中国篮球赛事大数据全面应用或在三五年之后实现
作者: 大数据观察来源: 大数据观察时间: 11:03:12
在数据猿、星河互联、球秘APP共同举办的《体育大数据·巅峰思享会》上，我奥篮球的创始人林晓勇表示，三到五年之后，中国篮球赛事大数据准备工作、基础工作、数据采集工作都是会实现的，信息化一定会做到。日，由数据猿、星河互联、球秘APP共同举办的《体育大数据·巅峰思享会》在北京星河空间顺利举办。现场做主题发言的分享嘉宾有：星河互联合伙人王波、球秘APP CEO王岭峰、我奥篮球创始人林晓勇、秒嗨APP高级副总裁魏航。以下是“我奥篮球创始人林晓勇”的现场分享内容，并由数据猿编辑整理：我要讲的是篮球以及中国篮球赛事的大数据之路。我奥篮球是一款篮球赛事的线上管理平台，我们有服务号、官网，还有PC端的产品，截止到目前，我们已经接入了全国800个联赛，5000+球队，10000+球赛。我本人是北京化工大学计算机系毕业的，研究方向是数据挖掘，我特别喜欢篮球，同时也是国家一级篮球裁判员。我今天跟大家分享的内容包括五个部分：第一个，中国篮球赛事的数据现状；刚才几位分享嘉宾提到了足球领域，实际上篮球的数据也是一样的。第二个，站在我奥的视角上，分享一下我们的见解：什么是篮球赛事大数据。第三个，讲大数据，实际上是要有方法的，今天我们要把我们的方法和步骤分享出来；第四，篮球赛事的大数据步骤，最重要的一点根基实际上是数据采集，如果你没有采集到数据，你有再强的方法也是实现不了的。第五，我给大家展示一下我们服务过的案例。首先跟大家介绍一下中国篮球赛事的数据现状。篮球数据不仅仅包括数据统计，我拿一个例子来说明，喜欢篮球的人都知道乔丹，我找到了他职业生涯的数据。NBA是一个职业联赛，这些数据到哪儿都能找到，但是我还能找到乔丹在大学时候的数据，以及他在中学时代的数据。我们知道，乔丹念中学的时候是在上个世纪70年代，虽然在那个时候，乔丹体育方面的优势已经非常明显，但他还没有成为一个篮球明星，而是一名普通的篮球学生，但是他的数据却被比较完整地记录下来，并且被信息化了。事实上，在美国，上个世纪60年代、70年代，他们就已经开始很详细地在采集球员的各项数据了。在中国，做的最高的顶级联赛是CBA，CBA使用的数据统计软件是什么？据了解，中国现有的统计软件还是在2005年一个老裁判研发的，至今仍未更新过。那时候还是PC端的产品，已经无法满足现有的需求，因此很多人都在抱怨产品不好，很难用，采集的数据维度不够，但是没有人推进这件事情。另外，我们讲到职业联赛仍处于这么一个情况，业余联赛也可想而知，中国绝大部分联赛，包括像CUBA，在决赛阶段的时候，会采用CBA那套软件，民间一些大联赛也会采用那套软件，但是绝大部分比赛还在采用国际篮联联合会的一个数据统计表，这个表格有个非常明显的错误，这个错误是个笑话，甚至表格上“篮球”的“篮”字都是错误的，实际上这张表格在中国已经用了几十年了，到现在中国最顶级的大学生篮球联赛的外围赛还在采用这种方式，而且完全没有信息化，而且只能记录得分。在这种情况之下，中国的篮球就像中国的足球一样，跟国外的差距，不是简单的拼一口气，努力一下就能实现的，而是各方面的综合差距。在欧美国家，在50年前就在收集这种数据，所以我们能看到中国和国外的差距是很大的。实际上中国的硬件条件差吗？现在来讲中国的基础设施还有球馆、训练设施一点都不比国外的差，虽然球员的身体素质由于先天条件的影响会存在一些差距，但是在硬件条件上这种差距并不大。反而在软实力方面，像数据统计的差距非常大，不是几年，而是横跨几十年的巨大差距，所以中国急需要篮球赛事信息化的解决方案。下面我讲一下什么是篮球赛事大数据。我们看过一些赛事，观点不一定百分百正确，但也代表了我们的实际看法，要想成就篮球赛事大数据首先要有一个平台，这个平台有两个关键要素：第一，要有篮球赛事，我们往往讲篮球赛事的时候就是讲职业联赛，数据量大，如果进行深度分析，会出现海量数据。但是我们认为赛事还有很多种，尤其现在走向民间的模式，你不能够忽略。在我们实际接触过程中，发现有很多民间赛事，可能是县里举办的，单位举办的，或是校园联赛，甚至细分到每一个年级，每一个班级都会举办篮球比赛，还有网红比赛等等。他们的赛事跟传统的不一样，记分方法也不一样。要讲大数据，我们除了有顶级联赛之外，民间的所有赛事都应囊括其中，它的数据量是巨大的。第二个，大数据有很多维度，我们讲到大数据的时候，大部分人第一感觉数据量大，我本身也是做数据挖掘的，事实上，大数据的基础并不在于说数据量是大还是小，海量的数据本身是大数据的基本条件，但不是完全绝对的，小样本也一样可以成为大数据。但是海量的数据是可以起到支撑作用的，尤其像每场赛事都会产生大量数据，再把大量的数据全部集中，实际上数据量非常大。另外，你还要多维度考虑这个问题，不仅仅是联赛数据，实际上球队、教练员的数据维度都是不一样的，球员可能关注我个人的数据表象，球队可能是关注球队的输赢，教练要观察球员的状态。而联赛，他最可能考虑的角度就是商业化，实际上这里头描述出来的东西，产生的高阶数据，往往不是底层的数据。数据还要讲究个性化的展示，我们讲了职业联赛像CBA是5V5,但是从我们采集到的数据来看，3v3与5v5是不一样的，举个例子，3v3数据是两分球算一分，三分球算两分，因此从工具角度来讲数据采集的方法是不一样的，因为在3V3的比赛中没有三分球。而民间的比赛，就更有意思了，扣篮可能算三分，这个就不是标准意义上的三分，如果有四分线，他为了强调好看，穿裆进球还要多加一分等等，所以你的数据库设计也不完全一样。有了大量的赛事，如果你没有进行数据分析，最终是无法实现商业变现的。所以它会产生高阶的数据，比方说我们刚才提到的职业联赛里面的数据，最终会应用到体彩中去，而这就是商业变现的一种方式。在我们的视角里面，我奥篮球是一款给民间篮球赛事提供赛事服务数据统计的软件。所以我们认为如果想要统计中国的篮球赛事大数据的话，第一，不能只讲职业联赛，还得把民间所有大大小小，不同类型的比赛囊括进来；第二，数据一定是海量的。既然讲到篮球赛事大数据，那么怎样才能实现大数据平台？要如何去挖掘呢？如何把它展示出来？其实蛮简单的，在这里我们把它分成三个步骤：第一，数据采集，这个阶段是很难越过的，民间拥有那么多的数据，你怎么采集，这个是大难题。如果你采集不到数据，就谈不上分析、挖掘。但是如果你没有数据，数据源不够，现在的数据源是全样本，而不再是抽样的形式，所以你的样本要足够大，那么在这种情况下，数据采集就变成数据挖掘的根基，没有数据采集这步，根本不可能实现数据挖掘、数据分析。我们认为在大数据方法上，第一步你要能够采集到数据。第二，设计算法，你要设计出算法，把非结构化的，一维数据高阶展示出来。第三，数据展示，目前而言，数据展示的方法更多是以图表形式呈现的。从这三个方面，我们也总结出以下几点要素：第一，数据采集工具必须方便、稳定、智能、差异化，数据采集不能只采集一种数据，比方5v5的数据，就采集不了3v3，这个工具必须要采集有变化的数据，要能够方便、稳定，不能用着用着就挂掉了。就像CBA那套软件，有人说那么高大上的软件，直接拿到普通比赛中去用，这根本就不可能，为什么？PC首先不能到处带，同时它里头的设计都是职业联赛，职业联赛其实很好弄，任何一个比赛，两只球队是固定的，球员是固定的。但是民间篮球赛是非常随机的，举个例子，比如说打友谊赛，上半场我跟那个队打，下半场我跑另一个队去了，数据该怎么采集？临时加个人怎么采集等等，实际那套软件根本就不适用。在职业联赛中，换人、上场时间统计，运动员都要到技术台去申请，说我要暂停，我要换人……但是民间联赛哪管这些，直接就上了，软件肯定就不适用，所以数据采集的工具要更新换代。第二，数据挖掘算法要高效、实时、准确、平民化，数据挖掘的方法很多，其中每一个东西都涉及到算法，以前你花大量的时间统计职业联赛，但是如果这个工具不适用民间，民间赛事量巨大，它产生的数据比CBA的数据还要大，你的工具就要更新换代，能够处理海量的数据，效率更高。第三，数据展示形式要丰富、多样、专业、个性化，在数据展示上，我认为是锦上添花的事情，我奥篮球在数据采集这块，已经做了大量的工作和优化。采集数据下面我们讲讲如何采集数据，这是我今天的重点分享。数据采集是最重要的根基，没有这一步，后续的数据挖掘是做不到的。对于当今移动互联网时代，什么样的数据采集工具才能够称为数据采集利器，我认为一个产品必须具备五个点，第一，必须要移动化；第二，必须是开放式的，否则的话，有些联赛可能自己研发一套标准，只能让他自己的比赛来用，这不可能产生海量的数据。第三，实时稳定性，虽然比赛是这样的，但是呈现给用户的数据是实时的，服务器要稳定。第四，智能化，职业联赛打完球直接排名，这个事情都能难倒民间赛事的组织者。还有赛程编排，怎么样尽量避免背靠背，这都是非常专业的人士做的，你的工具要做到自动编排赛程，而且是合理的，根据你设置的几个点自动赛程编排好了，对阵图设置好，积分排行设置好。再有就是个性化，民间的篮球赛事是不一样的，要灵活，能够适用不同的赛事。我奥篮球是移动化的一款产品，这个产品可以应用于手机端，无论你是安卓用户，还是IOS用户，或是平板电脑都可以使用我们的篮球赛事信息化管理软件。如果你想管理一个联赛，都可以通过我奥篮球来实现。另外，我们是非常实时和稳定的，我们已经进行了上万次的检验工作，里面的数据统计都是实时的。我们还为用户提供文字直播和视频直播两种直播方式，供其选择。此外，我们还可以对球队进行数据统计分析。让普通的球队能够像职业球队一样拥有专业的数据分析，包括球队以及个人的数据记录都能被完整地保存下来。下面我给大家介绍一下我们在数据服务采集方面所做的事情。在采集方面，我们做了大量的工作，截止到目前，我们每个月接入上百个篮球联赛，比赛场数超过一千场。在这里面，我们把几个经典的比赛跟大家分享一下：新浪3v3黄金联赛这个比赛今年是第二届，新浪方面主动用了我们的统计软件来做比赛的数据分析。因为是3v3，所以通常是得分打到21分就结束，或者是打满14分钟。之前提到过，3V3是没有三分的，实际上是三分算作两分，因此统计算法是不一样的。另外，我们的软件有小组排行，还有对阵图，能够实时的反映现场比分，这是我们对黄金3v3做的数据统计。四国邀请赛我们会为每个联赛设计主页，在主页上面会发布照片、视频以及每场球的数据统计以及排行，另外我们还为无法观看视频的用户提供文字直播版块。日落东单日落东单每周的比赛都会采用我奥篮球来记录数据，在我们为他设计的联赛主页上，会出现每周的冠军球队、MOP以及他们的数据统计图。在以前这样的统计是从来没有的，民间的比赛即使打的再激烈也不会统计出数据，而利用我奥篮球就能够非常方便地采集到了。另外，我们还可以生成数据库图片，能够将他们的数据进行挖掘和展示。我们现在跟贵州省签订了战略合作协议，全省上下推广我奥篮球这套软件，他们要把贵州省建成全国第一个篮球大数据省份，篮协花的力气很大，贵州省篮协的负责人敖老师，他带动篮协使用我奥篮球来记录整个贵州省的篮球赛事。实际上，我们的软件还有一个功能，能够把工作人员也记录下来。裁判员有哪些、级别是多少、去过哪些比赛、这些比赛的级别是什么样的？这些东西都是要进行归类的，而这些全国都没有进行统计，连最高级的CBA可能都没有统计到。历届比赛的获奖者，也是一组数据，联赛的历史是值得记录的，民间并不能够做到，我们的软件就解决了这个问题。实际上，我们的软件可以针对3v3的数据、专场的数据，还有职业版的数据统计，包括投篮点、进攻是快攻还是扣篮等等全都能记录到，这比现有的CBA数据统计的纬度是要高很多的。刚才讲到记录裁判员制裁的数据，未来在这上面，任何一个裁判员曾经担任过什么职位都能被完整的保留下来，这些都是很珍贵的数据。中国街球联赛今天晚上在世贸天阶将要进行决赛，都会利用我们的数据统计记录得分。在这里面，每个人可以生成很炫酷的个人数据海报，我们还有文字和视频直播，让民间赛事有了职业联赛的体验，让球迷可以通过简便的方式来获得高级体验。在任何一个球馆中，只要有大屏幕的话，我们就可以实时显示出各项投篮数据。姚基金希望小学篮球季我们还服务了姚基金希望小学篮球季，这是全国联赛，四川、银川、陕西、贵州等等，把全国四百多个希望小学的篮球队聚集在一起打比赛。我们知道在中国青少年，CBA的数据是有的，像CUBA等等都没有，更别提希望小学小孩打篮球的数据统计了，但是数据统计一出来会让你非常惊讶，民间小学有很好的苗子，他们的数据非常漂亮，这种好的苗子未来都是有望可以选拔成为职业选手的。我跟大家分享一下，现在中国大学里选拔苗子的方式，我是化工大学篮协的会长，我们学校在CUBA里面每年都会参加甲级比赛，教练也是我的老师，他每年都带着我们去参赛，他们每年都会选拔高水平的运动员，怎么选呢？来五个教练员，比如北京联合大学、外经贸以及周边学校的体育老师，每个学校来一个。然后全国拥有体育特长的学生都聚集到北京，每20个人一组，分成两个组，四个队，打比赛，两个小时，然后老师进行打分。大家想想一个球员在上面表现的时间就是二三十分钟，没有任何数据作为支撑，只是通过眼观，通过一些经验，怎么可能一下子分析出这个人，一些好的苗子没有被挖掘出来，一辈子就走不了这条路了。实际上这也显示出这种制度下的一个缺陷，中国的篮球要想说成为篮球强国，如果连数据支撑都做不到的话，那就是一件根本不可能完成的事儿，这和足球是一个道理，不可能通过加油的方式就实现了。姚明的这个比赛搞了五次，这是第一次拥有数据统计，他希望我们能够把前五届的数据恢复，怎么恢复呢？他们前五届都是采用纸质表，都有留存，我们进行数据恢复，把前五年的数据资料，得分犯规的数据保留下来，有些东西已经丢失了，就不再找回来了。实际上通过这次服务了解到，中国太需要这种软件。我们服务过的比赛特别多，每天都有新的联赛进来，刚才讲的例子，相对来讲是比较有影响力的赛事，实际上还有很多民间小型赛事也都在用这个工具获取数据。我们工具第一步采集已经做到非常便捷的地步了，你有个联赛，接进来之后，我们教你，五分钟，你就可以自己采集数据了。第二步要做的工作，进行高阶的数据挖掘，在这里面国外有很多先进的例子，我们最初的想法是先把国外先进的挖掘算法拿过来之后，先应用在职业联赛里面，然后个性化、差异化植入到民间篮球赛事里面去，因为他要区别对待。举个例子，像这种职业联赛，他会详细的统计上场时间，而民间的比赛可能不一定详细统计这些，所以要区别对待，不能严格对待。我跟大家解释一下，高阶的数据，中国CBA那套软件是统计不出来的，但是我们软件出来的数据可以进行二次的开发，产生大量维度的数据，所以在这点我们做了一些工作，我们希望把它平民化，能够让它服务于民间的各种比赛。讲了这么多，我们想描述的是中国篮球大数据，实际上你没有采集到数据的话，根本不可能进行大数据，今天来跟大家分享，更想传递的是先要有这种意识，不能再浪费知道，我们我奥篮球正在做一件事情，大力的促进民间各种赛事信息化。我们认为建立健全的全国篮球数据库是构建篮球大数据的基础，实际上中国的青少年篮球到大学篮球、民间篮球、竞技篮球是相辅相成的，软件在这里面又是重要的一环，搜集数据具备重要性和紧迫性。我们希望大家重视起来，在讲大数据都是高大上的算法，实际上这里面没有什么高大上的，专业的人员都知道，大家脚踏实地做好采集数据这个工作，无论你是用硬件也好，还是用软件，还是用笨的方法，但是你会很方便，这一步是很重要的。我们我奥篮球的终极目标是连接每个篮球梦想，希望能够让每个喜欢篮球的人都能够有个非常好的线上体验，能够像职业球员一样享受他的整个职业生涯，打了多少场球，得了多少分，他的记录，他的数据都可以通过我奥篮球实现。我们现在是一个专业的篮球赛事现场管理平台，接入民间的所有赛事。我奥篮球的愿景是担当中国业余篮球赛事的变革推动者，三到五年之后，我相信中国篮球赛事大数据准备工作、基础工作、数据采集工作都是会实现的，信息化一定会做到。就像十年前，可能好多人用支付宝、不用微信，不用线上支付这种方式，现在大家都在用。我相信在未来三到五年，中国所有篮球赛事，大部分都会采用线上的管理平台，我们相信这里头是有一场变革，这种变革不是线下整个打翻规则，而是把以前纯粹的线下赛事体验，帮他连接到互联网上，真正的互联网+篮球，让用户在打完球之后，有一种很好的线上体验。更接地气一点来说，让每个热爱篮球的人，从小就拥有专业的数据统计，不再是打完球什么都没有留下。提问：您的产品应该被广泛应用，您能再介绍一下这个项目短期内，或者中长期要怎么赚钱吗？林晓勇：我说一下项目的过程，2014年就成立了，“我奥”是“我的奥林匹克”的意思，我是化工大学的篮协会长我还是体委，我特别热爱体育这块，做了很多公益的活动。在组织学校的各种比赛过程当中，就发现了民间比赛都缺乏线上的管理工具，不能够很有效的进行管理，所有的报名、编排到现场包括留存等等，都没有工具，当时我们就希望做这样一种工具。2014年，我们做了全品类的，但是做完一年之后，我们发现还需要专注一些，我们也走了一些弯路。到了2015年初的时候，我们专注到篮球这个领域，做完篮球之后，发现实际上有很多东西要做，刚才你讲的赛事，管理、报名环节都需要信息化。再往下做的时候，还有篮协，还有培训机构，他们都需要信息化的东西，所以我们不断深入去做。在没有融资之前，我们的盈利模式主要是靠赛事运营，跟场馆合作，卖软件，我们的软件是付费产品，我们有联赛官网，并且为每个企业开通线上官网，从中收入了200多万，在这一年里我们盈亏平衡。在今年3月底的时候，姚明的经纪人发现了我们这个项目，并给予了投资，相当于孵化了我们快速去增长。从4月份开始，我们迎来了高速增长的阶段，在这个阶段里面我们把赛事运营砍掉了，我们希望接入民间所有的赛事，投资人认为，赛事运营是可以赚钱的，但是并不是你的主营业务，我们经过交流，并不在意这点，他说我可以后续再给你钱，但是需要把量做上来。我们把赛事运营砍掉之后，收入是递减的，我们也在尝试新的运营方式，比如说线上广告，还有线下的招商，包括软件这块增值我们也是有收入的，我们在球员保险这方面也有收入。未来实际上可以打通商城、体彩，我们马上进入中国的半职业联赛，CBA还有一个阶段，我们也有机会进入到职业联赛去，未来可以往体彩方向转。现在来讲，我们尝试过了，尝试过了一部分也被我们砍掉了，如果我们想去做，现阶段还是做市场推广的工作，先把民间的赛事接入进来。主持人-数据猿创始人牟蕾：我没太听懂数据采集是怎么进去的？林晓勇：数据采集，现阶段来讲，数据采集并不是高大上的采用硬件设备。在NBA一个球馆是有一套价值数千万美金的设备，号称自动识别生成数据统计，实际上他只能做到80%的数据采集，剩下大量的数据还是靠人工。CBA更是靠人工，他拿个电脑，一个人点，一个人报主队，一个报客队，这是国内最顶级联赛数据统计采集的方式。我们要想获取球员在球场上的信息，在现阶段，或者说在五到十年之内，我觉得不可能有直接硬件的条件能够自动识别，尤其是民间赛事更不可能，所以我们这套软件方法很low，但是效率很高，你点击它实际上就能很快的生成。
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资深的大数据分析培训
资深的大数据分析培训。陈哲（新浪博客：数据小宇军） 资深数据分析师，从事数据分析研究和培训工作多年，先后在北京赛诺市场研究公司、新浪乐居、中国商业联合会数据分析专业委员会任研究员、研究副总监、客户分析师、数据中心主任和讲师，不仅精通SPSS、EPIDATA、EXCEL等数据分析软件，而且熟悉数据分析的完整项目流程和各种数据分析模型方法。主持过近百个数据分析项目，项目类型涉及战略规划、投资项目评估、用户满意度分析、市场细分与目标市场选择、竞争分析、市场进入研究、用户使用习惯与态度研究、品牌资产评估、品牌形象诊断、新产品测试、定价研究、终端渠道点检、广告效果评估等多个领域，积累了丰富的经验。2012年开通新浪博客，坚持原创，后入驻微博达人并成为中国统计网的专栏作家，具有较为广泛的影响力。 经过近两年时间的发展，大数据已经从概念期逐渐转向应用期，越来越多的行业和企业认识到数据所能产生的价值，期望通过数据分析，深化市场理解，挖掘市场机会，提高运营效率，减少拍脑袋决策的风险。百分点科技作为国内权威的、专注于为企业提供大数据服务的专业机构，对数据的重要性和企业的需求有非常深刻的认识。从技术的角度来讲，企业要从积累的数据中挖掘出价值，要做一系列的工作，数据分析是其中非常重要的一环，起着决定性作用。但是，数据分析所涉及的知识非常多，思路方法、工具技能，业务理解一样都不能少。这使很多数据分析从业者和想进入数据分析行业的有志之士非常迷茫。初学数据分析该从哪里入手？提升数据分析能力该如何进阶？ 事实上，参与项目是磨练能力的最佳武器；情境教学是激发思考的关键路径。因此本书塑造了一个企业情境，虚构了企业决策者、资深数据分析师和数据分析初学者等若干人物，以人物对话的形式，将数据分析的完整流程和各项技术都巧妙地融入在了其中。在读完本书后，读者既能掌握数据分析的专业技术，又能明白如何去完成一个实际的数据分析的项目。在给人轻松活泼的阅读体验的同时，又不失严谨和专业性，非常难得。本书不仅适合于数据分析初学者，数据分析的从业人员阅读，也适合于企业的经营者和决策者们阅读。 ——苏萌 百分点科技创始人自成立以来，中金盈科(北京)网络科技有限公司本着“务实、创新、高效、共赢”的精神，取得一系列骄人的成绩，业绩斐然。多年来，中金盈科坚持以“专业精神、至诚服务”为准则。为客户提供优质可靠的IT培训服务产品，并深受广大客户的信赖和欢迎。随着大数据应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1、大数据正在改善我们的生活大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。2、业务流程优化大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。3、理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的著名零售商Target就是通过大数据分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。4、提高体育成绩现在很多运动员在训练的时候应用大数据技术来分析。比如例如用于网球鼻塞的IBM SlamTracker工具，我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，以及社交对话来监控其情感状况。5、提高医疗和研发大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。6、金融交易大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。7、改善我们的城市大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。8、改善安全和执法大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。9、优化机器和设备性能大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如，大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器，在交通上能够安全的驾驶，不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。互联时代，每个人都在或多或少的改变数据。当你想要网购一件衣服，搜索系统会根据你的年龄、喜好等标签推荐结果，而不是正常搜索的结果。这也意味着你所看到的世界有一部分是被数据优化过的。 这个世界不再是原本的样子，这听起来有些惊悚，但确实是一个利用数据更懂你的过程。TATA木门的哪种色彩在成都最让人青睐?双十一，索菲亚的定制新品为什么卖得最好?奥普的潜在客户主要在哪些城市?久盛的品牌转型应当聚焦哪些品类?了解过这些的家居行业将为市场提供更合理的产品与服务，并且尽量保证这些都是你最想要的。 数据家居开拓精准化营销 根据自然特征、兴趣特征、社会特征、消费特征等四个维度，索菲亚为每个用户平均打上了160个标签，通过标签去检索和处理结果。正如索菲亚集团副总裁王飚所说：&索菲亚每年有40万用户的数据，最终依照用户的特征去指导企业的行为，我们对索菲亚未来的定位就是一个大数据公司。&根据对大数据的分析，索菲亚早在一年前就明确了对2016年双11的备货。以特供套餐和儿童家具等新产品为方向，索菲亚最终以单日成交额2.4亿的成绩摘得全屋定制类桂冠。其中，每平方米799元的衣柜特价套餐，当天中午就破了一万套，成为当之无愧的爆款。 在网络的海量信息中，大数据呈现出的消费者在看什么、买什么，让业界看到了&精准化&带来的无限魅力。数据的优化不仅帮助前端的店员更有针对性地游说和演示，还能帮助企业迅速调整产品和服务。从简单的数据分析到智能家居、品牌营销、共享平台的全面开花，无论线上线下，大数据随时随地在影响家居消费。可以说，大数据虽然并不是新名词，但确确实实因为信息爆发成就了一个时代。 家居未来是大数据的对抗? 今年四月，依据对消费者不同年龄层次、市场地板品类等全案的数据分析，久盛地板开启了聚焦实木地暖地板的品牌转型。在信息爆炸的时代，数据早已从单纯销售指导，升级为品牌发展的重要因数。不光颠覆传统的营销模式，它甚至可以推动一场大数据时代的企业革命。 以前家居行业的互动营销依赖的是联盟，企业自己&拉郎配&未必契合消费者的需求。而通过大数据统计结果发现：索菲亚的消费群体，选择科勒卫浴、TATA木门、老板电器、瑞士卢森地板等其他品牌的几率较高。通过大数据的直观呈现，依据消费者对品牌选择的关联性，现在的企业可以主动联合起来进行营销与互动。&TATA木门发展过程中，管理系统做得不好，因为数据支撑不够。&自嘲数学并不好的TATA木门创始人吴晨曦表示对数据很不敏感。一本《数据的本质》让他意识到管理其实就是数据，五六年前开启了TATA木门的数据化。在互联时代大数据已经从企业外部的工具成为内化的根基，在根本上成为品牌的影响力。在数据平台上做管理，已经成为现代企业的一大标志。现在在TATA木门的ERP上，全国十一个生产基地、7000多名一线员工，销售的每个数据、生产的每项调整都能得以呈现。 数据时代的共享变革 根据互联网数据中心的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2万亿GB。在如此海量的数据面前，效率就是生命，这意味着企业需要共享数据才能合理、有效的分析运用。 索菲亚的数据系统就与天猫后台进行了连通。喜盈门国际商业连锁集团也在做设计、建材、家具等等领域的信息分享，把一家企业的客户信息分享给更多供应商，把小数据汇聚成大数据，副总裁许惊鸿表示&这才是共享经济的真正做法&。 目前在中国，已经有超过5亿人成为共享经济的受益者，而背后大数据的支撑功不可没。产业上下游的互联互通一直为家居人所诟病，但现在更多企业例如艾佳生活、嘉豪何室等等正在整合各类资源，向共享平台转型。洛可可创新设计集团董事长贾伟的洛客平台最开始就是一个全球设计师的线上平台，但只有设计师就难解决需求痛点，贾伟就把用户也拉上了平台。有了设计和用户，企业客户自然也想进来，从而又带动了供应链在平台的上线。运用&互联网+&，通过大数据的构建，在这个完整的生态上洛客就链接到了所有的资源。 大数据不是&燃油&是&原油& 大数据为我们构建了一个至关重要的基础信息平台，但在平台上企业实际的应用依然前路不明，尤其在数据的收集和安全性上。在大家都在跟风大数据的时候，由于客户信息的隐私安全和企业互信还不够完善，其实只有1%的大数据被真正用于了用户分析。&一家企业二三千万的数据还算不上大数据&，奥普执行总裁吴兴杰告诉我们，当前家居企业更多的还是从销售和第三方平台获取数据，如何应用很大程度上也依赖企业自身团队的分析能力。可以说目前大数据营销蓝海依然亟待开拓。 深圳家具研究开发院院长许柏鸣认为，&大数据平台的应用则需要大设计来实现&。当今社会的整体需求已经从单一产品和服务的小设计逐步升级为一体化解决方案的大设计。一方面，设计的目标和任务在海量的大数据中帮助提炼有效信息;另一方面，在掌握大数据所呈现的表层消费倾向的同时，大设计会更深入地挖掘数据的潜在需求。 大数据作为新兴技术，虽然火热但直到现在仍然风向未明。如何将&原油&炼成&燃油&，让大数据从平台真正成为家居企业得心应手的工具，随着行业整合的进一步加剧，我们或许将找到更多方向。 （新 居） 我们展望未来，思考未来的数据前景，这也是我们在这里的主题。认知增强大数据的算法和有效用户界面的结合，让我们看到了许多优秀的消费者应用程序，诸如Waze和谷歌。我们对这个话感兴趣源于许多领域专家和业务分析师的分析以及民主化的工具，特别地，新的视觉界面打开了许多新的数据源和数据类型。智能事项：人工智能与算法提起这个话题的算法，我想很多讨论人工智能算法的人一定很感兴趣。随着智能系统变得越来越不同，安全和隐私也成为了关键的部分。尽管在这个领域当中很多人提出了“不合理的有效性数据”，但是算法的创新仍然是一个非常重要的领域。廉价传感器的融合,快速网络和分布式计算物联网（IOT）需要系统能够处理和释放大量的事件数据，这些系统将从分析平台开发监控操作。除了数据管理，目前做的最多的就是事件发展流分析和大量的时间序列分析。数据(科学)管道分析项目中涉及的一系列步骤，往往需要不同的工具。有越来越多的公司和开源项目将各种分析工具集成到统一的用户界面和包，将这些集成工具复制、让它们相互协作以及将其合理的进行部署。这仍然是一个活跃的区域，作为专业工具急于将其扩大在数据管道的覆盖率。大数据组件的发展和成熟的市场在大数据系统当中许多流行的组件都是开源的， 因此，许多公司通过装配组件建立自己的基础设施和数据产品，比如Spark，Kafka，Cassandra和ElasticSearch。对比这几年的变化，许多企业从没有组装过这些组件到建立完善的技术体系，这是一个从无到有的巨大演变的过程。然而企业真正感兴趣的是应用程序和分析平台，而不是而不是单独的组件。为此要求数据工程师们保持数据流和数据存储的健壮性来组装这些组件。数据科学家，设计和社会科学很显然，数据分析师大多来自社会科学(如调查、心理测验学)。 然而我们注意到更多的数据科学家正在扩大与产品设计师和社会科学家的合作。建立一种数据文化“数据驱动”的组件是善于利用数据提高决策，然而这一切都始于仪器。RelateIQ副总裁DJ Patil曾经说过，“如果你不能测量它，那么你不能修复它”。 此外，分布式计算的发展在过去的十年中已经是数据产品公司的主流技术。在很多情况下，数据产品发展阶段(从“最小可行产品”)是由跨职能团队来替代分析技术。大数据的危险每隔几个月似乎有一篇文章批评炒作大数据，往深处挖掘你会发现，这些批评指出了许多有经验数据分析师曾经分析的突出问题。 我的观点是，隐私和模型文化是非常重要的。慧都控件｜提供软件技术整体解决方案云集全球三千余款优秀控件、软件产品，提供行业领先的咨询、培训与开发服务 企业QQ：｜电话：
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