大数据3c

Ⅰ 为何说大数据是“看得见的生产力”(1)

为何说大数据是“看得见的生产力”(1)

有人曾说，未来社会是数据社会；就连阿里巴巴也标榜自己不是电商，而是大数据公司。近日，国务院又刚刚印发《促进大数据发展行动纲要》，提出未来5至10年大数据发展和应用目标。

记者采访了国家“千人计划”专家、北京百分点信息科技有限公司创始人苏萌。作为从事大数据研究和创业多年的学者型企业家，在他眼里，这些“看不见的大数据”，有着“看得见的生产力”。

大数据把消费者送到商家“碗里来”

还能不能让人安静的工作？作为一个网络时代的消费者，你可能经常会有这样的经历：忽然有一天心血来潮，特别想买一台微单相机，可是在购物网站上看了半个多小时，还是没有下单的决心，毕竟不是一个小数目。接着你会发现，在未来几天上网时，很多网站的插入广告都会向你推荐那几款曾经让你犹豫不决的微单相机，有时候还会推荐一些功能和价格相似，但你却从来没有点击查看过的品牌，引诱你每天都点进去看一下。经过几天甚至几周的犹豫，你终于决定下单。

“这就是创业初期几年我们在做的事情，成立一家基于大数据的个性化推荐引擎技术公司，帮电商发现用户的潜在需求，变被动接受用户为主动了解用户。”苏萌介绍，对于大多数中小型电商而言，虽然掌握着大量的用户数据，但是却并不知道如何去有效应用和分析，将数据转化为生产力也就更加无从谈起。

随着电商之间的竞争加剧，大数据技术公司的存在价值和专业性也就体现出来了。苏萌表示，“通过对电商用户数据的分析建立数据模型，分析消费者的行为轨迹，能够知道那个用户更关心价格，哪个用户更关注性能或外观，帮商家找到最佳的商品推荐模式，尽量减少无效推荐。”在他看来，做到推荐容易，但是做到精准的个性化推荐则很难，对大数据公司的技术能力要求也就越来越高。

（图片来自网络）

大数据让传统企业成为用户“肚子里的蛔虫”

如果认为只有互联网企业需要大数据服务那就错了，因为越来越多的企业认识到，发展到最后所有的企业都会成为数字企业，能够挖掘自身数据的价值，决定着企业运营和发展。

“然而，对大多数传统企业来说，普遍缺乏对大数据价值的认识，造成数据散落，数据管理技术薄弱，缺少数据应用，在业务发展中，往往偏向于经验主义而非精准的数据分析。”如今，苏萌感受到，越来越多的传统企业意识到数据的价值，因此就给了专业大数据公司与传统企业合作的契机。

通过与一些3C产品生产企业和汽车制造企业的合作，苏萌意识到，为传统企业实现其用户的标签化至关重要。传统企业不像互联网企业，它需要大数据企业提供给业务人员的是直接的信息指导，来帮助企业的日程运营，对企业的销售和服务提供直接建议。

“大数据分析能为企业建立一个独有的‘标签工厂’，通过将繁复的用户数据高度提炼成一些短语，给用户打上一个个标签，成为用户的身份标示。”苏萌解释，如此一来，企业就像成了用户肚子里的蛔虫。比如，促销活动还没有开始，企业就能知道哪些老用户和目标用户对哪种信息更加敏感，更容易出现购买倾向。用户的数据标签在售后领域也能够有效发挥作用，当售后人员接到用户投诉电话时，能够迅速掌握用户的行为特点，提供更具针对性的服务。

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Ⅱ 大数据未来的发展前景怎么样

目前，我国大数据企业分布在产业链各个环节，包括大数据基础的硬件、软件支撑与大数据服务。行业龙头企业均专注其重点布局领域，在各个方向拥有明显的特有优势。在区域分布方面，中国大数据企业较为集中，主要分布在京津冀与东部沿海地区。

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据、竞争层次、产业结构、应用领域分布、区域集中度、业务竞争力、五力模型分析等

1、中国大数据行业产业链各环节竞争情况

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从其细分领域来看，大数据产业可划分为大数据基础支撑设施、应用软件以及大数据服务三大子行业。中国大数据代表性企业分布在各个子行业，基础支撑层主要代表厂商有同有科技与欧比特等;专门研发大数据相关软件的代表性企业有常山北明、思特奇与四维图新等;科创信息与神州泰岳等企业则专注于大数据服务。另外，行业的龙头企业如美亚柏科与易华录等，业务布局覆盖整条大数据产业链。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

Ⅲ 数智观察：新品“反向定制”背后的大数据、年轻人和智造业

消费是观察经济复苏进程的窗口。国家统计局近日公布，三季度我国GDP同比增长4.9%，其中9月投资增速基本持平；而消费当月同比增长3.3%，在8月转正的基础上继续提高2.8个百分点――在海外疫情出现反复、进出口持续受影响的情况下，经济复苏动能已经逐步切换至消费端。

从供给端来看，随着平台+企业的供应链效率提升，上新周期缩短，产品迭代加速，新品供给能力提升，一系列供给端优化的因素成为各品牌新品消费增长的重要动力。代表着新技术、新设计、新功能、新体验和更好利润的新品，往往为品牌商提前抢占行业先机，成为品牌竞争中的强有力一环。

新品背后的“大数据”

6年前，一家国际知名调研机构发现，2014年在美国市场有几千个新品牌上市，但其中只有7个能在同年实现过亿美元的销售，需要再等一年才能有约七成的新品获得显著销量增长。

这意味着，从新品上市，到消费者认知，再到付费购买，普遍需要一年的时间。但在中国，2020年上市的新品中，有85%以上在几个月内迅速卖“爆”，其中25%左右的核心产品已占据各自细分品类的一半份额。

“新品即爆品”的背后，是大数据的力量。

在此之前，企业的新品设计、制造、营销链条是断裂的――对品牌或者商品的认知发生在销售端之外，而购买行为却需要消费者自行发起、寻找、完成。

电商的兴起，打通了这一路径――首先将消费者的购买行为线上化、便捷化；其后，电商帮助品牌商将消费者对新商品的认知过程也转移到线上；再其后，消费者能够通过社交网络和电商有互联。这样，整个链路就完整了。

这其中，电商拥有维度丰富的销售大数据、成熟的数据挖掘和预测能力，正在将原本扑朔迷离的市场展现得一清二楚，这份敏锐度对品牌、企业甚至行业来说，不仅仅是“把握商机”的作用，更是合力推出反向定制的C2M新品，最大限度贴近消费者使用场景和需求。

例如，京东平台上2020年一个月的新品发布量超2018全年，2020年三个季度的单季新品发布量已接近2019年全年发布量的200%；无论是生产端还是消费端，都已将其视作最高效的传导枢纽。

近日，京东手机正式开启HUAWEI Mate 40系列新机预售。毫无意外，预售通道开启仅28秒，京东平台HUAWEI Mate 40系列产品即宣告售罄。

中国国际电子商务中心电子商务首席专家、APEC电子商务共商联盟专家委员李鸣涛非常准确地将其描述为“精准需求引导下的定制化、柔性化供给时代已经到来” 。

新品背后的“年轻人”

消费者为何选择新品，什么样的消费者在追求新品？据第三方调研，如今中国3-6线城市的消费者更年轻，而且其信心和消费意愿都高于1-2线城市消费者；大数据显示，很多新品“走红”不是在大城市，而是在广大下沉市场多点爆发。

人民网经济部和京东大数据研究院联合发布的《2020年线上新品与C2M消费趋势报告》显示，今年以来，线上消费数据展示出各线级市场都增长旺盛，折射出中国消费新趋势：中等收入群体持续追求更新更好、更有品位、更适合自己的商品；同时，多年城镇化进程正在释放中低线城市的消费潜力，“小镇青年”带动了下沉市场的增量。

即将到来的11.11大促更会成为新品狂欢的舞台，京东集团副总裁、京东零售集团平台业务中心负责人韩瑞表示，京东小魔方将启动“造新计划”，在“2020京东11.11全球热爱季”上推出超3亿件新品。”引领潮流的新品是京东长期以来发力重点。“

京东大数据显示，80、90和00后占据了新品销售额85%，千禧一代、Z世代（95年之后出生）人群的占比增长最为惊人。与父辈不同，新生代消费者对产品颜值、功能设计、品牌故事、文化主张是否跟自己有共鸣，是否能彰显自己的个性均有考量。在他们眼中，“微需求”同样重要，比如手机外壳是否可以挂绳、奶粉罐的盖子是否方便打开，都有可能影响购买决定。

电脑、手机和电器是他们消费的最爱。这些带电类商品日趋智能、高端、绿色、跨界，年轻人更容易跟上 科技 与潮流，其需求和反馈更会反向推动厂商进一步创新，设计生产出更为新潮的产品。同时，Z世代在母婴、医药保健等品类中的消费占比同样增长迅速，疫情下更是开始承担家庭生活必需品消费的责任，凸显出这是一个更具活力、更乐于尝试新产品的群体。

新品背后的“智造业”

新品已经成为吸引消费者、拉动消费热情、驱动品牌成长的重要路径，更新频率和创新性不断提升，对于消费市场的价值也持续提升。

而C2M模式打通了消费侧和供给侧，是制造企业数字化升级转型的重要路径，互联网零售平台凭借大数据和技术资源，将在其中扮演越来越重要的角色。以C2M为代表的先进供应链能力对于品牌商提出了明确的数字化需求，随着京东等互联网平台将供应链能力持续平台化、产品化，C2M的门槛会迅速降低，成为大量行业的标配新品路径。

对大量产业走向数字化更为利好的是，C2M模式的涉足的环节从此前比较单一的产品设计研发，向完整的产品生命周期渗透，包括定价、营销、服务等等；海量精准数据挖掘分析服务，也让消费者可以完整享受到最适合自己的商品、服务、渠道。

尼尔森近日发布的《2020年3C家电行业消费趋势报告》显示，C2M反向定制创新模式市场反馈良好，京东通过消费者大数据和AI算法的集成，全面提升品牌与消费者沟通效率，再结合供应链优势，联手各大品牌快速高效推出符合消费者真实需求的优质产品。

“目前，近40%的 游戏 本都是通过反向定制来生产，销量已超百万台。”在 游戏 笔记本、 游戏 手机等电脑数码领域细分品类市场，反向定制已经成为主流。

在11.11预售期间，由京东C2M反向定制的Redmi K30 Pro单天预售销量环比10月日均超10倍。这也是一款C2M“造新”产品。通过大数据对目标价格段消费人群进行精准画像，发现以受教育程度较高的女性和理性 科技 消费者为主，因此小米和京东决定升级CPU，并最大程度优化供应链效率降低中间成本，首发即成“爆品”。

清华大学教授、电子商务交易技术国家工程实验室主任柴跃廷此前曾提出过“制造、设计过程的开放 社会 化”概念，指出制造企业转型升级或产业互联网之根本其实就是开放 社会 化、打破企业围墙，而电商自身也在升级。“流量为王的时代已经过去，质量为王，个性化定制，精准满足消费者需求的时代逐渐的显现在面前。”他表示，“所以为用户创造价值，包括满足用户价值的时代已经在显现。”

也许目前消费者了解C2M的概念并不多，但实际消费数据却印证了柴跃廷的观点。京东数据显示，11.11预售期间，新品轻薄笔记本电脑新品预售销量同比增长10倍，京品家电销售额同比提升4.2倍，京品家电C2M产品预售金额同比去年提升6倍。科沃斯扫地机、沁园小白鲸净水器等新品当天流量大爆发，成交额均在10月日均的6倍以上。

在近因效应越来越明显的新消费市场中，新品对消费者的刺激作用还在持续攀升之中。旺盛的需求成就了平台联手品牌造新的动力之源，这是一场从基因编码开启的运动，将平台与新品的接洽端前移，并打通新品成长全周期带给新品“集中化引爆”的场域。

在外有压力、内有动力、改革提速的大背景下，2020年我国国内经济结构调整步伐明显加快，市场对于商品更新换代的需求愈发强烈，消费升级的趋势也愈发明显。以京东为代表的互联网平台，从不同维度全面展开的新品业务，构建起更加完善、成熟的“新品生态”，成为消费者和品牌商更青睐的新品发布平台。从而赋能品牌厂商和消费者，帮助从供应端到消费端实现成本、效率、体验的升级，这不仅仅是京东从消费互联网走向产业互联网的坚实步伐，更会带动中国制造业的数字化升级转型，对于整体国民经济正起着越来越重要的积极作用。

本文源自人民网-IT频道

Ⅳ 大数据发展的四大趋势

大数据运用于各行各业，包括教育、医疗等行业，促进着相关业务的发展。

趋势一：物联网

现今有84亿件物品互相连接，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。

趋势二：区块链

区块链有很多不同的应用方式，美国几乎所有 科技 公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。

趋势三：人工智能

人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。

趋势四：增强现实(AR)与虚拟现实(VR)

这两个技术最近开始降价跟提升质量，走向大众市场，FB发表了头戴式VR设备Oculus Go，售价只要200美元;微软也发表了VR系统，可搭配HTC、三星与ACER 等品牌的硬件使用。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，例如可以用来教学，像他靠着VR设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。

大数据培训促使更多大数据人才，与之相应的大数据前景也会越来越好。

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Ⅳ 大数据营销知识点总结

一、走进大数据世界

大数据的特征（4V）：

1.  数据的规模性

2.   数据结构多样性

3.   数据传播高速性

4.   大数据的真实性、价值性、易变性；

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

大数据处理的基本流程图

大数据关键技术：

1.  大数据采集

2.   大数据预处理

3.  大数据存储及管理

4.   大数据安全技术

5.  大数据分析与挖掘

6.   大数据展现与应用

二、大数据营销概论

Target 百货客户怀孕预测案例

大数据营销的特点：

1.   多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等

2.   强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销

3.   个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向

4.   性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整

5.   关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性

大数据运营方式：

1.   基础运营方式

2.   数据租赁运营方式

3.   数据购买运营方式

大数据营销的应用

1.   价格策略和优化定价

2.   客户分析

3.   提升客户关系管理

4.   客户相应能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景营销

6.   长期的营销战略

三、产品预测与规划

整体产品概念与整体产品五层次

整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。

产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的

                      一切物品和服务。

整体产品包含：有形产品和无形的服务                          

整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品

 

大数据新产品开发模型：

1.   需求信息收集及新产品立项阶段

2.  新产品设计及生产调试阶段

3.  小规模试销及反馈修改阶段

4.   新产品量产上市及评估阶段

产品生命周期模型

传统产品生命周期划分法：

（1）销售增长率分析法

  销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%

销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；

销售增长率大于10%时为成长期；

销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；

销售增长率小于0时为衰退期。

（2）产品普及率分析法

    产品普及率小于5%时为投入期；

    普及率在5%—50%时为成长期；

    普及率在50%—90%时为成熟期；

    普及率在90%以上时为衰退期。

大数据对产品组合进行动态优化

产品组合

       销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来

四、产品定价与策略

大数据定价的基本步骤：

1.   获取大数据

2.   选择定价方法

3.   分析影响定价因素的主要指标

4.  建立指标体系表

5.   构建定价模型

6.  选择定价策略

定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法

影响定价的主要指标与指标体系表的建立

影响定价因素的主要指标：

1.  个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。

2.   工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等

3.  兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等

4. 消费行为：消费心理、购买动机等。

定价策略：

精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业

差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价

动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。

价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格

用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。

协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略

价格歧视：

一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；

二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；

三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。

五、销售促进与管理

    促销组合设计概念

大数据促销组合设计流程

精准广告设计与投放

[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。

通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。

在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。

六、客户管理

    大数据在客户管理中的作用

1.   增强客户粘性

2.   挖掘潜在客户

3.   建立客户分类

    客户管理中数据的分类、收集及清洗

数据分类：

描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。

如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；

如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。

包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等

交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。

包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

收集：

清洗：

首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估

其次，通过相关字段的对比了解数据真实度

最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试

客户分层模型

客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。

RFM客户价值分析模型

时间（Rencency）：

     客户离现在上一次的购买时间。

频率（Frequency）：

     客户在一定时间段内的消费次数。

货币价值（MonetaryValue）：

    客户在一定的时间内购买企业产品的金额。

七、 跨界营销

利用大数据跨界营销成功的关键点

1.   价值落地

2.  杠杠传播

3.   深度融合

4.   数据打通

八、精准营销

    精准营销的四大特点

1.   可量化

2.   可调控

3.  保持企业和客户的互动沟通

4.  简化过程

精准营销的步骤

1.  确定目标

2.  搜集数据

3.   分析与建模

4.  制定战略

九、商品关联营销

       商品关联营销的概念及应用

关联营销：

关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。

关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。

       关联分析的概念与定义

最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。

电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；

保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；

电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等

简单关联规则及其表达式

事务：简单关联分析的分析对象

项目：事务中涉及的对象

项集：若干个项目的集合

简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)

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

支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型

置信度和支持度

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

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、评论文本数据的情感分析

       商品品论文本数据挖掘目标

电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。

针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：

分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；

从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；

提炼不同品牌的商品卖点。

商品评论文本分析的步骤和流程

商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建

数据采集：

1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器

2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据

预处理：

1文本去重

检查是否是默认文本

是否是评论人重复复制黏贴的内容

是否引用了其他人的评论

2机械压缩去词

例如： “好好好好好好好好好好”->“好”

3短句删除

原本过短的评论文本      例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”

机械压缩去词后过短的评论文本   例如：“好好好好好好好好好好”->“好”

4评论分词

文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析

 

情感倾向分析：

基于情感词进行情感匹配

对情感词的倾向进行修正

对情感分析结果进行检验

语义网络分析：

基于LDA模型的主体分析

十一、大数据营销中的伦理与责任

       大数据的安全与隐私保护

数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用

 

大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”

大数据伦理困境的成因：

用户隐私意识淡薄

用户未能清晰认知数据价值

企业利益驱使

] 管理机制不够完善

大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系

这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。

Ⅵ 大数据时代，你觉得大数据的未来发展趋势有哪些呢

区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。目前是各自记各自的账。

柯斯塔表示，这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。

趋势五：语音识别

语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

语音识别是通用的无屏幕接口，可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备跟手机上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo现在发展到第三代，可以开关智能电灯、开口询问就能搜寻信息等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化，像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。

趋势六：人工智能（AI）

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。

趋势七：数字汇流

何为数字汇流?

大约从1995年左有，就陆续有人在讨论所谓“数位汇流”，说有一天电话、电视、音响、电脑与游戏机，将会整合成一个装置。事实上这件事情早就发生了，iPhone 就是这样的装置。但这件事情也还没发生，因为在客厅，你还是需要一个50寸的荧幕和一组6.1声道喇叭，好好去享受你的影音。iPhone 或许可以接上这些周边，但总不能每次老爸的电话一响，大家看到一半的电影就要暂停吧?

所以数位载具会汇流，每个装置都可以兼当另一个装置使用。但那大概不代表每个人都只买一个数位装置，事实上，在不同的使用情境之下，我们还是会需要很不一样的数位装置— 光是萤幕大小就有好多种选项，音响效果、摄影机，都需要不同的配套。

所以数位汇流比较像“iCloud”，也就是说所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。

但除了“载具”的汇流，我更关心的是另一个数位汇流，一个网路商业模式的汇流，或者更明确的说，数字汇流就是“内容”与“电子商务”的汇流。

他认为对未来冲击最大的一项趋势，就是将上述六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析;虚拟现实和语音识别也需要透过人工智能不断学习，这些科技发展息息相关，相辅相成，所以数字汇流是最重要的趋势。