තමාන අලෙවිකරණ කර්මාන්තය ද පෙර නොවූ විරූ හැකියාවක් ඇත.මෙය විශාල දත්ත යුගයේ අලෙවිකරණ වෘත්තිකයන්ගේ රැකියා දිශාවේ නව ප්‍රවණතාවයකි.බොහෝ අය පවසන්නේ සාම්ප්‍රදායික අලෙවිකරණ ප්‍රඥාව විශාල දත්තවල දැවැන්ත බලය සමඟ ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් ගුණාත්මක හා ප්‍රමාණාත්මක විශ්ලේෂණයේ දී විශාල වාසි ලබා ගත හැකි බවයි.නමුත් මෙය සිදු කිරීම සඳහා, මුලින්ම කළ යුතු වැඩ ගොඩක් තිබේ.Wharton School of Business හි මෙහෙයුම් සහ තොරතුරු කළමනාකරණය පිළිබඳ මහාචාර්යවරයෙකු වන Shawndra Hill පැවසුවේ “මෙය ඉතා උද්යෝගිමත් කාලයක්.ගනුදෙනුකරුවන්, ඔවුන්ගේ ආකල්ප සහ ඔවුන්ගේ ආකල්ප තේරුම් ගැනීමට දත්ත ගොඩක් තිබේ.ඔයා මොනවද කල්පනා කරන්නේ.ඊට අමතරව, දත්ත කැණීම පසුගිය වසර දහය තුළ විශාල ප්‍රගතියක් ලබා ඇත, නමුත් අපට තව බොහෝ දුර යා යුතුව තිබේ ... එනම්, මිනිසුන් පවසන දේ පිටුපස ඇති සැබෑ අර්ථය සොයා ගැනීමට.

විශාල දත්ත යුගයක් පැමිණෙන බව බොහෝ දෙනෙකුට හැඟේ, නමුත් එය බොහෝ විට අපැහැදිලි හැඟීමක් පමණි.අලෙවිකරණය සඳහා එහි සැබෑ බලය සඳහා, ඔබට එය විස්තර කිරීමට විලාසිතාමය වචනයක් භාවිතා කළ හැකිය-නොපැහැදිලි.ඇත්ත වශයෙන්ම, ඔබ එහි බලය තේරුම් ගැනීමට එය සොයා ගැනීමට උත්සාහ කළ යුතුය.බොහෝ සමාගම් සඳහා, විශාල දත්ත අලෙවිකරණයේ ප්‍රධාන වටිනාකම පහත සඳහන් අංශ වලින් පැමිණේ.

පළමුව, පරිශීලක හැසිරීම් සහ ලක්ෂණ විශ්ලේෂණය කිරීම.

නිසැකවම, ඔබ ප්‍රමාණවත් පරිශීලක දත්ත රැස් කරන තාක්, ඔබට පරිශීලකයාගේ මනාපයන් සහ මිලදී ගැනීමේ පුරුදු විශ්ලේෂණය කළ හැකි අතර “පරිශීලකයාට වඩා පරිශීලකයා හොඳින් දැන සිටිය හැකිය.”මේ සමඟ, එය බොහෝ විශාල දත්ත අලෙවිකරණයේ පරිශ්‍රය සහ ආරම්භක ලක්ෂ්‍යය වේ.ඕනෑම අවස්ථාවක, ඔවුන්ගේ සටන් පාඨය ලෙස "පාරිභෝගික කේන්ද්රීය" භාවිතා කළ එම සමාගම් ඒ ගැන සිතා බැලිය හැකිය.අතීතයේ දී, ඔබට කාලෝචිත ආකාරයකින් ගනුදෙනුකරුවන්ගේ අවශ්‍යතා සහ සිතුවිලි තේරුම් ගත හැකිද?සමහර විට විශාල දත්ත යුගයේ මෙම ප්රශ්නයට පිළිතුර පමණක් පැහැදිලි වේ.

දෙවනුව, නිරවද්‍ය අලෙවිකරණ තොරතුරු සඳහා තල්ලු සහාය.

පසුගිය වසර කිහිපය තුළ, නිරවද්‍ය අලෙවිකරණය බොහෝ සමාගම් විසින් සෑම විටම සඳහන් කර ඇත, නමුත් එය ඉතා දුර්ලභ ය, නමුත් ස්පෑම් ගංවතුර වේ.ප්‍රධාන හේතුව නම්, අතීතයේ නාමික නිරවද්‍ය අලෙවිකරණය ඉතා නිවැරදි නොවීමයි, මන්ද එයට පරිශීලක ලක්ෂණ දත්ත සහය සහ සවිස්තරාත්මක හා නිවැරදි විශ්ලේෂණයක් නොතිබීමයි.සාපේක්ෂ වශයෙන්, වර්තමාන RTB ප්‍රචාරණය සහ අනෙකුත් යෙදුම් අපට පෙරට වඩා හොඳ නිරවද්‍යතාවයක් පෙන්නුම් කරන අතර එය පිටුපස විශාල දත්තවල සහාය ඇත.

තෙවනුව, නිෂ්පාදන සහ අලෙවිකරණ ක්‍රියාකාරකම් පරිශීලකයාගේ ප්‍රසාදයට මඟ පෙන්වීම.

නිෂ්පාදිතය නිෂ්පාදනය කිරීමට පෙර අනාගත පරිශීලකයින්ගේ ප්‍රධාන ලක්ෂණ සහ නිෂ්පාදනය පිළිබඳ ඔවුන්ගේ අපේක්ෂාවන් ඔබට තේරුම් ගත හැකි නම්, ඔබේ නිෂ්පාදන නිෂ්පාදනය හැකි තරම් හොඳ විය හැකිය.උදාහරණයක් ලෙස, Netflix විසින් “House of Cards” රූගත කිරීමට පෙර විභව ප්‍රේක්ෂකයින් කැමති අධ්‍යක්ෂවරුන් සහ නළුවන් දැන ගැනීමට විශාල දත්ත විශ්ලේෂණයක් භාවිතා කරන ලද අතර එය සැබවින්ම ප්‍රේක්ෂක හදවත් ග්‍රහණය කර ගත්තේය.තවත් උදාහරණයක් ලෙස, “ලිට්ල් ටයිම්ස්” ට්‍රේලරය නිකුත් වූ පසු, එහි චිත්‍රපටවල ප්‍රධාන ප්‍රේක්ෂක කණ්ඩායම පශ්චාත් 90 ගණන්වල කාන්තාවන් බව Weibo වෙතින් විශාල දත්ත විශ්ලේෂණයක් හරහා දැනගන්නට ලැබුණි, එබැවින් මෙම කණ්ඩායම් සඳහා පසුව අලෙවිකරණ කටයුතු ප්‍රධාන වශයෙන් සිදු කරන ලදී.

හතරවනුව, තරඟකරුවන්ගේ අධීක්ෂණය සහ සන්නාම සන්නිවේදනය.

තරඟකරුවෙකු කරන්නේ බොහෝ සමාගම් දැන ගැනීමට අවශ්‍ය දෙයයි.අනෙක් පාර්ශවය ඔබට නොකියුවත්, විශාල දත්ත අධීක්ෂණය සහ විශ්ලේෂණය හරහා ඔබට සොයා ගත හැකිය.සන්නාම සන්නිවේදනයේ සඵලතාවය විශාල දත්ත විශ්ලේෂණය හරහා ද ඉලක්ක කර ගත හැක.උදාහරණයක් ලෙස, සන්නිවේදන ප්‍රවණතා විශ්ලේෂණය, අන්තර්ගත විශේෂාංග විශ්ලේෂණය, අන්තර්ක්‍රියාකාරී පරිශීලක විශ්ලේෂණය, ධනාත්මක සහ සෘණාත්මක හැඟීම් වර්ගීකරණය, කට වචනයේ ප්‍රවර්ග විශ්ලේෂණය, නිෂ්පාදන ගුණාංග බෙදා හැරීම යනාදිය සිදු කළ හැකිය.තරඟකරුවන්ගේ සන්නිවේදන ප්‍රවණතාවය නිරීක්‍ෂණය තුළින් ග්‍රහණය කර ගත හැකි අතර, පරිශීලක හඬ සැලසුම්කරණයට අනුව කර්මාන්තයේ මිණුම් සලකුණු පරිශීලක සැලසුම් වෙත යොමු කළ හැකි අතර Weibo matrix හි ක්‍රියාකාරී බලපෑම පවා ඇගයීමට ලක් කළ හැක.

පස්වනුව, සන්නාම අර්බුද නිරීක්ෂණය සහ කළමනාකරණ සහාය.

නව මාධ්‍ය යුගයේ වෙළඳ නාම අර්බුදය බොහෝ සමාගම් ඒ ගැන කතා කිරීමට හේතු වී තිබේ.කෙසේ වෙතත්, විශාල දත්ත වලට සමාගම් වලට කල්තියා තීක්ෂ්ණ බුද්ධියක් ලබා දිය හැකිය.අර්බුදයක් පුපුරා යාමේදී, අවශ්‍ය වන්නේ අර්බුද පැතිරීමේ ප්‍රවණතාවය නිරීක්ෂණය කිරීම, වැදගත් සහභාගිවන්නන් හඳුනා ගැනීම සහ වේගවත් ප්‍රතිචාර දැක්වීමට පහසුකම් සැලසීමයි.විශාල දත්ත මගින් ඍණාත්මක නිර්වචන අන්තර්ගතයන් එකතු කර ගැනීමට, අර්බුද ලුහුබැඳීම සහ අනතුරු ඇඟවීම ඉක්මනින් ආරම්භ කිරීමට, සමූහයාගේ සමාජ ගුණාංග විශ්ලේෂණය කිරීමට, සිදුවීම් ක්‍රියාවලියේ දෘෂ්ටි කෝණයන් පොකුරු කිරීමට, ප්‍රධාන පුද්ගලයින් සහ සන්නිවේදන මාර්ග හඳුනා ගැනීමට, පසුව ව්‍යවසායන් සහ නිෂ්පාදනවල කීර්තිය ආරක්ෂා කිරීමට සහ ග්‍රහණය කර ගත හැකිය. මූලාශ්රය සහ යතුර.නෝඩ්, ඉක්මනින් හා ඵලදායී ලෙස අර්බුද සමඟ කටයුතු කරන්න.

හයවනුව, සමාගමේ ප්රධාන ගනුදෙනුකරුවන් පරීක්ෂා කරනු ලැබේ.

බොහෝ ව්‍යවසායකයින් ප්‍රශ්නයට පැටලී සිටිති: ව්‍යවසායයේ පරිශීලකයින්, මිතුරන් සහ රසිකයන් අතර, වටිනා පරිශීලකයින් කවුරුන්ද?විශාල දත්ත සමඟ, සමහර විට මේ සියල්ල කරුණු මගින් සහාය විය හැක.පරිශීලකයා විසින් සංචාරය කරන ලද විවිධ වෙබ් අඩවි වලින්, ඔබ සැලකිලිමත් වන දේවල් ඔබේ ව්‍යාපාරයට සම්බන්ධද යන්න ඔබට තීරණය කළ හැක;සමාජ මාධ්‍යවල පරිශීලකයා විසින් පළ කරන ලද විවිධ අන්තර්ගතයන් සහ අන්‍යයන් සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරන ලද අන්තර්ගතයෙන්, ඔබට විස්තර කළ නොහැකි තොරතුරු සොයාගත හැකිය, සම්බන්ධ කිරීමට සහ සංස්ලේෂණය කිරීමට ඇතැම් නීති භාවිතා කරමින්, ප්‍රධාන ඉලක්ක පරිශීලකයින් පරීක්ෂා කිරීමට සමාගම්වලට උපකාර කළ හැකිය.

හත්වන, විශාල දත්ත පරිශීලක අත්දැකීම් වැඩිදියුණු කිරීමට භාවිතා කරයි.

පරිශීලක අත්දැකීම වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා, යතුර වන්නේ පරිශීලකයා සහ ඔවුන් භාවිතා කරන ඔබේ නිෂ්පාදනයේ තත්ත්වය සැබවින්ම අවබෝධ කර ගැනීම සහ කාලෝචිත මතක් කිරීම් සිදු කිරීමයි.උදාහරණයක් ලෙස, විශාල දත්ත යුගයේ, සමහර විට ඔබ ධාවනය කරන මෝටර් රථය ඔබේ ජීවිතය කල්තියා බේරා ගත හැකිය.වාහනය පුරා ඇති සංවේදක හරහා වාහන මෙහෙයුම් තොරතුරු රැස් කර ඇති තාක් කල්, එය ඔබේ මෝටර් රථයේ ප්‍රධාන කොටස්වලට ගැටලු ඇති වීමට පෙර ඔබට හෝ 4S සාප්පුවට කල්තියා අනතුරු අඟවයි.මෙය මුදල් ඉතිරි කිරීමට පමණක් නොව, ජීවිත ආරක්ෂා කිරීමට ද වේ.ඇත්ත වශයෙන්ම, 2000 තරම් මුල් භාගයේදී, එක්සත් ජනපදයේ UPS එක්ස්ප්‍රස් සමාගම, නියමිත වේලාවට ආරක්ෂක අලුත්වැඩියාවන් සිදු කිරීම සඳහා එක්සත් ජනපදයේ වාහන 60,000 ක තත්‍ය කාලීන වාහන තත්ත්වයන් හඳුනා ගැනීමට විශාල දත්ත මත පදනම් වූ මෙම අනාවැකි විශ්ලේෂණ පද්ධතිය භාවිතා කළේය. .