数据分析学习笔记之——互联网与数字化

横扫万刀

大家经常能够听到或者看到“数据分析”，特别是求职的小伙伴，在招聘简章里总会看到“拥有数据分析的技能”作为招聘的要求，同时许多同学们在刷手机的时候、或者经别人推荐，参与一些有关数据分析的项目。那么这个最近几年爆火的数据分析，它到底是怎样的呢？学会数据分析对我们的发展有怎样的帮助？为什么数据分析越来越重要？
我对数据分析十分感兴趣，学习了相关的课程《60分钟全面了解数据分析行业》中的“互联网行业的数字化发展”章节，并特意写下这篇文章。作为00后的不早睡人，立志不脱离时代步伐，坚持打卡数据数据分析的学习，下面就是今天要分享的笔记，欢迎点赞收藏~
上节课学习了什么是数据分析，了解了数据分析的基本概念、数据分析的重要性以及数据分析对个人和企业发展都有什么样的帮助。这节课，将从以下5个方面继续介绍数据分析：

• 数据分析的发展现状
  
• 市场趋势
  
• 移动端的优点
  
• 行业数字化
  
• 数字化的挑战
  

了解大纲以后，我们可以进入正题：
一、数据分析的发展现状
大家都知道数据分析是从互联网行业开始兴起的，大到各个行业的巨头，小到创业公司都会将数据分析列为重要业务。刚开始的数据分析用在TB业务，也就是面对企业的业务，为企业持续提供服务，如今，数据分析在互联网行业中迅速发展。


以电商产业为例，在阿里进行业务产出后，今年来并无高幅度增长，其他企业也是同样的趋势。也就是说，巨头近年来增长失速，开始纷纷探求新的增长方式。移动互联网，它整个渗透率达到饱和以后增长基本上接近尾声，面对这样的情况，各方面做出的决策也不同。
二、市场趋势
根据数据分析的现状，得出：
生活场景下，互联网横向扩展接近尾声。
生活场景连接更倾向于寻找更多垂类方向，打通信息不对称。
生产场景改造要实现从日常管理到深入行业的两重奏。
早先的数据分析在各个行业都有相应业务，这类业务的特点是数据分析的通用性强、门槛低。
三、移动端的优点
移动设备就是用我们经常使用的手机来接受信息的终端，PC端就是用户使用电脑作为接受信息的终端，二者相比较，发现二者的区别：移动互联网与PC最大的可以随时获取持有人位置，因此渗透率高、操作更加简洁、交互速度更快、内容形式更多。
产生了多维度、多场景、实时信息与数据的效果。
四、行业数字化
在各个行业内，具体的数字化情况有：
电商的再数字化：课程中举了很多例子，在现在的产业中，核心商业包括中国零售商业:淘宝、天猫、盒马、银泰等；本地生活服务:饿了么、口碑；中国批发商业: 1688；物流:菜鸟物流；国际零售及批发:速卖通等。创新业务有高德地图、天猫精灵等；云计算业务有:阿里云；数字媒体娱乐包括优酷土豆、阿里影业、大麦网、阿里音乐数据采集、数据标签和交叉标签。
医疗的数字化：包括就诊前(线上挂号、在线问诊、智能号诊)，就诊中(HIS/CIS/NIS、CDSS、医疗影像、智慧病案)和就诊后(慢病管理、诊后医疗、医药服务)。
金融的数字化：金融分为两个部分，传统的业务线上化和传统业务的优化。传统业务线上化是用户注册贷款支付财富管理业务，实现线上化；传统业务优化是通过数字化技术优化传统风险控制，网点运维等银行传统业务重点。
传统生产领域的数据化：包括研发设计、生产控制、信息管理和嵌入式软件。
五、数字化的挑战
互联网数据化面临的挑战有以下几点：
偏研发端技术问题
数据离散与缺失问题
数据隐私问题
数据孤岛问题
数据权属问题
价值确认问题
工作可能包括常规互联网数据分析和广义数据思维，比如可口可乐的智能柜。
对于以上问题，数字化产业还有一布发展的空间。
以上呢就是今天课程的全部内容笔记。整体听下来，课程是十分清楚且有条理的，关于这节课，老师讲述的内容十分丰富、层次很清晰，使用大量的通俗易懂的例子和实事，向我们充分地展示了数据分析在现在的互联网时代的作用和发展展望。
如果想做数据分析方向工作，对于求职的小伙伴的职业规划或者在校同学的兴趣培养都提供了好的基础。如果在看的小伙伴是想入门数据分析的同学，或者是想深入学习提升能力的职场人，都可以先参与一下我在上的数据分析免费课程，关注公主号[探潜数据分析]后，回复“数分试听课”就可以学习啦，希望我们能共同进步！