掘金圈 深圳新房 云计算大数据分析会遇到什么难题?

云计算大数据分析会遇到什么难题?

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云计算大数据分析会遇到什么难题?

今天,数据有很多种形式,它们来自很多不同的来源。更重要的是,除非有需要的人能够轻易地接触到大数据,并且能够快速地获得洞察,否则大数据分析工具就没有多大用处。所以,大型数据分析会遇到什么难题?

要获得用户操作行为的完整日志是困难的。该阶段的数据分析主要是进行统计,包括用户数量、使用时间点和使用频率等。首先,需要识别用户,其次,记录行为容易导致程序的运行速度,第三,开发成本高。

2.产品缺少核心指标,要求分析员对产品有充分的了解。该产品拥有核心指标,分解用户操作的任务和目的,分析会有目的,否则拿到一堆数据不知如何开始。例如,说输入法的核心指标设定为每分钟的输入频率,沿着这一目标可以分析出哪些因素有正向影响(例如容易点击按键),哪些因素有反向影响(例如模糊音调、错误的点击次数和点击退格键)。

3.可能很难在短期内奏效。数据分析需要不断的尝试,而且短期内很难证明方法的有效性,也很难得到其他角色的支持。

4.将分析转化为具有指导意义的结论或设计。查看了一个应用中近40个设置项的使用比例,修改皮肤使用率较高,单个选项使用率不到0.1%,所以数据可以调整设置项的层次关系,重要选项放在第一层强调显示,低于5%的可以放在第三层。函数使用情况的分析是比较容易的切入点。

五、明确用户运营目的。对用户来说,特性并不是越高越好。提高目标达成率,增加用户思考成本,增加像搜索这样的操作次数。使用搜索可能表明用户没有通过浏览器找到所需内容,如果用户搜索热门内容,则表明应用显示信息的方式有问题。

6.考虑运作需要。以前的工具型应用,设计的核心指标是提高运行效率,减少点击次数,等待时间,手指移动等,最快时间完成运行。而且有些浏览型产品用户的目的不明确,大致有浏览、查询、对比、确定目标等四种用户行为类型,需要与用户目标不明确相兼容的用户行为类型,引导用户选择的同时也要在过程中展示更多的内容,刺激用户点击。

大数据分析到底有什么难处.软盟软件开发表示,了解大数据所面临的成长困难,规避其所带来的风险,是企业必须做的,而为了规避风险,需要更多的数据支持、挖掘和分析,这样才能让有用的价值展现在企业面前,为企业的发展指明方向。

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作者: summer

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