大數據商業案例心得?大家先來看一個故事：二戰時的一個冬夜，德軍轟炸莫斯科有一位教統計學的老教授出現在防空洞裡，以前他從不屑于鑽防空洞的他的名言是：“莫斯科有800萬人口，憑什麼會偏偏炸到我？”，接下來我們就來聊聊關于大數據商業案例心得?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

大數據商業案例心得

大家先來看一個故事：

二戰時的一個冬夜，德軍轟炸莫斯科。有一位教統計學的老教授出現在防空洞裡，以前他從不屑于鑽防空洞的。他的名言是：“莫斯科有800萬人口，憑什麼會偏偏炸到我？”

但當老教授出現在防空洞時，大家甚感訝異，問他怎麼會改變決心了。教授說：“是這樣的，莫斯科有800萬人口和一頭大象，昨天晚上，他們炸到了大象。”

從這個故事裡，大家看到了什麼？

其實它告訴我們的是，任何看似随機的現象，如果放大到一定數量，那麼都會有一個必然的概率。這就是我們今天要說的大數法則

再來舉個例子，一位數學家調查發現，歐洲各地男嬰與女嬰的出生比例是22:21，隻有巴黎是25:24，這極小的差别使他決心去查個究竟。最後發現，當時的巴黎的風尚是重女輕男，有些人會丢棄生下的男嬰，經過一番修正後，依然是22:21。中國的曆次人口普查的結果也是22:21。人口比例所體現的就是大數法則。

什麼是“大數法則”？

大數法則（Lawoflargenumbers）又稱“大數定律”或“平均法則”。在随機事件的大量重複出現中，往往呈現幾乎必然的規律，這類規律就是大數法則。在試驗不變的條件下，重複試驗多次，随機事件的概率近似于它的概率。概率論曆史上第一個極限定理，是著名瑞士數學家伯努利提出來的，後人稱為大數定律或大數法則。它體現了在風險管理中，風險單位數量越多，實際損失的結果會極接近從無限單位數量得出的預期損失可能的結果。

大數法則反映了這世界的一個基本規律：在一個包含衆多個體的大群體中，由于偶然性而産生的個體差異，着眼在一個個的個體上看，是雜亂無章、毫無規律、難于預測的。但由于大數法則的作用，整個群體卻能呈現某種穩定的形态。

大數法則的應用

大數法則是近代保險業賴以建立的數理基礎。

據此，保險公司是可以比較精确地預測危險（比如10萬人的樣本中，不同年齡段和性别的人群的重大疾病的發病率），合理的厘定保險費率，使在保險期限内收取的保險費和損失賠償及其他費用開支相平衡。

按照大數法則，保險公司承保的每類标的數目必須足夠大，否則，缺少一定的數量基礎，就不能産生所需要的數量規律，通過集合衆多性質相同或相近的風險，把單個風險的不确定性變成集體風險的可測性，從而達到分散風險的目的，進而有效管理風險。

大數據時代，實體商家應該怎樣應用大數法則？大數法則講的就是概率的事情，而在大數據時代，概率是可判斷、可預測的，現實中，絕大多數人，要麼黑白分明非此即彼，要麼就是陰陽混沌搗糨糊，現實是灰度的。這時，概率就是用來精确描述和運用這種灰度的。

蔡崇信說過：“任何機會，基本上是有30%把握去做的時候才能赢得最大——因為幾率太小很可能虧本，而有50%把握的時候，赢了基本也是小赢；而有80%把握去做的時候，基本就是紅海了；如果等到100%機會的時候......世界上可能根本沒有這種生意。”

- 作為實體商家，也可以借鑒大數法則來提升引流鎖客嗎？

- 當然可以！那就是：多元化業務收入，開展與自身相匹配的副業。

根據大數法則中的風險管理體現，你的風險單位數量目前隻有你自己的門店，所以實際損失的結果隻有在你自己門店虧損的狀态才會發生，相對的，實際盈利結果也隻會發生在你自己門店盈利的狀态發生，而你想要賺更多的錢，就需要承擔更多的門店經營風險，也就是說，你可能需要開更多的門店才能達到你的理想收益狀态。

但換種說法，如果你不需要承擔門店經營的風險，但你又可以分享門店或門店品類的收益，那是不是意味着你的實際收益就呈“量的積累”式增長了？！

這就是我今天要說的：資源管理器。它能實現客戶資源共享，業務資源共享，從而穩定業務收入，提高業績就是它最終呈現的效果。想要知道具體的操作流程，可以持續關注我們哦！

如果你覺得現在還不是加入這個行列的時機，那你有可能會像蔡崇信說的，等到有80%把握才去做，那基本就是紅海了；如果再等到有100%機會的時候......世界上可能根本沒有這種生意。

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