큰 데이터를 보면 어떻게 전문가 "왕 따"

이것은 가정 전기 사업 산업 매우 전문 마이크로 편지 그룹, 그룹 때로는 12 간장에 행운 이었다. 그건 큰 데이터는 하루에 간장 소스와 함께 전문가 다음 대화 되었다. 대화 단어 변경 없이 완전 한 진실을 기록 이다. 진짜 이름에 관해서, "X" 바꿉니다.

내 주석 대화 상자에서 괄호 안에 있습니다. 그것은 엄격 하 게 문장 또한 마이크로-문자 대화의 지연 note.

이야기는 어떻게 미국 가구 딜러로 시작 큰 데이터를 사용에 대 한 마이크로-편지의 그룹에서 업로드 했다.

우리는 전자-상거래 사이트를 열 때 선택 하려면, 그 "꽃"점점 더 매력적인 눈은 우리를 위해 대기 하는 제품의 수천의 수만 있다? 물론, "목회 바람" 또는 "어린이 침대" 화면에 라벨 등을 사용할 수 있습니다. 하지만 미국 가구의 눈에서 전기 상인 스마트 가구, 이것은 충분히 차갑다, 프로세스는 하나 이어야 한다, 단계 및 다음 단순화: 사용자가 하기 전에 사용자의 특성 및 환경 설정, 제품을 표시 하는 사용자에 대 한 사용자 지정 탐색 시작 구매 하고자 할 수 있습니다. 그것은 가구가 게에 가기 전에 당신의 맛과 일치 하는 모든 가구는 당신을 위해 줄지어입니다.

그리고이 효과 얻으려면 고객 그냥 사이트에가 서는 간단한 온라인 테스트를 하기 전에 쇼핑을 시작 하. 스마트 가구 가구 전문가 수만 제품 기능, 다양 한 테스트 결과 일치 하는 알고리즘 규칙 통과 하 고 사용자 지정된 웹 페이지에 그들을 감동 하는 제품을 선택 하는 것입니다 무엇 할 수 있다. 결과적으로,이 기능을 사용 하는 고객 10 번 배를 사용 하지 않는 고객에 비해 회전율 증가 있다.

온라인 테스트의 과정은 매우 간단 하 고, 또한 고 각 간단한 질문 더 직관적이 고 편리 하 게 당신의 선택에 도움이 그림을 동반.

1는 물론 당신의 성별을 결정 하는.

2 가구, 간단한의 선호 스타일을 결정? 대륙? 또는 현대?

3 가구 공간, 넓은 크기를 수용할 수 있다? 압축? 또는 일반?

룸의 장식 스타일을 결정 하는 4.

5 쇼핑, 추세를 확인 하기 위해 품질에 더 많은 관심을 지불 또는 가격 또는 두의 균형에 더 많은 관심을 지불?

6 선택 개인 레저 습관 (종종 레스토랑, 침실 또는 홈 오피스 공간에 머물).

7) huxing 특성 (넓은, 편안 콤팩트 또는 일반).

8 가장 관심 있는 지점 (가격, 품질 또는 둘 다?) ) 。

9 같은 사무실의 자 (안락, 가격, 모양)의 어떤 종류.

"Smartprofile" 라는이 새로운 기능, "표준된 사용자"로 알려져 있다 그리고 그것은 일치 하는 각 사람의 성격, 환경 설정, 홈 공간, 예산 및 기타 기능을 모두 보여 "사용자 지정" 상품. 2013의 끝에, 회사는 베타를, 그래서 회사를 사용 하 여 모든 사용자에 게 제공 하기로 27% 증가 하는 테스트 동안 평균 사용자 속도 시작 했다. 그리고 스마트 가구 회사의 목표는 계속 더 직관적인 쇼핑 경험을 만들어 고객에 대 한이 smartprofile.

전문가: 사용자 정의 가구는 XX 점화를 위해 만든 프로 모션 보물의 모바일 응용 프로그램으로 동일 합니다. (전문가 처음으로 등장.) )

나: 맞춤된 마케팅의이 개념은 유치 많은 사람들이. 하지만 신비와 고통 포인트는 거의 얘기. 마치이 스마트 가구는 다른 케이스. (나만 말하는 거 야 경우, 전문가, 전문가 맞춤 가구와 사건에 대해 말한 이해 하지 못했지만 꽤 있기 때문에.) 맞춤 가구는 개념, 맞춤된 마케팅은 다른 개념 이다. 이야기에서 "사용자 지정된" 제품 맞춤된 제품, 가구의 사용자 지정 조각을 하지 일반적으로 우리가 그것을 호출. )

나: 큰 데이터 응용 프로그램의이 소위 맞춤 마케팅 빠져 되지 않습니다, 그리고 종종 좋은 결과가지고 하지 마십시오. (나는 아직도 단어를 말한다.) )

나: 인터넷의 본질은 상호 작용. 이런이 의미에서 개인은 실제로 안티 인터넷 생각. (목 구멍!) "상호 작용" 그는 전문가 분야에 이르게 한다. )

전문가: 제한 된 상호 작용.

전문가: 그들은 서로 상호 작용 수 없습니다.

나:이 야 라고 할 차례로 하지 개인. 상호 작용은 필수적 이다. (여기에서 난 그냥 이야기는 전문가 게.) 그것은의 지나쳐 조금 이다. )

전문가: 채팅 대화형, 능력은 비즈니스에 대해 얘기.

나: 간 담은 상호 작용의 방법 이다.

전문가: 데이트 밀어 방법은 목적 이다.입니다. (전문가 일반적으로 더 비 이야기.) )

I: 설명 하는 것이 당신에 게 인터넷은 마스터 주도권을 소비자에 게. 이것은 인터넷의 정신입니다. 그리고 소위 개인화, 아직도 사업 주도권을 장악 하 고 싶어. (이것은 전문가 게 이야기 하는 올바른 태도.) 자기를 검토합니다. Oh。 )

나: 이것은 인터넷 생각입니다. 나는 또한 생각 하 고, 부끄러워 하는 인터넷의 이야기. )

전문가: 고객 경험입니다만 표준, 다른만 효율성, 그래서 오프 라인 실행은 핵심 경쟁력. (전문가 전문가!) )

나: 아니 설 교입니다. 만약 당신이 맞춤된 시스템, 당신은 내게 말할 수 정확도 속도 사용자 소비 요구 사항을 예측은? 나는 진짜 사람입니다. 내 생각에, 고객 경험 특정 인물에 의해 설명 될 것입니다. )

전문가: 우리가 무슨 일을 하는지입니다. 온라인 데이터 일치를 통해서만 우리가 40% 정확도, 그리고 저장소 인간의 개입을 얻을 수 있습니다. (전문가 사실!) 숫자가 있다! )

나: 얼마나 많은 사람들이 40% 도달할 수 있다? (샘플 공간 예측 정확도 대 한 뭔지 알고 싶습니다.) 예를 들어, 인터넷 역에 100 명 10 명 사용이 예측 시스템, 40%만 4 명. )

전문가: 재미 있는? (문맥에서이 문장 해야 게 되었습니다 내 이전 문장 전에.) 하지만 전문가의 경 멸을 듣고 충분히 바보 했다. )

: 당신은 게 완전히 재미 인지 알아야 경우 또는 하지. 나는 진짜 사람입니다. )

전문가: 잡음 및 신호 경쟁. (전문가의 특별 한 수출입니다.) 이해하시나요? 이해 못하겠어요. )

나: 솔직히 말해서. 또는 사용자가 이해할 수 있는, 또는 통계학자 이해할 수 있다. (나는 불안!) 전문가 나는 수준에 확실 하지 난 정말 이해가 안 말한다. )

나: 100 고객 귀하의 웹사이트에, 40% 예측할 수 있습니까? 그것은 너무 신? (샘플 공간을 지정 하지 않는, 그것은 이해 되어야 한다 전체 샘플으로.) 그 것 정말 마법, 그렇지 않습니다? )

전문가: 효과적인 커뮤니케이션 신호, 잡음을 생성 하는 무제한 통신을 추출할 수 있습니다. 잡음 으로부터 신호를 추출 하는 정확도 잡음 추출 신호에서 신호에 의해 측정 됩니다. (전문가! )

전문가: 상식. (홍당무 시작!) 이 상식 어떻게 이해가 안 돼요, 강동구 장 보러 어떤 얼굴?! )

전문가: 아성 하면? (전문가, 제발 하지 마십시오 냉소.) 이 그룹에 혼합 얻을 거 야. 제발! )

당신은 우리가 읽을 수 있는 뭔가 나:을 말할 수 있습니까? 정말 있을 수 있습니다 말 상식 아무도 이해할 수 있다. (나는 진짜 사람 아직도 너무 패자.) )

전문가: "잡음 및 신호", 대용량 데이터에 대 한 책. (큰 데이터를 알고!) 아 아, 큰 데이터 죽은 프레스. )

나: 그럼, 어떤 통계 원칙을 사용 합니까 예측? (나는 진짜!) 왜 당신이 통계에 대 한 요구는 여전히? 큰 데이터입니다. )

전문가: "신호 및 잡음"에 다음과 같은 흥미로운 연구의 가치: 일기 예보 강 수 확률 60%의 확률, 우산 데이트? 번개에 의해 명 중 되 고의 확률은 얼마 입니까? 우리가 정말 예측할 수 있습니다 지진 발생 전에? 왜 CIA "9.11" 테러의 신호 무시? 조류 독감의 확산 왜 갑자기 사라지게 했 어? 왜 실패 확률이 큰 데이터 나이의 예측은?

"신호"를 우리가 원하는 초기 신발 폭탄 사례를 검색 하는 데 도움이 수 신호 등 필요는 사실 이다. "잡음" 또 다른 것은, 일반적으로 관련성이 없는 정보를 방해 또는 신호에 대 한 검색으로 우리 misleads. (&... %#@--() & % & % * ￥ #@ &)

전문가: 독서를 권장합니다.

나: 그것은 너무 깊은! (깊은 한숨.) )

나: 어떤 통계적 방법 사용 합니까 예측을? 내가 올해의 가장 완고 한 상을 얻을 수 있습니다. )

(오래 아무 대답입니다.) )

나: 않고 만들 수 있습니다 예측을 계산? (내가 국제 고집 상 노력 해요!) )

전문가: 당신은 휴식, 나를 점쟁이로 볼 수 있습니다 죄송 합니다 아 있습니다. (전문가 참으로 화가 이었다.) 전문가 들은 행복 하지 않으며 결과 심각한. )

전문가: 경우의 그룹에 교차 하는 일치 하는 몇 가지 서명 제안 얻을 수 있습니다 던져 너무 복잡 왜? (큰 데이터?) 잡음과 신호? 어떻게 갑자기 거죠 "여러 서명 일치 크로스"! 아니다 그것 통계 방법? 통계적 방법 소음 보다 더 복잡 하 고 학습 신호? 나는 완전히 혼동 했다. )

전문가: (2 차원 코드를 제공)에서 이것을 청소에 관심이 있을. (여전히 매우 전문가.) )

(다행히이 이번에는 그룹은 Yuanchang, 대화 끝에 밖으로 친구.) 정말 무서 워, 나도 모르는 경우에 약간 통계 분석을 이해 하지 않는 경우에 다시 약간 또한 공개적으로 창피 하지만 눈가리 게 큰 데이터 전문가 의해 뿐만 아니라 데이터의 생각 합니다. )

이 사건과 위의 대화는 일반적인 큰 데이터 깜박임 이어야 한다.

난 그냥 경우에 큰 데이터에 대 한 이야기 거 야.

대용량 데이터에 대 한 맞춤, 큰 데이터에 대 한 일반적인 경우 이어야 한다.

첫째, 우리는 왜 큰 데이터 필요 합니다 그리고 왜 개인 고려. 대답은 사용자 경험을 향상 시키기 위해 사용자를 촉진 하기 위하여. 그러나,이 위해 스마트 가구 9 질문에 먼저 대답을 사용자가 문제를. 적어도 9 개의 클릭 (실제로 추가 또 다른 두 번: 시작 및 종료) 소위 맞춤된 상품을 제공 하. 이것은 소위 개인을 추구 하는 사용자 경험을 희생 해 서 이다.

귀하의 웹 페이지를 최적화 하는 경우 사용자가 필요한 제품을 찾을 수 9 클릭 필요 합니까? 완료 되 면 귀하의 온라인 제품 간의 연결, 사용자는 그의 혹은 그녀의 좋아하는 첫 번째 항목을 발견, 관련성을 통해 그 또는 그녀가 좋아할 다른 항목으로 사용자를 제공할 수 있습니다.

이 큰 데이터 응용 프로그램의 본질 이다. 대략 말하기, 스마트 가구의 예측 시스템은 기본적으로 벗고 바지와 pi.

이것은 저속 한 발언 이다. 물론 제임스는은 유 이다. 이제까지 "다 Zhai 농"의 들 었 나? 사람들 다 Zhai과 하늘, 싸움의 계단식된 필드의 레이어에 Hutoushan obstinately 어려움 극복. 하지만 어떻게 평원에 사람들 다 Zhai에서 배우? 인공 테라스, 테라스 관개에 물을 하는 지상에 어떤 사람들 완전히 근로자 들의 근 영을 설명 했다.

이 경우에 큰 데이터를 데이터, 데이터 컬렉션 데이터도 같은 방식으로 배울 수 데이터와 태도, 그리고 플랫 테라스의 정신을 확대 필요.

둘째, 예측 시스템 위의 전문가 방금 말한, 보다는 오히려 상대적으로 복잡 한 통계적 예측 방법을 사용 하 여 "여러 서명 크로스 오버 일치 합니다." 예측 시스템에 의해 선정 변수 9 개를 사용 하 여 다양 한 상품에 대 한 사용자의 취향은 매우 복잡 한 모델 분석, 예측의 정확도 매우 제한 된 예측.

9 질문에서 이야기에 설명 된, 큰 데이터 전문가 들이 예측 모델을 운영 하지 않는 매우 과학적 9 질문 그들이 물어 하지 체계적인와 다섯 질문 8 질문 반복 된 것 때문에 보인다. 아마도이 이야기를 쓴 사람 실수입니다.

난 항상 설 교 또는 일반적으로 이러한 예측을 사용 하는 사람들 통계에 대해 많이 몰라, 그렇지 않으면 그들은 이러한 예측 모델을 할 감히로 너무 굵게 되지 않습니다 생각 했습니다. 소위 무식 한 사람들이 두려움 수 있습니다. 물론 그들은 기본적으로 하루 종일 큰 번호와 물건을 얻을 수 통계를 사용 하는 방법을 모르는 사람들 보다 약간 더 강한 거 야.

다시, 시스템의 효과 측정 하는 핵심 요소는 얼마나 많은 사용자가 사용 하 여이 예측 시스템입니다. 경우에 귀하 예측 100% 정확 하 게, 사용자는 실제로 예측 시스템을 사용 하는 경우에, 예측 시스템에 헛 되지 않을 수 있습니다.

여러 데이터 시스템의 효과 설명 하기 위해 문서에 제공 됩니다. 볼 경우 그들이 정말 효과적 데이터에서 보자. "2013 년 말에서 회사 출범 베타 버전을, 평균 사용자 비율이 27%로 증가 하는 테스트 기간 동안 했다." "이이 기능을 사용 하는 고객 10 번 배를 사용 하지 않는 고객에 비해 회전율 증가 있다." "

그것은 일을 보인다. 그러나 분명히,이 두 데이터 정말 의미 하는 무슨을 이해 하기 위해서는 우리 예측 시스템 그리고 그 사람 하지 않습니다 사용 하는 사용자 사이트 사용자를 나눌 필요가 있다. 다시, 시스템은 정말 효과적인 측정의 핵심입니다. 하지만 그 숫자는 나타나지 않았다. 에 따라 과거의 경험, 존재 하지만 제공 되지 않은 숫자는 종종 고의적으로 제공 되지 않습니다.

"테스트 사용자의 평균 수는 27% %로 증가 했다,"는 의미는 애매 하다. 27%, 최대 사용자 당 평균 비율 또는 27% %에 의해 성장 예측된 시스템을 사용 하 여 사용자의 평균 비율? 기사는 가장 정확한 식 시스템의 타당성을 설명 하기 위해 충분 한 동기를가지고 있기 때문에 우리는 다시이 문서에서는,이 모호한 표현에 대 한 의심. 모든 사용자에 대 한 성장의 평균 속도 낮은 경우에, 예측 시스템에 관련 하지 않을 수 있습니다. 경우 사용자의 27%의 성장 단일 속도에서 시스템을 사용 하 고, 왜 안 직접 그것을 설명!

또한, 테스트 기간 동안 더 많은 데이터 예측 알고리즘을 최적화 하기 위해 필요할 수 있습니다. 이 27%의이 성장을 예측 시스템의 최적화에서 올 수 있습니다. 단지 즉 원래 예측 시스템은 충분 하지만 시스템의 효율성을 완전히 설명 하지 않습니다.

왜 사용자가 이러한 사용자가 귀하의 웹사이트에 게 강한 욕망을가지고 있기 때문에이 예측 시스템을 사용 하 여 귀찮게 두려워하지 않는 살펴보겠습니다! 즉, 회전율에 소위 10 번 배 증가의 이야기 차례 차례로 이해 할 수 있습니다: 그것은 사용자가 있기 때문에 사용자와 거래 하는 강렬한 욕망 예측 시스템을 사용 합니다. 따라서, 시스템 인지 정말 효과가 없습니다 이직 률이 10 배-배 증가 의해 설명 수 있습니다.

더 중요 한 것은,이 멋진 큰 데이터 예측 시스템에 당신의 에너지를 집중 하는 때 가능성이 있습니다 전체 사이트의 합리적인 최적화를 간과 전체 사이트의 효율성 감소에서 결과.

이 사건에서 우리는 우리가 큰 데이터 및 개인화 추구 맹목적으로 수 없습니다 볼 수 있습니다. 큰 데이터 나 개인화 하지 우리의 목표 이다. 우리의 목표는 사용자 경험을 향상 하는. 어떤 큰 데이터 나 개인화를 달성 하기 위해 사용자 경험을 희생 해야 하는 경우 그것은 왕 따 에입니다.

인터넷의 개발 이후 많은 사람들이 데이터 응용 프로그램의 잠재적인 가능성을 보았다. 이 개발은 큰 데이터, 전에 생각의 개별 마케팅 트렌드를 추구 하는 "일대일 마케팅"과 같이 나타납니다. 기본적으로 상속 10 년 이상 전에, 맞춤된 마케팅의 현재 큰 데이터 응용 프로그램 "일대일 마케팅" 생각. 하지만이 마케팅의 이론적 근거는 잘못 이며 방법의 관점에서 또한 잘못. 10 년 전 내가 상해 및 보의 그룹의 박사 학생 "일대일 마케팅" 문제를 논의 하기 위해 마케팅에 대학에 나 설명 했다 그들에 게는 소위 "일대일 마케팅" 실제로 달성 하기 위하여 시장 세분화의 통계적 방법을 통해.

난이 하나와 같은 많은 매혹적인이 경우 보다 큰 데이터 응용 프로그램을 많이 봤어요. 하지만 거의 아무도 마지막에 성공. 그들은 안티-과학, 하지만 또한 사용자 경험 때문에.

당나라 사람, 가정 전기 사업 실무자 및 탐험가, 전기 사업 전략 및 구현 개발에서 전통적인 가구 기업에 집중 했다. 더 많은 기사 하시기 바랍니다 바이 "차이나타운 집 전기 딜러."