大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析1

【摘 要】大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類多、生成速度快、價(jià)值巨大但密度低的特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用就是利用數(shù)據(jù)分析的方法，從大數(shù)據(jù)中挖掘有效信息，為用戶提供輔助決策，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的過程。主要介紹了大數(shù)據(jù)定義，分析方法、應(yīng)用領(lǐng)域等相關(guān)問題。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；應(yīng)用領(lǐng)域

1.大數(shù)據(jù)的定義

美國國家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究院對(duì)大數(shù)據(jù)做出了定義：“大數(shù)據(jù)是指其數(shù)據(jù)量、采集速度，或數(shù)據(jù)表示限制了使用傳統(tǒng)關(guān)系型方法進(jìn)行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術(shù)來實(shí)現(xiàn)高效處理的數(shù)據(jù)?！蔽覀冋J(rèn)為大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈可分為：數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存以及數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈的最后也是最重要的階段，是大數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過對(duì)不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)集的分析可能會(huì)產(chǎn)生不同級(jí)別的潛在價(jià)值。

雖然這些傳統(tǒng)的分析方法已經(jīng)被應(yīng)用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，但是它們?cè)谔幚硪?guī)模較大的數(shù)據(jù)集合時(shí)，效率無法達(dá)到用戶預(yù)期，且難以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，出現(xiàn)了許多專門針對(duì)大數(shù)據(jù)的集成、管理及分析的技術(shù)和方法。

2.大數(shù)據(jù)分析方法

布隆過濾器：其實(shí)質(zhì)是一個(gè)位數(shù)組和一系列HASH函數(shù)。布隆過濾器的原理是利用位數(shù)組存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的HASH值而不是數(shù)據(jù)本身，其本質(zhì)是利用HASH函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有損壓縮存儲(chǔ)的位圖索引。其優(yōu)點(diǎn)是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點(diǎn)是有一定的誤識(shí)別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識(shí)別率的大數(shù)據(jù)場(chǎng)合。

HASH法，其本質(zhì)是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為長度更短的定長的數(shù)值或索引值的方法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點(diǎn)是難以找到一個(gè)良好的HASH函數(shù)。

索引：無論是在管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫，還是管理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的技術(shù)中，索引都是一個(gè)減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開銷存儲(chǔ)索引文件，且需要根據(jù)數(shù)據(jù)的更新而動(dòng)態(tài)維護(hù)。

TRIE樹：又稱為字典樹，是HASH樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統(tǒng)計(jì)。TRIE樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。

并行計(jì)算：相對(duì)于傳統(tǒng)的串行計(jì)算，并行計(jì)算是指同時(shí)使用多個(gè)計(jì)算資源完成運(yùn)算。其基本思想是將問題進(jìn)行分解，由若干個(gè)獨(dú)立的處理器完成各自的任務(wù)，以達(dá)到協(xié)同處理的目的。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法，大多數(shù)都是通過對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣或者過濾，然后對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，尋找特征和規(guī)律，其最大的特點(diǎn)是通過復(fù)雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的提升，大數(shù)據(jù)分析方法與傳統(tǒng)分析方法的最大區(qū)別在于分析的對(duì)象是全體數(shù)據(jù)，而不是數(shù)據(jù)樣本，其最大的特點(diǎn)在于不追求算法的復(fù)雜性和精確性，而追求可以高效地對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集的分析?？傊?，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)方法力求通過復(fù)雜算法從有限的數(shù)據(jù)集中獲取信息，其更加追求準(zhǔn)確性；大數(shù)據(jù)分析方法則是通過高效的算法、模式，對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

3.大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域

4.結(jié)束語

大數(shù)據(jù)引發(fā)思維變革。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的收集、獲取和分析都更加快捷，這些海量的數(shù)據(jù)將對(duì)我們的思考方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。分析數(shù)據(jù)時(shí)要盡可能地利用所有數(shù)據(jù)，而不只是分析少量的樣本數(shù)據(jù)。相比于精確的數(shù)據(jù)，我們更樂于接受紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)。我們應(yīng)該更為關(guān)注事物之間的相關(guān)關(guān)系，而不是探索因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更為有效。大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果將減少?zèng)Q策中的草率和主觀因素，數(shù)據(jù)科學(xué)家將取代“專家”。 [科]

【參考文獻(xiàn)】

[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)競(jìng)爭情報(bào)系統(tǒng)模型構(gòu)建[J].情報(bào)雜志，20xx（03）.

大數(shù)據(jù)分析2

一、總體概況

在國家信息網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略及“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略實(shí)施的大力推動(dòng)下，我區(qū)從政策、人才、產(chǎn)品等方面不斷加大對(duì)電子商務(wù)發(fā)展的投入力度，取得了良好效果。20xx年，區(qū)內(nèi)電子商務(wù)市場(chǎng)規(guī)模實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)增長，實(shí)現(xiàn)電商交易總額104億元，較20xx年同比增長17 %。其中網(wǎng)絡(luò)零售額全年累計(jì)33.9億元，同比增長15%；農(nóng)產(chǎn)品銷售全年累計(jì)10.1億元，同比增長5%。

二、電商成交指數(shù)分析

（一）電商交易總額。20xx年，區(qū)內(nèi)全年電商成交總額達(dá)104億元，同比增長17%，尤其是農(nóng)產(chǎn)品上行增勢(shì)喜人，但總體來看，電商交易總額增速較20xx年約28%的增長率有所放緩。究其原因：

一是政策和市場(chǎng)因素。20xx年以前，我區(qū)電商發(fā)展基礎(chǔ)差，電商成交額度小，隨著國家電商綜合示范創(chuàng)建項(xiàng)目開展，上下行通道全面打通，大量財(cái)力、物力、人力投身其中，尤其是“電商服務(wù)中心—站—點(diǎn)”三級(jí)服務(wù)體系的建成，以智能網(wǎng)倉和城鄉(xiāng)物流通道為基礎(chǔ)的電商物流配送體系全面運(yùn)行，以區(qū)域公共品牌“山韻黔江”及產(chǎn)品品牌為支撐的網(wǎng)銷品牌體系初步形成，各大電商企業(yè)、電商平臺(tái)、尤其是社群電商應(yīng)勢(shì)發(fā)力，銷量節(jié)節(jié)攀升，促進(jìn)了我區(qū)電商飛速發(fā)展。如今，隨著國家電子商務(wù)法的頒布實(shí)施，各項(xiàng)政策企穩(wěn)，區(qū)內(nèi)電商活動(dòng)也受到市場(chǎng)環(huán)境影響，開始進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段。

二是基數(shù)因子的影響。一方面，隨著網(wǎng)絡(luò)支付設(shè)施的推廣普及，選擇微信、支付寶等進(jìn)行線下交易支付的群體增長逐漸到達(dá)臨界點(diǎn)，增勢(shì)出現(xiàn)“梯度差”；另一方面，我區(qū)對(duì)周邊市場(chǎng)具有一定輻射力，但市場(chǎng)容量仍然較小，反映在電商交易規(guī)模上，增長的難度將逐漸加大。

三是保量提質(zhì)的需求。如今的新零售模式更加講究“品質(zhì)至上”和“內(nèi)容為王”，我區(qū)電商開始進(jìn)行資源和人力方面的優(yōu)化整合，邁入更加注重品牌力和品質(zhì)力的新征程，摒棄掉了過去一些粗獷化和原始化的發(fā)展模式，在保證總量有所增長的基礎(chǔ)上，更加注重品質(zhì)的提升。

（二）網(wǎng)絡(luò)零售總額。20xx年，我區(qū)網(wǎng)絡(luò)銷售總額為33.9億元，較20xx年同比增長15%，其中購進(jìn)（產(chǎn)品下行）19.9億元，賣出（產(chǎn)品上行）14.2億元，二者同比增長率分別為14%、17%。與20xx年購進(jìn)17.4億元和賣出12.1億元相比，絕對(duì)數(shù)值上都有較大的提升。

一是隨著時(shí)代的發(fā)展與電商基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)一步完善，電商逐漸融入大家的生活，加之區(qū)內(nèi)城鄉(xiāng)居民的購買力逐步上升，網(wǎng)上購物成為一種消費(fèi)新常態(tài)；

二是隨著各類B2C、C2C電商用戶群和商品種類不斷發(fā)展，新型零售平臺(tái)的服務(wù)功能逐步深化，促進(jìn)了網(wǎng)購（下行+上行）的進(jìn)一步發(fā)展；

三是區(qū)委區(qū)政府對(duì)電商，尤其是電商精準(zhǔn)扶貧和鄉(xiāng)村振興的.重視和大力扶持，一大批電商平臺(tái)依托區(qū)內(nèi)廣大農(nóng)村茁壯成長起來，帶動(dòng)了農(nóng)特產(chǎn)品的上行銷售。

（三）農(nóng)產(chǎn)品銷售額。20xx年，區(qū)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)銷售額有所增長，突破10億元大關(guān)。

一是產(chǎn)品溢價(jià)機(jī)會(huì)增大。我區(qū)位于武陵山區(qū)腹地，生態(tài)環(huán)境良好，農(nóng)特產(chǎn)品具有一定的品質(zhì)優(yōu)勢(shì)，如脆紅李、獼猴桃、陽雀菌等大宗爆款商品在20xx年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，增幅較大；

二是品牌推廣效應(yīng)拉動(dòng)明顯。通過“山韻黔江”及各鄉(xiāng)鎮(zhèn)多子品牌的共同包裝和多維度場(chǎng)景化推廣，為農(nóng)特產(chǎn)品銷售助力；

三是農(nóng)產(chǎn)品深加工效益。區(qū)內(nèi)逐漸形成了從農(nóng)產(chǎn)品粗加工到深加工的產(chǎn)銷一體化產(chǎn)業(yè)鏈，如紅薯干、苕粉、渣海椒等；

四是統(tǒng)計(jì)口徑不斷優(yōu)化。20xx年，各類電商企業(yè)的農(nóng)特產(chǎn)品銷售逐漸納入統(tǒng)計(jì)，基本實(shí)現(xiàn)無漏報(bào)；

五是銷售渠道增多。以前從單一淘寶店鋪，發(fā)展成以京東、郵樂購、微商、微商城、有贊及自建平臺(tái)、O2O線下體驗(yàn)直銷店等多個(gè)銷售平臺(tái)共同發(fā)展銷售渠道，基本上達(dá)到了有農(nóng)產(chǎn)品就有電商，有渠道就有黔江農(nóng)特產(chǎn)品。

三、電商發(fā)展趨勢(shì)研判

第一，農(nóng)村電商已常態(tài)化，市場(chǎng)競(jìng)爭進(jìn)行第三個(gè)階段，重點(diǎn)在產(chǎn)品供應(yīng)鏈上。如何讓農(nóng)產(chǎn)品電商化，具備利用電子商務(wù)進(jìn)行銷售的前期條件完善，如產(chǎn)品包裝、策劃、標(biāo)準(zhǔn)化、存儲(chǔ)方式、可持續(xù)供給、運(yùn)輸?shù)龋瑢?shí)現(xiàn)農(nóng)村電商提檔升級(jí)觸及農(nóng)戶，也就是電商生態(tài)鏈在農(nóng)村的打造成為重點(diǎn)。

第二，城市供配系統(tǒng)通過電商方式將農(nóng)村與城市進(jìn)行有效鏈接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解決方案，解決鄉(xiāng)村振興中貨品進(jìn)出的高效多樣的問題將是重要抓手之一。

第三，品牌推動(dòng)的農(nóng)產(chǎn)品溢價(jià)將在農(nóng)村電商中大放異彩。在“傳統(tǒng)”的電商模式之外，會(huì)員制、預(yù)售制、眾籌、認(rèn)領(lǐng)等形式必將會(huì)更深一步融入電商，電商也將從“賣產(chǎn)品”慢慢過渡到“賣生活方式、賣情懷、賣格調(diào)”，社群電商將更加聚焦精準(zhǔn)人群，發(fā)力細(xì)分市場(chǎng)。

第四，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的生產(chǎn)方式發(fā)生變化。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立和使用，可以將原始零散的低密度價(jià)值數(shù)據(jù)經(jīng)過過濾、分析，建立模型，供決策使用，提前預(yù)測(cè)市場(chǎng)發(fā)展方向，有效提升效率，降低成本。

四、電商發(fā)展建議

一是提高對(duì)電商的認(rèn)識(shí)，電商不是簡單的商業(yè)行為，而是解決農(nóng)產(chǎn)品品牌化、供應(yīng)鏈，反作用于生產(chǎn)的一整套解決方案，不是商務(wù)委的一個(gè)簡單工作，從發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)看，是以營造電商生態(tài)來推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展或產(chǎn)業(yè)發(fā)展融入電商生態(tài)。

二是加大招商引資力度，力爭引入成熟電商引領(lǐng)黔江電商跨躍式發(fā)展，導(dǎo)入成熟，大量的需求流量；

三是以電商園區(qū)智能物流，冷鏈物流為基礎(chǔ)，打造黔江農(nóng)特產(chǎn)品供應(yīng)鏈服務(wù)體系；

四是加強(qiáng)對(duì)黔江農(nóng)特產(chǎn)品的包裝策劃，打造一批電商爆品；

五是做好大數(shù)據(jù)運(yùn)用，為黔江電商發(fā)展提供智力和決策支撐。

大數(shù)據(jù)分析3

職責(zé)描述：

1.協(xié)助構(gòu)建云數(shù)字營銷系統(tǒng)，針對(duì)外部市場(chǎng)及競(jìng)品數(shù)據(jù)加以整理建模，得出市場(chǎng)分析報(bào)告及洞察

2.針對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)，定期的端到端分析建模，形成業(yè)務(wù)洞察，平臺(tái)洞察，產(chǎn)品洞察和用戶洞察，內(nèi)容洞察。指導(dǎo)各部門優(yōu)化數(shù)字營銷推廣計(jì)劃。

3.管理整體云數(shù)字體系包含數(shù)字營銷體系平臺(tái)建立，管理第三方供應(yīng)商及對(duì)接內(nèi)部各個(gè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)出口。

任職要求：

1. 具有5年以上數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、bi等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

2. 熟練地使用數(shù)據(jù)分析相關(guān)的語言例如r、python等。

3. 熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(如分類、聚類、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)及其原理，并具備相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

4. 精通使用sql訪問和處理數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

5. 了解常用分布式計(jì)算和存儲(chǔ)框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具備相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先

6. 具備良好的數(shù)據(jù)敏感度，能從大量數(shù)據(jù)提煉核心結(jié)果，并用簡潔清晰的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析背后的業(yè)務(wù)邏輯。

7. 有良好的跨團(tuán)隊(duì)、部門溝通及資源整合能力，能夠獨(dú)立開展研究項(xiàng)目。

8. 有it及b2b行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，有dmp平臺(tái)建立經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先

大數(shù)據(jù)分析4

【摘要】首先梳理了大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展的歷程，表明目前已經(jīng)進(jìn)入到數(shù)據(jù)3.0時(shí)代，接著解析數(shù)據(jù)3.0時(shí)代是消費(fèi)者成為主宰的時(shí)代，更是企業(yè)精準(zhǔn)營銷的時(shí)代，最后以京東為例，窺探了大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的運(yùn)用并給出新時(shí)代發(fā)展策略，以期給現(xiàn)有中小企業(yè)轉(zhuǎn)型提供參考依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)營銷 京東

一、數(shù)據(jù)分析時(shí)代演變歷程

(一)數(shù)據(jù)1.0時(shí)代

數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)在新的計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)以后，分析1.0時(shí)代又稱為商業(yè)智能時(shí)代。它通過客觀分析和深入理解商業(yè)現(xiàn)象，取締在決策中僅憑直覺和過時(shí)的市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告，幫助管理者理性化和最大化依據(jù)事實(shí)作出決策。首次在計(jì)算機(jī)的幫助下將生產(chǎn)、客戶交互、市場(chǎng)等數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫并且整合分析。但是由于發(fā)展的局限性對(duì)數(shù)據(jù)的使用更多的是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，很少時(shí)間用在分析數(shù)據(jù)上。

(二)數(shù)據(jù)2.0時(shí)代

2.0時(shí)代開始于20xx年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時(shí)達(dá)要求數(shù)量分析師具備超強(qiáng)的分析數(shù)據(jù)能力，數(shù)據(jù)也不是只來源于公司內(nèi)部，更多的來自公司外部、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器和各種公開發(fā)布的數(shù)據(jù)。比如領(lǐng)英公司，充分運(yùn)用數(shù)據(jù)分析搶占先機(jī)，開發(fā)出令人印象深刻的數(shù)據(jù)服務(wù)。

(三)數(shù)據(jù)3.0時(shí)代

又稱為富化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品時(shí)代。分析3.0時(shí)代來臨的標(biāo)準(zhǔn)是各行業(yè)大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數(shù)據(jù)，指導(dǎo)合適的商業(yè)決策。但是必須承認(rèn)，隨著數(shù)據(jù)的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，也帶來諸多挑戰(zhàn)。如何商業(yè)化地利用這次變革是亟待面對(duì)的課題。

二、大數(shù)據(jù)營銷的本質(zhì)

隨著顧客主導(dǎo)邏輯時(shí)代的到來以及互聯(lián)網(wǎng)電商等多渠道購物方式的出現(xiàn)，顧客角色和需求發(fā)生了轉(zhuǎn)變，世界正在被感知化、互聯(lián)化和智能化。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，個(gè)人的行為不僅能夠被量化搜集、預(yù)測(cè)，而且顧客的個(gè)人觀點(diǎn)很可能改變商業(yè)世界和社會(huì)的運(yùn)行。由此，一個(gè)個(gè)性化顧客主導(dǎo)商業(yè)需求的時(shí)代已然到來，大數(shù)據(jù)沖擊下，市場(chǎng)營銷引領(lǐng)的企業(yè)變革初見端倪。

(一)大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者成為市場(chǎng)營銷的主宰者

傳統(tǒng)的市場(chǎng)營銷過程是通過市場(chǎng)調(diào)研，采集目前市場(chǎng)的信息幫助企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、營銷和推廣。但是在大數(shù)據(jù)以及社會(huì)化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費(fèi)者已然成為了市場(chǎng)營銷的主宰者，他們會(huì)主動(dòng)搜尋商品信息，貨比三家，嚴(yán)格篩選。他們由之前的注重使用價(jià)值到更加注重消費(fèi)整個(gè)過程中的體驗(yàn)價(jià)值和情境價(jià)值。甚至企業(yè)品牌形象的塑造也不再是企業(yè)單一宣傳，虛擬社區(qū)以及購物網(wǎng)站等的口碑開始影響消費(fèi)者的購買行為。更有甚者，消費(fèi)者通過在社交媒體等渠道表達(dá)個(gè)人的需求已經(jīng)成為影響企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的重要因素。

(二)大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)精準(zhǔn)營銷成為可能

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，技術(shù)的發(fā)展大大超過了企業(yè)的想象。搜集非結(jié)構(gòu)化的信息已經(jīng)成為一種可能，大數(shù)據(jù)不單單僅能了解細(xì)分市場(chǎng)的可能，更通過真正個(gè)性化洞察精確到每個(gè)顧客。通過數(shù)據(jù)的挖掘和深入分析，企業(yè)可以掌握有價(jià)值的信息幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)顧客思維模式、消費(fèi)行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個(gè)性，有著獨(dú)特的消費(fèi)傾向。相對(duì)于忠誠于某個(gè)品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業(yè)的品牌不能最大化地實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續(xù)性。并且，企業(yè)不能奢望對(duì)顧客進(jìn)行歸類，因?yàn)槊總€(gè)顧客的需求都有差別。正是如此，大數(shù)據(jù)分析才能更好地把握顧客的消費(fèi)行為和偏好，為企業(yè)精準(zhǔn)營銷出謀劃策。

(三)大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)營銷理念??“充分以顧客為中心創(chuàng)造價(jià)值”

傳統(tǒng)的營銷和戰(zhàn)略的觀點(diǎn)認(rèn)為，大規(guī)模生產(chǎn)意味著標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)方式，無個(gè)性化可言。定制化生產(chǎn)意味著個(gè)性化生產(chǎn)，但是只是小規(guī)模定制。說到底，大規(guī)模生產(chǎn)與定制化無法結(jié)合。但是在今天，大數(shù)據(jù)分析的營銷和銷售解決的是大規(guī)模生產(chǎn)和顧客個(gè)性化需求之間的矛盾。使大企業(yè)擁有傳統(tǒng)小便利店的一對(duì)一顧客關(guān)系管理，以即時(shí)工具和個(gè)性化推薦使得大企業(yè)實(shí)現(xiàn)與顧客的實(shí)時(shí)溝通等。

三、基于數(shù)據(jù)營銷案例研究??京東

京東是最大的自營式電商企業(yè)。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數(shù)碼等多個(gè)品類。在整個(gè)手機(jī)零售商行業(yè)里，京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場(chǎng)份額一半的規(guī)模。之所以占據(jù)這樣的優(yōu)勢(shì)地位，得益于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，即京東的JD Phone的計(jì)劃。

JD Phone計(jì)劃是依據(jù)京東的大數(shù)據(jù)和綜合服務(wù)的能力，以用戶為中心整合產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)質(zhì)資源并聯(lián)合廠商打造用戶期待的產(chǎn)品和服務(wù)體驗(yàn)。京東在銷售的過程中，通過對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，內(nèi)部研究出一種稱為產(chǎn)品畫像的模型。這個(gè)模型通過綜合在京東網(wǎng)站購物消費(fèi)者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進(jìn)行深入分析。根據(jù)分析結(jié)果結(jié)合不同的消費(fèi)者便有諸如線上的程序化購買、精準(zhǔn)的點(diǎn)擊等營銷手段，有效的幫助京東實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的營銷推送。不僅如此，通過對(duì)于后續(xù)用戶購物完成的售后數(shù)據(jù)分析，精確的分析商品的不足之處或者消費(fèi)者的直接需求。數(shù)據(jù)3.0時(shí)代的一個(gè)特征便是企業(yè)不在單純的在企業(yè)內(nèi)部分析數(shù)據(jù)，而是共享實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)。所以，京東把這些數(shù)據(jù)用于與上游供應(yīng)商進(jìn)行定期的交流，間接促進(jìn)生產(chǎn)廠商與消費(fèi)者溝通，了解市場(chǎng)的需求，指導(dǎo)下一次產(chǎn)品的市場(chǎng)定位?？偟膩碚f，這個(gè)計(jì)劃是通過京東銷售和售后環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)分析，一方面指導(dǎo)自身精準(zhǔn)營銷，另一方面，影響供應(yīng)商產(chǎn)品定位和企業(yè)規(guī)劃，最終為消費(fèi)者提供滿足他們需求的個(gè)性化產(chǎn)品。

四、大數(shù)據(jù)營銷的策略分析

(一)數(shù)據(jù)分析要樹立以人為本的思維

“以人為本”體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一方面是數(shù)據(jù)分析以客戶為本，切實(shí)分析客戶的需求，用數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)下一次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和市場(chǎng)營銷。另一方面，以人為本體現(xiàn)在對(duì)用戶數(shù)據(jù)的保密性和合理化應(yīng)用。切實(shí)維護(hù)好大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)背景下隱私保護(hù)的問題，使得信息技術(shù)良性發(fā)展。

(二)正確處理海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)的矛盾

大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、類型繁多、價(jià)值密度低和速度快時(shí)效高的特點(diǎn)。所以在眾多海量的數(shù)據(jù)中，只有反映消費(fèi)者行為和市場(chǎng)需求的信息才是企業(yè)所需要的。不必要的數(shù)據(jù)分析只會(huì)影響企業(yè)做出正確的決策。鑒于此，首先企業(yè)需要明確核心數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn);其次企業(yè)要及時(shí)進(jìn)行核心數(shù)據(jù)的歸檔;最后要有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析專業(yè)隊(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出科學(xué)合理的結(jié)果以指導(dǎo)實(shí)踐。

(三)整合價(jià)值鏈以共享數(shù)據(jù)的方式實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造

單純的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)已經(jīng)無法滿足今天市場(chǎng)上顧客多樣性的需求，大數(shù)據(jù)的共享已經(jīng)迫在眉睫。首先，可以通過擴(kuò)展常規(guī)上下游渠道的數(shù)據(jù)。例如京東與上游供應(yīng)商的合作。其次，與社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。社會(huì)化媒體數(shù)據(jù)是外圍數(shù)據(jù)的一個(gè)重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數(shù)據(jù)與企業(yè)本身營銷策略或者數(shù)據(jù)發(fā)布者建立聯(lián)系，那么數(shù)據(jù)就沒有發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值。最后，虛擬人脈交換獲取數(shù)據(jù)。比如建立企業(yè)自媒體收獲粉絲獲取數(shù)據(jù)等。

參考文獻(xiàn)

[1]岳占仁.大數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)營銷[J].IT經(jīng)理世界，20xx，17.

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[3]魏伶如.大稻縈銷的發(fā)展現(xiàn)狀及其前景展望.遼寧大學(xué)新華國際商學(xué)院.

大數(shù)據(jù)分析5

工作職責(zé)：

1、參與大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)維護(hù)，持續(xù)穩(wěn)定支撐業(yè)務(wù)發(fā)展

2、實(shí)時(shí)/離線數(shù)據(jù)etl過程設(shè)計(jì)和開發(fā)

3、多維度海量數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用

4、日志分析、實(shí)時(shí)分析、并行計(jì)算等系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)；

任職資格：

1、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，有意愿投身大數(shù)據(jù)事業(yè)

2、具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)、ai知識(shí)，至少在以下某一領(lǐng)域有深入的研究：統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、視覺識(shí)別、深度學(xué)習(xí)；

3、掌握常見分布式計(jì)算框架和技術(shù)原理，如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等；

4、熟悉linux操作系統(tǒng)和shell編程，熟悉sql編程以及性能調(diào)優(yōu)；

5、精通java或者其他主流開發(fā)語言；

6、熟悉分布式服務(wù)開發(fā)，對(duì)基于docker的微服務(wù)有一定的了解；

7、性格積極樂觀、誠信，能自我驅(qū)動(dòng)，有較強(qiáng)的語言表達(dá)能力

8、1~3年工作經(jīng)驗(yàn)，資深3年以上，具有電子商務(wù)、金融、智能交通行業(yè)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮

9、團(tuán)隊(duì)合作無障礙，強(qiáng)烈的自我驅(qū)動(dòng)力和抗壓力

大數(shù)據(jù)分析6

各位小伙伴們:

大家好！

我是負(fù)責(zé)編寫政治押題部分的清華學(xué)長，在整理資料的過程中有一些心得，在此分享給大家。首先要和大家說明的是，通過大量的數(shù)據(jù)分析和整理，師兄可以得出這樣的結(jié)論，即考研政治押題的套路無非兩種：

一、通過熱點(diǎn)事件可能關(guān)聯(lián)到的考綱核心知識(shí)點(diǎn)整理命題；

二、盡量不出近兩年真題中出過的大題知識(shí)點(diǎn)，排除法命題。

我們判斷一個(gè)機(jī)構(gòu)是否押題成功，往往有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：一是材料是否命中；二是知識(shí)點(diǎn)是否命中?？梢哉f，只命中其中之一就算押中題目的話，其實(shí)是非常簡單的。因?yàn)槊恳荒甑臒狳c(diǎn)很有限，很多機(jī)構(gòu)出的最后4套題常常題量不止四套，或者每個(gè)問題之間都沒什么關(guān)系，一個(gè)問都趕上一道大題了，完全是為了押題而出題，題目本身不具備質(zhì)量。

一般來說，小伙伴們真正需要的是兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)都達(dá)到，但考研機(jī)構(gòu)只要達(dá)到了其中之一，即算是押中了。這樣看來，我們就不難理解一些小伙伴們常常聽到某些機(jī)構(gòu)年年都押到了百分之六七十，但真正考試的時(shí)候問題與材料都對(duì)上的卻很少，或者即便對(duì)上了也是小伙伴們自己都能想到的簡單考法一類的情況也就不足為奇。因此，大家在最后復(fù)習(xí)的這幾天時(shí)間里，切勿盲目背誦押題卷紙。我們購買押題卷子的目的是通過押題卷紙把握今年的熱點(diǎn)和重點(diǎn)，并進(jìn)行模擬訓(xùn)練。此外，大家也可以通過答案來熟悉知識(shí)點(diǎn)如何與材料結(jié)合，要如何套話，保證我們書寫量的足夠。而最后對(duì)知識(shí)點(diǎn)的把握，還是要回歸書本才行。

相信很多小伙伴們都應(yīng)該看過我們?yōu)榇蠹彝瞥龅恼窝侯}板塊，其中的內(nèi)容師兄在這里就不再贅述了。依法治國、抗日戰(zhàn)爭、APEC、小平同志誕辰110周年等等，幾乎都是必考的內(nèi)容。這些內(nèi)容很有可能以大題的形式出現(xiàn)，而且形式也非常多樣：例如談?wù)勑∑降母母镩_放和今天的“頂層設(shè)計(jì)”；談?wù)凙PEC藍(lán)與人與自然；依法治國和道德與法律；抗日戰(zhàn)爭勝利和甲午海戰(zhàn)失敗，等等等等。以此，涉及的知識(shí)點(diǎn)真的非常多，不僅需要大家熟悉地把握這些熱點(diǎn)本身，還要對(duì)一些關(guān)聯(lián)到的知識(shí)點(diǎn)也要有清楚的認(rèn)識(shí)?？梢哉f，這些內(nèi)容占大綱的比例已經(jīng)非常大了，要背誦的內(nèi)容很多，大家一定要好好加油才是。

除此之外，還有很多內(nèi)容雖然不在熱點(diǎn)之中，但同樣非常容易出題。特別是馬原和思修兩大部分，特別是單多選，常常就知識(shí)點(diǎn)直接命題。例如馬原直接考一道計(jì)算題，算一下有機(jī)構(gòu)成或者是剩余價(jià)值率；或者出一個(gè)古詩詞或者小故事或名人警句，談一下涉及到哪些原理。大題上，思修也可以談一談理想，談一談大學(xué)生就業(yè)與創(chuàng)業(yè)之類。這些內(nèi)容，各個(gè)機(jī)構(gòu)押得也非常分散，帶有很強(qiáng)的運(yùn)氣成分。這就要求大家對(duì)馬原的基本原理一定要熟練把握，思修也要會(huì)套話，能講出東西來。

最后，師兄想說的是，考研是選拔性考試而非合格性考試。特別是考取名校和跨考的同學(xué)，更是要努力在初試中取得靠前一些的成績，才能在復(fù)試中保持優(yōu)勢(shì)。離考試只剩下幾天，現(xiàn)階段最好提分的就是政治和英語的寫作部分。師兄的一位好友考前一周臨時(shí)突擊政治，也考了57的成績，最后壓線進(jìn)了清華。但這位同學(xué)本來是知名985理工類熱門專業(yè)前百分之十的成績，又非常有天賦，學(xué)神級(jí)別，才最終被錄取。大家既應(yīng)該學(xué)習(xí)他突擊時(shí)的勁頭，也不能像之前他那樣太過輕視政治。政治是一門短時(shí)高效的學(xué)科，雖然背誦很辛苦，但是在這最后幾天的時(shí)間中，它最能給人回報(bào)。特別是對(duì)于不像師兄這樣考取京畿之地的小伙伴們，政治上七十也是不難的。最后師兄給大家一點(diǎn)小建議，我們背誦的時(shí)候不能只是對(duì)著背，還要多多動(dòng)筆，寫的時(shí)候也要盡量工整。政治是一門也得多也會(huì)有辛苦分的學(xué)科，常年使用電腦和手機(jī)的大家，在這最后幾天里多多動(dòng)筆，順便練練字，在考試的時(shí)候就會(huì)有下筆如飛的感覺。

【大數(shù)據(jù)分析】