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數據分析和數據挖掘技術的有效應用
2016-02-22
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數據分析和數據挖掘技術的有效應用

數據分析和數據挖掘技術的有效應用是數據化運營的基礎和技術保障，沒有這個基礎保障，數據化運營就是空話，就是無本之水，無緣之木。

這里的有效應用包括以下兩層含義。

一是企業必須擁有一支能夠勝任數據分析和數據挖掘工作的團隊和一群出色的數據分析師。一名出色的數據分析師必須是多面手，他不僅要具備統計技能（能熟練使用統計技術和統計工具進行分析挖掘）、數據倉庫知識（比如熟悉主流數據庫基本技術，可以自助取數，可以有效與數據倉庫團隊溝通）、數據挖掘技能（熟練掌握主流數據挖掘技術和工具），更重要的是他還要具有針對具體業務的理解能力和快速學習能力，并且要善于與業務方溝通、交流。數據分析挖掘絕不是數據分析師或團隊的閉門造車，要想讓項目成功應用，必須要自始至終與業務團隊并肩作戰，從這點來看，業務理解力和溝通交流能力的重要性甚至要遠遠超過技術層面的能力（諸如統計技能、挖掘技能、數據倉庫的技能）。從之前的分析可以看出，一名出色的數據分析師是需要時間、項目經驗去磨礪去鍛煉成長的，而作為企業來說，如何選擇、培養、配備這樣一支合格的分析師隊伍，才是數據化運營的基礎保障。

二是企業的數據化運營只有在分析團隊與業務團隊協同配合下才可能做出成績，取得效果。分析團隊做出的分析方案、數據模型，必須要在業務應用中得到檢驗，這不僅要求業務方主觀的參與和支持，也要求業務方的團隊和員工同樣要具有相應的數據化運營能力和水平，運營團隊的人員需要具備哪些與數據化運營相關的技能呢？這個問題我們將在第4章闡述。

無論是數據分析團隊的專業能力，運營團隊的專業能力，還是其他業務團隊的專業能力，所體現的都是互聯網企業的人才價值，這個人才價值與數據的價值一樣，都是屬于互聯網行業的核心競爭力，正如阿里巴巴集團董事會主席兼CEO馬云在多個場合強調的那樣，“人才和數據是阿里巴巴集團最大的財富和最強大的核心競爭力”。


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