
大数据到底有啥绝活
在这个时代,大数据无疑是最时髦的词汇。不管是云计算、社交网络还是物联网、移动互联网和智慧城市,都与大数据密切相关。简单来说,大数据就是将海量碎片化的信息数据及时地进行筛选、分析,并最终归纳、整理出所需要的信息,而其前提是要拥有海量且精确的数据。
大数据应用是目前相当炙热的领域,运营商在这其中起到的作用至关重要。大数据到底有啥绝活?
精准统计分析人流量
目前,上海电信能够整合现有的各类数据,充分利用大数据分析技术,建立一套人流信息化监控预警系统,实现区域洞察,对重要场所人流密集程度进行动态监控,对可能的人流聚集风险进行事前预警、事中处置和事后分析。
利用大数据,上海电信大数据平台可以进行来源分析,了解游客的籍贯、性别和年龄等,对于像迪士尼这样容易产生大客流的景区而言,区域洞察的重要性显而易见,管理方可以根据数据采取相关措施,防止因为人流过于密集而发生事故。
现在,旅游景区也非常重视对人流进行实时管控,比如在今年顾村公园樱花节举行期间,通过使用区域洞察产品,园区管理方可以根据热搜词预测未来时间段人流量,根据智能客流计数的嗅探定位产品分析景区进出人数,根据基站数据分析出景区不同位置的人流密度等。
区域洞察产品在人口统计分析工作中也得以大展身手,传统的人口统计方式时延较长,而区域洞察产品能够做到5分钟的实时更新,且可以对不同街道人口分布、逗留时长等进行分析。
据 上海电信人士介绍,未来区域洞察产品还可以实现消费水平、消费倾向分析,帮助旅游景区定制个性化产品。除此之外,还可以以时间维度进行数据的对比分析,比 如晴雨时客流分析、节假日与平常客流对比分析,这样景区可以根据大数据对未来几天的客流量进行科学预测。另外,区域洞察产品还可以进行停留时长分析等,为 人流预警做好准备工作。
让征信评估 变得简单低成本
现在互联网金融业正在快速发展,但是相关企业面临的一个大难题就是对用户征信情况不了解。这对企业来说,蕴藏着极大风险。
上 海电信征信风险管控产品是基于大数据,牵手银联等合作方,为商业银行、P2P贷款、证券基金等各类信贷机构,在预授信、贷前审批、贷后管理的业务流程中提 供各种征信评估服务。客户只需要输入评估对象的手机号码、身份证号码、固定电话号码等一个或多个值,就可以获得个人信用征信情况,譬如用户的年龄、使用终 端类型、网购关注点(如手机通信、数码产品、办公用品等),经常访问的网站类型等。
值得注意的是,这些用户数据都是第三方合作伙伴获得用户授权,且经过电信验证的情况下,对个人的征信报告进行查询,从而获取个人信用标签数据。
将广告投放给 有需求的用户
好 的广告投放不在于量,而在于将合适的产品投放给需要的用户。上海电信DSP(广告需求方平台)就在做这样的一件事,根据用户的关键词搜索、URL浏览等行 为轨迹,分析并自定义用户人群画像。而企业用户根据上海电信提供的用户画像,在用户下次上网或使用App时可以进行精准营销。
比如,用户在手机浏览器里搜索“沙发”,大数据分析广告投放系统分析人群画像,定义李小姐为家居类兴趣人群。李小姐打开某一个已经加入媒体联盟的App,App页面就会出现“xx家居”的广告图片,点击图片用户进入商家的指定落地页面,弹出该家居品牌的沙发商品。
上海电信人士告诉记者,其DSP还有广告效果统计展示,对于广告主来说,可以通过可视化的效果统计平台,查看投放渠道、展现数、点击数、点击率等一系列统计数据。
要比用户更了解自己
有这样一个故事,某超市借助大数据,将一本怀孕杂志寄到了一位未婚女孩的家里,那女孩的父亲非常生气,便起诉该超市诬陷,而最后父亲从女儿那里得到消息,她确实怀孕了。
这就是大数据营销的威力,如果一个用户被打上了上百个标签,那么广告主就可以无限接近这个用户了。
比 如一位用户最近查看机票、摩洛哥、自由行攻略,那么给这位用户贴上旅游的标签;另一位用户在搜娇韵诗、YSL、Dior等,就给他贴上化妆品标签……用户 搜索内容不一样,就贴上不一样的标签,上海电信把用户的标签打包提供给客户,客户就可以实现广告的精准投放,这就是DMP(数据管理平台)的奇妙之处。
对于销售者而言,因为有了DMP所生成的用户画像,消费者的购物决策、影响决策的关键点、根据消费者的习惯改变商品上架位置等,甚至可以更新用户的喜好,并实时模仿其可能的行为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04