谈论数据第 2 部分：宏观数据与微观数据 立即下载
免费营销计划模板 布赖恩·巴格达萨里安 布赖恩·巴格达萨里安 发表： 2018 年 3 月 14 日 在本系列的第一部分中，我们向您介绍了会话式数据收集的概念，我们将其称为“CDC”（因为“会话式数据收集”的输入确实很长）。快速回顾一下：CDC 是通过不同消息传递渠道中发生的对话来收集不同类型的信息。如果您需要再次查看我们讨论的内容，可以在此处阅读第一篇文章。 微观数据(1) 将数据视为信息构建块（或乐高积木）。乐高积木有许多不同的形状、颜色和尺寸，但它们都可以相互连接，根据您脑海中的想法构建出各种不同的东西。正如您将这些积木连接在一起以构建更大的结构一样，一旦您了解了如何将它们组合在一起，您就可以对数据执行相同的操作。 宏观与微观 - 构建数据“事物” 微观数据在非常基本的层面上，有两种类型的数据：宏观数据，它在大局层面上很有价值，但并不是真正针对个人的；微观数据，这 是针对个人的。它可能不会直接转化为更大的范围，但 共同成为宏观数据点的一部分。
将微观数据视为单独的块，将宏观数据视为您正在构建的东西。正如你可以拆开砖块并建造其他东西一样，你也可以对微观数据做同样的事情。 微观数据示例（构建块）： 一个人的详细信息（电子邮件、名字、 菲律宾数据 姓氏、年龄、位置等） 一个人的偏好（切达干酪与瑞士干酪，或电子邮件与短信） 单个人的渠道偏好（Facebook Messenger 与电子邮件） 他们在特定交易中使用的信用卡 宏观数据示例（我们构建的东西）： *我强调了我们构建的“东西” 我们的一组电子邮件以@gmail.com结尾的用户 人们要求切达干酪的订单集合 与其他渠道相比更喜欢 Facebook Messenger的客户表 我们使用信用卡与贝宝的交易池 宏观数据点是使用一组微观数据点构建的，通常 回答一个特定的问题。
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例如，宏观数据点可能是问题的答案：中午到下午 1 点之间有多少人买了汉堡？ 在此示例中，我们查看的不是单个订单，而是每个订单的一部分的集合 - 中午到下午 1 点之间至少订购一个汉堡的实际人数。 如果我们想更深入地了解，我们可能会收集数据（在一小时内订购汉堡的人），并查看他们平均订购了多少个汉堡。 这仍然是一个宏观数据点，因为我们尚未查看单个订单，而是一个高级（读取：宏观）值。 如果我们更深入地了解有多少人点了不加番茄酱的汉堡，我们就更接近微观层面了。如果我们查看单个订单以了解特定人还订购了哪些商品，那么我们现在正在查看微观数据。 在查看会话数据时，我们需要确保了解哪些事物是微观的，哪些事物是宏观的，以及它们之间如何相互关联。 关键想法 微观数据点是我们的基石。 宏观数据点是使用微观数据构建的。
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