大數據3c

Ⅰ 為何說大數據是「看得見的生產力」(1)

為何說大數據是「看得見的生產力」(1)

有人曾說，未來社會是數據社會；就連阿里巴巴也標榜自己不是電商，而是大數據公司。近日，國務院又剛剛印發《促進大數據發展行動綱要》，提出未來5至10年大數據發展和應用目標。

記者采訪了國家「千人計劃」專家、北京百分點信息科技有限公司創始人蘇萌。作為從事大數據研究和創業多年的學者型企業家，在他眼裡，這些「看不見的大數據」，有著「看得見的生產力」。

大數據把消費者送到商家「碗里來」

還能不能讓人安靜的工作？作為一個網路時代的消費者，你可能經常會有這樣的經歷：忽然有一天心血來潮，特別想買一台微單相機，可是在購物網站上看了半個多小時，還是沒有下單的決心，畢竟不是一個小數目。接著你會發現，在未來幾天上網時，很多網站的插入廣告都會向你推薦那幾款曾經讓你猶豫不決的微單相機，有時候還會推薦一些功能和價格相似，但你卻從來沒有點擊查看過的品牌，引誘你每天都點進去看一下。經過幾天甚至幾周的猶豫，你終於決定下單。

「這就是創業初期幾年我們在做的事情，成立一家基於大數據的個性化推薦引擎技術公司，幫電商發現用戶的潛在需求，變被動接受用戶為主動了解用戶。」蘇萌介紹，對於大多數中小型電商而言，雖然掌握著大量的用戶數據，但是卻並不知道如何去有效應用和分析，將數據轉化為生產力也就更加無從談起。

隨著電商之間的競爭加劇，大數據技術公司的存在價值和專業性也就體現出來了。蘇萌表示，「通過對電商用戶數據的分析建立數據模型，分析消費者的行為軌跡，能夠知道那個用戶更關心價格，哪個用戶更關注性能或外觀，幫商家找到最佳的商品推薦模式，盡量減少無效推薦。」在他看來，做到推薦容易，但是做到精準的個性化推薦則很難，對大數據公司的技術能力要求也就越來越高。

（圖片來自網路）

大數據讓傳統企業成為用戶「肚子里的蛔蟲」

如果認為只有互聯網企業需要大數據服務那就錯了，因為越來越多的企業認識到，發展到最後所有的企業都會成為數字企業，能夠挖掘自身數據的價值，決定著企業運營和發展。

「然而，對大多數傳統企業來說，普遍缺乏對大數據價值的認識，造成數據散落，數據管理技術薄弱，缺少數據應用，在業務發展中，往往偏向於經驗主義而非精準的數據分析。」如今，蘇萌感受到，越來越多的傳統企業意識到數據的價值，因此就給了專業大數據公司與傳統企業合作的契機。

通過與一些3C產品生產企業和汽車製造企業的合作，蘇萌意識到，為傳統企業實現其用戶的標簽化至關重要。傳統企業不像互聯網企業，它需要大數據企業提供給業務人員的是直接的信息指導，來幫助企業的日程運營，對企業的銷售和服務提供直接建議。

「大數據分析能為企業建立一個獨有的『標簽工廠』，通過將繁復的用戶數據高度提煉成一些短語，給用戶打上一個個標簽，成為用戶的身份標示。」蘇萌解釋，如此一來，企業就像成了用戶肚子里的蛔蟲。比如，促銷活動還沒有開始，企業就能知道哪些老用戶和目標用戶對哪種信息更加敏感，更容易出現購買傾向。用戶的數據標簽在售後領域也能夠有效發揮作用，當售後人員接到用戶投訴電話時，能夠迅速掌握用戶的行為特點，提供更具針對性的服務。

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Ⅱ 大數據未來的發展前景怎麼樣

目前，我國大數據企業分布在產業鏈各個環節，包括大數據基礎的硬體、軟體支撐與大數據服務。行業龍頭企業均專注其重點布局領域，在各個方向擁有明顯的特有優勢。在區域分布方面，中國大數據企業較為集中，主要分布在京津冀與東部沿海地區。

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據、競爭層次、產業結構、應用領域分布、區域集中度、業務競爭力、五力模型分析等

1、中國大數據行業產業鏈各環節競爭情況

目前，我國的大數據產業尚處於初級建設階段，從其細分領域來看，大數據產業可劃分為大數據基礎支撐設施、應用軟體以及大數據服務三大子行業。中國大數據代表性企業分布在各個子行業，基礎支撐層主要代表廠商有同有科技與歐比特等;專門研發大數據相關軟體的代表性企業有常山北明、思特奇與四維圖新等;科創信息與神州泰岳等企業則專注於大數據服務。另外，行業的龍頭企業如美亞柏科與易華錄等，業務布局覆蓋整條大數據產業鏈。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅲ 數智觀察：新品「反向定製」背後的大數據、年輕人和智造業

消費是觀察經濟復甦進程的窗口。國家統計局近日公布，三季度我國GDP同比增長4.9%，其中9月投資增速基本持平；而消費當月同比增長3.3%，在8月轉正的基礎上繼續提高2.8個百分點――在海外疫情出現反復、進出口持續受影響的情況下，經濟復甦動能已經逐步切換至消費端。

從供給端來看，隨著平台+企業的供應鏈效率提升，上新周期縮短，產品迭代加速，新品供給能力提升，一系列供給端優化的因素成為各品牌新品消費增長的重要動力。代表著新技術、新設計、新功能、新體驗和更好利潤的新品，往往為品牌商提前搶占行業先機，成為品牌競爭中的強有力一環。

新品背後的「大數據」

6年前，一家國際知名調研機構發現，2014年在美國市場有幾千個新品牌上市，但其中只有7個能在同年實現過億美元的銷售，需要再等一年才能有約七成的新品獲得顯著銷量增長。

這意味著，從新品上市，到消費者認知，再到付費購買，普遍需要一年的時間。但在中國，2020年上市的新品中，有85%以上在幾個月內迅速賣「爆」，其中25%左右的核心產品已佔據各自細分品類的一半份額。

「新品即爆品」的背後，是大數據的力量。

在此之前，企業的新品設計、製造、營銷鏈條是斷裂的――對品牌或者商品的認知發生在銷售端之外，而購買行為卻需要消費者自行發起、尋找、完成。

電商的興起，打通了這一路徑――首先將消費者的購買行為線上化、便捷化；其後，電商幫助品牌商將消費者對新商品的認知過程也轉移到線上；再其後，消費者能夠通過社交網路和電商有互聯。這樣，整個鏈路就完整了。

這其中，電商擁有維度豐富的銷售大數據、成熟的數據挖掘和預測能力，正在將原本撲朔迷離的市場展現得一清二楚，這份敏銳度對品牌、企業甚至行業來說，不僅僅是「把握商機」的作用，更是合力推出反向定製的C2M新品，最大限度貼近消費者使用場景和需求。

例如，京東平台上2020年一個月的新品發布量超2018全年，2020年三個季度的單季新品發布量已接近2019年全年發布量的200%；無論是生產端還是消費端，都已將其視作最高效的傳導樞紐。

近日，京東手機正式開啟HUAWEI Mate 40系列新機預售。毫無意外，預售通道開啟僅28秒，京東平台HUAWEI Mate 40系列產品即宣告售罄。

中國國際電子商務中心電子商務首席專家、APEC電子商務共商聯盟專家委員李鳴濤非常准確地將其描述為「精準需求引導下的定製化、柔性化供給時代已經到來」 。

新品背後的「年輕人」

消費者為何選擇新品，什麼樣的消費者在追求新品？據第三方調研，如今中國3-6線城市的消費者更年輕，而且其信心和消費意願都高於1-2線城市消費者；大數據顯示，很多新品「走紅」不是在大城市，而是在廣大下沉市場多點爆發。

人民網經濟部和京東大數據研究院聯合發布的《2020年線上新品與C2M消費趨勢報告》顯示，今年以來，線上消費數據展示出各線級市場都增長旺盛，折射出中國消費新趨勢：中等收入群體持續追求更新更好、更有品位、更適合自己的商品；同時，多年城鎮化進程正在釋放中低線城市的消費潛力，「小鎮青年」帶動了下沉市場的增量。

即將到來的11.11大促更會成為新品狂歡的舞台，京東集團副總裁、京東零售集團平台業務中心負責人韓瑞表示，京東小魔方將啟動「造新計劃」，在「2020京東11.11全球熱愛季」上推出超3億件新品。」引領潮流的新品是京東長期以來發力重點。「

京東大數據顯示，80、90和00後占據了新品銷售額85%，千禧一代、Z世代（95年之後出生）人群的佔比增長最為驚人。與父輩不同，新生代消費者對產品顏值、功能設計、品牌故事、文化主張是否跟自己有共鳴，是否能彰顯自己的個性均有考量。在他們眼中，「微需求」同樣重要，比如手機外殼是否可以掛繩、奶粉罐的蓋子是否方便打開，都有可能影響購買決定。

電腦、手機和電器是他們消費的最愛。這些帶電類商品日趨智能、高端、綠色、跨界，年輕人更容易跟上 科技 與潮流，其需求和反饋更會反向推動廠商進一步創新，設計生產出更為新潮的產品。同時，Z世代在母嬰、醫葯保健等品類中的消費佔比同樣增長迅速，疫情下更是開始承擔家庭生活必需品消費的責任，凸顯出這是一個更具活力、更樂於嘗試新產品的群體。

新品背後的「智造業」

新品已經成為吸引消費者、拉動消費熱情、驅動品牌成長的重要路徑，更新頻率和創新性不斷提升，對於消費市場的價值也持續提升。

而C2M模式打通了消費側和供給側，是製造企業數字化升級轉型的重要路徑，互聯網零售平台憑借大數據和技術資源，將在其中扮演越來越重要的角色。以C2M為代表的先進供應鏈能力對於品牌商提出了明確的數字化需求，隨著京東等互聯網平台將供應鏈能力持續平台化、產品化，C2M的門檻會迅速降低，成為大量行業的標配新品路徑。

對大量產業走向數字化更為利好的是，C2M模式的涉足的環節從此前比較單一的產品設計研發，向完整的產品生命周期滲透，包括定價、營銷、服務等等；海量精準數據挖掘分析服務，也讓消費者可以完整享受到最適合自己的商品、服務、渠道。

尼爾森近日發布的《2020年3C家電行業消費趨勢報告》顯示，C2M反向定製創新模式市場反饋良好，京東通過消費者大數據和AI演算法的集成，全面提升品牌與消費者溝通效率，再結合供應鏈優勢，聯手各大品牌快速高效推出符合消費者真實需求的優質產品。

「目前，近40%的 游戲 本都是通過反向定製來生產，銷量已超百萬台。」在 游戲 筆記本、 游戲 手機等電腦數碼領域細分品類市場，反向定製已經成為主流。

在11.11預售期間，由京東C2M反向定製的Redmi K30 Pro單天預售銷量環比10月日均超10倍。這也是一款C2M「造新」產品。通過大數據對目標價格段消費人群進行精準畫像，發現以受教育程度較高的女性和理性 科技 消費者為主，因此小米和京東決定升級CPU，並最大程度優化供應鏈效率降低中間成本，首發即成「爆品」。

清華大學教授、電子商務交易技術國家工程實驗室主任柴躍廷此前曾提出過「製造、設計過程的開放 社會 化」概念，指出製造企業轉型升級或產業互聯網之根本其實就是開放 社會 化、打破企業圍牆，而電商自身也在升級。「流量為王的時代已經過去，質量為王，個性化定製，精準滿足消費者需求的時代逐漸的顯現在面前。」他表示，「所以為用戶創造價值，包括滿足用戶價值的時代已經在顯現。」

也許目前消費者了解C2M的概念並不多，但實際消費數據卻印證了柴躍廷的觀點。京東數據顯示，11.11預售期間，新品輕薄筆記本電腦新品預售銷量同比增長10倍，京品家電銷售額同比提升4.2倍，京品家電C2M產品預售金額同比去年提升6倍。科沃斯掃地機、沁園小白鯨凈水器等新品當天流量大爆發，成交額均在10月日均的6倍以上。

在近因效應越來越明顯的新消費市場中，新品對消費者的刺激作用還在持續攀升之中。旺盛的需求成就了平台聯手品牌造新的動力之源，這是一場從基因編碼開啟的運動，將平台與新品的接洽端前移，並打通新品成長全周期帶給新品「集中化引爆」的場域。

在外有壓力、內有動力、改革提速的大背景下，2020年我國國內經濟結構調整步伐明顯加快，市場對於商品更新換代的需求愈發強烈，消費升級的趨勢也愈發明顯。以京東為代表的互聯網平台，從不同維度全面展開的新品業務，構建起更加完善、成熟的「新品生態」，成為消費者和品牌商更青睞的新品發布平台。從而賦能品牌廠商和消費者，幫助從供應端到消費端實現成本、效率、體驗的升級，這不僅僅是京東從消費互聯網走向產業互聯網的堅實步伐，更會帶動中國製造業的數字化升級轉型，對於整體國民經濟正起著越來越重要的積極作用。

本文源自人民網-IT頻道

Ⅳ 大數據發展的四大趨勢

大數據運用於各行各業，包括教育、醫療等行業，促進著相關業務的發展。

趨勢一：物聯網

現今有84億件物品互相連接，遠大於全球人口數;不只是桌電、筆電或手機等3C產品相互鏈接，還有物流公司用智慧掃描儀做智慧物流，這是可以改變消費者與企業的趨勢，但存在資安風險的問題。

趨勢二：區塊鏈

區塊鏈有很多不同的應用方式，美國幾乎所有 科技 公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。

趨勢三：人工智慧

人工智慧需要被教育，匯入很多信息才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對於AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。

趨勢四：增強現實(AR)與虛擬現實(VR)

這兩個技術最近開始降價跟提升質量，走向大眾市場，FB發表了頭戴式VR設備Oculus Go，售價只要200美元;微軟也發表了VR系統，可搭配HTC、三星與ACER 等品牌的硬體使用。VR應用一開始以電玩為主，現在的應用卻超越電玩，例如可以用來教學，像他靠著VR設備，把家裡的插頭電線完成配線，就像有水電技師在教學一樣。

大數據培訓促使更多大數據人才，與之相應的大數據前景也會越來越好。

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Ⅳ 大數據營銷知識點總結

一、走進大數據世界

大數據的特徵（4V）：

1.  數據的規模性

2.   數據結構多樣性

3.   數據傳播高速性

4.   大數據的真實性、價值性、易變性；

結構化數據、半結構化數據、非結構化數據

大數據處理的基本流程圖

大數據關鍵技術：

1.  大數據採集

2.   大數據預處理

3.  大數據存儲及管理

4.   大數據安全技術

5.  大數據分析與挖掘

6.   大數據展現與應用

二、大數據營銷概論

Target 百貨客戶懷孕預測案例

大數據營銷的特點：

1.   多樣化、平台化數據採集： 多平台包括互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視等

2.   強調時效性： 在網民需求點最高時及時進行營銷

3.   個性化營銷： 廣告理念已從媒體導向轉為受眾導向

4.   性價比高： 讓廣告可根據時效性的效果反饋，進行調整

5.   關聯性： 網民關注的廣告與廣告之間的關聯性

大數據運營方式：

1.   基礎運營方式

2.   數據租賃運營方式

3.   數據購買運營方式

大數據營銷的應用

1.   價格策略和優化定價

2.   客戶分析

3.   提升客戶關系管理

4.   客戶相應能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景營銷

6.   長期的營銷戰略

三、產品預測與規劃

整體產品概念與整體產品五層次

整體產品概念： 狹義的產品： 具有某種特定物質形態和用途的物體。

產品整體概念（廣義）：向市場提供的能夠滿足人們某種需要的

                      一切物品和服務。

整體產品包含：有形產品和無形的服務                          

整體產品五層次：潛在產品、延伸產品、期望產品、形式產品、核心產品

 

大數據新產品開發模型：

1.   需求信息收集及新產品立項階段

2.  新產品設計及生產調試階段

3.  小規模試銷及反饋修改階段

4.   新產品量產上市及評估階段

產品生命周期模型

傳統產品生命周期劃分法：

（1）銷售增長率分析法

  銷售增長率=（當年銷售額-上年銷售額）/上年銷售額×100%

銷售增長率小於10%且不穩定時為導入期；

銷售增長率大於10%時為成長期；

銷售增長率小於10%且穩定時為成熟期；

銷售增長率小於0時為衰退期。

（2）產品普及率分析法

    產品普及率小於5%時為投入期；

    普及率在5%—50%時為成長期；

    普及率在50%—90%時為成熟期；

    普及率在90%以上時為衰退期。

大數據對產品組合進行動態優化

產品組合

       銷售對象、銷售渠道等方面比較接近的一系列產品項目被稱為產品線。產品組合是指一個企業所經營的不同產品線和產品項目的組合方式，它可以通過寬度、長度、深度和關聯度四個維度反映出來

四、產品定價與策略

大數據定價的基本步驟：

1.   獲取大數據

2.   選擇定價方法

3.   分析影響定價因素的主要指標

4.  建立指標體系表

5.   構建定價模型

6.  選擇定價策略

定價的3C模式：成本導向法、競爭導向法、需求導向法

影響定價的主要指標與指標體系表的建立

影響定價因素的主要指標：

1.  個人統計信息：家庭出生、教育背景、所在地區、年齡、感情狀況、家庭關系等。

2.   工作狀況：行業、崗位、收入水平、發展空間等

3.  興趣：健身與養生、運動和戶外活動、娛樂、科技、購物和時尚等

4. 消費行為：消費心理、購買動機等。

定價策略：

精算定價： 保險、期貨等對風險計算要求很高的行業

差異定價： 平台利用大數據對客戶建立標簽，分析對產品的使用習慣、需求判斷客戶的忠誠度，對不同客戶進行差別定價

動態定價： 即根據顧客認可的產品、服務的價值或者根據供需狀況動態調整服務價格，通過價格控制供需關系。動態定價在提高消費者價格感知和企業盈利能力方面起著至關重要的作用。

價格自動化 ：根據商品成本、市場供需情況、競爭產品價格變動、促銷活動、市場調查投票、網上協商、預訂周期長短等因素決定自身產品價格

用戶感知定價 ：顧客所能感知到的利益與其在獲取產品或服務中所付出的成本進行權衡後對產品或服務效用所做出的整體評價。

協同定價： 是大數據時代企業雙邊平台多邊協同定價策略

價格歧視：

一級 ：就是每一單位產品都有不同的價格，即商家完全掌握消費者的消費意願，對每個消費者將商品價格定為其能夠承受的最高出價；

二級 ：商家按照客戶的購買數量，對相同場景提供的、同質商品進行差別定價；

三級 ：可視為市場細分後的定價結果，根據客戶所處的地域、會員等級等個人屬性進行差別定價，但是對於同一細分市場的客戶定價一致。

五、銷售促進與管理

    促銷組合設計概念

大數據促銷組合設計流程

精準廣告設計與投放

[if !supportLists]l [endif] 廣告設計5M：任務（Mission），預算（Money），信息（Message），媒體（Media），測量（Measurement）。

通過用戶畫像的進一步挖掘分析，企業可以找出其目標消費群體的廣告偏好，如平面廣告的配色偏好，構圖偏好，視頻廣告的情節偏好，配樂偏好，人物偏好等，企業可以根據這些偏好設計出符合目標消費群體審美的廣告創意，選擇消費者喜歡的廣告代言人，做出能在目標消費群體中迅速傳播開來的廣告。

在媒體決策方面，利用大數據綜合考慮其廣告目的、目標受眾覆蓋率、廣告信息傳播要求、購買決策的時間和地點、媒體成本等因素後，有重點地採用媒體工具。企業可以在確定前述影響變數後，通過大數據的決策模型，確定相對最優的媒體組合。

六、客戶管理

    大數據在客戶管理中的作用

1.   增強客戶粘性

2.   挖掘潛在客戶

3.   建立客戶分類

    客戶管理中數據的分類、收集及清洗

數據分類：

描述性數據： 這類數據是客戶的基本信息。

如果是個人客戶，涵蓋了客戶的姓名、年齡、地域分布、婚姻狀況、學歷、所在行業、職業角色、職位層級、收入水平、住房情況、購車情況等；

如果是企業客戶，則包含了企業的名稱、規模、聯系人和法人代表等。

促銷性數據： 企業曾經為客戶提供的產品和服務的歷史數據。

包括：用戶產品使用情況調查的數據、促銷活動記錄數據、客服人員的建議數據和廣告數據等

交易性數據： 這類數據是反映客戶對企業做出的回饋的數據。

包括歷史購買記錄數據、投訴數據、請求提供咨詢及其他服務的相關數據、客戶建議數據等。

收集：

清洗：

首先，數據營銷人需要憑借經驗對收集的客戶質量進行評估

其次，通過相關欄位的對比了解數據真實度

最後，通過測試工具對已經確認格式和邏輯正確數據進行測試

客戶分層模型

客戶分層模型 是大數據在客戶管理中最常見的分析模型之一，客戶分層與大數據運營的本質是密切相關的。在客戶管理中，出於一對一的精準營銷要求針對不同層級的客戶進行區別對待，而客戶分層則是區別對待的基礎。

RFM客戶價值分析模型

時間（Rencency）：

     客戶離現在上一次的購買時間。

頻率（Frequency）：

     客戶在一定時間段內的消費次數。

貨幣價值（MonetaryValue）：

    客戶在一定的時間內購買企業產品的金額。

七、 跨界營銷

利用大數據跨界營銷成功的關鍵點

1.   價值落地

2.  杠杠傳播

3.   深度融合

4.   數據打通

八、精準營銷

    精準營銷的四大特點

1.   可量化

2.   可調控

3.  保持企業和客戶的互動溝通

4.  簡化過程

精準營銷的步驟

1.  確定目標

2.  搜集數據

3.   分析與建模

4.  制定戰略

九、商品關聯營銷

       商品關聯營銷的概念及應用

關聯營銷：

關聯營銷是一種建立在雙方互利互益的基礎上的營銷，在交叉營銷的基礎上，將事物、產品、品牌等所要營銷的東西上尋找關聯性，來實現深層次的多面引導。

關聯營銷也是一種新的、低成本的、企業在網站上用來提高收入的營銷方法。

       關聯分析的概念與定義

最早的關聯分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顧客購買行為的規律，發現連帶購買商品，為制定合理的方便顧客選取的貨架擺放方案提供依據。該分析稱為購物籃分析。

電子商務領域： 關聯分析可幫助經營者發現顧客的消費偏好，定位顧客消費需求，制定合理的交叉銷售方案， 實現商品的精準推薦 ；

保險公司業務： 關聯分析可幫助企業分析保險索賠的原因，及時甄別欺詐行為；

電信行業： 關聯分析可幫助企業發現不同增值業務間的關聯性及對客戶流失的影響等

簡單關聯規則及其表達式

事務：簡單關聯分析的分析對象

項目：事務中涉及的對象

項集：若干個項目的集合

簡單關聯規則 的一般表示形式是：前項→後項（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表達為：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：麵包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性別（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、頻繁項集、強關聯規則、購物籃分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、評論文本數據的情感分析

       商品品論文本數據挖掘目標

電商平台激烈競爭的大背景下，除了提高商品質量、壓低商品價格外，了解更多消費者的心聲對於電商平台來說也變得越來越有必要，其中非常重要的方式就是對消費者的文本評論數據進行內在信息的數據挖掘分析。評論信息中蘊含著消費者對特定產品和服務的主觀感受，反映了人們的態度、立場和意見，具有非常寶貴的研究價值。

針對電子商務平台上的商品評論進行文本數據挖掘的目標一般如下：

分析商品的用戶情感傾向，了解用戶的需求、意見、購買原因；

從評論文本中挖掘商品的優點與不足，提出改善產品的建議；

提煉不同品牌的商品賣點。

商品評論文本分析的步驟和流程

商品評論文本的數據採集、預處理與模型構建

數據採集：

1、「易用型」：八爪魚、火車採集器

2、利用R語言、Python語言的強大程序編寫來抓取數據

預處理：

1文本去重

檢查是否是默認文本

是否是評論人重復復制黏貼的內容

是否引用了其他人的評論

2機械壓縮去詞

例如： 「好好好好好好好好好好」->「好」

3短句刪除

原本過短的評論文本      例如：很「好好好好好好好好好好」->「好」

機械壓縮去詞後過短的評論文本   例如：「好好好好好好好好好好」->「好」

4評論分詞

文本模型構建包括三方面：情感傾向分析、語義網路分析、基於LDA模型的主體分析

 

情感傾向分析：

基於情感詞進行情感匹配

對情感詞的傾向進行修正

對情感分析結果進行檢驗

語義網路分析：

基於LDA模型的主體分析

十一、大數據營銷中的倫理與責任

       大數據的安全與隱私保護

數據安全：一是保證用戶的數據不損壞、不丟失；二是要保證數據不會被泄露或者盜用

 

大數據營銷中的倫理風險：用戶隱私、信息不對稱下的消費者弱勢群體、大數據「殺熟」

大數據倫理困境的成因：

用戶隱私意識淡薄

用戶未能清晰認知數據價值

企業利益驅使

] 管理機制不夠完善

大數據倫理構建的必要性：企業社會責任、用戶與社會群體的維系

這些是我按照老師講的課本上的內容結合PPT總結出來的《大數據營銷》的重點。

Ⅵ 大數據時代，你覺得大數據的未來發展趨勢有哪些呢

區塊鏈技術是指一種全民參與記賬的方式。所有的系統背後都有一個資料庫，你可以把資料庫看成是就是一個大賬本。目前是各自記各自的賬。

柯斯塔表示，這項技術本質是編解碼跟加解密，可以有效加密信息。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。

趨勢五：語音識別

語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。

語音識別是通用的無屏幕介面，可以迅速地整合在各項工具上，在智能設備跟手機上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo現在發展到第三代，可以開關智能電燈、開口詢問就能搜尋信息等。這項產業有個很大優點，就是發展技術的公司都打算把這項技術商品化，像是google、Amazon跟蘋果的語音識別技術都可透過授權，使用在其他業者的硬體服務上。

趨勢六：人工智慧（AI）

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧需要被教育，匯入很多信息才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對於AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。

趨勢七：數字匯流

何為數字匯流?

大約從1995年左有，就陸續有人在討論所謂「數位匯流」，說有一天電話、電視、音響、電腦與游戲機，將會整合成一個裝置。事實上這件事情早就發生了，iPhone 就是這樣的裝置。但這件事情也還沒發生，因為在客廳，你還是需要一個50寸的熒幕和一組6.1聲道喇叭，好好去享受你的影音。iPhone 或許可以接上這些周邊，但總不能每次老爸的電話一響，大家看到一半的電影就要暫停吧?

所以數位載具會匯流，每個裝置都可以兼當另一個裝置使用。但那大概不代表每個人都只買一個數位裝置，事實上，在不同的使用情境之下，我們還是會需要很不一樣的數位裝置— 光是螢幕大小就有好多種選項，音響效果、攝影機，都需要不同的配套。

所以數位匯流比較像「iCloud」，也就是說所有的裝置會存取同一個遠端資料庫，讓你的數位生活可以完全同步，隨時、無縫的切換使用情境。

但除了「載具」的匯流，我更關心的是另一個數位匯流，一個網路商業模式的匯流，或者更明確的說，數字匯流就是「內容」與「電子商務」的匯流。

他認為對未來沖擊最大的一項趨勢，就是將上述六項趨勢合並起來的效果，像是84億個物聯網設備，可用區塊鏈技術加強安全性;智慧城市透過物聯網，就能產生海量數據，這些數據需要由人工智慧進行分析;虛擬現實和語音識別也需要透過人工智慧不斷學習，這些科技發展息息相關，相輔相成，所以數字匯流是最重要的趨勢。