大数据运用于职业研讨-亚洲ca88官方网站

  世界闻名的咨询公司麦肯锡以为，企业的开展战略拟定流程能够分为七步（如图1），包含设定战略目标、界说运营单元、进行职业剖析、发生战略挑选、测验动态影响并挑选、规划细节并施行和监控成果七大方面，可见，进行职业剖析是企业拟定战略相关决议计划的重要环节。而咱们现已进入互联网和大数据年代，职业剖析的办法能够结合大数据有更好的立异和打破。本文将大数据怎么更好的协助进行职业剖析，然后愈加有用的辅佐战略决议计划。

  企业的开展受多种力气影响（如图2），进行职业剖析的时分，需求要剖析这些力气的影响，这些影响都作为战略决议计划的重要依据。企业所在的最外层的环境受四种力气影响，包含政府方针（Politics）、经济环境（Economics）、社会（Society）和科技（Technology）四大方面，构成微观环境剖析的PEST模型；企业还受工业的五种力气影响，包含同行竞赛者、潜在进入者、替代品、供货商和顾客（用户）所影响，构成工业剖析的波特五力模型。本文将介绍怎么经过大数据的手法对影响企业开展的各种力气进行监测，以辅佐战略剖析师以及相关的决议计划者更好的决议计划。

  大数据运用于职业研讨选用根据大数据的网络信息抓取和发掘办法（如图3）。总的来看，此办法分为四大过程，包含智能数据收集、数据预处理、数据剖析与发掘以及数据展现。在智能数据收集方面，运用网络爬虫技能对相关网站进行信息抓取，构成半结构化以及非结构化的信息。网络信息抓取的时分，一开始指定的抓取目标非常重要，如关于职业方针，指定抓取相关的政府官方网站、职业协会网站会使得抓取的效果更好。第二步是对抓取下来的信息进行数据预处理，包含页面信息解析、数据清洗和内容提取，对重复文章信息进行去重，并进行文本分词、特征提取以及要害词提取，以从噪音数据中别离出有用的信息以及削减数据的维数。第三步是对这些预处理后的数据进行数据剖析和发掘，完成有用信息的提炼和发现，包含运用文本分类和聚类办法发现热门事情，结合信息的规划度和离散度等维度来发现灵敏信息，经过算法和人工手法对指定要害词的进行专题的侦测，经过数据的走势来判别信息的趋势等。第四步为数据展现，即经过主题的办法和图表的办法来展现，或许经过核算机对信息进行更高层次的提炼，构成信息简报。

  咱们能够运用根据大数据的网络信息抓取与发掘办法对职业发生影响的相关要素进行监测。在职业剖析中最经典的微观环境剖析模型为PEST模型，PEST即别离对应方针、经济环境、社会和科技信息。以互联网企业为例，影响互联网职业的相关方针要素包含互联网信息内容办理、网站存案办理、网络安全买卖环境、电子商务平台服务标准、知识产权维护和个人信息维护等方面；影响互联网职业的经济环境包含国内微观经济运转状况相关数据、国内金融运转状况相关数据以及世界微观经济运转相关数据等。影响互联网职业的社会要素包含社会环境的包含人口规划、年龄结构、种族结构、收入散布、消费结构和水平、人口流动性等，其间人口规划直接影响着一个国家或区域商场的容量，年龄结构则决议互联网服务的开展方向及推行办法；影响互联网职业的技能要素包含网络技能、云核算技能、安全技能、软件技能、数据库技能、动画视频多媒体技能等，近年来，互联网新技能加速立异开展，不断催生新的产品。以移动互联网、云核算、大数据等为代表的互联网技能及运用，带动了相关互联网的立异开展。

  关于互联网职业，咱们能够从特定类型的网站抓取相关政府方针、经济环境、社会和科技信息。咱们能够抓取相关政府安排网站如国务院网站、工信部网站、文化部网站、商务部网站、新闻出版总署网站、国家工商总局网站、相关协会网站如我国互联网协会、相关研讨安排网站如第三方互联网研讨安排网站艾瑞网以及国家统计局等网站。对抓取后的内容进行主题分类，分为方针主题、经济主题、社会主题和科技主题，以便于剖析师或许相关的决议计划者作为参阅。

  职业商场剖析一般从职业商场规划、商场生长速度猜测以及工业集中度、该商场的细分商场剖析以及职业开展趋势等视点来剖析。以互联网职业为例，互联网职业会比较注重商场的用户规划和营收规划以及未来的增加速度。工业集中度是用于衡量工业竞赛性和独占性的最常用目标，工业集中度也叫商场集中度，是指商场上的某种职业界少量企业的出产量、销售量等方面对某一职业的分配程度，它一般是用这几家企业的某一目标（大多数状况下用销售额目标）占该职业总量的百分比来表明，该份额越高，商场的独占程度越高。

  关于职业商场剖析中相关的职业商场规划、增速速度猜测、工业集中度的剖析、细分商场的剖析以及职业开展趋势等方向，咱们能够经过根据大数据的网络信息抓取与发掘办法在网络上抓取相关的信息。咱们能够经过爬虫技能抓取财经类网站如金融界、证券公司网站、第三方商场研讨公司网站、出资安排网站等抓取相关商场剖析的有用信息，以辅佐剖析师进行职业商场剖析。

  企业需求剖析竞赛者的优势与下风以及竞赛对手在各方面的动态，做到知己知彼，才干有针对性地拟定正确的商场竞赛战略。竞赛对手剖析的内容包含以下方面：（1）产品构成和新产品状况。竞赛企业的产品构成、产品的新功能和新产品的研制状况等。（2）产品的价格改变状况，价格战略；（3）营销和促销行为。竞赛对手的广告和促销行为的监测信息能够用来剖析竞赛对手的战术层面的状况。及时了解到这些状况，比较有利利于企业进行及时的反击；（4）研制才能和专利申请状况。咱们需求了解竞赛企业界部在产品研讨、技能和基础研讨、以及专利等方面的状况，有利于企业在研制方向拟定相应的竞赛战略；（5）安排结构和人力资源改变状况。安排结构和人力资源的改变较为简单透漏竞赛企业的一些战略举动，比方假如竞赛对手招聘一位全新产品的总负责人，旁边面反映该企业在这个新产品上有规划和举动；（6）出产与运营。这方面咱们需求把握竞赛企业的出产规划与出产本钱水平、设施与设备的技能先进性与灵活性；出产才能的扩展；原材料的来历与本钱等。

  以上竞赛对手状况能够经过大数据手法来辅佐抓取和发掘。关于产品构成以及新产品相关的状况，咱们能够抓取竞赛对手的网站、微博、产品发布的一些常见网站和网络途径来取得；关于产品的价格以及促销行为状况，咱们能够抓取产品的官方网站、电商网站等来取得；研制才能和专利状况也能够经过抓取企业官方网站、相关的技能网站和论坛、专利查询网站等途径来获取；安排结构和人力资源改变状况能够经过抓取其企业官方网站、干流的招聘网站或许高端人才的猎聘类等网站；出产和运营状况这方面的网上材料或许偏少，假如是上市企业，能够经过财经类的网站、上市公司财报等途径获取。相关于微观环境剖析、职业商场剖析，大数据在企业竞赛剖析所起到的效果更为要害，对企业的用途也更为直接。企业需求高度注重这个方向，以经过大数据的手法取得更为及时和有用的竞赛情报。

  事务开展速度较快或许用户量增加速度较快的企业，往往在产品或许服务立异或许微立异等方面有所建树，因而值得咱们注重。咱们能够经过运用大数据能够辅佐发现事务增加或许用户量增加较快的企业，监测的维度包含：（1）用户或许客户的增加速度；（2）用户在社区或许微博上正面口碑量增加较快的企业或许产品；（3）网站的访问量增加速度较快的企业或许产品；（4）股价增加速度较快的企业。以移动互联网企业为例，咱们能够运用大数据手法来抓取运用下载商场的下载量以及核算下载量的增加速度或许运用下载的排名改变状况；运用大数据手法来抓取微博上正面口碑增加速度较快的运用；或许运用电信运营商的流量数据来把握运用运用规划的增加状况。

  总归，咱们能够经过大数据的手法更好的辅佐职业研讨，监测企业所在的职业环境、竞赛对手的动态以及发现生长快的企业。关于职业环境和竞赛对手监测，咱们更多的是运用根据大数据的网络信息抓取和发掘办法，运用网络爬虫技能抓取和剖析相关的网络信息，在这个过程中，除了要注重爬虫技能、自然语言处理技能以外，咱们还要注重抓取的网站目标的选取，选取适宜的抓取目标会事半功倍。关于发现生长快的企业，运营商的流量数据是比较好的信息来历，当然也能够经过其他途径如运用下载商场来获取。以上经过大数据手法所获取的信息，还需求结合剖析师进行进一步的剖析，以提取有用的决议计划信息。在职业研讨中，大数据不能替代剖析师，但能够更好的辅佐剖析师进行更为全面和及时有用信息获取，节约剖析师在信息获取的时刻，让剖析师更好的聚集在信息剖析和提出企业开展的主张上。

  关于作者：傅志华先生曾为腾讯交际网络工作群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾任DCCI互联网数据中心副总裁。傅志华先生现就职于某美国上市互联网公司大数据中心，同时任我国信息协会大数据分会理事和我国互联网协会大数据工作组专家。