作者 | 橙子
稽核 | gongyouliu
編輯 | auroral-L
今天和大家繼續探討“資料的5大價值”。
資料價值三：時間價值。如果你不是第一次在電商網站上買東西，你曾經的歷史購買行為就會呈現出時間價值。在考慮了時間的維度之後，資料會產生更大的價值。對於時間的分析，在資料分析中是一個非常重要但往往也比較有難度的部分。大資料一個非常重要的作用就是它能夠基於大量歷史資料進行分析，而時間則是代表歷史的一個必然維度，資料的時間價值是大資料應用最直接的體現。透過對時間的分析，能夠很好的歸納出一個使用者對一種場景的偏好，知道了使用者的偏好，企業對使用者做出的商品推薦，也就能夠更加精準。
時間價值除了體現歷史的資料之外，還有一個價值是“即時”——網際網路廣告領域的實時競價RTB(Real Time Bidding)，它是基於即時的一種運用。實時競價就是當用戶進入某一個場景之後，各家需求方平臺DSP (demand site platform)就來進行競價,對使用者現實場景進行資料推送。
資料價值四：預測價值。資料的預測價值分成兩種，第一種是對於某一個單品進行預測。比如在電子商務中，凡是能夠產生資料，能夠用於推薦的，就都會產生預測價值。比如推薦系統推薦了一款T恤，它有多大的可能性被點選，這就是預測價值。預測價值本身沒有價值，它只是在估計這個商品是有價值的，所以預測價值可以讓你對未來可能出現的情況做好準備。推薦系統估計今天會有十個使用者來買這件T恤，這就是預測。
預測價值的第二種價值就是資料對於經營狀況的預測及對公司的整體經營進行預測，並能夠用預測的結論指導公司的經營策略。在今天的電商中，移動端是一個重要的部門，對於新的移動業務來說，核心指標之一就是每天的活躍使用者，而這個指標也是對移動團隊進行考核的重要依據。透過預測，將活躍使用者分成新增和留存兩個指標，進而分析對目標的貢獻度分別是多少，並分別對兩個指標制定出相應的產品策略，然後分解目標進行日常監控。這兩種型別的資料，能夠對公司整體的經營策略產生非常大的影響。
資料價值五：產出資料的價值。對資料的價值來說，很多資料本身沒有特別的含義，但是在幾個資料組合在一起，或者對部分資料進行整合之後，就產生了新的價值。在電商中，這樣的場景很常見，比如在電子商務開始初期，很多人都關注誠信問題，那麼如何才能評價誠信呢？於是就產生了兩個衍生指標，一個是好評率，一個是累計好評率。這兩個指標，就是目前在電商平臺的頁面上經常看到賣家的好評率和星鑽級別，使用者能夠基於此，瞭解這個賣家的歷史經營狀況和誠信狀況。
但是基於這兩個指標來對賣家進行評價，會略顯得有些單薄，因為他們無法很精確地衡量出賣家的服務水平，於是又衍生出更多的指標，比如描述相符，物流速度等等。這些指標最終變成了一個新的指標，叫做店鋪評分系統（DSR），可以用來綜合評價這個賣家的服務水平。
在認識了資料的分類和明確了資料的價值後，我們就能更好地識別出哪些是我們想要的核心資料，從而更好地發揮資料的作用。精細的資料分類、嚴格的資料生產加工過程將讓我們在使用資料時受益匪淺。
本期的內容到這裡就結束了，下期會繼續和大家探討“從用資料到養資料”。歡迎大家關注資料與智慧獲取更多好內容。
