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讓大數據應用落地，其中的關鍵在于與行業應用的深度融合
基于用戶搜索行為、瀏覽行為、評論歷史和個人資料等數據，互聯網業務可以洞察消費者的整體需求，進而進行針對性的產品生產、改進和營銷（可視化分析建模平臺：hh.ruiec.com/進站了解詳情）。

內部的數據用戶需要的是靈活性而非指南

去雜貨店的時候你有沒有遇到東西太多不知道該選什么的情況？

大數據也一樣。事實上，盡管你的主管也許表達了對更多數據（更多的指標、更多裸數據訪問、更多圖表等）的興趣，但那只是一種不確定的表示，而不是對更強勁分析的興趣。這些人不確定究竟要這些數據要干什么，因此他們認為也許把全部數據要過來更好。

用戶希望被引導到答案去，他們希望展示的數據能消除不確定—而不是產生更多的問題，哪怕為了回答在數據上面多花幾分鐘這些人都不愿意。

要在報表設計上面多花點功夫，給用戶指出一條清晰的探索路徑，這才是正道。

要說到營銷推廣，就不能不提到需求，畢竟，只有有需求營銷推廣才會有意義！小數據分析就是尋找需求的最佳方式，在互聯網迅猛發展的今天，互聯網上留下了龐大的數據。總體來說還是主要在互聯網的2個重要入口上：搜索引擎和社交媒體，怎樣用好這個兩個入口來分析行業小數據，是分析行業需求的關鍵所在,“隨著大數據技術成為我們生活的一部分，我們應該開始從一個比以前更大更去全面的角度來理解事物。”。

當人類的認知能力越發受到傳統可視化形式的限制時，隱藏在大數據背后的價值就難以發揮出來，如果因為展示形式的限制導致數據的可讀性和及時性降低，從而影響用戶的理解和決策的快速實施，那么，數據可視化將失  其價值 ?南京可視化分析建模平臺開發。
如果引入了高級算法，進行了預測性分析或決策建議性分析往往在投入和匯報比方面對于終端用戶來講會很低，畢竟，任何一種數據分析絕不是分析而已，不要忽略了從數據采集、清洗、存儲，必要時候還要進入高級算法建立模型這些不同階段消耗的是企業的人力和財力。因此我們要放平心態，用效率最高的方式解決問題即可，切不可盲目追求低投入產出比的方案。

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