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大数据与商业决策之间,到底是何关系?(3)

发布时间:2021-08-09 17:35 所属栏目:125 来源:互联网
导读:标签在观察之后加进平台和直接加进去是不一样的。在电商平台中,就有一些标签是在观察后加进去的,如果由卖家自由地加标签进去,必然会造成混乱。所以,标签的属性管理,在运营数据中非常重要。 标签化管理,是一个

    标签在观察之后加进平台和直接加进去是不一样的。在电商平台中,就有一些标签是在观察后加进去的,如果由卖家自由地加标签进去,必然会造成混乱。所以,标签的属性管理,在运营数据中非常重要。

 

 

    标签化管理,是一个非常重要的趋势。电商企业今天面对的一些问题在美国的电商企业中同样存在,可见,我们发现的问题,别人也在面对,不过这些问题并不需要现在就去解决。

 

 

    属性管理的层级化十分有必要,但是在使用数据前,必须要了解数据的场景、数据是如何放进去的和数据的场景是什么。在这一切未知之前,就说数据如何好用的话,是不可能的。所以,现在企业运营数据的趋势是,我们应该找出一些属性进行归类,然后再慢慢地考虑如何提炼,这对于未来非常重要。

 

 

    重要的是数据和数据之间的关系,而不是数据本身

 

 

    大数据价值的实现,在于数据与数据的连接。

 

 

    Google做了一件非常惊人的事情 -- Google甚至能在不明白某个网页语言的情况下,知道其内容是什么。试想一下,如果你懂俄语,看出俄语网页里在讲什么当然很简单。但是,如果你仅仅通过看字词的排列和网站的分类,就知道网页的内容,这是不是很令人惊叹?

 

 

    这就是知识图谱,它是一个无穷无尽的世界。事实上,知识图谱并不是数据,而是数据和数据之间的关系。但这里有一个非常大的弊端,就是数据的储藏量非常大、储存的方法也很复杂,且稍微改变一点点关系的定义,整体就会产生巨大的变化。

 

 

    比如说,有一个知识图谱在说电商平台用户之间的关系,那数据信息就非常庞大了。试想一下,今天电商平台里有多少个用户跟你有关系?假如说有 25个人,那么 25个人的关系就演变成了 25×25条关系。这时候,我再问你“什么是关系”、“见过就算关系,还是一起买过东西叫关系”的问题就具备了一定的难度。

(编辑:ASP站长网)

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