揭秘百度数据分析的核心关键：数据驱动的智能决策之道

揭秘百度数据分析的核心关键:数据驱动的智能决策之道

通过前文,我们已经非常清楚的了解了数据分析的本质,从数据洞察的角度来看,我们再深究一下百度的数据分析的核心:数据分析的核心在于明确的方向。

1、信息可视化

在分析和解决问题时,我们应该充分的了解问题背后的逻辑和本质。

百度就曾推出过百度的工作体系,通过解决问题的具体方式,在各类维度,得出的结论基本都是可信赖、逻辑清晰的。

百度的工作原理是一种依托于人工智能技术的信息获取方式。因此,信息的可视化和人工智能的信息创作是百度在数据分析的基础之上,进一步去寻求更高质量的数据分析。

智能决策模型的理论:

基于实时的画像,即对实时的现象进行预判和预测,将决策过程提供给网络,进而找到问题背后的规律。

百度将个性化信息进行机器学习,识别出个性化数据的相关特征。在进行一个有智能决策模型的提取过程中,已经不断积累的信息会进一步去理解和了解。

一方面,用户在信息获取时,可以根据不同的决策规律,自动的调整自己的决策顺序,从而提高效率。另一方面,基于具体的机器学习模型,还可以知道用户在不同的决策过程中,会遇到的问题,并根据相似的反应,不断进行智能决策。

这就是百度的数据分析能力。

2、智能预判

百度的智能预判很准确,它也不是按照相关的数据指标来进行计算的,而是依据大量的维度进行预判,这也是在百度智能云团队中,很重要的一项能力。

这也是百度在人工智能大数据分析的基础之上,进一步去追求“数据的实效”的原因。

实际上,百度想要实现的最大意义,就是为了数据精准而生。基于海量的数据,它是通过更加有效的洞察到用户的需求和习惯,以及将不同的结果去进行推送。

基于用户画像,百度推送的信息是更加精准,而不是以用户的需求和习惯为导向,让个性化、高个性化的内容优先呈现给用户。

3、科学的用户分组

在进行用户分组的时候,会有这样一个核心环节,是按照用户的实际需求进行分组。

比如,有些用户的需求是是与产品有关的,那么他可能会去搜索一些与产品相关的关键词,这样可以更加清晰,并且针对性的推送内容。

有的用户可能是与互联网有关的,他可能会去搜索与互联网有关的关键词,如果这样的内容展现给用户的时候,没有围绕这些关键词进行推送,可能是与这个产品不相关,不具备相关性,则无法触发用户的阅读行为。