大家好，我是小醇，是一名在读大学生。趁着暑期，想给自己充充电。由于当今时代互联网飞速发展，高新技术更新迭代速度极快，大数据，物联网，人工智能等等，其实这些都离不开数据，数据分析也越来越成为应届毕业生岗位JD的必备技能，于是我开始了“数据分析”的学习之旅。今天，我来给大家分享我的第一篇学习笔记，希望对大家有帮助呀！

课程：【六十分钟全面了解数据分析行业】

课程概要：

一、互联网动态背后的驱动是什么？

二、移动互联网和pc时代的区别

三、阐述不同行业数字化现状

四、数字化面临的挑战（六大问题）

课程内容：

一、互联网动态背后的驱动是什么？

①移动互联网增长失速。近年来，智能设备普及、app渗透率提高所带来的红利型快速增长已经接近尾声，所以一些企业巨头比如阿里、腾讯等等出现增长失速的情况，为开始纷纷探求新的增长方式

②市场趋势：互联网横向扩展接近尾声。一开始互联网涉及衣、食、住、行、育、医等生活场景方面，发展迅速，诸如美团、滴滴打车。但是，现在要进一步发展却相当困难，横向扩展已接近尾声。

针对这一现象，我们当下应该从纵向发展，可从如下两方面进行改进：

a、生活场景链接，寻找更多垂类方向，打通信息不对称

b、生产场景改造，从日常管理深入到行业的两重奏。让互联网深入到运营管理和研产销管理。

二、移动互联网和pc时代的区别

①表层：渗透率高，屏幕操作，交互速度快，内容形式更多

②深层：移动设备可以随时获取持有人位置

多维度，多场景，实时信息与数据

三、阐述不同行业数字化现状

①电商的再数字化

电商的再数字分为以下三个环节：

a、数据采集

b、数据标签

c、交叉标签

数据采集又分为以下三个维度：

a、基础维度：主要为基础静态数据，例如性别、位置、年龄、职业、学历等等。

b、单场景维度，主要是购物行为数据，包括注册、登录、搜索、收藏、购买等等。

c、多场景维度，主要是日常行为数据，包括视频相关、音乐相关、饮食相关、话题相关、线上社交、线下活动等。

在收集了这些数据后，消费者便会被贴上基础标签、购物行为标签以及多场景行为标签，接着将这些标签进行交叉，形成交叉标签。电商在数字化已经到了非常成熟的地步，完全掌握了消费者的日常喜好。

②医疗的数字化

优点：

a、一定程度突破了时间、地域的限制

b、跨行业整合

c、打通海量数据

现状：医疗行业在发生着巨大变化，就诊前，会有线上挂号、在线问诊；就诊中，医生会利用数据工具进行一些预判；就诊后的慢病管理等会在线上进行。但是医疗数字化带来的经济价值难以评估，数字化进行的较晚，扔在摸索建设中。

③金融的数字化

典型例子：摩根大通公司，采取移动第一、数字化渗透战略，打造一站式个性化服务，比如优质客户低息资金；与商业银行、投资银行等多业务联动。通过这一系列举措，该公司获得了可观的运营成果，比如业务风险对冲，客户黏性的提供、营业成本降低。

优点：

a、数字化在降低运营成本的同时，同样对风险进行了更好的控制，为客户带来了更好的体验。除此之外，金融的数字化使得传统业务线上化，比如用户注册、贷款、支付、财富管理业务实现线上化。

b、促进传统业务优化，通过数字化技术，优化传统风险控、网点运维等银行传统业务重点。比如，合同优化，通过机器学习9技术阅读合同，降低合同错误；通过数据管理优化ATM现金维护，降低维护成本，为客户提供更好的体验；反欺诈，通过数据分析降低欺诈活动。

④传统生产领域的数字化

分类：研发设计、生产控制、信息管理、嵌入式软件

优点：加快产品迭代速度，缩小迭代时间，占有市场优势

缺点：通用性差，传统设备难以数字化

四、数字化面临的挑战（六大问题）

a、偏研发端技术问题

b、数据离散与缺失问题

c、数据隐私问题

d、数据孤岛问题

e、数据权属问题

f、价值确认问题

老师讲课通俗易懂，对于数据分析的小白很友好噢。通过近几年互联网的发展，数据分析在工作中显得尤为重要，甚至成为应届生岗位JD中的必备技能，所谓技多不压身，我会坚持学习这门课程，当然也会坚持分享学习笔记啦，感兴趣的小伙伴们可以点赞加关注哦️

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