大數據應用的目的

① 大數據存在的意義和用途是什麼

將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
2、「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，進入2012年，大數據（bigdata）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
3、大數據的意義在於變革經濟的力量：生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
4、大數據的意義表現在變革組織的力量：隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。大數據之所以成為時代變革力量，在於它通過追隨意義而獲得智慧。

② 大數據存在的意義和用途是什麼

1.將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
2、「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，進入2012年，大數據（bigdata）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
3、大數據的意義在於變革經濟的力量：生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
4、大數據的意義表現在變革組織的力量：隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。大數據之所以成為時代變革力量，在於它通過追隨意義而獲得智慧。

③ 大數據有哪些重要的作用

主要由以下三點作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

④ 大數據分析的目的是什麼

1、分析現狀

分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環境下，我們的產品市場佔有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什麼，競品的發展現狀如何。

我們和競爭對手相對，優勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬於對於現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。

2、分析原因

分析原因是數據運營者用得比較多的了，做運營的人，在具體的業務中，不光要知道怎麼了，還需要知道為什麼如此。在業務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，並給出解決辦法，這些就是分析原因。

3、預測未來

數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對於產品的運營者來說至關重要。

作為運營者，可根據最近一段時間產品的數據變化，根據趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，並用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現數據驅動業務增長。

(4)大數據應用的目的擴展閱讀：

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1、交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。

機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

⑤ 企業進行大數據營銷的目的是什麼

大數據營銷的目的與傳統營銷一樣，都是為了獲取更多客戶，宣傳品牌，為企業帶來更多的利潤，但是大數據獲得的客戶更精準，成交率更高，而且投入的費用更低且利用率更高。
這里分享某一4S店的大數據營銷的案例。
1、客戶需求

未採用大數據營銷之前，該4S店每月參加兩次車展，成交效果不理想，而且投入的成本也高，而且售後客戶流失嚴重。客戶想通過大數據營銷增加意向客戶店鋪到訪量，提高成交量，降低推廣營銷投入的費用。
2、投放方案

① 通過線下獲客設備進行核心區域（特別是車展）投放，每日24小時不間斷收集區域內用戶設備信息。

目的：獲取營銷核心區域客戶設備的數據信息。

② 以每三個工作日為單位，將客戶設備數據信息打包進行大數據智能分析初處理：去重、人群屬性分析、時段分析、區域劃分、人群標簽分析、人群行為分析等。

目的：得到更精準的客戶設數據信息。

③ 針對周期獲得的精準客戶設備數據信息分析結果，制定更加具有吸引力與體驗感的在線廣告展示樣式，並選擇最佳投放渠道，通過DSP廣告投放平台進行廣告投放。

目的：讓觸達的廣告能更好的引起用戶關注，增強體驗感，提升用戶表單填寫與報名數量。

④ 將廣告投放反饋的數據與投放結果進行比對，選取最佳的投放渠道與廣告展示樣式，進行集中投放。

目的：去除效果差，體驗感差，用戶反饋差的廣告投放。

⑤ 通過制定線下落地活動，將最終廣告投放獲取的用戶全部邀約至活動現場進行客戶成交轉化。

目的：快速抓取用戶，快速邀約客戶，快速成交客戶。

3、投放結果

通過一個月的大數據營銷，到店的日均客流量比上個月提高了9%，客戶滿意度上升46%，客戶在該4S店的消費量增長了8%，而在推廣營銷方面投入的費用下降了36%。
該案例中4S店不需要去參加車展就能獲取周圍的客戶設備信息，不僅省下了參加車展所投入的人力和費用，還能獲取更多精準的客戶資源。從此案例中可看出整個營銷環節中採集數據信息和精準的廣告投放是兩個重要環節。通過小蜜蜂線下數據採集器獲取周圍客戶的手機識別碼，然後上傳至大數據平台對客戶信息進行分析、篩選、分類，建立客戶屬性畫像，用戶可以在配套的手機客戶端中查詢到這些畫像並針對這些客戶推送店鋪的服務信息，而信息投放的效果則通過手機客戶端反饋給用戶，然後用戶可以針對反饋的效果實時進行廣告內容調整，最終實現精準營銷。

⑥ 大數據應用到底是做什麼的

對於「大數據」，研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才回能具答有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。