大数据运营产品

Ⅰ 大数据运营平台产品功能分析 ——火箭数据红书版

        在一个线上分享会上获得挖数科技大数据运营平台的试用机会——火箭数据-红书版（后文简称为“平台”）。

该平台主要爬取小红书上的笔记流量数据，并进行分析，意在为用户在渠道投放或账号提升上给与指导。

        本文结构按照逻辑顺序进行分析，包括：写作背景、平台用户及其需求分析、平台功能分析、优化及建议、结语。感兴趣的同学可挑选阅读。

        由于笔者非企业内部人员，无法了解技术可行性、数据可行性及外部协作资源情况，所以在建议模块仅大胆提出想法，为系统设计人员提供参考。如读者有其他更好的想法，欢迎在评论区指点迷津。

        本文将用户定义为三个维度，但三者之间稍有重合。

        普通用户： 主要指浏览小红书笔记的C端用户，与内容创作者是包含关系。

        核心需求：期望在小红书上获得可靠、有价值的产品/服务资讯；相同兴趣爱好者的社交；以更优惠的价格购买正品。

        核心需求：期望通过自身的流量/KOL身份为品牌方引流，从而赚取收益；

        品牌方： 以小红书为自家产品推广渠道之一的B端用户。

        核心需求：在小红书上增加产品市场曝光量，提高销售额。

        基于本文以分析火箭数据平台为主，因此该平台的用户仅包括内容创作者和品牌方。根据这两者的核心需求，笔者拆分了如下的需求列表。

        本模块对火箭数据平台的主要功能进行分析，描述每个模块的功能特点，并以此反推该功能的用户需求。

        以下链接是笔者在试用火箭数据平台时，对界面进行截图，并在axure上还原，仅供读者了解平台的功能以便后续的讨论。

         https://e29a52.axshare.com

         https://axhub.im/ax9/d15dee2ad5324191

        浏览网页时，建议打开目录或热区标记（展示可点击的位置）

                                                               达人排行榜、明星排行榜、品牌号排行榜页面图

                                                                                   达人分析-红书号对比页面

                                                                          点赞、收藏、评论、分享时段增量图

                                                                       品牌分析-种草笔记分析-收藏总量趋势图

                                                                                     品牌分析-多个品牌对比

                                                                              商品分析-个人护理品类分析页面

        上文的第二、三部分已经分析了平台用户需求和平台已有的功能，经过对比和匹配，整理出已实现和未实现的需求。

                                                                                          内容创作者需求实现情况

                                                                                      品牌方的需求实现情况

        约有一半的的用户需求已被实现，但从笔者实际体验来看，已实现的需求还处于初期阶段，仅对收集到的数据进行简单罗列排序，仍未达到深层的挖掘开发。而未实现的需求多是需要对数据进行深层挖掘处理或者涉及较为敏感的数据，如范围更广泛的用户标签收集、行为数据统计以及销售转化等。另外，如果能够展示小红书笔记的推荐规则，平台将更具吸引力。

        针对以上分析及其他未罗列部分，笔者“大胆想象”，在不考虑技术可行性和数据可行性上，给出如下建议：

        把小红书的普通用户作为数据统计的立足点。

        现在平台的数据统计和分析更多是针对小红书上的笔记，通过对笔记的分析实现“曲线救国”推测小红书普通用户的喜好。虽然笔记的数据相对更容易获取，但同时获取到的数据也比较狭窄，倒推普通用户的喜好也容易发生较大的偏差。所以，如在可行性能实现的情况下，可以收集普通用户的行为数据，再加以整理，为内容创作者提供更直观的指导。

        对数据加以运用，过滤无效数据。

       平台现在已经展示了强大的爬虫及处理技术，能够为平台用户展示大量的小红书数据。但是，小红书的原始数据存在大量的无效数据，如前文提及的笔记评论热词，如果后续可以把无效热词，如“优秀”、“想买”、“好看”等剔除掉，将大大提升评论热词的有用性。（题外话，可参考淘宝的评论中，自动隐藏无用评价功能）

        再者，对于品牌方来说，投放新媒体渠道，获取线上流量，在行业内众所周知水分高，极可能存在新媒体企业雇佣水军刷数据的行为。如果平台能够通过数据分析技术，提示品牌方用户在笔记投放监控中，哪些数据可能存在水军行为，将有利于品牌方分析MCN机构、合作达人、自身投放的笔记效果。

        在后续迭代上，建议监控平台的用户行为。

        笔者并不确定平台研发方是否有在自己的运营平台上（火箭数据运营平台）对平台用户（使用火箭数据的用户）的行为和使用路径进行监控。建议对平台用户行为进行简单监控，考察现在用户常用模块或功能，在平台后续的迭代规划上，对常用功能进行深度设计，实现从“有到优”的进程。

        在产品功能架构上，建议优化产品功能架构。

        从本文的第三部分分析，笔者认为现在的功能架构是按照功能概念进行设计，同一个功能模块下，存在部分功能是为内容创作者设计，其余部分为品牌方设计。如从用户使用平台的场景出发，如内容创作者想要学习如何写爆文，则他可能需要使用“达人分析-达人排行榜”、“笔记分析”、“品牌分析”等。建议考虑梳理现有的功能，调整产品功能架构，如分用户角色版本等。

        另外，现在的架构上，存在相同功能效果但独立成模块的情况。如，达人排行榜、明星排行版和品牌号排行榜，建议合并这三个子模块，在高级搜索中增加搜索属性“账号类型”，即可以简化页面设计，也可以降低平台用户的使用门槛。其他子模块也存在可合并操作，本文不再一一列举。

       总体体验上，火箭数据平台在数据采集和处理上具有非常大的优势，用户细心挖掘的话，能从中获得很多有价值信息，从而达到获取小红书流量的目的。同时，火箭数据的功能仍处于基础发展阶段，期待后续在数据产品功能上的优化与发展。

P.S.笔者甚少分析数据运营平台，刚好恰逢这个机会，开了开眼界，在此感谢挖数科技提供的体验账号。

P.P.S本文仅属个人观点，请广大读者轻扔砖，多留言交流。

Ⅱ 淘宝如何通过大数据运营店铺

由于互联网行业的迅速发展，现在很多用户的信息及数据已经呈现透明化，而淘宝店铺也来事利用大数据来运营店铺，那么对于那些依赖流量的电子商务平台来说，数据是非常重要的。消费者访问淘宝店铺时，系统一般都会推荐近期搜索过的相关产品，由此可见大数据带来的效果有多好，如果卖家能够及时把握，那么店铺肯定能得到好的发展，下面就跟着一起详细了解下。
1、改变传统的运营模式
经过一段时间的累积，店铺肯定会具备一些精准的运营数据，各位卖家可以根据这些来做好用户行为分析，这样才能精准找到店铺主要消费群体，然后有针对性的去优化运营，这样才能有效提升店铺销量。
2、重视内容营销
淘宝卖家可以通过文案、图片等形式来吸引消费者，以此提高产品的展现。另外小编要提醒卖家，进行内容营销时除了要具备吸引力，还要能够引发消费者的共鸣，这样才能获得更多的利润。而淘宝大数据的主要作用就是集中消费人群的需求点，然后通过图文结合的方式来做推广，以此带动店铺的转化。
3、注重消费者个性化需求
各位卖家网购的主要原因就是想购买需求产品，所以各位卖家运营店铺之前一定要了解消费者的需求，然后根据这些来推动相关信息，这样才能帮助卖家有效找到需求产品。而淘宝大数据的出现，能够有效进行消费者行为的分类与识别，这样能够精准找到目标群体。
随着电商平台的迅速发展，现在淘宝大数据也逐渐慢慢完善，通过上面的介绍不难发现淘宝大数据的重要性，只要卖家能及时把握住，那么就能更好的将店铺运营起来。

Ⅲ 大数据产品有哪些

1、Disco
Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapRece。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。
支持的操作系统：Linux和OSX。
2、HPCC
作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。除了免费社区版外，HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其他服务。
支持的操作系统：Linux。
3、Lumify
Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try、Lumify、io试一下演示版，就能看看它的实际效果。
支持的操作系统：Linux。
4、Pandas
Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目。
支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。
5、Storm
Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。
支持的操作系统：Linux。

Ⅳ 网店运营之如何通过大数据运营店铺

随着互联网的快速发展，很多用户的资料和数据都在网络上流传，店铺也开始不断的通过一些大数据去进行分析，制定营销策略。那么对于依靠流量的电商平台来说，数据是尤为重要的。卖家经常逛淘宝时会发现很多时候打开这些平台时，展示出来的时我们最近搜索过的产品，这就是大数据时代的推送，平台会根据你曾经搜索过的产品，去为你推送相关产品，下面就来详细为各位卖家讲一下，希望可以帮助卖家更好的运营店铺。
1、改变传统商业模式
通过自有平台的原始数据积累，进行有针对性的客户行为分析，进一步利用所获取的数据定向推广。通过层层过滤和筛选，才能够形成对未来商业行为的强有力数据支撑。
2、重视内容营销
卖家可以利用文案等形式，吸引消费者的目光，增加产品的曝光率。当然小编这里说的文案一定是耳熟能详，且足够引发共鸣的，这样才能借助文字提高店铺的收益。而大数据的作用则是汇聚目标人群关注的热点、强共鸣性内容等。卖家可以通过文字化等手法，实现优质文案的打造。
3、关注客户个性化需求
相信各位消费者都想让自己的需求得到满足，想让众多电商平台能够了解自己的需求，及时推送精准的信息，方便自己随时找到想要的东西。这些在传统的产业中是无法实现的，但是通过大数据可以进行消费者的行为识别与归类，能够精准的的出消费者的个性化需求。
随着互联网大数据的快速发展，淘宝卖家的运营逐渐实现多样化且全面化，从中可以看出数据的重要性。建议卖家抓住大数据的步伐，这样才能更好的运营店铺。

Ⅳ 中国大数据的十大商业应用

中国大数据的十大商业应用

在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。

1、智慧城市

如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。

大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。

2、金融行业

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。

金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

3、医疗行业

医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析，将会极大地帮助医生和病人。在未来，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库，帮助医生进行疾病诊断。

如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力，未来市场将会超过几千亿元。

4、农牧业

农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府将为农牧业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。

农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕种，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。

5、零售行业

零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。

零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。

零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。

电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。

利用大数据的技术，零售行业将至少会提高30%左右的销售额，并提高客户购买体验。

6、大数据技术产业

进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年，人类社会所有的数据之和有望突破5泽B（5ZB），这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。

这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括政府和企业在大数据计算和存储，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。

未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场，也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。

大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360、小米、京东、TalkingData、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者，市场足够大，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现。

7、物流行业

中国的物流产业规模大概有5万亿左右，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右，并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合，运送效率需要提高。

物流行业借助于大数据，可以建立全国物流网络，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置资源，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输，降低小规模运输比例。通过大数据技术，及时了解各个路线货物运送需求，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置，至少可以增加物流行业10％左右的收入，其市场价值将在5000亿左右。

8、房地产业

中国房地产业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。

借助于大数据，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，合理制定开发规模，合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果。

9、制造业

制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，合理规划产品生产，避免生产过剩。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥。

大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求，帮助厂商进行产品开发，设计和生产出满足客户需要的产品。

10、互联网广告业

2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右，较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。

过去到广告投放都是以好的广告渠道＋广播式投放为主，广告主将广告交给广告公司，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大，其他的广告投放方式也是以页面展示为主，大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户，面对所有客户进行展示，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题。

大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来，对客户的行为进行分析，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备，通过用户经常使用的APP进行广告投放，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户，其将会降低广告投入，提高广告的转化率。

目前影响大数据产业发展主要有两个大问题，一个是大数据应用场景，一个是大数据隐私保护问题。

大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找，目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例。

但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法，在实施大数据价值变现的过程中，充分保护所有相关方的个人利益。

最后纵观人类历史，在任何领域，如果我们可以拿到数据进行分析，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析，我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现。

以上是小编为大家分享的关于中国大数据的十大商业应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅵ 什么的大数据运营

大数据运营是新媒体运营必须要会的东西，简单来说就是一定要掌握并使用的工作。
互联网的时代，运营的种类亦是越来细分。我们最常遇到的是产品运营、内容运营、渠道运营、活动运营等。运营是一个低门槛的职业，越来越多的人投身进来，但是运营又是一个有挑战的职业，成为一个优秀运营人员更是难上加难。

Ⅶ 大数据产品运营需要掌握哪些知识

数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息版作为商品，以合权规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。
数据运营

数据充斥在运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。在运营的各个环节，都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有的放矢。

当我们有了足够的数据之后，我们可以不再依赖主观判断，而让数据成为公司里的裁判。理想情况下，如果我们能够追踪一切数据，那么我们所有的决策都可以理所当然地基于数据。

在企业中，我们从整体战略到目标设定，到驱动商务运营的方法，最后采用一定的度量来衡量数据运营的效果。

数据在企业中的作用是巨大的。不同层面的人，需要对数据做不同的操作。

Ⅷ 大数据赋能：如何利用大数据驱动，精细化运营

互联网时代，很明显的一个特征就是大多数信息都是以数据的形式进行记录，大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。

大数据等技术的出现，给平台提供多样化的营销渠道，比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制等。类似这样的大数据应用，既能提高用户体验又能提升平台效率。

1、大数据时代，数据如何驱动运营 

在大数据的驱动下，呈现给用户的内容都是经过算法精密筛选的。

当你打开资讯类APP时，算法根据你的历史浏览类别算出你的阅读偏好，据此向你推荐内容；当你打开短视频APP时，你刷到的视频都是你感兴趣并且关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法给你推荐你可能会选择的出租车和价格……

经过算法推荐，用户阅读到的都是自己感兴趣或与自己生活圈子相关的信息内容，不感兴趣或者观点相左的内容会被算法过滤。

2、大数据识别有价值信息，辅助决策 

对于大数据来说，它不仅面临着如何识别一些重要的信息，而且还要将这些用于决策。

目前业内对于大数据的分析更多地注重在数据识别、储存、定性描述相关分析等领域。

大数据分析的优点不在于“大”，而在于“准”，尤其在这个信息量大的时代，采用哪些数据进行分析，从而得出更准确的结论则更重要。

3、大数据连接、赋能、跨行业数字化 

通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。

4、如何解读数据成了非常重要的技能 

互联网时代，人人都在说大数据、数据分析、数据运营。数据是为你的工作提供反馈和指导的工具，数据会告诉你问题出在哪里；你想达到一个运营推广目标，数据会告诉你途径和方法。

5、企业如何利用大数据分析精准运营 

无疑，大数据时代，数据资产已成为企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会变得没有价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是很多企业面临的难点。

数据对运营的重要性已不言而喻，互联网平台更是以数据驱动运营。产品研发从立项开始已经受到数据的驱动，而运营过程中的产品设计优化、市场渠道推广、用户需求、用户行为和用户价值等运营活动更离不开数据。

那么，数据从何而来呢？

构建数据需求： 构建平台关心的数据需求，围绕着用户的需求展开，通过数据卖点制定重要事件的采集。可以从数据上，明确看到你的用户增加、流失、渠道来源，从而帮助你做更好的数据管理，提升投放效率。

数据报表呈现： 数据采集完之后通过动态计算，形成报表，了解你关心数据的升降，你的运营、产品是否有效提升，都能在报表数据得到体现。

在精细化运营的大背景下，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、为什么流失尤为重要。

01、用户分群，寻找更多的核心用户

用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体用户特征。最经典的用户模型是R（最近购买时间）F（频次）M（消费金额），三个维度画出九宫格立体的象限，了解你最高价值客户的分布和特征，辅助你进行决策。同时，通过高活跃核心用户的运营，能够帮助你理解你的客户。

02、营销转化漏斗分析

互联网营销就像个漏斗，线上曝光后，客户在浏览所发布的内容时，被层层过滤和筛选，没有需求的、与目标客群不符的都会离开，直到意向客户的预约。

03、客户浏览来源分析

互联网营销要在线上的各个渠道曝光，建立线上营销矩阵，官网、APP、公众号、小程序、朋友圈等等，哪个渠道的推广效果好，客户浏览多，对后期的投放具有非常重要的指导意义，更好的发挥自身的优势，同时弥补短板。

互联网运营是个循序渐进的过程，大数据分析可以帮助你加快和不断完善这个过程。我们来看看中移互联网大数据如何通过大数据技术分析，真正从数据“触摸”获得实际价值。

中移互联网大数据平台-利用数据驱动运营

中移互联网大数据产品有数通过专业的SDK数据采集，经过大数据平台服务分析，提供专业的运营数据分析、用户画像分析、渠道分析、以及自定义事件分析等，实现数据化管理与运营。

帮助企业洞察用户画像和行为，根据用户画像结合实时用户数据，精准定位目标用户，实时了解用户行为变化，从中发现用户需求的改变，及时调整运营策略，降低业务推广成本，实现效益最大化。

帮助企业随时掌握各项数据，包括应用分析和网页分析（含H5），提供全面准确的运营分析、用户分析、渠道分析等系列服务，并输出相应的数据报表。完美的解决了企业无法获取应用或网页运营分析数据、无法分析渠道投放效果、无法统计应用收入情况等疑难问题。

Ⅸ 大数据运营的核心课程都有哪些

现在网络时代是大数据时代，如果知道大数据运营，等于掌握了未来的方向大数据也是预测未来的导航，现在一步步讲解运营过程，让大家初步了解大数据对我们有什么影响？网络发展越来越快，当互联网形成，世界发生变化。十年前的互联网与今天的互联网不同，今天的互联网将在未来5年陈旧。是什么原因导致的 答案是： 大数据。

什么是大数据？大数据是一个概念，一种说法，解释就是每天海量的网络，极大的复杂的数据集合。这些数据以什么单位呈现呢，比如9x10的18次方，大家可以想象庞大数据。

为什么我要去了解大数据运营？打个比方，一个公司有生成产品，有销售人员，如果公司生产很多产品，就像大数据一样，我们应该把这些数据转变为赚钱，所以需要怎么卖到用户手里，这样大数据才有用。

了解运营需要了解大数据从出现到实现赚钱整个过程。

第一需要知道哪些数据对你公司或者个人有用；第二这些数据如何获得；第三获得数据如何处理；第四如何数据如何转换成利润。

现在谈谈哪些数据对自己有用：网络上很多各种类型的信息，不一定都有用你比必须要找你需要的数据，如果你是做卖衣服的网站你需要收集和衣服有关的数据，比如衣服销售情况，什么季节卖衣服目前什么人群去买衣服。

数据如何获得：通常像大公司都是有自己的网络爬虫，可以根据关键词在网络上搜索，匹配的关键词的内容一般的个人，没有这种爬虫软件，只能自己手工统计了如果你是编程人员，爬虫软件也容易写，基本上支持网络通信的语言都可以写关键是正则判断，分析，提取关键词，多线程运用手工统计的话，可以借助excel办公软件，实现复制过来的数据排序，提取。

数据如何处理：数据需要呈现出图形，让人一目了然，这样决策者就知道该怎么去做。

数据如何转换成利润：

有了这些有用的数据就可以做决策了，比如夏天的裙子很走俏，可以进货更多，一点裙子服装备货，其实大数据，就是一个人会做生意的一本生意经，因为他知道规律，所以知道怎样运营。

大数据运营和传统运营有什么区别:

1. 大数据运营基于网络，传统运营基于现实

2. 大数据基于网络有自己优势，可以短时间收集全世界数据，作为后盾

分析，利用，预测但是确定，过于依赖软件，有时候不一定精准，

比如我有一次到京东商城看一个产品图片，本来意图不是为了买

这个这个产品，可是京东后来一直给我发这个产品广告

3. 传统运营基于周围群体，公司员工个人经验，范围狭隘但是比较精准，

因为一切运营最终围绕人来进行，了解人，才算精准，只有人更能实际

观察对方的内在，外在，机器目前无法做到一个做生意的人，可以观察

客户的一举一动，任何表情，知道客户需要什么可是机器目前还无法做

到这么细微

4.如果把大数据和个人分析综合起来，这样大数据运营更加完美，事实上，

现在很多大公司，也是这么做的，分析师很重要，依靠大数据，

但是不局限于大数据，自己观察和经验也是重要参考之一

Ⅹ 什么的大数据运营

两年大数据行业新提出了一个概念，叫大数据运营，所谓的BigData Operation，目前在各个行业中均处在蓬勃发展的阶段，就笔者来看，BDO代表了一种大数据的未来方向，以笔者所从事的网络游戏行业来看，具有比较大的发展空间，下面科多大数据来给