⑴ O2O的大数据金矿应以什么姿势挖掘
O2O的大数据金矿应以什么姿势挖掘
首先我们先来分清数据在商业社会中产生的两端，一端是TO B端，也就是商家端，这个部分在银行表现有企业的存贷等数据；零售业则是商品属性、进价、商家类型等数据。说白了，就是和商家相关的数据；另一端是TO C端，也就是个人端，这个部分在银行表现为个人存贷数据；零售业则是销售、顾客在卖场的动线、会员卡信息等数据。说白了，就是和个人相关的数据。
数据演变的第一阶段：静态数据
在线下的商业时代，也就是我们说的传统企业，数据的第一阶段属于静态数据，怎么理解呢？
就是说你办了张信用卡或者实体店的会员卡，初次登记的信息没办法随时由你个人来改动，这个数 据如果你不打电话去银行或者到实体店，或者他们不联系你时，一直是不会变动的，哪怕你已经换了无数次手机号搬了无数次家，信用卡和会员卡仍然在有效期内可 以使用，这种情况现在已经有很大变化，但仍然是静态数据。而线下的许多动态数据，例如在店里走过来走过去、眼睛看这看那等，原来的技术能力无法获取这些数 据。
数据演变的第二阶段：相对动态数据
在线上的商业时代，也就是我们说的PC电商，数据的第二阶段开始了，那就是相对动态数据，为什么说是相对动态呢？
你在电商网站注册了用户名和密码，你的浏览、点击等这些数据被记录，并可以随时根据你的变化 而变化，这些数据实际上也是相对动态，因为数据和个人及最终销售的关联度有限，而且数据量有限，因为无法对接离开电脑后的数据；然后你产生了购买行为，如 果你的地址和联系方式信息不自行调整，这些电商网站会按照这样的信息进行送货，这种情况现在都会发生。
所以数据需要你手工进行修改，这样的数据就是相对动态数据。这样的数据量一方面是量有限，一 方面是价值有限，最终胜出的并不是烧钱推广的网站，而是构建基础电商服务体系的两个公司，一是构建了在线金融优势的阿里巴巴的支付宝，解决了在线支付；二 是构建了物流优势的京东，解决了快速送货和售后服务。
PC时代产生的许多数据，除了电商外，其它的游戏、门户、商业服务基本都是这样的相关动态形态。傻傻地认为电商要发展起来砸钱买流量的基本都挂了，无一幸免，很有可能是对于数据与商业基础服务关联思考和实践得不足导致，其它原因不再过多赘述！
数据演变的第三阶段：动态数据
到了移动互联网或者再进一步移动社交互联网时代，数据进入到第三阶段，那就是动态数据。
说到这个部分就很好理解了，你的手机可以随时定位你的具体位置，就是你不修改保存的地址平台 都能够知道你的位置精确变化，还有你的浏览轨迹从线上到线下都被跟踪和获取……数据量以几何级开始增长，价值变得越来越高，O2O（线上线下结合）的大数 据时代来临，个人和商家所谓的隐私数据越来越多被各种各样的智能机器获取，人力已经无法HOLD住自己的隐私数据，这个我在2012底年就写过一篇 《O2O的世界没有隐私》的分析文章。
不过话说回来，在这样的大数据时代下，实际上对于轻易能够获取数据的任何一家公司来说，个人 和商家的隐私保护显然担子更重了，因为一旦这些隐私数据被泄露，对于一家公司来说很多时候直接倒闭，无法再次获得信任，这也解释了为什么现在数据安全和攻 击比之前两个时代要多得多的缘故。
非常简单地描述了到现在为止数据演变的三个阶段，当然在“商性研究院”对数据的研究里，还有一个即将来临的阶段应该叫做：超动态数据。
超动态数据
这个阶段的数据到了生物层面，随着智能设备和人类在物质极大丰富后对健康的重视，可能植入设 备不会到来，但是能够通过各种光线探测人类生物数据的智能设备会快速发展并成为日常使用的工具，例如通过增加光线检测的空调能够直接测试人的体温和环境温 度的数据，这些数据再和其它设备产生的热量关联，智能调节温度；戴的手表金属接触皮肤后检测细胞状态获得数据；红外摄影头感应热度数据等等很快会成为可 能，这时候生物数据的快速变化（人的体温变化估计要用毫秒来进行）就使得数据进入到“超动态数据”阶段了。
“那么，大数据金矿应以什么姿势挖掘？”
第一阶段的静态数据结合得让人恼火，简单说大家会有感性认识，你每天收到的垃圾短信、诈骗电 话、推销电话等行为都是这些静态数据被简单粗暴“出卖”的数据金矿挖掘姿势，别说个人非常不爽，其实像电信三巨头和金融业、房地产、4S店、零售企业等这 些拥有在数据第一阶段拥有算是海量的个人和商家静态数据的公司这种金矿挖掘姿势也显得有些无奈，明知大家都不爽，为什么都做？这个话题聊下去估计要上升到 哲学高度，就多扯了，总之金矿挖得很苦，个人骂平台，平台假装没听见或者装无辜……
这个阶段很快被第二阶段的数据挖掘姿势取代，虽然有少量行为，但变得少很多，阿里和京东并不需要将相对动态数据以这种方式变现，而是开始建立数据分析模型和产品，以产品化、工具化和平台化三种方式更有效率且更高收益地挖掘数据金矿。
简单地说：通过相对动态数据就可以知道什么商品更好卖，这个指导着京东这种采销体系的平台进行采购和营销，就比苏宁和国美效率高且数据产生的收益大，再进一步推动的金融创新：京东白条、京东金融让数据收益开始更高效率更低成本地从零售业跨界到金融业。
阿里做得更加极致，除了比京东更早的金融创新之外，还有开发了数据魔方这样数据产品，商家可 以通过付年费方式获取更多数据指导自己的商业行为；还有服务平台的建立，也使得数据进一步在产品和工具开发上获得发展，从而获取收益。这些方面是开放平台 的思路，商家通过平台的个人数据和工具提升效率提高销售降低成本，愿意为数据付费；个人通过数据服务平台了解自己的消费情况，更理性地消费和引导到理财平 台，为后面的动态数据阶段打下了坚实的金矿挖掘基础。
这个时候的银行业、金融业、汽车业、房地产业、零售业面对着自己的数据金矿开始显现出无奈和 无力的一面，只好开始向互联网平台学习，积极寻求两个方面的数据演变：一是数据转化，让静态数据不断转化成相对动态数据；二是通过产品和工具为商家和个人 提供服务，从而愿意为数据付费。但似乎又不愿意放弃之前的数据金矿挖掘方式（有很多企业实际上从来没有挖掘过数据金矿），所以演变得很慢，开始出现暴力开 采导致的带大量金子的沙子流失，这就是“数据迁移”现象。
这个现象很可怕，商家的人力、资金开始不断像线上的平台倾斜，线下的媒体首先受影响，然后是实体店的销售受影响。不过由于在相对动态数据的第二阶段，由于线下数据和线上数据的分离，影响并不那么深远！
第三阶段的动态数据是在硬件技术引发量变的基础上发展起来的，原来PC时代挖掘金矿能力相对 较弱的腾讯借助移动技术优势反而变成最强的一家，一个小小的红包产品在TO C（个人端）引发的数据挖掘方式至今无人可以抗衡，而且已经持续了两年多，每月红包未提现金额的资金沉淀非常惊人；并且在春节的联合商家的红包营销让我们 看到形成了上百年的广告投放和盈利模式被颠覆，广告费直接以红包形式到了个人用户，然后再和商家的公众号进行联接，构建商家和用户关系持续免费营销！
同时借助几乎属于永不退出的微信账号产生的朋友圈位置和动态数据、聊天数据、附近的人调动的 位置数据、第三方应用产生的数据等等开始深度和线下商业结合，一个朋友圈的推广广告产品不仅没有让人反感，反而引发：为什么我没有收到宝马广告这样的二次 营销扩散，每次收到朋友圈推广的人们各种开心各种欢乐评论；商家通过这些数据获得品牌推广和销售增长的机会，平台获得巨额的广告收益。
金融创新的数据挖掘方式在这样的动态数据阶段得到新的爆发，可以说如果不是对传统金融业的有限保护，毫不夸张地说，余额宝这样通过大数据挖掘演变出来的产品会像刚才提到的商家红包一样颠覆金融业在个人领域的盈利模式！
还有一个我所知道的大数据金矿挖掘姿势来自亚马逊的大数据系统给沃尔玛美国和中国的部署基本 实现了全面的智能采购，简单点说就是将全球沃尔玛线下实体店的商家和个人消费数据输入这样的系统，通过算法可以实现不需要人工再分析的采购订单，然后直接 发给供应商订单，然后再配送到店！这方面在努力的公司还有谷歌、网络、FACEBOOK、特斯拉、阿里、华为等等。
如果再深入研究和学习下去，我们就可以发现第三阶段动态数据进化来的大数据金矿能够用很多种 商家和个人都很爽的姿势挖出来，收益是前两个阶段的总和还要高几个几何级。这个部分欢迎大家加我个人微信公众号：izhuangshuai持续关注和交 流，想更深度一起研究，欢迎支付底部的年费后加入“商性研究院”。
这样的大数据金矿挖掘姿势显然比第一阶段和第二阶段都要爽很多、高效很多，收益曾几何级增长 并且帮助到更多商家更有效率更自动化地实现销售增长和利润增长，如果进入到第四个阶段：超动态数据！所有零售系统、生产系统、物流系统和金融系统和人们的 几乎所有数据关联，生产和销售就会变得无须人力，真正进入到“物质极大丰富”的时代，这个时代70后在有生之年应该可以见证了……
这样的发展也再次印证了我的第一本新书《商性》的中心思想：商业越发达越能激发人的真诚和善良！在物质极大丰富之后的人们，在所有隐私数据（包括生物数据）都被获取、存储和关联到人、物的阶段时，我们确实没有理由不变得真诚和善良了！
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⑵ 如何挖掘“大数据”红利
如何挖掘“大数据”红利
随着“大数据”这个词的火热，越来越多的科技公司都希望自己能跟它沾上边。当然，也有越来越多的公司已经从中受益。
作为大数据的基础，数据存储行业是最直接的受益方。创立25年之久的闪存公司SanDisk（闪迪）对此感受明显，在过去的四个季度中它的营收持续增长，达到了56亿美金。目前已经是美国财富500强及标准普尔500强企业。
25年前，三位分别来自中国、印度和以色列的移民，在硅谷创立了这家公司。闪迪创办之初，三位创始人只是觉得闪存技术未来会有市场，但是完全没有预想到会有今天这么大规模。
9月17日，闪迪的联合创始人之一，现任总裁兼CEO Sanjay Mehrotra来到北京，接受了《21世纪经济报道》的专访。这位印度裔的管理者向本报记者介绍了公司的发展之道，并对存储行业未来的前景给出了展望。
回顾闪迪的发展历史，这家25岁的公司有着自己的“坚持”与“变通”。它从一开始，就坚定地选择了闪存存储作为自己的发展方向，但在具体的产品上也在不断的变化，总能及时抓住新的行业趋势。
支撑闪迪发展的核心业务，最开始仅仅是为尼康、柯达等相机厂商等提供存储卡；后来个人U盘市场的大发展，让闪迪在零售市场站稳了脚跟；再往后，随着智能手机市场的爆发，与OEM厂商的合作又成为闪迪的业务重心。
现在，随着大数据时代的到来，无论是个人还是企业都对数据存储有了更高的标准和需求。闪迪也逐渐把主要精力转向了固态硬盘市场，Sanjay预计到2014年固态硬盘会成为主要的收入来源之一。
“大数据”红利
《21世纪》：我们注意到财报中公司今年二季度的业绩相比一年前有了很大的提升，原因是什么？
Sanjay：有三个原因，第一个是我们产品的组合更加丰富，包括嵌入式的闪存、客户化的解决方案，以及多芯片的闪存。此外，还有在固态硬盘SSD市场我们也推出了很多的产品，包括用于笔记本电脑的，用于企业级解决方案的。另外，在消费者电子产品方面，我们也有各种各样不同类型的闪存产品的推出。
其次是在过去的一年行业的需求非常旺盛。25年前闪存还是一个概念，现在全球的市场规模已经达到250亿美元，但这个市场的发展刚刚开始。比如随着内容、移动设备快速增长等因素，闪存需求将越来越大。
最后，持续创新、良好的市场适应性、强大的执行力也是成功最根本的秘密。通过创新不断开拓新的市场机会，这也是过去25年闪迪公司不断发展成长的原因。
《21世纪》：现在大家都在讨论大数据时代的到来，你们近期的快速成长与大数据趋势有关吗？在大数据时代会有哪些新动向？
Sanjay：的确，在大数据时代存储的需求在不断的上升，比如有几十亿的手机在不断的处理、获取、分享、修改、存储数据。现在消费者有非常大的需求来储存丰富的内容，分享这些内容，留作以后使用。所以说，存储的机会非常非常的多。
同时根据这些存储所进行的计算和分析的应用需求也在不断的上升，存储设备将会起到非常重要的作用。特别是其中以闪存为基础的存储和计算、运算速度能够更加快捷，而且它的功耗更低，总体成本也更低，这都是推动闪存发展的机会。
在大数据时代的用户的需求多样性和差异化竞争方面，我们也有自身的特色。比如在数据的安全性方面，2012年我们收购了2家软件企业，一家叫Flash Soft，一个叫Schooner Information Technology。这样可以利用软件来加速硬件的部署，包括在数据库等方面的应用来更好的为客户提供服务，这也是闪迪和其他的闪存公司相比与众不同之处。
《21世纪》：闪迪目前的成绩可以说是因为抓准了数据存储的爆发式增长机会，但存储行业的增长红利还能持续多久？
Sanjay：闪迪已经有25年历史了，但我觉得依然非常年轻。现在数据增长非常快，我们在存储领域还有很多机会。不仅仅是在传统的消费电子产品市场、移动市场，而且未来我们可预见的闪存机会还有很多，如一些新的概念，新的市场将会向闪存这个行业打开。比如可穿戴式设备，还包括一些智能互联的家庭设备，还有包括汽车等等。
《21世纪》：新市场如可穿戴设备会带来哪些机遇与挑战呢？
Sanjay：可穿戴设备将是闪存另外一个很大的市场，也是公司未来业务发展的前线。带来的机遇和挑战是，如何在这些新领域推动闪存技术应用，及它的产品的产能与竞争力，使得我们的产品在未来可穿戴市场上形成供需平衡。我们在目前初露端倪的可穿戴设备方面的一大优势是资金、品牌和技术方面的规模效应。
发展之道
《21世纪》：作为一家发展了25年的公司，闪迪一直坚持只做闪存。在公司成立之初，你就预见到了存储行业会发展到今天的规模吗？
Sanjay：现在的成绩在25年前公司刚诞生时是无法想象的，因为那时候闪存技术只是一个概念，根本没有这样一个行业，到2012年我们知道全球闪存行业总市值大概超过了250亿美元。
在过去25年之间，闪迪公司一直引领闪存技术的创新，包括数字技术，数字平台，包括后来智能手机，平板电脑，以及以闪存为基础的企业级储存。闪迪公司和合作伙伴一起共同创造了这个行业几乎所有的创新性方案和产品，包括紧凑型的闪存卡、SD卡及现在智能手机和平板当中普遍使用的这些闪存产品。
我们对于闪存创新技术的持续投入，使得闪迪公司拥有将近4900种专利，这些专利覆盖我们的产品，包括技术、设计、组装线、测试，包括闪存产品的应用，在整个闪存行业当中，我们所拥有专利的数量，包括组合是最多、最全面的。
《21世纪》：你提到最开始闪存技术仅是一个概念，还算不上行业，那么闪迪是如何一步步发展并生存至今的呢？
Sanjay：在最开始几年，我们都是和尼康、柯达这些公司合作。那时候还没有互联网，而且数码照片的质量不高，不如胶卷的好。在有了互联网，同时数码相机大发展之后，我们的业务才真正起步。因为网络分享照片开始变得更加方便和流行。
后来随着数字成像这些技术不断的发展成熟，我们非常迅速的进行调整，应对数字成像市场所带来的机会，打出闪迪自己的品牌，做闪存卡，做影像卡，做USB产品。
我们感觉闪存这个事业才刚刚开始，我们预计未来在手机、平板等设备中会有越来越多的机会。由于内容，移动性、联通性的这些特点的发展趋势，我们预计未来每一个有闪存的设备，闪存储存量都会达到32GB。
《21世纪》：现在做闪存的公司也有不少，闪迪的优势是什么？未来会专注于哪些业务？
Sanjay：第一大优势就是创新，在过去25年闪迪公司一直在不断的提供创新性存储解决方案，也在寻找创新性新的市场机会。
第二个就是我们的垂直整合能力。包括最开始的研发，到闪存的传输，到闪存的芯片，到闪存的控制系统，包括支持闪存应用的软件等。
第三大优势，我想特别要提出来的，就是我们拥有大规模生产的能力，这对于一些大型客户来说，是非常重要的。
我们会看重三大主要市场：第一个是移动设备。对于包括智能手机、平板电脑等的主要移动设备，我们能提供全系列的产品；第二类是计算领域，为客户提供固态硬盘SSD，不仅包括笔记本电脑，还包括数据中心，还有企业级的存储应用等，为他们提供我们的产品和方案；第三类是消费市场。主要是自主品牌零售产品，包括U盘等。
《21世纪》：最近有一个趋势，一些公司开始将生产基地从中国搬回美国，你是怎么看这个问题的？
Sanjay：目前我们所有的生产基地都是在亚洲，有日本、中国的上海，还有包括我们合作伙伴在深圳的工厂，还有台湾的工厂。所有的生产基地都在亚洲。我们也没有任何计划想要将生产基地搬回美国。
我们早在2006年就在上海开始建立自己的工厂，现在中国80%的闪迪产品都是这家工厂生产的。我们在上海的工厂有1400多个工程师服务人员，和1800多名生产工作人员，实际上我们在上海的业务也在不断的扩大。此外我们在上海还有负责市场营销的机构和组织
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⑶ 如何才能让大数据变现
讨论一个问题。我们都知道数据是当下所有企业的战略资产，而每个企业中都积累，并不断在产生大量的数据，但为何依然很多企业并不认为数据为其带来了价值，原因可能有很多，但都可以归结到没有用好数据，或者数据不是好数据。
1、 什么样的数据才能产生价值?
阿里巴巴曾鸣认为，所有商业都在快速智能化，而数据是智能商业时代最重要的资产，但只有活数据才能创造价值。第一，数据是活的，也就是说数据是在线的，可以随时被使用;第二，数据必须是被活用的，也就是说数据在不断地被处理，产生智能商业决策，同时又产生更多的数据，形成数据回流。只有在线才能真正让数据成为活数据，进而以数据驱动企业运营。
SCRM的定位是面向行业领导者的用户生态数字化运营平台，行业领导者意味着其客户群体为行业第一层级的企业，用户生态数字化运营平台则有两层含义，一是企业全渠道连接用户、持续互动的连接器，二是连接数据，实现数据变现的平台。
2、SCRM是让消费者交互变纵为横
一是对于SCRM的理解。
一直以来，SCRM有诸多解读，对其中“S”所代表的social同样说法不少。车传利认为，SCRM的重点有两层，第一是以结合社交工具、社交手段，而更为重要的是“企业和品牌不能再远离用户，与用户做朋友”。后一层含义被很多厂商、很多产品所忽略，但事实却是当下消费者的消费习惯会不断变化，但企业要直接与用户产生关系的趋势不变的。
对消费者的需求，作为工具的SCRM产品如何帮助企业触达从企业端来看，过去很难连接消费者，了解不到客户的需求，在层层渠道、经销商中需求传递缺失。这种过去的企业与消费者的关系，可以形象的归结为纵向传递，消费者-渠道商-渠道商-……-企业。即便在现在，大量的第三方线上平台出现并聚集消费者，然而用户的真实需求也多被这些三方平台所截流，企业依然触达不到。
SCRM的一个重点特点便是能够打破中间环节，这也为变纵为横提供了可能，让企业能够打破与消费者之间的层层架构，实现企业与渠道商、门店以及最终消费者的直接连接，从而把握真实客户需求，真正做到客户运营。
3、在线让数据活起来
在数据收集方面，企业面临两大问题，一是线上被第三方平台所截流，线下被渠道截流，很难收集到真正的数据;二是，即便收集到，很多数据不是实时的，消费者可能已经过了相应的周期，数据就变成了废数据。
而数据变现最基础的便是依托互动数据识别用户特性，并基于数据进行进一步互动，下一层次的消费挖掘，比如大量消费者留下的客服数据，这是可以深度挖掘的数据，一方面反应产品存在的问题，一方面亦能发掘新需求。
因此，企业要真正挖掘数据财富的前提，便是能真正获取到数据、能获取到真正数据。发源地的产品通过两方面建立这条通路，一是全渠道连接，二是将线下多端上线，让数据可连接，实现数据变现。
全渠道连接整合企业经营相关的所有与消费者交互的渠道。主要包括门店、线下活动等线下渠道，官网、微信微博、APP等自营媒体平台，天猫、京东等电商平台，经销商、服务商等合作伙伴以及广告等6类渠道，实现全渠道连接客户接触点。整合渠道后，依托平台与消费者持续互动，不断汇集实时的消费者数据，进而通过数据挖掘，实现数据应用。
同时，连接数据的重点在于让线下的链条在线化，包括线下渠道、线下商品、员工以及消费者的上线。
客户在线，以消费者几乎必备的微信作为入口，通过线上活动、支付等手段连接门店、连接消费者，将相关消费信息记录下来，回传到系统;
员工在线，门店的店员在线，将与消费者的互动实现线上记录，实现精细化运营;
产品在线，让每一个员工都知道每一个货品的销售情况，判断消费者喜好及货品市场接受度;
渠道在线，实现卖货情况、销售情况等实时掌握，判断门店经营情况。
4、做定制化的SaaS
与很多SaaS服务商不同，发源地服务直接定位在一体化解决方案，而不是产品+服务。或者说SaaS多是主通用产品，结合行业方案或者定制方案，而发源地则是直接瞄准定制方案。
发源地的服务过程主要分为四步：业务流程梳理与战略咨询、发源地SCRM SaaS解决方案、定制化解决方案实施、运营与维护支持。这与SaaS的服务方式普遍不同。
其原因一是因为发源地主要服务集团型、连锁品牌，如vivo、联合利华等，这类大型企业存在太多差异化需求，取决于客户群体的行业特性，发源地定下这种服务理念。
二是发源地认为，一套完整的方案，不是一个通用产品+简单服务便能完成，如果不涉及咨询层面，不与客户一同梳理出企业的流程、脉络，只是客户要一个服务便加一个服务，带给客户的只能是迁就的方案，而不是顺畅、一体化的方案。
当然，并不是说发源地提供的就是纯粹的定制服务，而是依托支持灵活业务拓展的PaaS开放平台，通过功能模块化、可插拔的方式实现。
⑷ 大数据挖掘常用的方法有哪些
在数据分析中，数据挖掘工作是一个十分重要的工作，可以说，数据挖掘工作占据数据分析工作的时间将近一半，由此可见数据挖掘的重要性，要想做好数据挖掘工作需要掌握一些方法。
1.(可视化分析)
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. (数据挖掘算法)
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. (预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. (语义引擎)
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. (数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
想要了解更多有关大数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。真正给企业提出可行性的价值方案和价值业务结果。点击预约免费试听课。
⑸ 如何用大数据赚钱
问题一：通过大数据如何赚钱 首先要确定自己有的“大数据”是什么数据，大到怎样的量级，其中包含的数据元素有多少；
其次找到自己拥有的数据本身的商业属性，找到需要这些数据的用户，并确定他们对这些数据需要是否刚性，以及调研可以为使用这些数据的用户带来哪些价值或者改善；
最后就是设计一套运营模式，让这些数据变现。包括可以一次性的出售，这基本上不会有太多价值；更好的方式是数据动态更新，提供各种数据之间关联分析和目标组合，分别按照不同用户需要持续提供，也就可以长期的赚钱了。
市场上多数大数据本身并非真正的大数据，只是一部分数据资料而已！
问题二：大数据怎么赚钱 拥有大数据的人，才考虑这个事情哪李。
对大数据进行分析、挖掘，发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西，这就是价值，就是钱。
问题三：如何利用大数据赚钱的方法和途径 这个要看具体的情况吧，而且做生意还是要多选择，我在国外看过一个很有特色的无比墙画，画面漂亮，不要开店的，不知道国内有没有，可以找找，以后绝对会取代墙纸
问题四：人人都在讲大数据，怎么利用大数据赚钱 大数据技术应用上可以通过开发各种APP或者系统、网站等借助大数据分析，精准营销，节约成本，挖去潜在用户人群及消费市场，从而实现变现盈利
问题五：怎么用大数据赚钱 可以说得具体点吗
问题六：大数据不再神秘 可谁知道怎么用大数据赚钱 用大数据赚钱，最低层次的，是卖数据――通过交易平台把掌握的数据直接卖出变毁扒现。
更高层次的，对数据进行分析，形成分析报告，提供给有需求的组织，这是数据可视化变现。
再高点层次的，像精准营销这种，通过掌握的海量用户数据进行用户画像，为他们展示精准的广告，收取广告主的钱，这是用数据间接变现。
最高层次的，醉翁之意不在酒，通过数据找准客户所在，最终完成自己产品的销售，或促成项目达成，这是数据商业价值变现。
问题七：怎么李余迟样利用大数据赚钱？ 要看新闻更新的是否快，可以做个自己的新闻类门户网站
问题八：怎样通过大数据赚钱 拥有大数据的人，才考虑这个事情。
对大数据进行分析、挖掘，发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西，这就是价值，就是钱。
问题九：大数据公司怎么赚钱? 根据个人理解，大数据公司赚钱分为三个等级
1. 直接出售数据： 包括脱敏的各种交易、操作、用户信息；互联网抓取的 *** 息
2. 对数据进行结构化分析后出售： 各种舆情监测，广告投放，传播分析等
3. 根据批量结构化后信息数据进行建模： 用于个性化推荐，走势预测等
中介公司大概能做第一个级别的吧。
当然，后面还有人工智能，只是目前依靠这个赚钱的公司还没看到。
问题十：现有的大数据公司，都是如何赚钱的呢 为各行业和企业做数据分析啊，互联网时代数据是很重要的，依赖有效的数据分析，可以预测到很多方面，并作出适当的运作调整。会有企业因为自己没有能力做这一块，但又需要有这方面，就找他们设计开发咯。
⑹ 大数据挖掘的渠道有哪些那些方法比较精准
大数据挖掘是指多渠道的客户信息收集，常用的方法有以下：
qq群挖掘(根据你的产品建立出多个关键词去查找相应精准的群从群成员里面挖掘）。
qq公众号（建立一个qq公众号平台，每天发有意义或者客户感兴趣的内容去吸引qq用户的关注）。
qq空间访客挖掘(当客户知道你是在某个行业的领域进你空间是不排除对你的产品感兴趣的，相对的访客我们可以提取出来）。
微信公众号（确立一个公众号，每天或者规定的时间段发布杂志、漫画、笑话、生活健康常识等内容吸引用户的关注和传播）。
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，发出心情，产生互动，挖掘新客户）。
自媒体平台的挖掘，比如微博、网络贴吧、社区等等。
精准客户的挖掘可以从以下渠道去挖掘：
1.转介绍法:就是让忠实你品牌的客户去感化他身边的人，从而套取信息，在实施相应的营销手段，道理很简单朋友说的话总比广告强很多。
2.了解客户的品牌，销售渠道，产量，从而找出客户的不足与缺陷，最后给客户找出解决的方法，再进行邀约谈话。
⑺ 如何发掘大数据商业价值
如何发掘大数据商业价值？四大场景解决两个战略问题
在《数据帝国时代的数字营销焦虑》一文中，我曾写道：中国的数字媒体进入了一个数据帝国时代。BAT的帝国江山稳如磐石，直接或间接的控制着各种内容类型和内容形式的数字媒体平台。
数据帝国时代，品牌主有两大的焦虑：
第一，流量税成本的不断增加，如何应对？数据帝国广告单价过去几年的增长趋势是相当惊人的，绝对大幅跑赢GDP的增长。如何找到降低平台成本的方法，将会成为数字营销竞争的一个重要的战略竞争点。而媒体的碎片化也为宝洁这样的大公司带来挑战。
第二，缺少数据和数据使用能力的自己，会不会有一天被帝国开始降维攻击？京东京造、淘宝心选、小米有品、网易严选……平台在尝试C2B概念，也就是按照消费者需求整合供应链，创造出一个消费者更愿意去买的产品，同时这个整合过程能让所有效率变得更高。这种逻辑和原来的生产型企业完全不同。
因此，今天的大型数字媒体平台，有更大的基因优势跨越到制造行业中来。也许，很快，越来越多的广告客户会发现，平台既是自己必须花费巨额广告费的媒体，又是自己直接的竞争对手，这对品牌来说才是更大的焦虑。
如何解决焦虑？
建立自己的数据壁垒，是未来品牌主必须要做的事情。
如何建立数据壁垒？
其实说白了，就是数据对品牌来讲，到底该怎么使用、管理和创造价值，这样的一个新的课题。
如何用好数据？简而言之，要解决两个问题：
问题一：什么数据能对我产生商业价值？
问题二：这些数据怎么搜集和使用？
谈起数据，我们能想到的，是企业会上马各种各样的软件，很多软件的匆匆上马，可能到最后都会发现，投资回报率非常低。
在这里，我换一种方式，用具体使用场景，来解析数据的两大问题。
第一个场景：忠诚度的提升。
拼多多的崛起，证明了忠诚度的另外一个逻辑：如何让我的老客户，通过他的社交媒体，带来更多新的客户。
无论是滴滴的红包，还是拼多多的崛起，都企业者意识到了，如何激发现有客户，带来更多的消费者和新的收入，这可能是忠诚度在目前营销环境下的一个最大使用场景。
一个现象就很明显：要把这个使用场景下的忠诚度做好，就要看企业的数据基础了：哪些用户能帮你？给这些用户什么样的刺激、他们会给你带来什么样的价值……这些问题会变成一道数学题，这道数学题的前提是你要有相关的数据积累、识别、处理能力。
第二个场景：新客户获取效率的提升。
今天，所有的平台，都在某种程度上开放他们的平台接口，开放这个接口的意思是：希望我们的客户能够带着消费者的数据，上来进行相似人群的寻找和相关投放。
这样做之后，对于广告到达效率的提升是非常惊人的。但是，这件事的前提是，你先有一组你自己认为非常正确的数据，然后传到平台上去——这个条件非常重要。以及，你的数据越丰富，例如能够给平台各种各样投放的维度，标签更加丰富，会取得更高的效果。
例如，我们有一个客户是专门面向厨师来做生意的。他们自己积累了将近100万厨师的数据。这些数据是多维度的，包括了社交ID及行为模式，我们据此抽象出相关标签，再与腾讯DMP合作，在腾讯覆盖的人群中，找出更多的厨师。
第三个场景：用数据来提升创造力。
对于一个企业来讲，有两个方面是非常讲创造力的：
1、你的产品——产品本身是不能够很吸引人，是不是能够打动人心；
2、你的营销——这个营销不仅仅是在投广告，而是在你提出品牌主张、在你去跟消费者沟通的时候，你的方式、方法是不是有足够有创造力；
举个例子，在时趣服务品牌主时，我们会实时监测这个品牌消费者声量中，关于品牌相关定义词的词云的变化。
其中，有一个很有意思的化妆品，它是中国知名化妆品品牌中面膜卖得非常好的，而它的面膜也很贵。因此它的营销挑战是：如何说服一个年轻女孩子，不买屈臣氏里面10块钱的面膜，而是去花100块钱买一张它的面膜？这个逻辑是什么？
突然有一天，我们的服务团队发现词云上面出现了一个很奇怪的词，叫做“前男友”，然后我们就会开始用这个数据的点，回去在社交媒体中找到相应的场景和相应的语料。答案非常简单：因为有一些女生在社交媒体上聊，什么时候用这么贵的面膜呢？3天要见前男友，连续用3天，皮肤特别好，然后见前男友的时候，有一种非常好的感觉，让他知道他应该后悔。
所以，这个品牌就开始拿“前男友”这个概念来做创造力的打造，所以，今天你在网络上面搜前男友，你会发现出现一个关联词叫“前男友面膜”，然后你选这个，你就会看到这个品牌的名字，这个品牌在社交媒体牢牢的抓住了“前男友面膜”这样的一个概念。
所以，这个概念不是创意想出来的，而是通过数据的发现、挖掘与利用，然后找到了这样的一个洞察。
这是一个应用创造力，来提升的例子。
第四个场景：品牌需要形成把自己建设为新型平台的战略思路和组织能力。而数据就是基础。
未来的商业模式之间的竞争，都是平台对平台的竞争，没有平台效应的商业模式，很难最充分的体现出数据驱动的价值，长期来看，会在竞争中被其他平台型企业覆盖。而这个事情的核心，在于你是不是能够在你已有的数据基础之上，形成一个新的商业模式。
举个简单的例子来说明上述的商业模式转变：一个大型的餐饮服务公司，每天都有数十万消费者的进店消费，首先通过会员系统，和其中核心的消费者建立起稳定的数字化会员关系，通过会员运营来形成一个平台，更高效的进行原有餐饮服务的促销；当平台有一定的规模后，开始引入新的服务价值——从第三方引入的服务，是在平台上给会员进行食品、食材的电商销售，以及针对周边外卖订餐的送餐服务；新增的自营服务，是针对亲子会员提供的家长带孩子在线下店面空闲时间来学习简单厨艺的体验服务，以及继续根据会员的反馈数据来寻找新的需求，来继续引入创新的服务价值。
在这个商业模式的进化中，最终传统品牌能够演化形成“更大的用户粘性——更丰富的用户数据——更有效的匹配新服务的能力——更多的供应方愿意加入平台——更大的用户粘性”的网络效应。
上述这个品牌平台化的商业模式转变，对大量的公司而言，是一个复杂的、有一定风险的内部创新甚至是内部创业过程，因此决策机制复杂、风格保守的企业，在这个平台化的策略面前会觉得风险过高，甚至觉得是偏离主业，这反映出领导层本质上还是没有理解平台商业模式，以及没有理解用户数据价值为什么在平台商业模式上能爆发出最大的收益。
今天，数据这么重要，有多少企业用好了呢？答案肯定是：80%以上的企业都没有用好，为什么呢？
第一， 没有采集数据的系统，市场营销中业务的在线程度非常低；
第二，刚才反复讲了，今天市场上专业的团队、专业人才非常缺乏，所以必须要找到好的合作伙伴；
第三，对于大部分中小型企业，甚至大品牌来说，最大的痛点，是企业自身的数据累积需要很长过程，我值不值得投入这样长的时间精力做这个事情？还是把这个费用直接投入到广告中？——对企业来说是个难题。
所以，我们会建议更多的品牌，特别是很多成长型的新兴品牌，先把数据的价值，通过创造力提升这个角度提升起来，因为这一点有可能是所有品牌普世性和见效最快的一个点，同时创造力也可能是品牌去面向平台，在未来越来越严峻的博弈中唯一的壁垒和谈判的筹码。
在今天，当平台试图去覆盖很多行业时，这个行业中最终被逼出来、能够跟平台博弈的人，一定是那些在产品、营销创造力方面做的更好的人，包括在消费者的客户体验方面的创造力做的更好的人。
所以，希望大家都能把注意力放在如何通过数据去提升自身的创造力上，因为这个点是数据创造价值最简单、最明确、最迅速的点。
⑻ 大数据挖掘常用的方法有哪些
1、分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
6、变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。