
大数据为企业提供营销服务
当今社会全面进入信息时代,全球网络迅速扩张,各类数据、信息大发展的背景下,如何应对来自网络的庞大数据,深入挖掘大数据中的营销价值,发展大数据背景下的营销新思维,创新营销方法、理念成为大讨论的重要议题。借以培养和发展学生的营销思维,为大学生在大数据时代下发展网络营销奠定基础。
为企业提供营销服务
“大数据”是什么?这对于大多数人来说,是一个陌生的词汇。百度百科中对大数据的解释为:所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
有数据显示,twitter(推特)平均每天产生3.4亿条消息,目前新浪微博注册用户已突破3亿大关,用户每日发博量超过1亿条。这些数据是海量的、可变化的,企业或者第三方服务机构借助这些数据,为企业提供咨询、策略、投放等营销服务。
据了解,大数据的应用分三个阶段来实施:数据的整合、数据的挖掘,以及把大数据变成可操作的行动,从而指导决策。比如帮企业做内部数据挖掘,或侧重优化,帮企业更精准地找到用户,降低营销成本,提高企业销售率,增加利润。
中国某会展公司负责人表示,大数据根本不存在数据庞大的问题,所有的大数据,都是由一个个小数据构成的。大数据的大,不仅仅体现在量上,还体现在数据的结构和来源上,大数据的精要在于有用的信息。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
那么,大数据是不是只适用大企业,而不适用小企业?广西财经学院老师罗胜否定了这一说法,他认为,数据分析是要利用科学思维和现代技术,只要有梦想,创新加实践,不存在大数据只适用大企业的问题。“能通过挖掘用户的行为习惯和喜好,在凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务,并对产品和服务进行有针对性的调整和优化,这就是大数据的价值。”罗胜如是说。
大数据作为服务的传递,不仅仅是单项的传递,而是作为一个进行数据传递及反馈的服务端,在企业与消费者当中起着桥梁、沟通的作用,能够为企业提供多元化的服务,满足消费者的需求。任何一个地方都能产生数据,产生就要分析。目前对大数据的应用主要为终端消费产品和服务。
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