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大数据营销和培训心得体会
大数据营销已经成为当今商业世界中不可或缺的一环。随着互联网的迅猛发展和智能手机的普及，大数据正在成为企业发展的重要资源。大数据营销可以帮助企业更好地了解消费者行为，优化营销策略，并提高市场竞争力。然而，要充分发挥大数据营销的作用，就需要相关人才进行培训和掌握相应的技能。
进行大数据营销培训时，首先需要学习数据分析和数据挖掘的基本概念和方法。这些知识可以帮助我们从庞杂的数据中提炼出有用的信息，并进行相应的处理和分析。此外，还需要学习如何使用数据分析工具和软件，例如Python、R语言等。这些工具可以帮助我们更高效地处理数据和进行数据建模。在培训过程中，还需强调数据隐私和安全的重要性，以保护用户的个人信息。
第三段：大数据营销的应用案例和效果（300字）。
大数据营销已经在许多行业中得到广泛应用，并取得了显著的效果。以电子商务行业为例，通过大数据分析，企业可以了解消费者的购买偏好和行为习惯，进而制定个性化的推广策略。这种个性化推广可以提高广告的点击率和转化率，并增加销售额。另外，大数据还可以帮助企业进行精确营销定位，将有限的营销资源投向最具潜力的客户群体，提高市场竞争力。
在大数据营销培训中，我学到了很多有用的知识和技能。首先，我了解到数据分析和数据挖掘的重要性，以及它们在业务决策中的价值。其次，学习和使用数据分析工具和软件，让我能够更加高效地处理和分析数据。通过实际操作，我也更加深入地理解了数据隐私和安全的重要性。最重要的是，培训过程中提到了许多实际的应用案例，让我更清楚地认识到大数据营销的潜力和可行性。
随着技术的进一步发展，大数据营销将会在更多行业中发挥重要作用。因此，我建议企业继续加强大数据营销人才培养，并与相关机构合作，开展更多实践项目，促进大数据营销的发展和应用。此外，政府和学术界也应加强对大数据营销的研究和支持，以推动行业的创新和发展。只有通过持续的培训和学习，我们才能更好地把握大数据营销的机遇，提高企业的竞争力。
大数据与市场营销心得体会
如今，互联网、移动支付和智能设备等技术的飞速发展，推动了大数据时代的到来。大数据不仅在各个领域起到了积极的作用，而且在市场营销领域更是展现出巨大的潜力。大数据的出现让市场营销变得更加智能化和精准化。它可以帮助企业更好地了解消费者群体的需求和购买行为，为企业提供更准确的市场定位和营销策略。
大数据可以为市场调研提供有力的支持和参考。传统的市场调研往往依赖于问卷调查和实地访谈等手段，不仅周期长且成本高，而且样本容易受限。而大数据的出现弥补了这些不足之处。借助大数据分析工具，企业可以准确获取消费者的购买行为、喜好和消费习惯等信息，从而更准确地了解市场需求和趋势。同时，大数据还可以通过对消费者行为的实时追踪和分析，为企业提供关键的数据指标，让企业可以及时调整营销策略。
第三段：大数据对于广告投放的优化和精准化（300字）。
大数据在市场营销中的另一个重要应用是广告投放。传统的广告投放往往依靠媒体的经验和猜测，效果并不稳定。但是在大数据时代，企业可以通过对消费者的兴趣和需求进行分析，将广告定向投放到潜在的消费者群体中。同时，大数据还可以通过对广告效果的追踪和分析，实时调整和优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。这种精准的广告投放不仅可以降低企业的营销成本，还能提高广告的效果和品牌知名度。
第四段：大数据对于产品定价和推广的影响（250字）。
大数据在产品定价和推广方面也发挥着重要作用。传统的产品定价和推广往往依赖于人工经验和市场调研，存在一定的主观性和不确定性。然而，借助大数据分析工具，企业可以根据消费者的购买行为和消费能力等因素，确定合理的产品定价和推广策略。同时，大数据还可以通过对竞争对手价格和销售数据的分析，为企业提供参考和借鉴，从而更好地调整自己的定价和推广策略。
第五段：结论（200字）。
综上所述，大数据在市场营销中的应用让市场变得更加科学、智能和精细化。从市场调研到广告投放，再到产品定价和推广，大数据为企业提供了更多的选择和可能性。然而，我们也应该看到，大数据并非万能药，它需要企业和市场人员聪明地运用。只有深入了解数据的背后含义，善于利用数据分析工具，才能真正利用大数据的优势，提升市场营销效果。因此，我们应该紧跟时代发展，加强对大数据的学习和研究，提高自己的数据分析能力，不断优化营销策略，以适应市场的变化和需求。
大数据营销和培训心得体会
大数据在当今社会中已经变得异常重要，对于企业而言，了解并分析大数据不仅能提供有力的市场指导，还能为其营销策略提供新的思路和创新的方向。而培训则是帮助企业员工适应新技术和应对市场变化的重要手段。在大数据营销和培训的过程中，我也有着一些心得体会。
首先，大数据分析对于营销策略的重要性不可忽视。大数据是指以巨量、高速和多样化为特征的数据集合，通过分析这些数据可以发现市场趋势、顾客偏好以及竞争对手的动态等等。在我的工作中，我接触了很多关于大数据营销的案例，发现那些能够将大数据分析应用到营销中的企业往往能取得更好的效果。比如，通过分析用户购买记录和浏览行为，企业可以根据用户的兴趣和需求进行个性化推荐，从而提高销售转化率。因此，我认为将大数据分析与营销策略相结合是一个值得尝试的方向。
其次，培训在大数据营销中的作用也十分重要。随着大数据分析技术的不断发展，企业需要不断保持自身员工的专业能力和竞争力。因此，给员工提供定期的培训和学习机会是非常必要的。在我所在的公司，我们经常组织各种大数据培训，包括基础理论知识的讲解、实践操作的指导以及案例分析等等。这些培训不仅能够加深员工对大数据分析的理解，还能够帮助员工灵活运用大数据在营销中的方法和策略。通过培训，我们的员工不仅能够更好地适应市场的变化，还能够更好地满足客户的需求。
另外，我也发现在大数据营销和培训中，跨部门合作的重要性不容忽视。大数据的应用范围很广，涉及到市场营销、客户关系管理、产品研发等多个领域。在营销中，大数据分析需要与销售团队、市场团队以及产品团队密切配合，共同制定有效的营销策略。而在培训中，部门间的合作也是必须的，因为大数据的应用需要员工具备多方面的知识和技能。所以，只有不同部门之间形成紧密的合作和协调，才能够有效地将大数据应用于营销和培训中，取得更好的效果。
另外，为了在大数据营销和培训中取得更好的效果，企业还需要不断创新和改进。大数据技术的发展速度非常快，每天都会出现新的数据分析工具和算法。因此，企业需要及时跟进这些发展，不断引入新技术和新方法，来提升大数据分析的能力。同时，在培训中，企业也需要不断改进培训内容和形式，以适应员工的需求和市场的变化。只有不断创新和改进，企业才能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。
综上所述，大数据营销和培训是企业在当前市场环境中非常重要的一部分。在大数据营销中，通过对大数据的深入分析可以为企业提供有力的市场指导；而培训则能够帮助员工适应新技术和应对市场变化。然而，在实施大数据营销和培训的过程中，我们还需要注意跨部门合作、不断创新和改进等方面的问题。只有在这些方面做得好，企业才能够真正利用好大数据，并获得营销的成功和竞争的优势。
大数据与市场营销心得体会
随着科技的发展，大数据分析已经成为市场营销领域中不可或缺的一部分。通过对庞大的数据集进行分析，企业能够更准确地了解消费者需求，并提供个性化的产品和服务。在过去的几年中，我经历了这一领域的变革，深刻体会到了大数据对市场营销的重要性。
首先，大数据分析能够帮助企业更好地了解消费者。过去，企业常常根据经验和猜测来制定市场策略，未能真正理解消费者的需求。然而，随着大数据分析技术的发展，企业可以通过收集和分析大量的数据来了解消费者的偏好、购买习惯和行为模式。例如，企业可以利用社交媒体数据来了解消费者对产品的评价和意见，以及他们在购买决策中所考虑的因素。通过大数据分析，企业能够更好地了解消费者需求，从而制定更准确的市场策略。
其次，大数据分析可帮助企业提供个性化的产品和服务。随着消费者的需求日益多样化，传统的市场营销模式已经不再适用。通过大数据分析，企业能够将消费者细分为不同的群体，了解每个群体的需求和偏好，并根据这些信息定制个性化的产品和服务。例如，企业可以根据消费者的购买历史和偏好，向他们推荐最适合的产品和促销活动。通过提供个性化的产品和服务，企业能够增强消费者的满意度和忠诚度，提高销售额和市场份额。
另外，大数据分析能够帮助企业预测市场趋势和需求变化。通过对大数据的分析，企业可以发现一些隐藏的模式和规律，从而预测市场的趋势和需求变化。例如，在零售行业，企业可以通过分析消费者的购买数据，预测哪些产品将会最受欢迎，并相应地调整生产和营销策略。通过预测市场趋势和需求变化，企业能够更好地把握市场机会，提前做出相应的调整，避免盲目投入资源和时间。
最后，大数据分析还能够帮助企业评估和改进市场营销效果。通过对营销活动的数据进行分析，企业可以了解不同渠道和策略的效果如何，并据此做出相应的调整。例如，企业可以通过分析电子邮件营销活动的数据，了解每封邮件的开启率和点击率，从而评估活动的效果，并根据数据做出优化。通过持续地评估和改进市场营销效果，企业能够提高投资的回报率，降低成本，实现更有效的市场营销。
综上所述，大数据分析已经成为现代市场营销中不可或缺的一部分。通过对大量数据的分析，企业能够更好地了解消费者需求，提供个性化的产品和服务，预测市场趋势和需求变化，评估和改进市场营销效果。对我而言，这些是大数据分析对市场营销的重要贡献，也是未来市场营销领域的发展方向。在未来，我将继续深入学习和应用大数据分析技术，提升自己在市场营销领域的竞争力。
大数据与市场营销心得体会
大数据和市场营销的结合是当今企业发展不可或缺的重要环节。大数据将企业与消费者之间的关系更加紧密，市场营销的方法和策略也变得更加精准和有效。通过对大数据的挖掘和分析，企业能够更好地了解消费者的需求和喜好，从而更好地满足他们的需求，提升自身的竞争力。在运用大数据进行市场营销的实践中，我深刻体会到了一些心得体会。
首先，大数据具有多样化和广泛性的特点。在市场营销中，大数据能够收集到各个领域的信息，包括消费者的购买行为、喜好、兴趣爱好等等。通过对大数据的分析，企业可以了解到消费者的多样性需求，更好地创造出适合不同消费者群体的产品和服务。例如，某家手机厂商通过对用户的数据分析发现，年轻人更注重手机的颜值和功能，而中老年人更重视手机的耐用性和易操作性。因此，该厂商可以调整产品设计和市场定位，抓住不同消费者的需求，提供个性化的产品和服务。
其次，大数据能够帮助企业了解市场的趋势和竞争对手的情况。通过对市场数据的监测和对竞争对手的跟踪，企业可以及时掌握市场的动态，对自身的产品和营销策略进行调整。例如，某家零售企业通过对销售数据的分析发现，某一款产品的销量开始下滑，而与之竞争的对手相应的销量开始上升。通过对竞争对手的销售策略和市场表现进行分析，该零售企业可以找出问题所在，并及时调整自己的产品和营销策略，以保持自己的市场竞争力。
第三，大数据能够帮助企业进行精准营销。在传统的市场营销中，企业往往采用广泛覆盖的宣传手段，但随着消费者的数量增多和需求的多样化，这种方式已经不再有效。通过对大数据的分析，企业可以找出目标受众，针对性地进行宣传和推广。例如，某家电商公司通过对用户的数据分析发现，购买婴儿用品的消费者中，有很大一部分是准妈妈。针对这一群体的需求，该电商可以通过推送相关产品和享受一对一的购物服务，提升用户体验，从而增加销量。
第四，大数据能够帮助企业进行预测和决策。通过对大数据的分析，企业可以发现消费者的购买习惯和未来的趋势，从而作出相应的决策。例如，某家餐饮企业通过对消费者的点餐数据进行分析发现，某种特定口味的菜品的销量呈现逐年增长的趋势。为了满足消费者的需求，该餐饮企业可以加大该菜品的投入和推广，从而增加销售额。
最后，大数据也带来了极大的挑战和隐私问题。在运用大数据进行市场营销的过程中，企业需要非常谨慎地处理消费者的个人隐私。企业应遵守相关法律法规，确保消费者的个人信息安全，并明示告知消费者数据的使用目的和范围。同时，企业也要加强自身的信息安全管理，保护数据的安全性。
综上所述，大数据和市场营销的结合为企业提供了更多机遇和挑战。通过合理地运用大数据，企业能够更好地了解消费者的需求，预测市场趋势，从而制定更有效的市场营销策略，提升竞争力。然而，企业在运用大数据时也要注意保护消费者的隐私，遵守法律法规，构建诚信的市场秩序。只有充分利用大数据优势，做好市场营销，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
大数据营销个人简历
xxx（女，23岁，本科学历，1年工作经验）。
婚姻状况：未婚。
民族：汉族。
身高：160cm。
联系电话：13888888888。
电子邮箱：xxxx@。
求职意向。
工作性质：全职。
工作地点：不限。
期望行业：电子商务、广告、公关。
期望职业：销售经理、销售代表、客户经理。
到岗时间：三天内。
期望月薪：1200元—20xx元。
教育经历。
毕业学校：xx大学。
时间：20xx—09至20xx—06。
专业：经济学。
学历：本科。
工作经验。
20xx—03至20xx—07xxx网络服务有限公司营销助理。
主要负责：
1、负责上级文件的起草、打印和传送。
2、负责公司销售合同及其他营销文件资料的.管理、归类、整理、建档和保管工作。
3、负责各类销售指标的月度、季度、年度统计报表和报告的制作、编写，并随时答复领导对销售动态情况的质询。
4、协助销售人员做好上门客户的接待和电话来访工作；在销售人员缺席时，及时转告客户信息，妥善处理。
5、作好公司重要会议的记录及会议纪要的整理。
6、协助上级做好部分公关和接待工作。
自我评价。
善于学习，勇于接受挑战，对待工作充满激情。
为人诚恳，性格开朗，富有创造力。
积极进取，有较强的责任心，有良好的职业素质，诚实正直，工作细心，具备良好的沟通能力和团队协作精神。
嘉兴大数据营销简介范文
摘要：
大数据分析能够为企业制定发展规划和经营策略提供详细精准的参考资料并为企业提供具有创新性思维的建议。新形势下大数据在企业营销中的应用主要通过精准化营销模式，企业、媒体和消费者多方共赢等方式实现。企业可通过大数据直接获取消费者行为状况进行市场调研；发掘对企业发展有力的客户资料信息，从更多角度个性化细分市场；使产品模块化，为用户提供个性化服务的同时简化生产管理过程。
关键词：
大数据；企业营销；应用分析；营销策略。
一、新形势下大数据的内涵。
(一)大数据定义。
大数据的价值主要体现在以下几个方面。首先，通过数据归纳整理，分析出目标顾客行为特点和消费偏好，从而为企业制定发展规划和经营策略提供详细精准的参考资料。当前正处于信息化、数字化时代，利用云计算技术，在最短时间内，为企业搜索到尽可能多的商业信息，是社会发展必然趋势。其次，拓展全新业务领域。当前经济发展速度迅猛，市场形势复杂多变，信息时效性尤为关键，在客户数据视角下，实施数据管理意义重大。此外，大数据的出现突破了传统思维方式。在分析大数据过程中，能为企业提供具有创新性思维的想法和建议，为企业制定营销策略注入新鲜活力。运用大数据思维，掌握专业核心技术，能够使企业在激烈的行业竞争中，提升自身综合能力，成为佼佼者[2]。
(一)实现精准化营销模式。
大数据提供了全面的数据分析，使得对于营销分析的正确性有了极大程度的提高，云计算以及社会分析为企业分析消费者的购买行为以及购买偏好提供了全面的数据，使得基于传统市场分析的企业营销模式逐渐被企业精准化营销模式所替代。精准化营销模式符合当前快节奏的生活，同时也是企业现代化发展的重要标志，精准化营销模式是通过对消费市场以及自身产品进行准确的定位，通过利用现代化信息技术手段建立消费者沟通服务体系，发掘每一个潜在的消费主体，同时扩大商品的品牌效应，提升企业的综合实力[3]。
(二)实现多方共赢。
大数据营销的价值在哪里
其实，随着网络营销的不断盛行与成熟，人们的许多购物行为都被数字化了，你在网络上的一言一行都可以被演化成可以直接观看的数据，而这些数据能够为营销人的营销活动提供重要的支撑，推动营销活动的顺利进行。下面小编就来和大家说说详细内容吧!
显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的rtb广告等应用则向我们展示了比以前更好的.精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关;从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4s店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的ups快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的david rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述volume(规模大)及variety(类型多)对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
大数据营销心得体会
在信息爆炸的时代，大数据成为企业获取市场信息、调整市场策略的关键工具。然而，如何将大数据应用于营销实践中，仍然是一项需要不断探索的任务。在实践中，我所参与的大数据营销有以下几个方面的心得体会。
首先，大数据对于消费者洞察是至关重要的。消费者是市场的决定者，了解消费者的需求和心理状态是开展有效营销活动的基础。大数据可以通过采集和分析消费者行为数据，为企业揭示消费者的购买习惯、偏好以及潜在需求。一次我参与了一家电商平台的市场活动，通过分析用户购买历史、浏览记录和评论等数据，我们发现了一个潜在用户群体，他们对于特定品牌的产品有较高的忠诚度。我们针对这个群体制定了一系列推广活动，最终取得了丰厚的成果。大数据的洞察力为我们抓住市场机会提供了有力支持。
其次，大数据的分析能力可以辅助企业制定个性化的营销策略。市场竞争日益激烈，企业之间的差异化竞争显得尤为重要。通过大数据分析，我们不仅能够了解消费者的整体偏好，还能够分析出不同消费者群体的偏好差异。这使得企业能够根据不同消费者群体的特点，制定针对性的营销策略。曾经有一次，我参与了一家化妆品公司的市场调研，通过对消费者购买记录的分析，我们发现了一部分消费者在购买某一款产品之后，会连带购买同系列的其他产品。因此，我们为这一部分消费者制定了一系列促销活动，成功地提高了产品的售卖额。大数据分析的能力使企业能够更加精准地预测市场需求，为营销策略的制定提供更为有力的支持。
再次，大数据的应用也为企业提供了创新的机会。通过对大数据的深入分析，我们不仅能够了解市场当前的状态，还能够预测未来的发展趋势。这些预测对于企业的战略调整具有重要意义。举例来说，我曾参与过一个汽车制造企业的大数据营销项目。通过对全球汽车销售数据的分析，我们发现电动车市场呈现出爆发式增长的趋势，因此，我们建议企业加大对电动车相关技术的研发和市场推广力度，最终成功占领了这一新兴市场。大数据的应用为企业开展创新提供了数据支持和战略指引。
最后，大数据对于市场运营的决策也起到了关键作用。在分析大数据时，我们可以挖掘出市场中的一些潜在规律和关联关系。这些关联关系能够对企业的市场决策有很大的启发作用。例如，我曾参与了一家餐饮连锁企业的大数据分析项目。通过对消费者消费记录的分析，我们发现消费者在某些特定场景下更倾向于购买高价位的套餐。于是，我们为这些场景进行了促销活动，显著提高了消费者的客单价。大数据的应用和分析使得企业能够在制定市场运营策略时更加科学和有针对性。
综上所述，大数据营销是企业应对市场竞争的重要手段，同时也是企业顺应时代潮流的必然选择。通过对大数据的采集、分析和应用，企业能够更好地了解消费者需求、制定个性化营销策略、创新发展机会以及优化市场运营决策。未来，大数据营销将继续深入发展，为企业提供更广阔的发展空间。
绍兴大数据营销简介范文
“我们着力推广了几个‘微创新’项目，提升了零售客户上传数据的主动性。”对这一问题，许才庆回答道。
具体地说，就是“开发了一个系统、完成了一次对接”。
“一个系统”指的是卷烟销售自动计数系统。在每个标准的卷烟存储架上配备一个自动计数传感器，每从存储架上取出1包烟，就对这包烟的信息进行即时扫描，销售数据由处理终端发送至后台管理系统。同时，存储架会自动递补一包卷烟，实现“自动补货、自动录入”。
“一次对接”指的是收银系统与终端系统的对接。“商超、便利店现在大多使用收银机，与我们的终端数据采集系统不对接。”沈求一说，他们通过在收银机安装“零售终端管理程序”，实现了两个系统卷烟销售数据的无缝对接和共享。
“客户每天采集数据时，先在收银机终端同时打开终端数据采集系统和收银系统，由于两套系统的输入端口一致，零售客户在收银系统扫描卷烟后，我们的库存监测系统会同步接收到销售记录。”唐伟丰补充说。
这个方法一方面方便了零售客户，他们不用两套系统分开扫描，也不用另外安装电脑；另一方面烟草公司可以同步接收卷烟销售记录，提高了数据采集的准确性。
建立在相关性分析基础上的预测是大数据的核心。在卷烟营销中，充分利用相关关系预测销量趋势，是营销工作的重要一环。
“2014年，全市卷烟销量下降了1%左右。哪些因素造成了下降，今后是什么趋势？销售额要增加，但增幅要放缓，缓到什么程度？答案都要从数据中去寻找。”绍兴市局（公司）副经理金平说，“做出这些判断，仅仅了解卷烟市场是不够的，还要‘向外看’，将一系列经济、社会因素纳入考量范围。”
在营销决策过程中，不能仅仅满足于零散数据，更要提升管理深度和效率，这就要在数据与数据之间建立“相关性”并认真加以研究。为此，绍兴市局（公司）与第三方合作，历时110天，完成了《2013年度绍兴市卷烟消费者问卷调查报告》。
这本厚厚的调查报告，对绍兴市三区三县（市）城乡居民住户、卷烟消费者进行了科学抽样调查，摸清了相关区域卷烟消费的人口规模、市场容量、分布特征与消费行为，把握了卷烟销量、结构档次与人口状况和经济发展水平的关系。同时，报告还分析了加大控烟力度等宏观政策对卷烟销售的影响，掌握了卷烟消费的市场容量、结构特征、消费需求和发展趋势，为科学决策提供了第一手资料，同时也为工业企业的研发和生产提供了基础性数据。
“通过调查，我们可以看出绍兴市卷烟市场未来发展的新趋势：卷烟需求拐点已经出现、结构提升尚有一定空间、市场对卷烟资源配置还未起决定性作用、新的增长点正在显现。”金平说，以销量拐点为例，2012年绍兴市卷烟销量为万箱，按实有人口计算，人均消费量已达条，比全国平均水平高出条，超出全国平均水平3~4年。按照产品生命周期理论，绍兴市卷烟市场销量已处于成熟后期阶段。这也从理论上对拐点出现做了解释。
“今后，我们将通过持续构建以大数据为支撑的卷烟营销系统，进一步提高分析市场、把握市场的能力，更好地满足市场与消费者需求。”许才庆说。
威海大数据营销简介范文
居住在日本北海道足寄町的“全球最高龄男性”野中正造20日凌晨因衰老在家中去世，享年113岁。野中1905年7月25日生于北海道，是持续营业约百年的旅馆“野中温泉”的原经营者，非常喜欢泡温泉。
统筹：邵春涛。
责编：邵春涛王贺冉。
播音：王贺冉。
大数据营销创新研究论文
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，本篇大数据论文的笔者认为，在享用大数据带来的便利同时，需要兼顾大数据带来的伦理问题。
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词——大数据（bigdata），“大数据”（bigdata）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为gartner）的分析师douglaslaney（）在研究报告中，就指出数量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（idc）在20做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个v，即volume（数量），variety（种类），velocity（速度）和value（价值）。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”，讨论了数据洪流（datadeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
国外学者danielnunan（）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化。
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化。
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开。
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测。
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的'可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战。
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏。
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理。
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显。
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（jacobs，），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称。
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径。
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为。
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制。
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论。
大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
大数据行业营销方案范文
摘要：dt时代，最重要的是“大数据”。目前，大数据开发和应用正如火如荼地开展，然而真正实现落地的项目并不多见。大数据现在只呈现的是一个研究热点，迫切需要一种技术实现大数据精准开发应用。该文通过导入大数据概念，解释大数据包含的二元概念，分析“大统计”与“大数据”的区别，引出大数据技术之一“数据标识”方法与应用，用以标识人类行为数据和医学大数据开发应用的方法，文章进一步阐明“数据标识”的科学性和准确性，为大数据开发应用指引道路。大数据是人类行为轨迹生产出来的数据资源，大数据是关于人的研究，由于物理人体的边界清晰，医学大数据应用或将早于人类行为数据应用的成功，未来的人工智能离人们不再遥远。
关键词：大数据大数据技术医学大数据数据标识精准营销。
目前大数据应用还处在启蒙和探索阶段，能够成功落地的项目不多。大数据是一种以数据为资源的高科技，数据在大数据中的地位相当重要，其一，拥有资源数据本身就是不容易做到的事情；其二，拥有资源数据还要有使用数据的想法、数据目标和数据技术。能够拥有以上所述中的一点已经很难了，大数据项目落地则需要拥有以上两点，这可能也是大数据项目目前落地少的原因。需要第一点大数据资源数据的各单位有其各自的解决办法，这里不讨论获得数据的方法，只谈谈第二点中大数据准确应用的一些方法。
大数据是人类发展的第五个阶段，第一个阶段：农耕时代；第二个阶段：工业时代；第三个阶段：电汽时代；第四个阶段：it时代；第五个阶段：dt时代；第六个阶段：ai时代-人工智能。梳理一下人类发展的进程可以看出，人类的发展是由人力的简单粗放开始，逐渐发展为机器代替体力，精细的电汽文明逐渐代替简单粗放工作，解放了人类的双手，随后计算机的发展代替了人脑部分功能，人类进入了it时代。简单看以上人类发展进程：人类科技的发展是由简单粗放到精细准确，由机器代替人工的进程。进入dt时代的大数据技术应该是更精确、更高级的技术，数字是最精准的表达方式，数字集合出来的数据也应该是最精准的表达方式，事实上不是这样简单。
由大量数字或是数据进行运算，可以得到精确结果的方法是统计学，应该叫做大统计比较好，不是大数据。
2大数据精准使用需要“数据标识”
“数据标识”的原理和方法。
人类科技发展是向着更精准、更智能化的方向发展，dt时代的大数据是可以满足人类更精准和更智能化的需求。前面提到目前大数据落地项目少，尤其能够产生价值的项目少，归纳为不能很好地使用大数据是相当重要的原因，大数据是数据在模型中准确应用的科学技术。好的模型制作相当重要，但数据的理解也非常重要。理解好大数据中的数据才能很好地使用数据，才能做好大数据。在《大数据及其应用前景研究》中笔者写到过数据的理解是每个人的知识水平决定的。理解好大数据的数据还要掌握如何使用数据的技术，这种使用数据的技术是需要把数据精准地放入大数据模型上在计算机中运行，输入精准数据才能有精准运算结果，做到数据精准使用必须学会“数据标识”。
“数据标识”是笔者在做医信天下医学大数据医院排行榜的思考和心得，这里同大家分享和探讨。“数据标识”的方法是笔者在中国医学科学院医学信息所做医学数据库工作方法的延伸。查阅资料没有查到有关如何做好“数据标识”的文献。先介绍一下初期医学数据库建设的方法，这样可能有助于更好地理解“数据标识”原理、概念、依据和使用方法。
营销大数据实践周心得体会
近年来，随着互联网技术的快速发展和智能手机的广泛普及，数字化营销已经成为越来越多企业的营销重点。而为了更好地适应这一变化，我们应该更加注重利用和分析数据，通过协调数据，更好地利用数据，以提高营销效果和效率。因此，我在这次“营销大数据实践周”活动中深入了解了营销大数据的核心理念、应用场景和方法，收获颇丰，也对我今后的工作有了很多启示。
第二段：理论学习。
在实践周的第一天，我们接受了一系列的理论课程，这些课程介绍了营销大数据的各种概念，包括大数据的定义、营销大数据的核心思想和技术基础，最重要的是，我们学习了如何根据数据来设计精细的营销方案。这些课程非常详细，我们可以从中了解如何利用数学模型和数据挖掘技术，分析顾客行为、市场趋势、调整运营以及优化营销活动，这些技巧非常有用，可以为我们提供很好的理论支持和指导。
第三段：实际操作。
在理论课程的学习之后，实践周的主要部分是“场景体验”，我们通过对研究案例的实际操作，了解并应用了数据营销的理念和方法。我们在体验中发现，结合数据，设计营销方案可以帮助我们更准确的把握顾客和市场的趋势，从而更好地引导消费者的消费决策。同时，我们也学习了如何用数据分析推广渠道的质量和效果,有利于实现更高的转化率。这些实际操作带给我深刻的启示，让我更好地理解和应用研究方法。
第四段：团队协作。
除了理论学习和实际操作，这次实践周还有一个非常重要的环节——团队协作。我在这个活动中认识了很多优秀的伙伴，和他们一起完成了团队任务。在深入理解和应用营销大数据方面，集体的力量非常巨大。通过团队和团队协作，我们不仅可以多角度思考和解决问题，还可以交流和分享各自的想法和技巧。这样的合作在以后的工作中也将非常有用。
第五段：结论。
总的来说，实践周是一个很好的机会，能够让我们更好的了解营销大数据的核心理念，应用场景和方法，并将其应用到实际情境中。我们通过学习和应用提高了数据分析和决策的能力，同时也加深了对团队协作的理解和体验。我相信，在今后的工作中，我将更加注重利用数据，通过数据来提高公司的运营效率和用户满意度。
大数据营销的认识误区
首先要强调一点，本文讨论的重点是大数据“应用”，尤其是针对企业营销的大数据应用，对于大数据技术本文会有少量涉及，但是对于大数据工程、大数据科学等，不是这篇文章关注的范畴。
在大数据带来的各类应用中，大数据营销应用恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的zara案例，就是一例典型的基于大数据获取、分析，完成经营及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道，因为大数据很大，从关注到真正做出适当的投入和适应的配套动作，对于企业来讲，其间的距离并非举步既至，反而往往充斥着各种认识误区。就笔者所见，认识误区至少有三大流派：刻舟求剑派、叶公好龙派和甩手掌柜派。
报道zara案例的媒体，很少会将另一个案例拿出来进行对比性分析——h&m的大数据案例。在大数据方面，h&m与zara投入的热情不相伯仲，但是从大数据获得的收益却判若云泥，最重要的一个原因就是，在如何落实大数据得出的`经营决策上出现了较大的差异。zara对于大数据提供的决策信息落实得坚决而高效，配套大数据的管理链路非常通畅，直接指导到产品设计、生产、分区域投放的各个环节。对比而言，由于h&m产地分散到亚洲、中南美洲各地，使用大数据后，h&m又没有采用有效措施缩短跨国沟通的时间，这拉长了生产和经营适应大数据决策的时间成本。如此一来，大数据即便及时反映了各区域市场的顾客意见，h&m却无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让h&m内部的大数据系统功效受到限制——这造成了zara为大数据获得的成绩弹冠相庆之际，h&m却认为大数据价值了了的现状。
上面这个案例是大数据应用的常见认识误区之一，笔者称之为刻舟求剑型认识误区，这种认识误区最大的特点是，看到大数据的视角是孤立、静止的，虽然愿意投入很大力量在大数据获取和分析方面，但是企业的其他管理配套却依然故我，并没有针对大数据应用做出更多的适应性调整，导致大数据工作的最大成就，只是获得了一堆数据而已。
令人遗憾的是，其实多数企业在大数据应用上，都或多或少有一点刻舟求剑的毛病。判断一个企业在大数据应用上是否刻舟求剑，只要看参与大数据项目的部门和主管在企业中的地位和驱动力就可以知道。如果一家企业的大数据项目，其主对口部门是企业中的会员部门或者是技术部门，或者其他五花八门的总监级别的部门，除了这个对口部门外，并没有能够同时管理多个业务块的更高级别的干部关注大数据项目，那么基本上可以判断，大数据项目的成果多半跑不出数据范畴，想要对营销决策、产生企划和市场投放决策产生高效而持续的影响，基本上没可能。
企业的这种组织安排，显示出他们基本上没明白，大数据跟erp有一点类似，要想产生效果，就要对旧有的一些管理链路、运营思路进行适应性改变，否则，希望大数据像一个模块一样，只要嵌入企业旧有营销链路，就能运转如神，那基本上属于痴人说梦。
刻舟求剑派虽然问题多多，至少在行动上还是有其坚决一面的，当发现投入不能得到应有产出，企业也还有机会亡羊补牢，对管理链路进行调整，从而使得大数据获得的决策信息、营销数据能够有效传递到相关部门。
笔者最怕的是碰上叶公好龙派，说起大数据的时候极为热情，上手实施的时候，要么手面极小，根本无法保证大数据所需要的资源总量;要么对于大数据必须有的一些工具建设、策略优化、数据准备工作指指点点、不予配合——这两种情况，都非常常见，往往让大数据服务提供商哭笑不得。
我们以面向营销促销的大数据挖掘应用为例，这种应用的目的都是通过精准的人群建模和工具体系建设，使企业能够有效提高新客户数量、新客户下单转化率、老客户复购率等等指标。这种应用无非分成两个大类：企业有数据，或者企业没有数据。如果企业手中有大数据，那么必然要经过数据清洗、建模、挖掘、形成策略、建立营销工具、支持营销等多个步骤;如果企业手中没有大数据，那么必然要考虑首先找到数据源、建设数据获取工具，然后同样是清洗、建模、挖掘、形成营销策略、建立营销工具、支持营销等多个步骤。
如果我们碰上的是一家叶公好龙的企业，那就热闹了。比如服务提供商说数据要清洗，客户就可能会质疑：“我做dm和edm的时候这个数据都能用，不用清洗，你们直接建模吧。”服务商就解释：“做dm或者edm，只需要有联系方式和一个粗略的人群分类就可以了，但是转化率很低，通过数据清洗，我们要剔除其中所有不合格、不准确的数据，完成数据补齐等等工作，这是建模之前的必要步骤。”客户不听解释，反而更加质疑：“你们是不是不够专业，才对数据质量有这么高要求?要是我的数据像你要求的那么好，我找你们来干嘛?”
照这样沟通，只有一个结果，服务商撤出项目，客户还觉得自己被人骗了。
这个门派人数众多，是前述两个门派的火药库。就是由于“我不需要搞太懂”这个思维的存在，甩手掌柜们总会在该问的时候呆若木鸡，不该问的时候横加指责。总是呆若木鸡的企业，最后往往走向刻舟求剑派——这种企业思维中，大数据就是大数据，搞完这一块，等着结果出现就好了，为什么还要调整其他运营流程?而总是横加指责的企业，则往往变成叶公好龙者——这种企业的思维中，大数据“应该是我想的那个样子”，于是当别人告诉他“大数据其实是这个样子”的时候，质疑就如杂草般丛生了。
所以，想搞好大数据应用的企业，首先要检查一下自己是否具备“学习型企业”的素质，牵头的高层领导、具体对口的部门，是否有充分的学习热情和能力。一个大数据营销应用项目的建设，其实是一家企业特别好的一次学习和梳理营销体系的机会，当一个项目在建设的过程中，所有参与项目的企业内员工，逐步成长为数据获取、分析和形成决策、策略的个中好手，是一家企业非常幸福的事情，这意味着企业竞争力的提升!
至于甩手掌柜派，对于大数据来说，那就是“死路一条”!
大数据行业营销方案范文
4.国有数字出版媒体利用大数据做出表率我国的国有数字出版单位属于“事业性质，企业管理”，同样也受到大数据的影响。国有数字出版单位生产力的未来提升，必然和大数据的获取、释放紧密相关。西方的媒体、政府、公民三者实行“媒体-政府-公民”三足鼎力趋势，三者之间保持相对独立，媒体得不到政府的资金或数据支持。我国的国有数字出版单位来源于国有传统媒体，充当着党和政府的喉舌，比其他商业媒体容易获得大数据。国有数字出版单位在不违背保密原则的前提下，应该尽可能和政府保持沟通，获得一个议题的全部数据，分析相关性，并最后释放到产品生产，这样就能在和他国媒体、其他商业媒体的竞争中保持自身的优势。国有数字出版单位对数据的获取和释放有着一定的依赖度：国有数字出版单位依赖政府收集数据的程度，国有数字出版单位依赖政府释放大数据的程度。大数据时代，国有数字出版单位的力量想壮大，数据权限的获取和释放程度是很重要的方面，国有数字出版单位在优先利用大数据将自身产品做大做强时，也就为其他商业媒体做出了表率，提示了一定的经营路径。
二、未来大数据技术在数字出版中存在的缺陷与挑战。
2.收集渠道闭塞搜集各种信息来完成大数据采集是数字出版未来的趋势，但目前的数字出版信息搜集仍存在一些缺点：数字出版产品在整个研发、生产、销售过程中还没有彻底完成信息化经营，整体搜集难度显得较大；数字出版的云存储平台根本不具备海量存储功能；数字出版中的内容商、平台商还没有完全转换成数据提供商，因此，他们无法及时获取数据；当前的数字出版产品无法记录消费者使用过程中的痕迹，因此即使数字出版中的内容商、平台商变成数据提供商，也无法记录数据。
3.高端数据分析人才极其匮乏对大数据进行分析，熟练运用hadoop、mapre-duce、分布式文件系统、并行计算框架等技术的人才十分缺乏，而很多高校的计算机和出版专业也没有专设数据分析研究方向来培养学生，这也直接导致数字出版领域的高端数据人才匮乏不堪。
4.数字出版商仍旧无法转变经营思路从数字发展趋势看，数字出版商要高度重视数据的搜集、整理和应用。目前数字出版内容商、平台商仍旧将自己的经营思路定于原始粗糙的财务分析软件分析基础上，没有从战略高度看待大数据的到来，没有意识到大数据对整个数字出版经营的重要价值。利用大数据进行产品设计、广告开发、效果测定、企业改革，需要一定的管理与经营思路转型。
大数据行业营销方案范文
摘要：大数据分析技术使精准广告模式得以实现。众多通信运营商、电商平台纷纷进入广告代理市场，广告公司面临诸多困境，如关键数据的来源渠道受限，广告主对媒体的偏好转移。但大数据量化技术仍需要与营销方法结合，传统大众媒介在品牌塑造方面不可替代，广告主需要第三方监测公司降低广告投放风险，这些为广告公司突破困境提供了机遇，通过dsp+dmp的商业运作模式、“技术+创意”的一站式整合营销服务、“数量+质量”的内容营销策略和广告媒介多元与互动的精准传播平台等措施进行融合与创新，以适应全新的广告生态圈，并在竞争激烈的产业链中站稳脚跟。
关键词：大数据；精准广告模式；广告公司；融合与创新。
一、大数据背景下精准广告模式下广告市场面临的困境。
（一）新进入者的威胁。
（二）数据来源渠道受限。
广告行业在大数据时代主要竞争力来自于其专业化的数据库。广告公司虽然具有对消费者终端拥有专业的数据提炼和处理能力，但传统的数据获取途径已远远不能满足精准营销模式的要求，需要大数据库为广告主提供精准的消费者研究，从而制定更加精确有效的营销策略和广告，而目前第三方数据如谷歌、淘宝、百度和腾讯已自建dmp数据管理平台从事数据分析和管理工作，但这些dmp平台并不对外开放，更有甚者谷歌已开始禁止其他第三方数据管理平台对其关键数据的采购与交易，这对有些借助程序化采购获取数据来源的广告公司来说无疑是个打击。
（三）广告主媒体偏好转移。
在上述竞争压力下，传统广告公司要突破困境，必须利用大数据这一双刃剑，扬长避短，准确定位，以适应这一全新的广告生态圈，并在竞争激烈的产业链中站稳脚跟。
二、v告公司在大数据时代的机遇。
大数据分析技术实现了市场调查和市场细分领域的变革，极大地提高了市场细分的效率，使目标市场的精准定位成为可能，但从海量信息里面找到结果已然不能满足人们的需求，如何在海量信息中把碎片化、隐蔽式分布的数据重新组合、归类、排列、对比，剔除冗余干扰数据，获得反映用户真实需求的精准化、标准化数据，做到数据处理结果与用户真实需求高度匹配，进而为广告投放或营销决策提供有价值的参考，才是大数据真正的价值。很多广告公司在市场上经营多年，服务对象涉及各行各业，在消费者心理与行为、数据分析、营销策划等方面积累了丰富的营销经验，对于在海量数据中识别关键性数据，寻求用户数据背后的规律，发现和挖掘潜在需求，以及针对不同的营销目的，优化广告投放的受众质量，设计更容易被目标消费者接受的广告形式、以获得更好的用户响应率，销售转化率和品牌认知度等方面都具有敏锐的观察力和专业的判断力，利用大数据分析技术可以更好地为营销服务。
（二）传统大众媒介在品牌塑造方面不可替代。
营销大数据实践周心得体会
营销大数据实践周已成为近年来业界盛行的一种实践方法，旨在利用数据挖掘与分析手段，从海量数据中发掘消费者需求、市场趋势等信息，为企业提供可视化、决策支持等解决方案，从而实现优化营销策略、增强企业流程与效益的目标。我在本次实践周中，充分体验到了数据实践过程的全程流程，领悟到了数据在营销中的重要性，也思考到了数据应用与保护的难度与挑战。
第一、数据采集。
数据采集是数据实践中的首要环节。在实践周的初始阶段，我们需要建立对业务数据的一个初步认知，确认数据来源及其完整性，以及如何进行数据抽取、清洗等操作。此外，我们可以采用爬虫技术，抽取社交网络平台上的用户数据，如微博、微信等，可通过API来获取数据，还可利用第三方数据提供商来进行数据购买。在数据采集过程中，我们需要注意信息安全与数据隐私的保护，避免用户信息的不当处理、泄露等问题。
第二、数据清洗。
数据清洗是对数据质量进行检验的过程。在这个过程中，我们需要对采集的数据进行去重、填充缺失值、删除异常值等操作，以确保数据的准确性和一致性。此外，为了保证数据的安全性，在数据清洗的过程中，我们需要删除敏感信息、匿名化处理等。
第三、数据处理。
数据处理是将采集和清洗后的数据进行加工和处理的过程。它包括了数据分类、数据分析、数据挖掘、模型建立等操作。在这个过程中，我们需要运用各种技术手段，如机器学习、数据挖掘、统计分析等，进行数据建模、数据可视化等。从而形成一些数据指标和模型，为后续的营销决策提供数据依据。
第四、数据分析。
数据分析是在数据处理的基础上，以目标为导向进行深入分析、对比、挖掘和展现的过程。在这个过程中，我们需要挖掘数据中隐藏的关联性、趋势性和规律性，以更好地理解市场，了解消费者需求，有效提升企业的营销活动效果。除此之外，数据分析还需要根据分类、聚类等方法将数据标准化，为后续的营销决策提供依据。
第五、数据应用。
数据应用是将数据分析的结果用于营销活动的过程。其重点是将数据分析中获得的洞察应用在实际营销工作中。在这个过程中，我们需要利用先前所建立的数据模型和指标，进行组合与分析，制定更具针对性、效率和准确性的营销方案。其次在进行数据应用过程中，我们需要根据营销目的确定不同的指标，以及建立良好的反馈机制和优化体系，从而对数据应用的效果进行迭代分析和优化。
总结。
营销大数据实践周，除了加深了我对数据采集、清洗、处理、分析和应用的认识之外，也让我意识到数据在营销中所起的关键作用。同时，数据隐私安全的问题也凸显出来。在以后的工作中，我将更加注重数据的质量和准确性，同时加强数据隐私保护。希望通过不断实践，能够更好地掌握营销大数据的应用，实现更好地业务发展。