京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据挖掘开启营销新时代_数据分析师
互联网广告公司、电信运营商直接受益
“人类社会正从IT(互联网)时代走向DT(大数据)时代。”阿里巴巴集团创始人马云曾在各个场合表明自己的观点,当今社会谁掌握大数据就等于把握住了商业“钱脉”。在资本市场上,农业类上市公司、互联网公司、电信运营商等应用大数据达到精确营销的案例也是屡见不鲜。可以说,大数据开启的智慧营销时代让这些企业迎来了行业第二春。
电信运营商充分受益大数据发展
如果要论大数据数量,谁的数量源都很难比得过电信运营商的大数据数量,这类公司在后续大数据应用以及营销中占据了先天优势。
中信建投分析指出,电信运营商拥有多年的数据积累,涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务,也包含公众客户、政企客户和家庭客户,同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。随着国家信息安全等要求日益提高,国家基本要求运营商数据采集采用“全采”模式,所有语音、短信、数据(上网)数据均将采集,数据采集要求、范围进一步提高。在这样的背景下,运营商拥有任何移动互联网公司都无法比拟的海量数据,大数据金矿价值凸显,由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。
从全球范围来看,运营商已经开始为掘金大数据做准备:电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示,全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示,大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%,并且在未来五年内将升至23%左右,成为运营商的一项战略性优势。
A股不乏众多大数据概念股,像银信科技、东方国信、宜通世纪、天源迪科、世纪鼎利等等。从通信板块上市公司来看,东土科技收购拓明科技、初灵信息收购博瑞得,宜通世纪也已开启运营商大数据价值的挖掘,而且已有了一定较为清晰的模式。另外基础IDC(互联网数据中心)服务运营商鹏博士也值得关注。
互联网广告公司是大数据直接受益者
虽然在数据源上比不过电信运营商,但互联网公司尤其是互联网广告公司却是大数据营销的直接受益者。他们更像是一家家大型超市的社区零售店,将最核心的商品(大数据),包装好卖给所有的用户。
在此其中,腾讯(微信)、阿里巴巴(淘宝)以及百度、网易等都是典型代表。而在A股市场上,刚刚上市不久就一度抢得A股“第一高价股”头衔的腾信股份就是大数据营销的充分受益者。公开资料显示,腾信股份主营业务系为客户在互联网上提供广告和公关服务,通过分析相关数据,使得广告和公关服务的精准度更高,服务效果更好。
除此以外,A股传统互联网广告公司——蓝色光标(在行业客户专向电商、C2B商业等新模式的趋势下,对用户的洞察理解、对不同推广渠道的分析应用,将有助于公司切入新业务模式)以及强势转型互联网广告,全产业链经营+持续外延并购(收购MediaV)的利欧股份,同样是利用大数据进行精准营销的直接受益者。
农业与大数据完美结合
“大数据之于中国的8亿农民、18亿亩耕地、186万个乡村,所产生的数据量不仅巨大,而且类型丰富。如果能够通过深度挖掘,产生的价值将难以估量。”沪上某券商行业分析师指出,每个行业都有自己的特点,农业也不例外。过去农民做决策许多时候都是跟着感觉走,当以往经验不奏效或者发生突发状况(比如灾害、疾病、经济弱周期),其损失往往就会很大。但如果农户能够充分掌握大数据,他就可以达到效益最大化。举个例子,一个农民养猪,他可以通过大数据和云计算精确预测猪周期,并且知道什么时间段饲料的价格更便宜,应该提前采购;什么时候猪肉价格最贵,可以提早出手。
在资本市场上,相关农业类上市公司也早早认识到了大数据应用对增厚自身业绩的重要性。今年4月,江淮动力公告购买上海农易信息技术有限公司60%股权。据悉,农易信息主要从事农业信息化领域软件开发、系统集成和信息服务。与此同时,农业大数据龙头公司——芭田股份,也通过收购金禾天成,弥补自身在农业大数据、物联网上的短板。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04