⑴ O2O的大數據金礦應以什麼姿勢挖掘
O2O的大數據金礦應以什麼姿勢挖掘
首先我們先來分清數據在商業社會中產生的兩端，一端是TO B端，也就是商家端，這個部分在銀行表現有企業的存貸等數據；零售業則是商品屬性、進價、商家類型等數據。說白了，就是和商家相關的數據；另一端是TO C端，也就是個人端，這個部分在銀行表現為個人存貸數據；零售業則是銷售、顧客在賣場的動線、會員卡信息等數據。說白了，就是和個人相關的數據。
數據演變的第一階段：靜態數據
在線下的商業時代，也就是我們說的傳統企業，數據的第一階段屬於靜態數據，怎麼理解呢？
就是說你辦了張信用卡或者實體店的會員卡，初次登記的信息沒辦法隨時由你個人來改動，這個數 據如果你不打電話去銀行或者到實體店，或者他們不聯系你時，一直是不會變動的，哪怕你已經換了無數次手機號搬了無數次家，信用卡和會員卡仍然在有效期內可 以使用，這種情況現在已經有很大變化，但仍然是靜態數據。而線下的許多動態數據，例如在店裡走過來走過去、眼睛看這看那等，原來的技術能力無法獲取這些數 據。
數據演變的第二階段：相對動態數據
在線上的商業時代，也就是我們說的PC電商，數據的第二階段開始了，那就是相對動態數據，為什麼說是相對動態呢？
你在電商網站注冊了用戶名和密碼，你的瀏覽、點擊等這些數據被記錄，並可以隨時根據你的變化 而變化，這些數據實際上也是相對動態，因為數據和個人及最終銷售的關聯度有限，而且數據量有限，因為無法對接離開電腦後的數據；然後你產生了購買行為，如 果你的地址和聯系方式信息不自行調整，這些電商網站會按照這樣的信息進行送貨，這種情況現在都會發生。
所以數據需要你手工進行修改，這樣的數據就是相對動態數據。這樣的數據量一方面是量有限，一 方面是價值有限，最終勝出的並不是燒錢推廣的網站，而是構建基礎電商服務體系的兩個公司，一是構建了在線金融優勢的阿里巴巴的支付寶，解決了在線支付；二 是構建了物流優勢的京東，解決了快速送貨和售後服務。
PC時代產生的許多數據，除了電商外，其它的游戲、門戶、商業服務基本都是這樣的相關動態形態。傻傻地認為電商要發展起來砸錢買流量的基本都掛了，無一倖免，很有可能是對於數據與商業基礎服務關聯思考和實踐得不足導致，其它原因不再過多贅述！
數據演變的第三階段：動態數據
到了移動互聯網或者再進一步移動社交互聯網時代，數據進入到第三階段，那就是動態數據。
說到這個部分就很好理解了，你的手機可以隨時定位你的具體位置，就是你不修改保存的地址平台 都能夠知道你的位置精確變化，還有你的瀏覽軌跡從線上到線下都被跟蹤和獲取……數據量以幾何級開始增長，價值變得越來越高，O2O（線上線下結合）的大數 據時代來臨，個人和商家所謂的隱私數據越來越多被各種各樣的智能機器獲取，人力已經無法HOLD住自己的隱私數據，這個我在2012底年就寫過一篇 《O2O的世界沒有隱私》的分析文章。
不過話說回來，在這樣的大數據時代下，實際上對於輕易能夠獲取數據的任何一家公司來說，個人 和商家的隱私保護顯然擔子更重了，因為一旦這些隱私數據被泄露，對於一家公司來說很多時候直接倒閉，無法再次獲得信任，這也解釋了為什麼現在數據安全和攻 擊比之前兩個時代要多得多的緣故。
非常簡單地描述了到現在為止數據演變的三個階段，當然在「商性研究院」對數據的研究里，還有一個即將來臨的階段應該叫做：超動態數據。
超動態數據
這個階段的數據到了生物層面，隨著智能設備和人類在物質極大豐富後對健康的重視，可能植入設 備不會到來，但是能夠通過各種光線探測人類生物數據的智能設備會快速發展並成為日常使用的工具，例如通過增加光線檢測的空調能夠直接測試人的體溫和環境溫 度的數據，這些數據再和其它設備產生的熱量關聯，智能調節溫度；戴的手錶金屬接觸皮膚後檢測細胞狀態獲得數據；紅外攝影頭感應熱度數據等等很快會成為可 能，這時候生物數據的快速變化（人的體溫變化估計要用毫秒來進行）就使得數據進入到「超動態數據」階段了。
「那麼，大數據金礦應以什麼姿勢挖掘？」
第一階段的靜態數據結合得讓人惱火，簡單說大家會有感性認識，你每天收到的垃圾簡訊、詐騙電 話、推銷電話等行為都是這些靜態數據被簡單粗暴「出賣」的數據金礦挖掘姿勢，別說個人非常不爽，其實像電信三巨頭和金融業、房地產、4S店、零售企業等這 些擁有在數據第一階段擁有算是海量的個人和商家靜態數據的公司這種金礦挖掘姿勢也顯得有些無奈，明知大家都不爽，為什麼都做？這個話題聊下去估計要上升到 哲學高度，就多扯了，總之金礦挖得很苦，個人罵平台，平台假裝沒聽見或者裝無辜……
這個階段很快被第二階段的數據挖掘姿勢取代，雖然有少量行為，但變得少很多，阿里和京東並不需要將相對動態數據以這種方式變現，而是開始建立數據分析模型和產品，以產品化、工具化和平台化三種方式更有效率且更高收益地挖掘數據金礦。
簡單地說：通過相對動態數據就可以知道什麼商品更好賣，這個指導著京東這種采銷體系的平台進行采購和營銷，就比蘇寧和國美效率高且數據產生的收益大，再進一步推動的金融創新：京東白條、京東金融讓數據收益開始更高效率更低成本地從零售業跨界到金融業。
阿里做得更加極致，除了比京東更早的金融創新之外，還有開發了數據魔方這樣數據產品，商家可 以通過付年費方式獲取更多數據指導自己的商業行為；還有服務平台的建立，也使得數據進一步在產品和工具開發上獲得發展，從而獲取收益。這些方面是開放平台 的思路，商家通過平台的個人數據和工具提升效率提高銷售降低成本，願意為數據付費；個人通過數據服務平台了解自己的消費情況，更理性地消費和引導到理財平 台，為後面的動態數據階段打下了堅實的金礦挖掘基礎。
這個時候的銀行業、金融業、汽車業、房地產業、零售業面對著自己的數據金礦開始顯現出無奈和 無力的一面，只好開始向互聯網平台學習，積極尋求兩個方面的數據演變：一是數據轉化，讓靜態數據不斷轉化成相對動態數據；二是通過產品和工具為商家和個人 提供服務，從而願意為數據付費。但似乎又不願意放棄之前的數據金礦挖掘方式（有很多企業實際上從來沒有挖掘過數據金礦），所以演變得很慢，開始出現暴力開 采導致的帶大量金子的沙子流失，這就是「數據遷移」現象。
這個現象很可怕，商家的人力、資金開始不斷像線上的平台傾斜，線下的媒體首先受影響，然後是實體店的銷售受影響。不過由於在相對動態數據的第二階段，由於線下數據和線上數據的分離，影響並不那麼深遠！
第三階段的動態數據是在硬體技術引發量變的基礎上發展起來的，原來PC時代挖掘金礦能力相對 較弱的騰訊藉助移動技術優勢反而變成最強的一家，一個小小的紅包產品在TO C（個人端）引發的數據挖掘方式至今無人可以抗衡，而且已經持續了兩年多，每月紅包未提現金額的資金沉澱非常驚人；並且在春節的聯合商家的紅包營銷讓我們 看到形成了上百年的廣告投放和盈利模式被顛覆，廣告費直接以紅包形式到了個人用戶，然後再和商家的公眾號進行聯接，構建商家和用戶關系持續免費營銷！
同時藉助幾乎屬於永不退出的微信賬號產生的朋友圈位置和動態數據、聊天數據、附近的人調動的 位置數據、第三方應用產生的數據等等開始深度和線下商業結合，一個朋友圈的推廣廣告產品不僅沒有讓人反感，反而引發：為什麼我沒有收到寶馬廣告這樣的二次 營銷擴散，每次收到朋友圈推廣的人們各種開心各種歡樂評論；商家通過這些數據獲得品牌推廣和銷售增長的機會，平台獲得巨額的廣告收益。
金融創新的數據挖掘方式在這樣的動態數據階段得到新的爆發，可以說如果不是對傳統金融業的有限保護，毫不誇張地說，余額寶這樣通過大數據挖掘演變出來的產品會像剛才提到的商家紅包一樣顛覆金融業在個人領域的盈利模式！
還有一個我所知道的大數據金礦挖掘姿勢來自亞馬遜的大數據系統給沃爾瑪美國和中國的部署基本 實現了全面的智能采購，簡單點說就是將全球沃爾瑪線下實體店的商家和個人消費數據輸入這樣的系統，通過演算法可以實現不需要人工再分析的采購訂單，然後直接 發給供應商訂單，然後再配送到店！這方面在努力的公司還有谷歌、網路、FACEBOOK、特斯拉、阿里、華為等等。
如果再深入研究和學習下去，我們就可以發現第三階段動態數據進化來的大數據金礦能夠用很多種 商家和個人都很爽的姿勢挖出來，收益是前兩個階段的總和還要高幾個幾何級。這個部分歡迎大家加我個人微信公眾號：izhuangshuai持續關注和交 流，想更深度一起研究，歡迎支付底部的年費後加入「商性研究院」。
這樣的大數據金礦挖掘姿勢顯然比第一階段和第二階段都要爽很多、高效很多，收益曾幾何級增長 並且幫助到更多商家更有效率更自動化地實現銷售增長和利潤增長，如果進入到第四個階段：超動態數據！所有零售系統、生產系統、物流系統和金融系統和人們的 幾乎所有數據關聯，生產和銷售就會變得無須人力，真正進入到「物質極大豐富」的時代，這個時代70後在有生之年應該可以見證了……
這樣的發展也再次印證了我的第一本新書《商性》的中心思想：商業越發達越能激發人的真誠和善良！在物質極大豐富之後的人們，在所有隱私數據（包括生物數據）都被獲取、存儲和關聯到人、物的階段時，我們確實沒有理由不變得真誠和善良了！
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⑵ 如何挖掘「大數據」紅利
如何挖掘「大數據」紅利
隨著「大數據」這個詞的火熱，越來越多的科技公司都希望自己能跟它沾上邊。當然，也有越來越多的公司已經從中受益。
作為大數據的基礎，數據存儲行業是最直接的受益方。創立25年之久的快閃記憶體公司SanDisk（閃迪）對此感受明顯，在過去的四個季度中它的營收持續增長，達到了56億美金。目前已經是美國財富500強及標准普爾500強企業。
25年前，三位分別來自中國、印度和以色列的移民，在矽谷創立了這家公司。閃迪創辦之初，三位創始人只是覺得快閃記憶體技術未來會有市場，但是完全沒有預想到會有今天這么大規模。
9月17日，閃迪的聯合創始人之一，現任總裁兼CEO Sanjay Mehrotra來到北京，接受了《21世紀經濟報道》的專訪。這位印度裔的管理者向本報記者介紹了公司的發展之道，並對存儲行業未來的前景給出了展望。
回顧閃迪的發展歷史，這家25歲的公司有著自己的「堅持」與「變通」。它從一開始，就堅定地選擇了快閃記憶體存儲作為自己的發展方向，但在具體的產品上也在不斷的變化，總能及時抓住新的行業趨勢。
支撐閃迪發展的核心業務，最開始僅僅是為尼康、柯達等相機廠商等提供存儲卡；後來個人U盤市場的大發展，讓閃迪在零售市場站穩了腳跟；再往後，隨著智能手機市場的爆發，與OEM廠商的合作又成為閃迪的業務重心。
現在，隨著大數據時代的到來，無論是個人還是企業都對數據存儲有了更高的標准和需求。閃迪也逐漸把主要精力轉向了固態硬碟市場，Sanjay預計到2014年固態硬碟會成為主要的收入來源之一。
「大數據」紅利
《21世紀》：我們注意到財報中公司今年二季度的業績相比一年前有了很大的提升，原因是什麼？
Sanjay：有三個原因，第一個是我們產品的組合更加豐富，包括嵌入式的快閃記憶體、客戶化的解決方案，以及多晶元的快閃記憶體。此外，還有在固態硬碟SSD市場我們也推出了很多的產品，包括用於筆記本電腦的，用於企業級解決方案的。另外，在消費者電子產品方面，我們也有各種各樣不同類型的快閃記憶體產品的推出。
其次是在過去的一年行業的需求非常旺盛。25年前快閃記憶體還是一個概念，現在全球的市場規模已經達到250億美元，但這個市場的發展剛剛開始。比如隨著內容、移動設備快速增長等因素，快閃記憶體需求將越來越大。
最後，持續創新、良好的市場適應性、強大的執行力也是成功最根本的秘密。通過創新不斷開拓新的市場機會，這也是過去25年閃迪公司不斷發展成長的原因。
《21世紀》：現在大家都在討論大數據時代的到來，你們近期的快速成長與大數據趨勢有關嗎？在大數據時代會有哪些新動向？
Sanjay：的確，在大數據時代存儲的需求在不斷的上升，比如有幾十億的手機在不斷的處理、獲取、分享、修改、存儲數據。現在消費者有非常大的需求來儲存豐富的內容，分享這些內容，留作以後使用。所以說，存儲的機會非常非常的多。
同時根據這些存儲所進行的計算和分析的應用需求也在不斷的上升，存儲設備將會起到非常重要的作用。特別是其中以快閃記憶體為基礎的存儲和計算、運算速度能夠更加快捷，而且它的功耗更低，總體成本也更低，這都是推動快閃記憶體發展的機會。
在大數據時代的用戶的需求多樣性和差異化競爭方面，我們也有自身的特色。比如在數據的安全性方面，2012年我們收購了2家軟體企業，一家叫Flash Soft，一個叫Schooner Information Technology。這樣可以利用軟體來加速硬體的部署，包括在資料庫等方面的應用來更好的為客戶提供服務，這也是閃迪和其他的快閃記憶體公司相比與眾不同之處。
《21世紀》：閃迪目前的成績可以說是因為抓准了數據存儲的爆發式增長機會，但存儲行業的增長紅利還能持續多久？
Sanjay：閃迪已經有25年歷史了，但我覺得依然非常年輕。現在數據增長非常快，我們在存儲領域還有很多機會。不僅僅是在傳統的消費電子產品市場、移動市場，而且未來我們可預見的快閃記憶體機會還有很多，如一些新的概念，新的市場將會向快閃記憶體這個行業打開。比如可穿戴式設備，還包括一些智能互聯的家庭設備，還有包括汽車等等。
《21世紀》：新市場如可穿戴設備會帶來哪些機遇與挑戰呢？
Sanjay：可穿戴設備將是快閃記憶體另外一個很大的市場，也是公司未來業務發展的前線。帶來的機遇和挑戰是，如何在這些新領域推動快閃記憶體技術應用，及它的產品的產能與競爭力，使得我們的產品在未來可穿戴市場上形成供需平衡。我們在目前初露端倪的可穿戴設備方面的一大優勢是資金、品牌和技術方面的規模效應。
發展之道
《21世紀》：作為一家發展了25年的公司，閃迪一直堅持只做快閃記憶體。在公司成立之初，你就預見到了存儲行業會發展到今天的規模嗎？
Sanjay：現在的成績在25年前公司剛誕生時是無法想像的，因為那時候快閃記憶體技術只是一個概念，根本沒有這樣一個行業，到2012年我們知道全球快閃記憶體行業總市值大概超過了250億美元。
在過去25年之間，閃迪公司一直引領快閃記憶體技術的創新，包括數字技術，數字平台，包括後來智能手機，平板電腦，以及以快閃記憶體為基礎的企業級儲存。閃迪公司和合作夥伴一起共同創造了這個行業幾乎所有的創新性方案和產品，包括緊湊型的快閃記憶體卡、SD卡及現在智能手機和平板當中普遍使用的這些快閃記憶體產品。
我們對於快閃記憶體創新技術的持續投入，使得閃迪公司擁有將近4900種專利，這些專利覆蓋我們的產品，包括技術、設計、組裝線、測試，包括快閃記憶體產品的應用，在整個快閃記憶體行業當中，我們所擁有專利的數量，包括組合是最多、最全面的。
《21世紀》：你提到最開始快閃記憶體技術僅是一個概念，還算不上行業，那麼閃迪是如何一步步發展並生存至今的呢？
Sanjay：在最開始幾年，我們都是和尼康、柯達這些公司合作。那時候還沒有互聯網，而且數碼照片的質量不高，不如膠卷的好。在有了互聯網，同時數碼相機大發展之後，我們的業務才真正起步。因為網路分享照片開始變得更加方便和流行。
後來隨著數字成像這些技術不斷的發展成熟，我們非常迅速的進行調整，應對數字成像市場所帶來的機會，打出閃迪自己的品牌，做快閃記憶體卡，做影像卡，做USB產品。
我們感覺快閃記憶體這個事業才剛剛開始，我們預計未來在手機、平板等設備中會有越來越多的機會。由於內容，移動性、聯通性的這些特點的發展趨勢，我們預計未來每一個有快閃記憶體的設備，快閃記憶體儲存量都會達到32GB。
《21世紀》：現在做快閃記憶體的公司也有不少，閃迪的優勢是什麼？未來會專注於哪些業務？
Sanjay：第一大優勢就是創新，在過去25年閃迪公司一直在不斷的提供創新性存儲解決方案，也在尋找創新性新的市場機會。
第二個就是我們的垂直整合能力。包括最開始的研發，到快閃記憶體的傳輸，到快閃記憶體的晶元，到快閃記憶體的控制系統，包括支持快閃記憶體應用的軟體等。
第三大優勢，我想特別要提出來的，就是我們擁有大規模生產的能力，這對於一些大型客戶來說，是非常重要的。
我們會看重三大主要市場：第一個是移動設備。對於包括智能手機、平板電腦等的主要移動設備，我們能提供全系列的產品；第二類是計算領域，為客戶提供固態硬碟SSD，不僅包括筆記本電腦，還包括數據中心，還有企業級的存儲應用等，為他們提供我們的產品和方案；第三類是消費市場。主要是自主品牌零售產品，包括U盤等。
《21世紀》：最近有一個趨勢，一些公司開始將生產基地從中國搬回美國，你是怎麼看這個問題的？
Sanjay：目前我們所有的生產基地都是在亞洲，有日本、中國的上海，還有包括我們合作夥伴在深圳的工廠，還有台灣的工廠。所有的生產基地都在亞洲。我們也沒有任何計劃想要將生產基地搬回美國。
我們早在2006年就在上海開始建立自己的工廠，現在中國80%的閃迪產品都是這家工廠生產的。我們在上海的工廠有1400多個工程師服務人員，和1800多名生產工作人員，實際上我們在上海的業務也在不斷的擴大。此外我們在上海還有負責市場營銷的機構和組織
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⑶ 如何才能讓大數據變現
討論一個問題。我們都知道數據是當下所有企業的戰略資產，而每個企業中都積累，並不斷在產生大量的數據，但為何依然很多企業並不認為數據為其帶來了價值，原因可能有很多，但都可以歸結到沒有用好數據，或者數據不是好數據。
1、 什麼樣的數據才能產生價值?
阿里巴巴曾鳴認為，所有商業都在快速智能化，而數據是智能商業時代最重要的資產，但只有活數據才能創造價值。第一，數據是活的，也就是說數據是在線的，可以隨時被使用;第二，數據必須是被活用的，也就是說數據在不斷地被處理，產生智能商業決策，同時又產生更多的數據，形成數據迴流。只有在線才能真正讓數據成為活數據，進而以數據驅動企業運營。
SCRM的定位是面向行業領導者的用戶生態數字化運營平台，行業領導者意味著其客戶群體為行業第一層級的企業，用戶生態數字化運營平台則有兩層含義，一是企業全渠道連接用戶、持續互動的連接器，二是連接數據，實現數據變現的平台。
2、SCRM是讓消費者交互變縱為橫
一是對於SCRM的理解。
一直以來，SCRM有諸多解讀，對其中「S」所代表的social同樣說法不少。車傳利認為，SCRM的重點有兩層，第一是以結合社交工具、社交手段，而更為重要的是「企業和品牌不能再遠離用戶，與用戶做朋友」。後一層含義被很多廠商、很多產品所忽略，但事實卻是當下消費者的消費習慣會不斷變化，但企業要直接與用戶產生關系的趨勢不變的。
對消費者的需求，作為工具的SCRM產品如何幫助企業觸達從企業端來看，過去很難連接消費者，了解不到客戶的需求，在層層渠道、經銷商中需求傳遞缺失。這種過去的企業與消費者的關系，可以形象的歸結為縱向傳遞，消費者-渠道商-渠道商-……-企業。即便在現在，大量的第三方線上平台出現並聚集消費者，然而用戶的真實需求也多被這些三方平台所截流，企業依然觸達不到。
SCRM的一個重點特點便是能夠打破中間環節，這也為變縱為橫提供了可能，讓企業能夠打破與消費者之間的層層架構，實現企業與渠道商、門店以及最終消費者的直接連接，從而把握真實客戶需求，真正做到客戶運營。
3、在線讓數據活起來
在數據收集方面，企業面臨兩大問題，一是線上被第三方平台所截流，線下被渠道截流，很難收集到真正的數據;二是，即便收集到，很多數據不是實時的，消費者可能已經過了相應的周期，數據就變成了廢數據。
而數據變現最基礎的便是依託互動數據識別用戶特性，並基於數據進行進一步互動，下一層次的消費挖掘，比如大量消費者留下的客服數據，這是可以深度挖掘的數據，一方面反應產品存在的問題，一方面亦能發掘新需求。
因此，企業要真正挖掘數據財富的前提，便是能真正獲取到數據、能獲取到真正數據。發源地的產品通過兩方面建立這條通路，一是全渠道連接，二是將線下多端上線，讓數據可連接，實現數據變現。
全渠道連接整合企業經營相關的所有與消費者交互的渠道。主要包括門店、線下活動等線下渠道，官網、微信微博、APP等自營媒體平台，天貓、京東等電商平台，經銷商、服務商等合作夥伴以及廣告等6類渠道，實現全渠道連接客戶接觸點。整合渠道後，依託平台與消費者持續互動，不斷匯集實時的消費者數據，進而通過數據挖掘，實現數據應用。
同時，連接數據的重點在於讓線下的鏈條在線化，包括線下渠道、線下商品、員工以及消費者的上線。
客戶在線，以消費者幾乎必備的微信作為入口，通過線上活動、支付等手段連接門店、連接消費者，將相關消費信息記錄下來，回傳到系統;
員工在線，門店的店員在線，將與消費者的互動實現線上記錄，實現精細化運營;
產品在線，讓每一個員工都知道每一個貨品的銷售情況，判斷消費者喜好及貨品市場接受度;
渠道在線，實現賣貨情況、銷售情況等實時掌握，判斷門店經營情況。
4、做定製化的SaaS
與很多SaaS服務商不同，發源地服務直接定位在一體化解決方案，而不是產品+服務。或者說SaaS多是主通用產品，結合行業方案或者定製方案，而發源地則是直接瞄準定製方案。
發源地的服務過程主要分為四步：業務流程梳理與戰略咨詢、發源地SCRM SaaS解決方案、定製化解決方案實施、運營與維護支持。這與SaaS的服務方式普遍不同。
其原因一是因為發源地主要服務集團型、連鎖品牌，如vivo、聯合利華等，這類大型企業存在太多差異化需求，取決於客戶群體的行業特性，發源地定下這種服務理念。
二是發源地認為，一套完整的方案，不是一個通用產品+簡單服務便能完成，如果不涉及咨詢層面，不與客戶一同梳理出企業的流程、脈絡，只是客戶要一個服務便加一個服務，帶給客戶的只能是遷就的方案，而不是順暢、一體化的方案。
當然，並不是說發源地提供的就是純粹的定製服務，而是依託支持靈活業務拓展的PaaS開放平台，通過功能模塊化、可插拔的方式實現。
⑷ 大數據挖掘常用的方法有哪些
在數據分析中，數據挖掘工作是一個十分重要的工作，可以說，數據挖掘工作占據數據分析工作的時間將近一半，由此可見數據挖掘的重要性，要想做好數據挖掘工作需要掌握一些方法。
1.(可視化分析)
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. (數據挖掘演算法)
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. (預測性分析能力)
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. (語義引擎)
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5. (數據質量和數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
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⑸ 如何用大數據賺錢
問題一：通過大數據如何賺錢 首先要確定自己有的「大數據」是什麼數據，大到怎樣的量級，其中包含的數據元素有多少；
其次找到自己擁有的數據本身的商業屬性，找到需要這些數據的用戶，並確定他們對這些數據需要是否剛性，以及調研可以為使用這些數據的用戶帶來哪些價值或者改善；
最後就是設計一套運營模式，讓這些數據變現。包括可以一次性的出售，這基本上不會有太多價值；更好的方式是數據動態更新，提供各種數據之間關聯分析和目標組合，分別按照不同用戶需要持續提供，也就可以長期的賺錢了。
市場上多數大數據本身並非真正的大數據，只是一部分數據資料而已！
問題二：大數據怎麼賺錢 擁有大數據的人，才考慮這個事情哪李。
對大數據進行分析、挖掘，發現一些在小規模數據情況下不能發信的東西，這就是價值，就是錢。
問題三：如何利用大數據賺錢的方法和途徑 這個要看具體的情況吧，而且做生意還是要多選擇，我在國外看過一個很有特色的無比牆畫，畫面漂亮，不要開店的，不知道國內有沒有，可以找找，以後絕對會取代牆紙
問題四：人人都在講大數據，怎麼利用大數據賺錢 大數據技術應用上可以通過開發各種APP或者系統、網站等藉助大數據分析，精準營銷，節約成本，挖去潛在用戶人群及消費市場，從而實現變現盈利
問題五：怎麼用大數據賺錢 可以說得具體點嗎
問題六：大數據不再神秘 可誰知道怎麼用大數據賺錢 用大數據賺錢，最低層次的，是賣數據――通過交易平台把掌握的數據直接賣出變毀扒現。
更高層次的，對數據進行分析，形成分析報告，提供給有需求的組織，這是數據可視化變現。
再高點層次的，像精準營銷這種，通過掌握的海量用戶數據進行用戶畫像，為他們展示精準的廣告，收取廣告主的錢，這是用數據間接變現。
最高層次的，醉翁之意不在酒，通過數據找准客戶所在，最終完成自己產品的銷售，或促成項目達成，這是數據商業價值變現。
問題七：怎麼李余遲樣利用大數據賺錢？ 要看新聞更新的是否快，可以做個自己的新聞類門戶網站
問題八：怎樣通過大數據賺錢 擁有大數據的人，才考慮這個事情。
對大數據進行分析、挖掘，發現一些在小規模數據情況下不能發信的東西，這就是價值，就是錢。
問題九：大數據公司怎麼賺錢? 根據個人理解，大數據公司賺錢分為三個等級
1. 直接出售數據： 包括脫敏的各種交易、操作、用戶信息；互聯網抓取的 *** 息
2. 對數據進行結構化分析後出售： 各種輿情監測，廣告投放，傳播分析等
3. 根據批量結構化後信息數據進行建模： 用於個性化推薦，走勢預測等
中介公司大概能做第一個級別的吧。
當然，後面還有人工智慧，只是目前依靠這個賺錢的公司還沒看到。
問題十：現有的大數據公司，都是如何賺錢的呢 為各行業和企業做數據分析啊，互聯網時代數據是很重要的，依賴有效的數據分析，可以預測到很多方面，並作出適當的運作調整。會有企業因為自己沒有能力做這一塊，但又需要有這方面，就找他們設計開發咯。
⑹ 大數據挖掘的渠道有哪些那些方法比較精準
大數據挖掘是指多渠道的客戶信息收集，常用的方法有以下：
qq群挖掘(根據你的產品建立出多個關鍵詞去查找相應精準的群從群成員裡面挖掘）。
qq公眾號（建立一個qq公眾號平台，每天發有意義或者客戶感興趣的內容去吸引qq用戶的關注）。
qq空間訪客挖掘(當客戶知道你是在某個行業的領域進你空間是不排除對你的產品感興趣的，相對的訪客我們可以提取出來）。
微信公眾號（確立一個公眾號，每天或者規定的時間段發布雜志、漫畫、笑話、生活健康常識等內容吸引用戶的關注和傳播）。
漂流瓶（qq和微信都可以使用漂流瓶，但是常用的是微信的漂流瓶，發出心情，產生互動，挖掘新客戶）。
自媒體平台的挖掘，比如微博、網路貼吧、社區等等。
精準客戶的挖掘可以從以下渠道去挖掘：
1.轉介紹法:就是讓忠實你品牌的客戶去感化他身邊的人，從而套取信息，在實施相應的營銷手段，道理很簡單朋友說的話總比廣告強很多。
2.了解客戶的品牌，銷售渠道，產量，從而找出客戶的不足與缺陷，最後給客戶找出解決的方法，再進行邀約談話。
⑺ 如何發掘大數據商業價值
如何發掘大數據商業價值？四大場景解決兩個戰略問題
在《數據帝國時代的數字營銷焦慮》一文中，我曾寫道：中國的數字媒體進入了一個數據帝國時代。BAT的帝國江山穩如磐石，直接或間接的控制著各種內容類型和內容形式的數字媒體平台。
數據帝國時代，品牌主有兩大的焦慮：
第一，流量稅成本的不斷增加，如何應對？數據帝國廣告單價過去幾年的增長趨勢是相當驚人的，絕對大幅跑贏GDP的增長。如何找到降低平台成本的方法，將會成為數字營銷競爭的一個重要的戰略競爭點。而媒體的碎片化也為寶潔這樣的大公司帶來挑戰。
第二，缺少數據和數據使用能力的自己，會不會有一天被帝國開始降維攻擊？京東京造、淘寶心選、小米有品、網易嚴選……平台在嘗試C2B概念，也就是按照消費者需求整合供應鏈，創造出一個消費者更願意去買的產品，同時這個整合過程能讓所有效率變得更高。這種邏輯和原來的生產型企業完全不同。
因此，今天的大型數字媒體平台，有更大的基因優勢跨越到製造行業中來。也許，很快，越來越多的廣告客戶會發現，平台既是自己必須花費巨額廣告費的媒體，又是自己直接的競爭對手，這對品牌來說才是更大的焦慮。
如何解決焦慮？
建立自己的數據壁壘，是未來品牌主必須要做的事情。
如何建立數據壁壘？
其實說白了，就是數據對品牌來講，到底該怎麼使用、管理和創造價值，這樣的一個新的課題。
如何用好數據？簡而言之，要解決兩個問題：
問題一：什麼數據能對我產生商業價值？
問題二：這些數據怎麼搜集和使用？
談起數據，我們能想到的，是企業會上馬各種各樣的軟體，很多軟體的匆匆上馬，可能到最後都會發現，投資回報率非常低。
在這里，我換一種方式，用具體使用場景，來解析數據的兩大問題。
第一個場景：忠誠度的提升。
拼多多的崛起，證明了忠誠度的另外一個邏輯：如何讓我的老客戶，通過他的社交媒體，帶來更多新的客戶。
無論是滴滴的紅包，還是拼多多的崛起，都企業者意識到了，如何激發現有客戶，帶來更多的消費者和新的收入，這可能是忠誠度在目前營銷環境下的一個最大使用場景。
一個現象就很明顯：要把這個使用場景下的忠誠度做好，就要看企業的數據基礎了：哪些用戶能幫你？給這些用戶什麼樣的刺激、他們會給你帶來什麼樣的價值……這些問題會變成一道數學題，這道數學題的前提是你要有相關的數據積累、識別、處理能力。
第二個場景：新客戶獲取效率的提升。
今天，所有的平台，都在某種程度上開放他們的平台介面，開放這個介面的意思是：希望我們的客戶能夠帶著消費者的數據，上來進行相似人群的尋找和相關投放。
這樣做之後，對於廣告到達效率的提升是非常驚人的。但是，這件事的前提是，你先有一組你自己認為非常正確的數據，然後傳到平台上去——這個條件非常重要。以及，你的數據越豐富，例如能夠給平台各種各樣投放的維度，標簽更加豐富，會取得更高的效果。
例如，我們有一個客戶是專門面向廚師來做生意的。他們自己積累了將近100萬廚師的數據。這些數據是多維度的，包括了社交ID及行為模式，我們據此抽象出相關標簽，再與騰訊DMP合作，在騰訊覆蓋的人群中，找出更多的廚師。
第三個場景：用數據來提升創造力。
對於一個企業來講，有兩個方面是非常講創造力的：
1、你的產品——產品本身是不能夠很吸引人，是不是能夠打動人心；
2、你的營銷——這個營銷不僅僅是在投廣告，而是在你提出品牌主張、在你去跟消費者溝通的時候，你的方式、方法是不是有足夠有創造力；
舉個例子，在時趣服務品牌主時，我們會實時監測這個品牌消費者聲量中，關於品牌相關定義詞的詞雲的變化。
其中，有一個很有意思的化妝品，它是中國知名化妝品品牌中面膜賣得非常好的，而它的面膜也很貴。因此它的營銷挑戰是：如何說服一個年輕女孩子，不買屈臣氏裡面10塊錢的面膜，而是去花100塊錢買一張它的面膜？這個邏輯是什麼？
突然有一天，我們的服務團隊發現詞雲上面出現了一個很奇怪的詞，叫做「前男友」，然後我們就會開始用這個數據的點，回去在社交媒體中找到相應的場景和相應的語料。答案非常簡單：因為有一些女生在社交媒體上聊，什麼時候用這么貴的面膜呢？3天要見前男友，連續用3天，皮膚特別好，然後見前男友的時候，有一種非常好的感覺，讓他知道他應該後悔。
所以，這個品牌就開始拿「前男友」這個概念來做創造力的打造，所以，今天你在網路上面搜前男友，你會發現出現一個關聯詞叫「前男友面膜」，然後你選這個，你就會看到這個品牌的名字，這個品牌在社交媒體牢牢的抓住了「前男友面膜」這樣的一個概念。
所以，這個概念不是創意想出來的，而是通過數據的發現、挖掘與利用，然後找到了這樣的一個洞察。
這是一個應用創造力，來提升的例子。
第四個場景：品牌需要形成把自己建設為新型平台的戰略思路和組織能力。而數據就是基礎。
未來的商業模式之間的競爭，都是平台對平台的競爭，沒有平台效應的商業模式，很難最充分的體現出數據驅動的價值，長期來看，會在競爭中被其他平台型企業覆蓋。而這個事情的核心，在於你是不是能夠在你已有的數據基礎之上，形成一個新的商業模式。
舉個簡單的例子來說明上述的商業模式轉變：一個大型的餐飲服務公司，每天都有數十萬消費者的進店消費，首先通過會員系統，和其中核心的消費者建立起穩定的數字化會員關系，通過會員運營來形成一個平台，更高效的進行原有餐飲服務的促銷；當平台有一定的規模後，開始引入新的服務價值——從第三方引入的服務，是在平台上給會員進行食品、食材的電商銷售，以及針對周邊外賣訂餐的送餐服務；新增的自營服務，是針對親子會員提供的家長帶孩子在線下店面空閑時間來學習簡單廚藝的體驗服務，以及繼續根據會員的反饋數據來尋找新的需求，來繼續引入創新的服務價值。
在這個商業模式的進化中，最終傳統品牌能夠演化形成「更大的用戶粘性——更豐富的用戶數據——更有效的匹配新服務的能力——更多的供應方願意加入平台——更大的用戶粘性」的網路效應。
上述這個品牌平台化的商業模式轉變，對大量的公司而言，是一個復雜的、有一定風險的內部創新甚至是內部創業過程，因此決策機制復雜、風格保守的企業，在這個平台化的策略面前會覺得風險過高，甚至覺得是偏離主業，這反映出領導層本質上還是沒有理解平台商業模式，以及沒有理解用戶數據價值為什麼在平台商業模式上能爆發出最大的收益。
今天，數據這么重要，有多少企業用好了呢？答案肯定是：80%以上的企業都沒有用好，為什麼呢？
第一， 沒有採集數據的系統，市場營銷中業務的在線程度非常低；
第二，剛才反復講了，今天市場上專業的團隊、專業人才非常缺乏，所以必須要找到好的合作夥伴；
第三，對於大部分中小型企業，甚至大品牌來說，最大的痛點，是企業自身的數據累積需要很長過程，我值不值得投入這樣長的時間精力做這個事情？還是把這個費用直接投入到廣告中？——對企業來說是個難題。
所以，我們會建議更多的品牌，特別是很多成長型的新興品牌，先把數據的價值，通過創造力提升這個角度提升起來，因為這一點有可能是所有品牌普世性和見效最快的一個點，同時創造力也可能是品牌去面向平台，在未來越來越嚴峻的博弈中唯一的壁壘和談判的籌碼。
在今天，當平台試圖去覆蓋很多行業時，這個行業中最終被逼出來、能夠跟平台博弈的人，一定是那些在產品、營銷創造力方面做的更好的人，包括在消費者的客戶體驗方面的創造力做的更好的人。
所以，希望大家都能把注意力放在如何通過數據去提升自身的創造力上，因為這個點是數據創造價值最簡單、最明確、最迅速的點。
⑻ 大數據挖掘常用的方法有哪些
1、分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。
它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。
2、回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。
它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。
3、聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。
它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。
4、關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。
在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
5、特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。
6、變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。