大數(shù)據(jù)成為一種新趨勢(shì)將可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)的發(fā)展一直在保持增長(zhǎng)，以數(shù)據(jù)化經(jīng)濟(jì)為主題的話題不斷被談起，數(shù)據(jù)化帶領(lǐng)著很多企業(yè)及行業(yè)的發(fā)展。很多人在問(wèn)數(shù)據(jù)的未來(lái)是什么？無(wú)論怎么看待它，都只有兩種可能的情景出現(xiàn)：（一）能設(shè)備、移動(dòng)設(shè)備、可穿戴設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將繼續(xù)增長(zhǎng)，而數(shù)據(jù)的增加需要新技術(shù)不斷圍繞它發(fā)展。（二）成為上一個(gè)趨勢(shì)，因?yàn)榭傆幸环N新趨勢(shì)出現(xiàn)。幾乎所有人都認(rèn)同我們會(huì)一直不斷地生成大量的數(shù)據(jù)。各式各樣的設(shè)備不斷迭代，大數(shù)據(jù)將會(huì)增長(zhǎng)到前所未有的水平。隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)分析的方式也會(huì)增長(zhǎng)和改善。Spark，SQL和許許多多更先進(jìn)的分析工具將會(huì)出現(xiàn)并得到改進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)，云計(jì)算和智能家電正在推動(dòng)下一波大數(shù)據(jù)浪潮?！按髷?shù)據(jù)”的下一步是在認(rèn)知計(jì)算和數(shù)據(jù)分析之間建立聯(lián)系。更重要的是，就像目前的企業(yè)接受大數(shù)據(jù)和分析之間的深層聯(lián)系一樣。如果想在大數(shù)據(jù)市場(chǎng)中取得傲人成績(jī)，學(xué)會(huì)使用數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)做出決策是勢(shì)在必行的。歐盟新的隱私法規(guī)迫使公司解決其隱私控制和程序問(wèn)題，商業(yè)道德違規(guī)行為將與數(shù)據(jù)相關(guān)。只有時(shí)間可以分辨出哪些預(yù)測(cè)將會(huì)實(shí)現(xiàn)，哪些預(yù)測(cè)會(huì)變得模糊不清，無(wú)論如何分析，結(jié)論終究是大數(shù)據(jù)只會(huì)變大。更重要的是。聯(lián)通大數(shù)據(jù)技術(shù)的前景！樂(lè)都區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)咨詢熱線

    數(shù)字化營(yíng)銷的重要是能夠進(jìn)行大規(guī)模的精確個(gè)性化營(yíng)銷，需要具備面向龐大客戶群體的整體營(yíng)銷能力，需要有千人千面的個(gè)性化精確營(yíng)銷能力，尤其是當(dāng)營(yíng)銷活動(dòng)涉及到不同區(qū)域、不同渠道和不同商品品類時(shí)，這樣的挑戰(zhàn)尤為艱巨。Convertlab一體化營(yíng)銷云從數(shù)字化鏈接、數(shù)據(jù)管理和洞察到全渠道消費(fèi)者互動(dòng)、自動(dòng)化智能營(yíng)銷以及敏捷營(yíng)銷實(shí)踐，助力企業(yè)建立從方法論到實(shí)踐落地的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)體系”，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化營(yíng)銷增長(zhǎng)模式。多方面數(shù)字化與目標(biāo)客戶及受眾群體的觸點(diǎn)，建立數(shù)字化鏈接對(duì)非數(shù)字化的營(yíng)銷觸點(diǎn)進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)（例如線下活動(dòng)）打通廣告投放渠道和落地觸點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)流量的鏈路數(shù)字化打通交易平臺(tái)和觸點(diǎn)，從POS、二維碼到電商平臺(tái)、線下門店全渠道信息的匯總、管理、識(shí)別與自動(dòng)合并定義客戶生命周期模型，自動(dòng)計(jì)算客戶生命周期階段數(shù)據(jù)的多維度標(biāo)簽體系，自動(dòng)化智能化打標(biāo)簽通過(guò)AI智能數(shù)據(jù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，形成精確用戶畫像洞察客戶群體的狀態(tài)、人群特征和時(shí)空分布分析客戶群體的增加與流失，掌握重要及長(zhǎng)尾用戶的智能化分析哪些渠道或營(yíng)銷手段的拉新、留存和轉(zhuǎn)化更好智能化洞察客戶購(gòu)買頻次、購(gòu)買偏好和購(gòu)買動(dòng)機(jī)圍繞關(guān)鍵營(yíng)銷時(shí)刻（MomentofTruth）的自動(dòng)化營(yíng)銷流程客戶旅程。 樂(lè)都區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)咨詢熱線吉林運(yùn)營(yíng)聯(lián)通大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)！

    企業(yè)需要向這些機(jī)構(gòu)取得跟自己企業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)。在實(shí)踐中，對(duì)于兩種數(shù)據(jù)來(lái)源的方式我們簡(jiǎn)單分析下：①對(duì)于第一種數(shù)據(jù)來(lái)源方式，由于企業(yè)自動(dòng)生成并保管數(shù)據(jù)是很有可能會(huì)篡改數(shù)據(jù)甚至是虛構(gòu)數(shù)據(jù)的，在審計(jì)中，那就需要對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)保管、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移、數(shù)據(jù)修改等企業(yè)的IT環(huán)境和內(nèi)部控制措施進(jìn)行核查，目的就是要保證數(shù)據(jù)從生成到審計(jì)的整個(gè)過(guò)程中是否存在可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被修改的因素或者隱患。②對(duì)于第二種數(shù)據(jù)來(lái)源方式，我們可以假定統(tǒng)一大平臺(tái)的數(shù)據(jù)生成和管理措施是完善的，同時(shí)假定企業(yè)從大平臺(tái)取得數(shù)據(jù)的過(guò)程和方式是值得信賴的，那么我們可以初步認(rèn)定發(fā)行人的數(shù)據(jù)來(lái)源值得信任。當(dāng)然，數(shù)據(jù)是否存在合理性，是否準(zhǔn)確，是否有虛假的成分，那么就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。同時(shí)我們也需要通過(guò)一些核查程序?qū)?shù)據(jù)情況進(jìn)行一個(gè)基本判斷。（1）內(nèi)控核查。如果一個(gè)企業(yè)的IT內(nèi)控缺失，那么會(huì)增加數(shù)據(jù)不完整或數(shù)據(jù)被篡改的風(fēng)險(xiǎn)；（2）應(yīng)用控制核查。主要關(guān)注算法邏輯和接口，例如取數(shù)邏輯、統(tǒng)計(jì)算法、接口調(diào)用等都會(huì)影響到數(shù)據(jù)完整性，應(yīng)用控制核查需根據(jù)企業(yè)實(shí)際的系統(tǒng)情況和數(shù)據(jù)情況制定具體審計(jì)策略。數(shù)據(jù)源的清晰和質(zhì)量的保證對(duì)數(shù)據(jù)建模的影響巨大。

數(shù)據(jù)這個(gè)產(chǎn)品對(duì)于所有人來(lái)說(shuō)只是錦上添花的東西，他不是你獲客的關(guān)鍵，結(jié)合精細(xì)數(shù)據(jù)能做到的就是提高效率，節(jié)約成本。成交的因素有很多，公司的背景，公司的服務(wù)，公司的信譽(yù)，相比競(jìng)品的優(yōu)勢(shì)，商務(wù)的方式，談判的話術(shù)等等 一切都是建立在精細(xì)資源之上的。有穩(wěn)定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)才是關(guān)鍵。

過(guò)去咱們做推廣，到處打廣告，是因?yàn)槟悴恢揽蛻粼谀睦?，所以你得盡可能的讓更多人知道你。后來(lái)互聯(lián)網(wǎng)廣告可以做到定 向，把人群給選出來(lái)，比如年齡，行業(yè)等等，比過(guò)去精細(xì)了，但還是沒(méi)法很精確的知道誰(shuí)現(xiàn)在需要。這種定向的廣告目前來(lái)說(shuō)效果比較好的就是百度競(jìng)價(jià)，今日頭條信息流等等這類廣告，他們定向投放廣告，然后把意向客戶給篩選出來(lái)給你。但價(jià)格非常高，現(xiàn)在價(jià)格基本在100~200之間，有些行業(yè)能到1000以上，而且時(shí)效，質(zhì)量，數(shù)量都沒(méi)法保障的。我們小蜜蜂精細(xì)營(yíng)銷現(xiàn)在可以做到靶向的效果，根據(jù)客戶行為是精細(xì)的意向客戶，質(zhì)量沒(méi)問(wèn)題。其次數(shù)量是很穩(wěn)定的，你只要聯(lián)系，就會(huì)有效果。 聯(lián)通大數(shù)據(jù)適用于汽車行業(yè)！

    2、在進(jìn)行建模之前，首先要考慮的是使用哪些變量來(lái)建立模型，需要從業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)邏輯兩個(gè)方面來(lái)考慮：業(yè)務(wù)邏輯：變量基于收集到的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)在收集時(shí)，會(huì)產(chǎn)生與業(yè)務(wù)層面相關(guān)的邏輯。數(shù)據(jù)邏輯：通常從數(shù)據(jù)的完整性、集中度、是否與其他變量強(qiáng)相關(guān)（甚至有因果關(guān)系）等角度來(lái)考慮，比如某個(gè)變量在業(yè)務(wù)上很有價(jià)值，但缺失率達(dá)到90%，或者一個(gè)非布爾值變量卻集中于兩個(gè)值，那么這個(gè)時(shí)候我們就要考慮，加入這個(gè)變量是否對(duì)后續(xù)分析有價(jià)值。在選擇變量時(shí)，業(yè)務(wù)邏輯應(yīng)該優(yōu)先于數(shù)據(jù)邏輯，因?yàn)闃I(yè)務(wù)邏輯是從實(shí)際情況中自然產(chǎn)生，而建模的結(jié)果也要反饋到實(shí)際中去，因此選擇變量時(shí)，業(yè)務(wù)邏輯重要程度相對(duì)更高。3、數(shù)據(jù)分析有兩種主要的方式，一種是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析方式，另一種是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方式，不論哪種方式都需要研發(fā)人員具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方式需要進(jìn)行大量的算法訓(xùn)練，算法訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)支撐，所以在云計(jì)算時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)隨著算力的增強(qiáng)以及數(shù)據(jù)量的提升，在實(shí)用性方面得到了較大的增強(qiáng)，尤其是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。數(shù)據(jù)分析一定要結(jié)合實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景，場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析也是目前進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的主要方式。如何獲取精細(xì)的大數(shù)據(jù)！天河區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)服務(wù)電話

聯(lián)通大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷方法！樂(lè)都區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)咨詢熱線

    從大數(shù)據(jù)技術(shù)的四個(gè)環(huán)節(jié)來(lái)把控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)利用度大數(shù)據(jù)技術(shù)可以分為四個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、指標(biāo)。聯(lián)通大數(shù)據(jù)外呼1、想要真正做好數(shù)據(jù)分析，首先要把數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建好，要點(diǎn)就是“全”和“細(xì)”。比如不要只收集局部環(huán)境的數(shù)據(jù)比如幾家門店的客流量來(lái)分析它對(duì)店面營(yíng)業(yè)的影響。比如搜集數(shù)據(jù)時(shí)不能只通過(guò)APP或客戶端收集數(shù)據(jù)，服務(wù)器的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)都要同時(shí)收集打通，收集全量數(shù)據(jù)，而非抽樣數(shù)據(jù)，同時(shí)還要記錄相關(guān)維度，否則分析業(yè)務(wù)時(shí)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)不夠，所以不要在意數(shù)據(jù)量過(guò)大，磁盤存儲(chǔ)的成本相比數(shù)據(jù)積累的價(jià)值，非常廉價(jià)。同時(shí)，為了確保海量數(shù)據(jù)的真實(shí)性和準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)的取得來(lái)源、取得方式、取得的環(huán)境等信息就顯得異常的重要了。海量數(shù)據(jù)來(lái)源，一般情況下主要有兩個(gè)路徑：①一種是在企業(yè)自有的服務(wù)器或者租賃的服務(wù)器里存儲(chǔ)，企業(yè)自己的業(yè)務(wù)會(huì)自動(dòng)生成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在服務(wù)器，企業(yè)都自己的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)，這種主要是游戲、軟件等互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)生產(chǎn)企業(yè)。②另外一種就是企業(yè)的數(shù)據(jù)與其他公司一樣統(tǒng)一存儲(chǔ)在大的一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上，比如電商企業(yè)，可能有無(wú)數(shù)家企業(yè)的數(shù)據(jù)都會(huì)存儲(chǔ)在阿里巴巴或者京東的服務(wù)器上。樂(lè)都區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)咨詢熱線

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