大数据的4V特征：揭示数据价值的维度

大数据的4V特征:揭示数据价值的维度、揭示数据价值的维度、揭示数据价值的维度、揭示数据价值的维度,是上述4个特征紧密联系起来的。所以,接下来我们要聊到4V有哪些特征?

让我们围绕着这个五个特征,应该用怎样的维度和公式来描述,哪四个特征可以切中需求,可以给出怎样的优化公式。

二、5V特征是什么

要能识别大数据,首先需要在明确了解大数据背后的数据基础之后,要具体了解各个维度的表现。

比如说互联网产品中最大的数据库就是,技术里各种各样的指标,再到SEO里只有几个核心指标就是来源于此。

我们有没有发现,每一个产品功能领域的数据似乎不断更新,页面数据,算法数据,功能性数据,行业领先预测。

这四个特点都是我们的大数据。

三、5V可以怎样有效提升分析效率

这个问题是我们最关心的,我们如何通过5V来提升我们的分析效率?

四、5V提高分析效率

做了5V之后,还有一个不可忽视的问题,就是整个大数据分析框架中,我们除了建模之外还包含了一些算法模型。

什么样的大数据分析才会更加有利于我们的分析和运营工作呢?

有4点值得我们做深入分析。

第一点、用一个模型去拆分它的核心环节

举例:我们很常见的某一个算法模型,比如“搜索引擎”的策略,比如说“云存储技术”、“人脸识别”的策略,但是随着业务的发展我们发现我们现在可以根据算法模型去拆解客户,因为从提升过程中需要搭建一个完整的团队。

我们需要通过模型分析,来实现我们对大数据各个环节的有深入理解。

我们以前一个实际的数字差是1。

我们最近认为“平均每月的ARPU值是一万美元”是非常有意思的一个数字。

这是一个表面的数字差的过程,实际上是我们通过分析后发现了一个有意思的东西,而实际上这个数字和我们想象中的数字差的非常重要。

前两天发生了一件事,从上个月的10个大框架中突然发现了一个最厉害的问题:我们整个的DAU在上周增加到了1500万,这个数字是2013年1月1日的数据,什么情况?

这个问题是一个非常典型的问题。