大數據的邏輯

⑴ 大數據如何預測

大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在於預測，而企業經營的核心也是基於預測而做出正確判斷。在談論大數據應用時，最常見的應用案例便是「預測股市」「預測流感」「預測消費者行為」等。
大數據預測則是基於大數據和預測模型去預測未來某件事情的概率。讓分析從「面向已經發生的過去」轉向「面向即將發生的未來」是大數據與傳統數據分析的最大不同。

大數據預測的邏輯基礎是，每一種非常規的變化事前一定有徵兆，每一件事情都有跡可循，如果找到了徵兆與變化之間的規律，就可以進行預測。大數據預測無法確定某件事情必然會發生，它更多是給出一個事件會發生的概率。

實驗的不斷反復、大數據的日漸積累讓人類不斷發現各種規律，從而能夠預測未來。利用大數據預測可能的災難，利用大數據分析癌症可能的引發原因並找出治療方法，都是未來能夠惠及人類的事業。

⑵ 什麼是大數據思維

大數據思維能使我們在決策中超越原有思維的局限，每個人根據自己對事物的認識和判斷而不是事物本身作出行動決策的，第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策(不行動也是一種決策)。行動決策會受到決策者價值取向的影響。

利用大數據進行決策，人為的經驗還是不可或缺的，權值的設定，參數的調整，初值的設定等這些都是經驗得來的，但是即使是這些經驗，也不能太過依賴，因為數據在變化，世界在變化，以前正確的下一秒隨時錯誤。總的來說，數據與人為經驗相結合，互為促進，至於之間的尺度，估計只能在接觸到該行業多年後才會有所想法吧，現在還是太年輕……

隨著科技的發展。智能設備越來越普及，數據也無處不在，谷歌等都差異數據共享，建立人人都可以利用的資料庫，然而，一些惡意黑客當然也會因此入侵，獲取用戶數據，對人們生活帶來很多干擾及安全隱患。

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⑶ 大數據金融平台核心邏輯是

利用大數據的能力。大數據金融平台屬於國家高新技術企業，大數金融通過向銀行業開放數字小微信貸技術，助力銀行信貸能力的迭代升級，踐行普惠金融。其核心邏輯是利用大數據的能力來完成以上操作。

⑷ 大數據的思維方式遵循因果邏輯推理，對嗎

大數據時來代，人們對待源數據的思維方式會發生如下三個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相關關系。大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能。

⑸ 大數據時代的商業邏輯

大數據時代的商業邏輯

所謂數據挖掘(Data Mining)，是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。根據科技研究公司IDC的 估測，全球數據的規模如今每兩年就會增長一倍。隨之而來的劇變體現為4個V的變化。第一，數據體量(Volume)巨大，從TB級別躍升到PB級別;第 二，數據類型(Variety)繁多，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等都成為新的龐大數據源泉。第三，價值(Value)密度低，以視頻為例，連 續不間斷監控過程中，有用的數據可能僅僅有一兩秒。第四，處理速度(Velocity)快，「1秒定律」和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。

顯然，「大數據」的崛起為商業洞開了一扇新的大門。

毋庸置疑，數據至上的思考方式早已為方方面面帶來很高的回報。譬如：沃爾瑪等超級零售商早已開始對銷售額、定價以及經濟學、人口統計 學和天氣數據進行分析，藉此在特定的連鎖店中選擇合適的上架產品，並基於這些分析來判定商品減價的時機;UPS等貨運公司也正在對卡車交貨時間和交通模式 等相關數據進行分析，以此對其運輸路線進行微調。而一些社交型交友網站也經常會仔細查看其網站上列出的個人特徵、回應和交流信息，用來改進其演算法，為想要 約會的男女提供更好的配對……而如今的「海量數據」，更在規模和范圍上帶來轉折：物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球 各個角落的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。它們因「數據」集結在一起，進而變成企業未來價值升級所需關注的新競爭領域。

美國麻省理工學院斯隆管理學院的經濟學教授埃里克·布呂諾爾夫松曾把「大數據」的潛在影響力比喻成「顯微鏡式的一場數據測量革命」。 在商業、經濟及其他領域中，決策行為將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。研究報告稱，數據指導下的管理活動正在企業界中蔓延開來，而且這 種管理活動正開始獲得回報。「那些採用『數據驅動型決策』模式的公司能將其生產力提高5%~6%，這種生產力的提高是很難用其他因素來解釋的。」

據悉，僅僅在美國，就面臨14萬～19萬具有數據分析和管理能力的專業人員，以及150萬具有理解和決策能力(基於對海量數據的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。麥肯錫全球研究院的分析表明，為了充分利用海量數據的潛力，企業和政策制定者必須克服以下的挑戰：

1.使海量數據更容易獲得和更具時效性。在製造業，對來自研發、設計和製造單元的數據資料進行整合，以推動並行工程，可以縮短產品上市時間。

2.利用數據和實驗揭示可變性和提高績效。隨著企業以數字形式創建和存儲的交易資料越來越多，它們可以收集更准確、更詳盡的績效信息，包括從產品庫存到員工病假天數的各種信息。

3.對消費人群進行細分，量身定製服務。海量數據使企業能夠創建分類更精細的細分市場，並量身定製恰當的服務，更好地滿足消費者需求。

4.利用自動化演算法替代和支持人工決策。先進的分析演算法可以大大提高決策效率和質量，減小風險，並發掘出隱藏的、有價值的洞見。

5.創造新的業務模式、產品和服務。為了提高下一代產品的開發水平，以及創建具有創新性的售後服務，製造商正在充分利用從產品使用中獲得的數據。而實時定位數據的出現，已經創造了從導航定位到個人跟蹤的一系列基於位置的全新移動服務。

針對上述話題，本期封面將關注以下幾個關鍵的問題：數據時代，企業新的利潤從哪裡來?大數據時代新的商業思維模式為何?如何利用「大 數據」為社會化營銷助力?傳統企業(諸如企業招聘)如何借數據技術實現資源的優化配置……而所有這些問題的歸宿都是同一個命題：大數據時代，究竟誰能贏， 如何贏?

數據已經坐到了駕駛員的位置上，它就在那裡，有用且寶貴，甚至還很性感而時尚。

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⑹ 大數據的搭檔-商業邏輯

大數據的搭檔-商業邏輯

一個信息化的時代，一個大數據時代，市場營銷也隨互聯網發展發生著翻天覆地的變化。那麼在這么一個互聯網的高速發展的時代，電商企業該如何更好的把這些資源給利用起來呢？

首先分析一下什麼是大數據。大數據，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

其次，就是商業邏輯。商業邏輯，一般是指網路編程裡面三層（或者多層）模型中，介於用戶界面和資料庫之間的那一層，主要包括一些對提取出的數據進行處理和運算的演算法在裡面。

那麼兩者有什麼關聯呢？

比如，這次雙十一網路消費平台的狂歡節中，現已不斷出現聚惠算、京東等優秀推廣平台的身影，久旭推廣也已經成為電商推廣和站外引流的重磅推手。它合作的商家超過了十萬家，日流量承載能力更是突破十億。流量這么大怎麼才能合理利用起來這才是關鍵，那麼就要關繫到商業邏輯。

久旭推廣相關人員也提出，大數據需要在量化數據的基礎上，加上商業邏輯，才能更好的幫助電商企業做全局性、系統性的決策。

大數據的核心是融入商業邏輯。

在商業邏輯里，必須先懂市場，懂某個領域的消費者真正訴求的變化;其次要懂行業，包括行業的特徵、要求和規則;最後才是懂企業運營，把多個支持模塊資源有序地整合起來，從而共同創造價值。在這些都具備的情況下，再用量化的數據適度輔佐決策，在商業邏輯的主導下，才能真正發揮量化數據的作用。

久旭推廣人把商業邏輯看成真正需要解決的難題，因行業不同、企業不同、類目不同、時機不同，商業邏輯都會有所變化，這是一種動態平衡的藝術和哲學。缺乏商業邏輯之本，有量化數據也是天馬行空，相反缺乏數據單有商業邏輯也是虛無。

數據不能代替商業邏輯，但是數據可以修正、調整商業邏輯。一個決策的產生，要靠部分數據、部分經驗、部分直覺。決策的事並非一句大數據便能解決。而兩者結合便是現在最受歡迎的營銷模式---大數據精準營銷。

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⑺ 利用大數據進行郵件營銷的「3大邏輯」

利用大數據進行郵件營銷的「3大邏輯」

大數據和大邏輯，正在成為我們通向成功的路徑。正如在實踐郵件營銷的道路中，我們的郵件營銷生態系統變得更加復雜，我們也開始擁有越來越多具有價值的數據點，那麼接下來我們應該往哪裡走呢？我認為，接下來我們需要做的是，為復雜的郵件營銷生態系統構建一套邏輯運行方式，化繁為簡，藉助工具，去轉化這些潛在價值。那麼目前市場環境背景下，郵件營銷運作主要遵循哪些大邏輯概念？下面是全球領先的郵件營銷服務機構webpower中國區給客戶提供的開展郵件營銷活動的3個」大邏輯「，現摘錄如下，供開展郵件營銷活動的企業參考。

盡管理解和利用生命周期的邏輯病不是一個新的概念，許多電子郵件營銷者現在都開始應用它，欣賞它帶來的價值。生命周期郵件通常只佔整體郵件發送量的15％，但據稱可以產生收入的35％。

從客戶和產品這兩個最普通的視角，你就可以多種方式看到生命周期邏輯。一些品牌已經應該產品生命周期邏輯，通過針對他們的最暢銷產品簡單地發送補貨郵件提醒用戶重新回來購買，取得了巨大的成功。但是這種類型的邏輯也並適用於所有的產品。

曾經有人堅持說，他們的產品不需要「更換提醒」郵件。但是相反，我認為無論是長久耐用品，快消品，或者是介於兩者之間的商品，每個產品都有一個生命周期：積極的運動者需要以規律的頻率更換自己的跑鞋，汽車擁有者需要每隔一些年更換汽車等等。

我相信，一部分市場營銷者知道了facebook將終結@facebook.com後綴的電子郵件地址的消息，之後 @facebook.com的用戶能夠設置帳號，使@facebook.com郵箱中的郵件被轉發到他們設置的其他郵箱。

因此，類似於在去年雅虎宣布停止中國雅虎郵箱服務的事件後，webpower中國區建議，品牌通過給使用中國雅虎郵箱地址注冊的用戶發送關懷類郵件，或在郵件內增加「更換注冊郵箱地址」按鈕等方式，鼓勵用戶及時更換注冊郵箱地址，以確保用戶可以繼續收到發送的郵件。市場營銷者也可以對這部分用戶郵件地址數據等進行更新，重新激活這些郵件用戶等。抓住某些具體事件或時間框架，市場營銷者可以利用情境邏輯做很多的事情，雖然這種情景邏輯不一定經常可以利用。

根據您的用戶行為定製化郵件並不是一個新的概念，但是如果在其中，特別是加入一些預測方法以推測下一個購買和互動，情況就可能變得非常復雜。比較基礎的應用就是針對「瀏覽-購物車丟棄行為」的用戶購物車丟棄提醒郵件。而更深層次的應用，如Booking等一些旅遊品牌可以利用有關目的地搜索或費用、星級、便利性等信息為規劃下一封郵件的內容提供指導。考慮到行為數據體積量是不斷呈增長趨勢的，如果企業可以通過設置邏輯參數，藉助智能化的BI計算預測模型，配以脫離人工操作的自動化郵件觸發，這樣對郵件營銷的效率和效益都是大大提升，目前國際領先的郵件營銷機構webpower中國區已經可以實現郵件營銷的自動化智能化。

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⑻ 什麼是「大數據」，如何理解「大數據」

• 大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

  

⑼ 大數據的基本概念是什麼

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。