大數據運營產品

Ⅰ 大數據運營平台產品功能分析 ——火箭數據紅書版

        在一個線上分享會上獲得挖數科技大數據運營平台的試用機會——火箭數據-紅書版（後文簡稱為「平台」）。

該平台主要爬取小紅書上的筆記流量數據，並進行分析，意在為用戶在渠道投放或賬號提升上給與指導。

        本文結構按照邏輯順序進行分析，包括：寫作背景、平台用戶及其需求分析、平台功能分析、優化及建議、結語。感興趣的同學可挑選閱讀。

        由於筆者非企業內部人員，無法了解技術可行性、數據可行性及外部協作資源情況，所以在建議模塊僅大膽提出想法，為系統設計人員提供參考。如讀者有其他更好的想法，歡迎在評論區指點迷津。

        本文將用戶定義為三個維度，但三者之間稍有重合。

        普通用戶： 主要指瀏覽小紅書筆記的C端用戶，與內容創作者是包含關系。

        核心需求：期望在小紅書上獲得可靠、有價值的產品/服務資訊；相同興趣愛好者的社交；以更優惠的價格購買正品。

        核心需求：期望通過自身的流量/KOL身份為品牌方引流，從而賺取收益；

        品牌方： 以小紅書為自家產品推廣渠道之一的B端用戶。

        核心需求：在小紅書上增加產品市場曝光量，提高銷售額。

        基於本文以分析火箭數據平台為主，因此該平台的用戶僅包括內容創作者和品牌方。根據這兩者的核心需求，筆者拆分了如下的需求列表。

        本模塊對火箭數據平台的主要功能進行分析，描述每個模塊的功能特點，並以此反推該功能的用戶需求。

        以下鏈接是筆者在試用火箭數據平台時，對界面進行截圖，並在axure上還原，僅供讀者了解平台的功能以便後續的討論。

         https://e29a52.axshare.com

         https://axhub.im/ax9/d15dee2ad5324191

        瀏覽網頁時，建議打開目錄或熱區標記（展示可點擊的位置）

                                                               達人排行榜、明星排行榜、品牌號排行榜頁面圖

                                                                                   達人分析-紅書號對比頁面

                                                                          點贊、收藏、評論、分享時段增量圖

                                                                       品牌分析-種草筆記分析-收藏總量趨勢圖

                                                                                     品牌分析-多個品牌對比

                                                                              商品分析-個人護理品類分析頁面

        上文的第二、三部分已經分析了平台用戶需求和平台已有的功能，經過對比和匹配，整理出已實現和未實現的需求。

                                                                                          內容創作者需求實現情況

                                                                                      品牌方的需求實現情況

        約有一半的的用戶需求已被實現，但從筆者實際體驗來看，已實現的需求還處於初期階段，僅對收集到的數據進行簡單羅列排序，仍未達到深層的挖掘開發。而未實現的需求多是需要對數據進行深層挖掘處理或者涉及較為敏感的數據，如范圍更廣泛的用戶標簽收集、行為數據統計以及銷售轉化等。另外，如果能夠展示小紅書筆記的推薦規則，平台將更具吸引力。

        針對以上分析及其他未羅列部分，筆者「大膽想像」，在不考慮技術可行性和數據可行性上，給出如下建議：

        把小紅書的普通用戶作為數據統計的立足點。

        現在平台的數據統計和分析更多是針對小紅書上的筆記，通過對筆記的分析實現「曲線救國」推測小紅書普通用戶的喜好。雖然筆記的數據相對更容易獲取，但同時獲取到的數據也比較狹窄，倒推普通用戶的喜好也容易發生較大的偏差。所以，如在可行性能實現的情況下，可以收集普通用戶的行為數據，再加以整理，為內容創作者提供更直觀的指導。

        對數據加以運用，過濾無效數據。

       平台現在已經展示了強大的爬蟲及處理技術，能夠為平台用戶展示大量的小紅書數據。但是，小紅書的原始數據存在大量的無效數據，如前文提及的筆記評論熱詞，如果後續可以把無效熱詞，如「優秀」、「想買」、「好看」等剔除掉，將大大提升評論熱詞的有用性。（題外話，可參考淘寶的評論中，自動隱藏無用評價功能）

        再者，對於品牌方來說，投放新媒體渠道，獲取線上流量，在行業內眾所周知水分高，極可能存在新媒體企業僱傭水軍刷數據的行為。如果平台能夠通過數據分析技術，提示品牌方用戶在筆記投放監控中，哪些數據可能存在水軍行為，將有利於品牌方分析MCN機構、合作達人、自身投放的筆記效果。

        在後續迭代上，建議監控平台的用戶行為。

        筆者並不確定平台研發方是否有在自己的運營平台上（火箭數據運營平台）對平台用戶（使用火箭數據的用戶）的行為和使用路徑進行監控。建議對平台用戶行為進行簡單監控，考察現在用戶常用模塊或功能，在平台後續的迭代規劃上，對常用功能進行深度設計，實現從「有到優」的進程。

        在產品功能架構上，建議優化產品功能架構。

        從本文的第三部分分析，筆者認為現在的功能架構是按照功能概念進行設計，同一個功能模塊下，存在部分功能是為內容創作者設計，其餘部分為品牌方設計。如從用戶使用平台的場景出發，如內容創作者想要學習如何寫爆文，則他可能需要使用「達人分析-達人排行榜」、「筆記分析」、「品牌分析」等。建議考慮梳理現有的功能，調整產品功能架構，如分用戶角色版本等。

        另外，現在的架構上，存在相同功能效果但獨立成模塊的情況。如，達人排行榜、明星排行版和品牌號排行榜，建議合並這三個子模塊，在高級搜索中增加搜索屬性「賬號類型」，即可以簡化頁面設計，也可以降低平台用戶的使用門檻。其他子模塊也存在可合並操作，本文不再一一列舉。

       總體體驗上，火箭數據平台在數據採集和處理上具有非常大的優勢，用戶細心挖掘的話，能從中獲得很多有價值信息，從而達到獲取小紅書流量的目的。同時，火箭數據的功能仍處於基礎發展階段，期待後續在數據產品功能上的優化與發展。

P.S.筆者甚少分析數據運營平台，剛好恰逢這個機會，開了開眼界，在此感謝挖數科技提供的體驗賬號。

P.P.S本文僅屬個人觀點，請廣大讀者輕扔磚，多留言交流。

Ⅱ 淘寶如何通過大數據運營店鋪

由於互聯網行業的迅速發展，現在很多用戶的信息及數據已經呈現透明化，而淘寶店鋪也來事利用大數據來運營店鋪，那麼對於那些依賴流量的電子商務平台來說，數據是非常重要的。消費者訪問淘寶店鋪時，系統一般都會推薦近期搜索過的相關產品，由此可見大數據帶來的效果有多好，如果賣家能夠及時把握，那麼店鋪肯定能得到好的發展，下面就跟著一起詳細了解下。
1、改變傳統的運營模式
經過一段時間的累積，店鋪肯定會具備一些精準的運營數據，各位賣家可以根據這些來做好用戶行為分析，這樣才能精準找到店鋪主要消費群體，然後有針對性的去優化運營，這樣才能有效提升店鋪銷量。
2、重視內容營銷
淘寶賣家可以通過文案、圖片等形式來吸引消費者，以此提高產品的展現。另外小編要提醒賣家，進行內容營銷時除了要具備吸引力，還要能夠引發消費者的共鳴，這樣才能獲得更多的利潤。而淘寶大數據的主要作用就是集中消費人群的需求點，然後通過圖文結合的方式來做推廣，以此帶動店鋪的轉化。
3、注重消費者個性化需求
各位賣家網購的主要原因就是想購買需求產品，所以各位賣家運營店鋪之前一定要了解消費者的需求，然後根據這些來推動相關信息，這樣才能幫助賣家有效找到需求產品。而淘寶大數據的出現，能夠有效進行消費者行為的分類與識別，這樣能夠精準找到目標群體。
隨著電商平台的迅速發展，現在淘寶大數據也逐漸慢慢完善，通過上面的介紹不難發現淘寶大數據的重要性，只要賣家能及時把握住，那麼就能更好的將店鋪運營起來。

Ⅲ 大數據產品有哪些

1、Disco
Disco最初由諾基亞開發，這是一種分布式計算框架，與Hadoop一樣，它也基於MapRece。它包括一種分布式文件系統以及支持數十億個鍵和值的資料庫。
支持的操作系統：Linux和OSX。
2、HPCC
作為Hadoop之外的一種選擇，HPCC這種大數據平台承諾速度非常快，擴展性超強。除了免費社區版外，HPCCSystems還提供收費的企業版、收費模塊、培訓、咨詢及其他服務。
支持的操作系統：Linux。
3、Lumify
Lumify歸Altamira科技公司(以國家安全技術而聞名)所有，這是一種開源大數據整合、分析和可視化平台。你只要在Try、Lumify、io試一下演示版，就能看看它的實際效果。
支持的操作系統：Linux。
4、Pandas
Pandas項目包括基於Python編程語言的數據結構和數據分析工具。它讓企業組織可以將Python用作R之外的一種選擇，用於大數據分析項目。
支持的操作系統：Windows、Linux和OSX。
5、Storm
Storm現在是一個Apache項目，它提供了實時處理大數據的功能(不像Hadoop只提供批任務處理)。其用戶包括推特、美國天氣頻道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他許多公司。
支持的操作系統：Linux。

Ⅳ 網店運營之如何通過大數據運營店鋪

隨著互聯網的快速發展，很多用戶的資料和數據都在網路上流傳，店鋪也開始不斷的通過一些大數據去進行分析，制定營銷策略。那麼對於依靠流量的電商平台來說，數據是尤為重要的。賣家經常逛淘寶時會發現很多時候打開這些平台時，展示出來的時我們最近搜索過的產品，這就是大數據時代的推送，平台會根據你曾經搜索過的產品，去為你推送相關產品，下面就來詳細為各位賣家講一下，希望可以幫助賣家更好的運營店鋪。
1、改變傳統商業模式
通過自有平台的原始數據積累，進行有針對性的客戶行為分析，進一步利用所獲取的數據定向推廣。通過層層過濾和篩選，才能夠形成對未來商業行為的強有力數據支撐。
2、重視內容營銷
賣家可以利用文案等形式，吸引消費者的目光，增加產品的曝光率。當然小編這里說的文案一定是耳熟能詳，且足夠引發共鳴的，這樣才能藉助文字提高店鋪的收益。而大數據的作用則是匯聚目標人群關注的熱點、強共鳴性內容等。賣家可以通過文字化等手法，實現優質文案的打造。
3、關注客戶個性化需求
相信各位消費者都想讓自己的需求得到滿足，想讓眾多電商平台能夠了解自己的需求，及時推送精準的信息，方便自己隨時找到想要的東西。這些在傳統的產業中是無法實現的，但是通過大數據可以進行消費者的行為識別與歸類，能夠精準的的出消費者的個性化需求。
隨著互聯網大數據的快速發展，淘寶賣家的運營逐漸實現多樣化且全面化，從中可以看出數據的重要性。建議賣家抓住大數據的步伐，這樣才能更好的運營店鋪。

Ⅳ 中國大數據的十大商業應用

中國大數據的十大商業應用

在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。

1、智慧城市

如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。

2、金融行業

大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。

金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

（1）精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

（2）風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

（3）決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

（4）效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

（5）產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

3、醫療行業

醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。

如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。

醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。

4、農牧業

農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

5、零售行業

零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。

零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。

零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。

電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。

利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。

6、大數據技術產業

進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B（5ZB），這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。

這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。

未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。

大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。

7、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。

物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10％左右的收入，其市場價值將在5000億左右。

8、房地產業

中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。

藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。

9、製造業

製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。

例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。

大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。

10、互聯網廣告業

2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。

過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。

目前影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。

大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。

但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。

最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。

以上是小編為大家分享的關於中國大數據的十大商業應用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅵ 什麼的大數據運營

大數據運營是新媒體運營必須要會的東西，簡單來說就是一定要掌握並使用的工作。
互聯網的時代，運營的種類亦是越來細分。我們最常遇到的是產品運營、內容運營、渠道運營、活動運營等。運營是一個低門檻的職業，越來越多的人投身進來，但是運營又是一個有挑戰的職業，成為一個優秀運營人員更是難上加難。

Ⅶ 大數據產品運營需要掌握哪些知識

數據運營是指數據的所有者通過對於數據的分析挖掘，把隱藏在海量數據中的信息版作為商品，以合權規化的形式發布出去，供數據的消費者使用。
數據運營

數據充斥在運營的各個環節，所以成功的運營一定是基於數據的。在運營的各個環節，都需要以數據為基礎。當我們養成以數據為導向的習慣之後，做運營就有了依據，不再是憑經驗盲目運作，而是有的放矢。

當我們有了足夠的數據之後，我們可以不再依賴主觀判斷，而讓數據成為公司里的裁判。理想情況下，如果我們能夠追蹤一切數據，那麼我們所有的決策都可以理所當然地基於數據。

在企業中，我們從整體戰略到目標設定，到驅動商務運營的方法，最後採用一定的度量來衡量數據運營的效果。

數據在企業中的作用是巨大的。不同層面的人，需要對數據做不同的操作。

Ⅷ 大數據賦能：如何利用大數據驅動，精細化運營

互聯網時代，很明顯的一個特徵就是大多數信息都是以數據的形式進行記錄，大數據的產生，簡化了人們對世界的認知。通過將人的行為轉化成無數個可以量化的數據節點，從而為人提供了一個「數據畫像」。

大數據等技術的出現，給平台提供多樣化的營銷渠道，比如千人千面的商品推薦，C2M式的需求定製等。類似這樣的大數據應用，既能提高用戶體驗又能提昇平台效率。

1、大數據時代，數據如何驅動運營 

在大數據的驅動下，呈現給用戶的內容都是經過演算法精密篩選的。

當你打開資訊類APP時，演算法根據你的歷史瀏覽類別算出你的閱讀偏好，據此向你推薦內容；當你打開短視頻APP時，你刷到的視頻都是你感興趣並且關注的標簽內容；當你使用打車軟體時，演算法給你推薦你可能會選擇的計程車和價格……

經過演算法推薦，用戶閱讀到的都是自己感興趣或與自己生活圈子相關的信息內容，不感興趣或者觀點相左的內容會被演算法過濾。

2、大數據識別有價值信息，輔助決策 

對於大數據來說，它不僅面臨著如何識別一些重要的信息，而且還要將這些用於決策。

目前業內對於大數據的分析更多地注重在數據識別、儲存、定性描述相關分析等領域。

大數據分析的優點不在於「大」，而在於「准」，尤其在這個信息量大的時代，採用哪些數據進行分析，從而得出更准確的結論則更重要。

3、大數據連接、賦能、跨行業數字化 

通過數據對不同行業賦能，幫助不同行業進行數據價值挖掘。傳統行業和數據行業結合的點在於將線上和線下的資源打通。例如新零售在大數據的賦能下，將廣告和營銷做結合，能夠清晰的看到你的用戶長成什麼樣。

4、如何解讀數據成了非常重要的技能 

互聯網時代，人人都在說大數據、數據分析、數據運營。數據是為你的工作提供反饋和指導的工具，數據會告訴你問題出在哪裡；你想達到一個運營推廣目標，數據會告訴你途徑和方法。

5、企業如何利用大數據分析精準運營 

無疑，大數據時代，數據資產已成為企業的核心競爭力。但數據在手，不會運用它，就會變得沒有價值。在當下企業數字化浪潮中，數據是企業轉型的基礎元素，如何將企業不同業務、類型的數據應用起來，推動企業運營，增加收入、降低成本、提高效率，控制風險等，是很多企業面臨的難點。

數據對運營的重要性已不言而喻，互聯網平台更是以數據驅動運營。產品研發從立項開始已經受到數據的驅動，而運營過程中的產品設計優化、市場渠道推廣、用戶需求、用戶行為和用戶價值等運營活動更離不開數據。

那麼，數據從何而來呢？

構建數據需求： 構建平台關心的數據需求，圍繞著用戶的需求展開，通過數據賣點制定重要事件的採集。可以從數據上，明確看到你的用戶增加、流失、渠道來源，從而幫助你做更好的數據管理，提升投放效率。

數據報表呈現： 數據採集完之後通過動態計算，形成報表，了解你關心數據的升降，你的運營、產品是否有效提升，都能在報表數據得到體現。

在精細化運營的大背景下，學會用數據分析來弄清用戶從哪來、對什麼感興趣、為什麼流失尤為重要。

01、用戶分群，尋找更多的核心用戶

用戶分群本質來上來說，就是將用戶分割成很多的群體，詳細的看每個群體用戶特徵。最經典的用戶模型是R（最近購買時間）F（頻次）M（消費金額），三個維度畫出九宮格立體的象限，了解你最高價值客戶的分布和特徵，輔助你進行決策。同時，通過高活躍核心用戶的運營，能夠幫助你理解你的客戶。

02、營銷轉化漏斗分析

互聯網營銷就像個漏斗，線上曝光後，客戶在瀏覽所發布的內容時，被層層過濾和篩選，沒有需求的、與目標客群不符的都會離開，直到意向客戶的預約。

03、客戶瀏覽來源分析

互聯網營銷要在線上的各個渠道曝光，建立線上營銷矩陣，官網、APP、公眾號、小程序、朋友圈等等，哪個渠道的推廣效果好，客戶瀏覽多，對後期的投放具有非常重要的指導意義，更好的發揮自身的優勢，同時彌補短板。

互聯網運營是個循序漸進的過程，大數據分析可以幫助你加快和不斷完善這個過程。我們來看看中移互聯網大數據如何通過大數據技術分析，真正從數據「觸摸」獲得實際價值。

中移互聯網大數據平台-利用數據驅動運營

中移互聯網大數據產品有數通過專業的SDK數據採集，經過大數據平台服務分析，提供專業的運營數據分析、用戶畫像分析、渠道分析、以及自定義事件分析等，實現數據化管理與運營。

幫助企業洞察用戶畫像和行為，根據用戶畫像結合實時用戶數據，精準定位目標用戶，實時了解用戶行為變化，從中發現用戶需求的改變，及時調整運營策略，降低業務推廣成本，實現效益最大化。

幫助企業隨時掌握各項數據，包括應用分析和網頁分析（含H5），提供全面准確的運營分析、用戶分析、渠道分析等系列服務，並輸出相應的數據報表。完美的解決了企業無法獲取應用或網頁運營分析數據、無法分析渠道投放效果、無法統計應用收入情況等疑難問題。

Ⅸ 大數據運營的核心課程都有哪些

現在網路時代是大數據時代，如果知道大數據運營，等於掌握了未來的方向大數據也是預測未來的導航，現在一步步講解運營過程，讓大家初步了解大數據對我們有什麼影響？網路發展越來越快，當互聯網形成，世界發生變化。十年前的互聯網與今天的互聯網不同，今天的互聯網將在未來5年陳舊。是什麼原因導致的 答案是： 大數據。

什麼是大數據？大數據是一個概念，一種說法，解釋就是每天海量的網路，極大的復雜的數據集合。這些數據以什麼單位呈現呢，比如9x10的18次方，大家可以想像龐大數據。

為什麼我要去了解大數據運營？打個比方，一個公司有生成產品，有銷售人員，如果公司生產很多產品，就像大數據一樣，我們應該把這些數據轉變為賺錢，所以需要怎麼賣到用戶手裡，這樣大數據才有用。

了解運營需要了解大數據從出現到實現賺錢整個過程。

第一需要知道哪些數據對你公司或者個人有用；第二這些數據如何獲得；第三獲得數據如何處理；第四如何數據如何轉換成利潤。

現在談談哪些數據對自己有用：網路上很多各種類型的信息，不一定都有用你比必須要找你需要的數據，如果你是做賣衣服的網站你需要收集和衣服有關的數據，比如衣服銷售情況，什麼季節賣衣服目前什麼人群去買衣服。

數據如何獲得：通常像大公司都是有自己的網路爬蟲，可以根據關鍵詞在網路上搜索，匹配的關鍵詞的內容一般的個人，沒有這種爬蟲軟體，只能自己手工統計了如果你是編程人員，爬蟲軟體也容易寫，基本上支持網路通信的語言都可以寫關鍵是正則判斷，分析，提取關鍵詞，多線程運用手工統計的話，可以藉助excel辦公軟體，實現復制過來的數據排序，提取。

數據如何處理：數據需要呈現出圖形，讓人一目瞭然，這樣決策者就知道該怎麼去做。

數據如何轉換成利潤：

有了這些有用的數據就可以做決策了，比如夏天的裙子很走俏，可以進貨更多，一點裙子服裝備貨，其實大數據，就是一個人會做生意的一本生意經，因為他知道規律，所以知道怎樣運營。

大數據運營和傳統運營有什麼區別:

1. 大數據運營基於網路，傳統運營基於現實

2. 大數據基於網路有自己優勢，可以短時間收集全世界數據，作為後盾

分析，利用，預測但是確定，過於依賴軟體，有時候不一定精準，

比如我有一次到京東商城看一個產品圖片，本來意圖不是為了買

這個這個產品，可是京東後來一直給我發這個產品廣告

3. 傳統運營基於周圍群體，公司員工個人經驗，范圍狹隘但是比較精準，

因為一切運營最終圍繞人來進行，了解人，才算精準，只有人更能實際

觀察對方的內在，外在，機器目前無法做到一個做生意的人，可以觀察

客戶的一舉一動，任何錶情，知道客戶需要什麼可是機器目前還無法做

到這么細微

4.如果把大數據和個人分析綜合起來，這樣大數據運營更加完美，事實上，

現在很多大公司，也是這么做的，分析師很重要，依靠大數據，

但是不局限於大數據，自己觀察和經驗也是重要參考之一

Ⅹ 什麼的大數據運營

兩年大數據行業新提出了一個概念，叫大數據運營，所謂的BigData Operation，目前在各個行業中均處在蓬勃發展的階段，就筆者來看，BDO代表了一種大數據的未來方向，以筆者所從事的網路游戲行業來看，具有比較大的發展空間，下面科多大數據來給