有哪些有效的大数据业务应用？这才是大数据工程师要掌握的

通过从分析到预测的过程，为企业管理中出现的问题提供实质性的帮助和解决方案。

这是有经验的业务经理最擅长做的事情，这里我不会教你任何东西。就自己的理解而言，大数据的业务应用，通过将数据扩展到解决方案，应该关注数据的“结构”和“维度”。

1、有哪些有效的大数据业务应用——数据结构

它可以帮助我们更好地优化资源配置，也会影响企业的性质。例如，BAT三家公司经常根据三家公司内部资源的侧重点，在技术上看重百度，在运营上看重阿里巴巴，在产品上看重腾讯。我们可以根据市场需求和目标市场来调整企业的结构和重心。对于新产品的推出，需要充分分析产品的成本结构，找出价值链中的关键因素，然后调整最优方案。在进行资源配置时，专业人员会使用DEA模型，该模型比较复杂，如果有兴趣可以研究。

2、有哪些有效的大数据业务应用——数据维度

分析是针对具体问题进行的，与数据应用场景相关。当然，更多的是依靠分析师的经验，如企业的市场部门对B的分析，更注重客户维度和产品服务维度的数据。而零售品牌更注重区域市场、渠道数据和品牌认知。如果我们转向电子商务，关注的维度会变成流量，转化率，DAU等。

有哪些有效的大数据业务应用？这才是大数据工程师要掌握的，就自己的理解而言，大数据的业务应用，通过将数据扩展到解决方案，应该关注数据的“结构”和“维度”。你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。