大數據賣貨

A. 什麼是大數據營銷

大數據營銷是指通過互聯網採集大量的行為數據，首先幫助廣告主找出目標受眾，以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，並最終完成廣告投放的營銷過程。

大數據營銷，隨著數字生活空間的普及，全球的信息總量正呈現爆炸式增長。基於這個趨勢之上的，是大數據、雲計算等新概念和新範式的廣泛興起，它們無疑正引領著新一輪的互聯網風潮。大數據營銷是指通過互聯網採集大量的行為數據，首先幫助廣告主找出目標受眾，以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，並最終完成廣告投放的營銷過程。

首先，「大數據營銷」是伴隨互聯網平台同步誕生的一種營銷模式，在早期的互聯網時代，很多平台都是剛剛興起，本身沒有什麼名氣，自然也沒有流量，但是平台想要吸引用戶消費，或者吸引商家入駐，甚至是吸引廣告主投廣告，活躍度都是一個硬性標准。

為了讓平台保持高流量的活躍度，平台方就會花錢在各種渠道打廣告，這種廣告效應在早期會給平台帶來可觀的流量，但是隨著平台的不斷壯大，平台本身的偏好特點也會更加顯著。

例如早期的網路平台比較偏重「綜合服務」的特點，讓用戶在使用平台的時候能夠感受到「應有盡有」的服務，但是伴隨著越來越多的互聯網公司創立新平台，個性化和專屬性就會成為新時代互聯網平台的競爭力，比如賣車的平台專注汽車交易，外賣平台專注餐飲跑腿服務，房產平台專注房屋租售服務，這就是新的互聯網平台，專屬標簽更明顯的標志。

但是在專屬平台越來越成熟的同時，這個平台本身的專注度越高，它本身的用戶群體就會因為受到局限而變少，這樣的話，跟綜合服務類的平台相比，新平台的活躍度就會很快到達瓶頸。

到了這個階段，平台想要再次獲得競爭力，就不能單單地依賴傳統的「流量效益」，而是要更加側重轉化，也就是對平台上的商家和廣告主來說，從以前的純粹看重大數據，到看重營銷的精準轉化，這就是「大數據營銷」的概念來源，我們也可以把它叫做「精準營銷」。

B. 如何進行大數據營銷

可穿戴的大數據

看看可穿戴技術，會認為這是便捷的下一步發展。但對於現代的企業主來講，這是大數據成就的一個典型的例子。從一個智能手錶收集的數據可以允許企業不僅知道你的習慣和你頻繁去的地方，還有哪些特性更吸引你以及不怎麼使用，這些都是他們可以用來分析的數據，來提高你的總體體驗，還可以大膽預測哪些趨勢和品味可以引領你，這樣他們就可以在一個不相關的領域提供最好的服務。企業提供自己的品牌的可穿戴產品或更簡單的設計不僅在可穿戴式產品的炒作，還可以充分和創造性的利用大數據的提供信息。

不管是大方向還是小方面，年輕的企業家都正在調整大數據運行的方式，以及大數據收集和使用的方法。隨著如雲端服務這樣的技術的出現來幫助其前進與發展，可以公正地說，大數據的使用是越來越有創造力。

C. 大數據在外賣行業有什麼應用

應用場景還是蠻多的，外賣平台，包括美團、餓了么都會定期的出一些數據報告，如果看過「這份報告」，你就會發現「大數據」真的有大用。

1）大數據基於地域上的應用

基於外賣平台的大熟悉分析，我可以清晰的看出某一區域、某一個地點的外賣市場需求情況，如果外賣平台與一些特定的商家合作，並根據大數據反饋的信息，要求商家在指定的地點開通「特色外賣」，從而使本區域消費者能更加迅速的購買到「自己最喜歡的美食」，這本身雀歲帆就解決了一些痛點，即「有市場找商家經營」。

2）基於美食種類、口味上的應用

從本質上將，外賣行業的大數據可以直觀的看出顧客對美食種類、味道上的偏好，如果外賣品牌與一些大的餐飲品牌合作，基於大數據其實可以很直觀的判斷出「某區域、某個城市」的食客喜好，比如酸甜苦辣咸等，油膩或是清淡，這樣在品牌連鎖經營上會減少很多的試錯成本。

3）基於人口分布雀滑、年齡上的應用

如果看過外賣平台的數據報告，我們就會發現，這些數據報告會將信息分門別類、尤其是年齡上，我們可以直觀的看出什麼年齡的人喜歡什麼樣的商品，什麼年齡的人喜歡點外賣等。這對普通人來說可能沒什麼用，但對於一些做市場調研的相關行業來說，是非常有用的信息。

4）彌補傳統行業的短板，讓企業與個人在經營上有一定的針對性

網購普及的今天，如果我們再次回到傳統零售業去分析，就會發現大數據帶給我的不止是一堆蒼白的代碼那麼簡單。起碼在我的印象中，我認為大數據的真正作用就是幫助企業或個人客觀、直觀、清晰的分析市場現狀，以便於調整戰頃雹略發展方向，讓自己的更加適應市場。

D. 大數據如何與零售業結合 在實戰中應用

大數據如何與零售業結合 在實戰中應用

一、「大數據」的商業價值

1、對顧客群體細分

「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。

2、模擬實境

運用「大數據」模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。

雲計算和「大數據」分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。「大數據」技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。

3、提高投入回報率

提高「大數據」成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。「大數據」能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把」大數據」成果和「大數據」能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用「大數據」創造商業價值。

4、數據存儲空間出租

企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。主要是通過易於使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。

5、管理客戶關系

客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。 對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈裡發布新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。

6、個性化精準推薦

在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。

以日常的「垃圾簡訊」為例，信息並不都是「垃圾」，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣「垃圾簡訊」就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。

7、數據搜索

數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。

運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據「具備更全面維度」，更具商業價值。典型應用如中國移動的「盤古搜索」。

二、「大數據」與零售業的結合運用

對於數據的使用，許多實體零售商同樣表示非常重視，他們對企業積累的數據進行了各種預測和分析。然而，對具體的銷售業務來說，往往存在理想與現實的糾結，前不久市場中一家知名的服裝零售企業一方面在宣傳盈利上市的同時，一方面曝出有近10億元的庫存。國內很多零售企業都知道「大數據」應用的好處，但他們一旦將「大數據」的應用結合到自己的企業經營中時，便會出現與目前經營有非常大的不適應問題，如此導致許多企業對此都持非常謹慎的態度。

1、將零售策略與「大數據」技術進行結合

零售企業談的「大數據」的最大價值，是在零售策略上與「大數據」技術進行結合，最大程度地編制前置性的零售策略，確保銷售計劃的實現。「大數據」講究四個「V」：一是數據體量大（Volume）；二是數據類型復雜（Variety），多涉及到各種結構性與非結構性的；三是價值密度低（Value），這和體量大是相對應的；四是數據更新與處理速度快（Velocity）。

根據這些特性主動地在業務數據產生的同時做出相應的策略應對，會為企業贏得更多的時間和市場策略調整空間。這類似於大江大河的洪峰預警，上游的洪峰出現什麼狀況，下游要做什麼樣的應對。數據用到這一層面上，才具有直接的業務價值，這不是那種銷量同期比、環比、銷售計劃比數據能指導業務的價值能相比的。例如一家涉足線上業務的實體零售商，在一組貨品的15分鍾促銷時間內，往往准備著3套應變策略，以確保貨品能夠按計劃賣出。

在實體商業領域，有許多關於數據與營銷的案例。一個較早的版本就是美國沃爾瑪啤酒和尿布的數據關系。原來，美國的婦女在家照顧孩子，所以她們會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。

當分析師了解到啤酒和尿布銷量存在正相關關系、並進一步分析的時候，發現了這樣的購買情境，於是將這兩種屬於不同門類的商品擺在一起。這個發現為商家帶來了新的銷售組合。當然，即使再多的零售連鎖企業知道這個故事，也極少從平時銷售中能發現這樣的組合，哪怕是牽強附會的。

所以，零售策略設計是零售業「大數據」價值最大的地方，也是「大數據」可以直接為其提供支持的業務。

2、零售企業對「大數據」應保持正確態度

企業的領導者首先要重視「大數據」的發展、重視企業的數據中心，把收集顧客數據作為企業營銷運營的第一目標；第二，對企業內部人員進行培訓及建立收集數據的軟硬體機制；第三，以業務需求為准則，確定哪些數據是需要收集的；第四，確認在企業已有的數據基礎上或者未來方向前提下，如何達成前三項目標的基礎建設方案。

在這些IT基礎工作需要企業有實實在在的投入和建設規范的信息化團隊，作為中國商業最大的一分子——中小微型零售企業似乎是不可能也沒有足夠的能力來面對這樣一場變化的。

大中型零售商因為本身業務及利潤的積淀，已經能夠承擔這樣一場需求趨勢的需要成本。中小微型企業還處於快速發展過程中，如果也如同大中型企業進行全方面的投入，將很快會被新型的IT工具拖垮或者遭受重創。

但這並不意味著中小零售企業沒有機會，實際上IT的發展為所有的企業都提供了平等的選擇，雲計算的廣泛應用即是對這樣一場變革帶來的臨時禮物。

作為中小微型零售企業，完全不必考慮自己建設一套「大數據」的IT系統，他們從精力、成本、能力上來說都不適合，因此此類企業可以將企業的IT建設外包給適合的服務商，企業本身的所有精力可以投入到對商圈的開發上。

目前，一些IT軟體開發運營商也已經針對傳統零售企業推出了雲服務的基礎平台，為中小微型商業企業提供了大型企業和超大型企業同樣的基礎環境及系統架構，小企業只需清晰地規劃出自己的目標和適合的步驟，使用雲平台按需付費即可，大可不必進行巨大的初始投入和不可預測的運行成本。

三、「大數據」在零售企業實戰中的應用

1、Target

最早關於「大數據」的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨（Target）。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部要求建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定製的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。

如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕？ Target想到公司有一個迎嬰聚會（baby shower）的登記表，開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜；在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最後Target選出了25種典型商品的消費數據構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。

為了不讓顧客覺得商家侵犯了自己的隱私，Target把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中。

根據這個「大數據」模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Target的「大數據」分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Target使用「大數據」的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。

2、ZARA

ZARA平均每件服裝價格只有LVHM四分之一，但是，回看兩家公司的財務年報，ZARA稅前毛利率比LVHM集團還高23、6%。

（1）分析顧客的需求

在ZARA的門店裡，櫃台和店內各角落都裝有攝影機，店經理隨身帶著PDA。目的是記錄其顧客的每個意見，如顧客對衣服圖案的偏好，扣子的大小，拉鏈的款式之類的微小舉動。店員會向分店經理匯報，經理上傳到ZARA內部全球資訊網路中，每天至少兩次傳遞資訊給總部設計人員，由總部作出決策後立即傳送到生產線，改變產品樣式。

關店後，銷售人員結帳、盤點每天貨品上下架情況，並對客人購買與退貨率做出統計。再結合櫃台現金資料，交易系統做出當日成交分析報告，分析當日產品熱銷排名，然後，數據直達ZARA倉儲系統 。

收集海量的顧客意見，以此做出生產銷售決策，這樣的作法大大降低了存貨率。同時，根據這些電話和電腦數據，ZARA分析出相似的「區域流行」，在顏色、版型的生產中，做出最靠近客戶需求的市場區隔。

（2）結合線上店數據

2010年，ZARA同時在六個歐洲國家成立網路商店，增加了網路巨量資料的串連性。2011年，分別在美國、日本推出網路平台，除了增加營收，線上商店強化了雙向搜尋引擎、資料分析的功能。不僅回收意見給生產端，讓決策者精準找出目標市場；也對消費者提供更准確的時尚訊息，雙方都能享受「大數據」帶來的好處。分析師預估，網路商店為ZARA至少提升了10%營收。

此外，線上商店除了交易行為，也是活動產品上市前的營銷試金石。ZARA通常先在網路上舉辦消費者意見調查，再從網路回饋中，擷取顧客意見，以此改善實際出貨的產品。

ZARA將網路上的海量資料看作實體店面的前測指標。因為會在網路上搜尋時尚資訊的人，對服飾的喜好、資訊的掌握，催生潮流的能力，比一般大眾更前衛。再者，會在網路上搶先得知ZARA資訊的消費者，進實體店面消費的比率也很高。

這些顧客資料，除了應用在生產端，同時被整個ZARA所屬的英德斯（Inditex）集團各部門運用：包含客服中心、行銷部、設計團隊、生產線和通路等。根據這些巨量資料，形成各部門的KPI，完成ZARA內部的垂直整合主軸。

ZARA推行的海量資料整合，後來被ZARA所屬英德斯集團底下八個品牌學習應用。可以預見未來的時尚圈，除了檯面上的設計能力，檯面下的資訊/數據大戰，將是更重要的隱形戰場。

（3）對數據快速處理、修正、執行

H&M一直想跟上ZARA的腳步，積極利用「大數據」改善產品流程，成效卻不彰，兩者差距愈拉愈大，這是為什麼？

主要的原因是，「大數據」最重要功能是縮短生產時間，讓生產端依照顧客意見，能於第一時間迅速修正。但是，H&M內部的管理流程，卻無法支撐「大數據」供應的龐大資訊。H&M的供應鏈中，從打版到出貨，需要三個月左右，完全不能與ZARA兩周的時間相比。

因為H&M不像ZARA，後者設計生產近半維持在西班牙國內，而H&M產地分散到亞洲、中南美洲各地。跨國溝通的時間，拉長了生產的時間成本。如此一來，「大數據」即使當天反映了各區顧客意見，無法立即改善，資訊和生產分離的結果，讓H&M內部的「大數據」系統功效受到限制。

「大數據」運營要成功的關鍵，是資訊系統要能與決策流程緊密結合，迅速對消費者的需求作出回應、修正，並且立刻執行決策。

3、亞馬遜

此前亞馬遜並未大張旗鼓推展廣告業務，直至2012年年底，有報道指出，亞馬遜即將推出實時廣告交易平台，從而向Facebook和谷歌發起挑戰。這個實時廣告交易平台又稱「需求方平台」（Demand Side Platform，DSP），可以讓廣告與目標消費者相遇。廣告商可以在「需求方平台」上競標網站的閑置廣告空間，而競標標的包括廣告版位，以及符合特定條件的消費者。

亞馬遜開發的「需求方平台」可以「協助廣告商接觸網路上的眾多用戶，同時也幫助客戶迅速找到想購買產品的相關資訊」，「需求方平台」概念雖非亞馬遜首創，但以豐富資料為後盾。

亞馬遜與廣告商分享的資訊有兩類，一是依用戶網路行為所做的通用分類，例如熱衷時尚、喜愛電子產品、身份為母親、愛喝咖啡等，二是用戶的商品搜尋記錄。至於消費者的實際購物資料，亞馬遜似乎尚未列入分享。廣告商即使無法得知實際消費記錄，能了解潛在顧客的商品搜尋記錄；亞馬遜如果全力進軍網路廣告市場，仍可能大大改變產業生態。

亞馬遜2012年的廣告收入約為5億美元， 2013年的廣告收入將達10億美元。這會成為亞馬遜未來幾年內營收增長的新動力，更重要的是，它可能是亞馬遜各項業務中利潤率最高的業務之一。

4、沃爾瑪

2011年，沃爾瑪電子商務的營收僅是亞馬遜的五分之一，且差距年年擴大，讓沃爾瑪不得不設法奮起直追，找出各種提升數字營收的模式。最終，沃爾瑪選擇在社交網站的移動商務上放手一搏，讓更大量、迅速的資訊，進入沃爾瑪內部銷售決策。沃爾瑪的每張購買建議清單，都是大量資料運算而出的結果。

2011年4月，沃爾瑪以3億美元高價收購了一家專長分類社群網站Kosmix。Kosmix不僅能收集、分析網路上的海量資料（大數據）給企業，還能將這些資訊個人化，提供采購建議給終端消費者（若不是追蹤結帳資料，這些細微的消費者習慣，很難從賣場巡邏中發現）。這意味著，沃爾瑪使用的「大數據」模式，已經從「挖掘」顧客需求進展到要能夠「創造」消費需求。

沃爾瑪本身就是一個海量資料系統，適用各種商業上的分析行為，它的綜合功能，作為世界最大的零售業（專題閱讀）巨人，沃爾瑪在全球超過200萬名員工，總共有110個超大型配送中心，每天處理的資料量超過10億筆。由於資料量過於龐大，沃爾瑪的「大數據」系統最重要的任務，就是在做出每一筆決定前，將執行成本降到最低，並且創造新的消費機會。

Kosmix為沃爾瑪打造的「大數據」系統稱做「社交基因組（Social Genome）」，連結到Twitter、Facebook等社交媒體。工程師從每天熱門消息中，推出與社會時事呼應的商品，創造消費需求。分類范圍包含消費者、新聞事件、產品、地區、組織和新聞議題等。同時，針對社交網路快消息流的性質，沃爾瑪內部的「大數據」實驗室專門發展出一套追蹤系統，結合手機上網，專門管理追蹤龐大的社交動態，每天能處理的資訊量超過10億筆。

「社交基因組」的應用方式五花八門。舉例來說，沃爾瑪實驗室內部軟體能從Foursquare平台上的打卡記錄，分析出在黑色星期五，不同地區消費者最常購買的品項，然後，針對不同地區送出購買建議。

以上是小編為大家分享的關於大數據如何與零售業結合 在實戰中應用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

E. 山東95後女孩用「大數據」幫老家賣桃一萬多斤，她是怎麼做到的

山東95後女孩用「大數據」幫老家賣桃一萬多斤，她是怎麼做到的？這個95後女人用數據統計分析協助故鄉賣出去萬公斤桃，該女子是一位大數據分析師，見到家長在桃批發點得到了挫敗，便決定利用自己特長協助爸爸媽媽，大白天正常運轉，而晚上就協助家中遠程式控制制賣桃子。開辟了人們在都市生活，聯接故鄉種植園的一種新模式，這名女人協助村裡桃市場銷售到國內各地。

我覺得該女子的舉動也增強了一種新理念，可以讓城市果二代開啟糧食作物售賣的新機遇，許多糧食作物都是非常高質量的，但是由於很多農民不容易藉助互聯網，因此好的水果並不能售出，這對落後地區來說是一種浪費資源，因此鄉村也要和互聯網生活所對接，讓老百姓了解，可以靠手機出售自身家種的農業產品，讓很多農民減少與網友們的間距。

F. 什麼是大數據，如何利用大數據來銷售產品

先看什麼是大數據？網路上的學術定義就不說了，搜一搜兄寬就能找到，超子感性的介紹一下大數據。

首先是大數據的「大」

這個「大」描述為「多」的話比較好理解。然後這個「多」可以指兩個方面

1、數據的量多，也就是有足夠的樣本數據，這樣挖掘出來的數據價值可靠性更高，假如只有一兩個數據，就算得出結論了你也不敢信啊。

2、數據的種類多，可以是數字，文字，圖片，視頻，音頻，銷售數據等等都可以。相對大多數的應用場景，數據種類越多越豐富就越好。

再看數據的高精度握慶

不管數據有多大量，多豐富。首先得要保證數據的精度，准確度。比如我要分析周邊人群快銷品的消費習慣，但是拿來了一大堆數碼產品的銷售數據。驢唇不對馬嘴的數據再多也沒價值。

然後還要具有高度時效性

這個時效性也可以分兩個方面。

1、數據本身的時效性，假如拿一堆10年前的數據來用，其實參考價值不大了，畢竟早已時過境遷了，當然也不是絕對的，只是相對於絕大多數的應用，越「新鮮」的數據，越好。

2、數據處理的時效性，假如我拿到了一大批，種類豐富的「新鮮」數據，10年才能處理完，這樣還有啥意義。所以從這方面而言，大數據並不是只有數據本身，還要包含數據的傳輸，儲存，計算以及結果分發等一系列的處理技術。這些技術必須能都高效的加工數據，保證數據價值的時效性。

總結一下，大數據可以感性的理解，就是大量的，豐富的，准確的，新鮮的海量數據，同時還要包含有能夠高效處理這些數據的一系列技術。在銷售領域，不管是線上還是線下，大數據都能提供相當大的幫助。感性的理解下。

一、人群定位

我們的產品誰在看，誰在關注，誰在購買我們的產品。通過數據的總結分析，准確定位轉化率最大的人群，男生還是女生，老人還是年輕人，可以把流量精準的投放在轉換率大的人群。

二、地域定位

分析不同地域的銷售數據，哪個地域的量最大，哪個地域的銷售潛力最高。都可以通過數據來挖掘，可以幫助我們安排銷售策略的側重點。

三、產品定位

什麼產品賣的好，什麼產品受歡迎。統計數據，根據結果可以安排羨皮亮不同產品的生產和銷售方案。

四、趨勢定位

通過數據規律，分析人群的潛在消費趨勢，最大概率上，什麼產品未來會好賣，可以幫助新產品方向的定位。

簡單的說，大數據就是為了挖掘數據背後的價值，幫助人們做決策，提供有效的依據。

G. 大數據出售什麼意思

問題一：什麼是大數據？大數據是什麼意思？ 「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，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼梁枝燃，什麼是大數據呢，大數據時代怎麼理解呢，一起來看看吧。
大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管搭行理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
大 數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到 其內在規律。
大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
大 數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關 的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對， 挖掘主效基因。例子還有很多。
大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運 用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本 質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。
數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報橡虛表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據 *** ，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。
數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
商業智能的應用范圍
1.采購管理
2.財務管理
3.人力資源管理
4.客戶服務
5.配銷管......>>

問題二：大數據是什麼，大數據能做什麼 硬碟模式是FAT32，要改成NTFS格式。FAT32不支持大於4G的文件傳輸。

問題三：賣股票時提示"賣出數量大於最大可賣"是什麼意思 就是你沒有那麼多的股票供你浮出，還有就是今天買的今天不能賣出，可能你顯示的你有那麼多的股票，但是還有一部分是不能交易的

問題四：大數據怎麼賺錢 首先要確定自己有的「大數據」是什麼數據，大到怎樣的量級，其中包含的數據元素有多少；
其次找到自己擁有的數據本身的商業屬性，找到需要這些數據的用戶，並確定他們對這些數據需要是否剛性，以及調研可以為使用這些數據的用戶帶來哪些價值或者改善；
最後就是設計一套運營模式，讓這些數據變現。包括可以一次性的出售，這基本上不會有太多價值；更好的方式是數據動態更新，提供各種數據之間關聯分析和目標組合，分別按照不同用戶需要持續提供，也就可以長期的賺錢了。
市場上多數大數據本身並非真正的大數據，只是一部分數據資料而已！

問題五：大數據是什麼意思？目前具體有些什麼應用？ 大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。

問題六：：什麼是大數據 大數據，指一般的軟體工具難以捕捉、管理、分析的大容量數據，一般以「太位元組」為單位。「大數據」之「大」，不僅僅在於「容量之大」，更大的意義在於：通過對海量數據的交換、整合、分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」、「大發展」。

問題七：什麼是大數據 大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。

問題八：房地產大數據如何變現，如何售賣？ 你確定你掌握的是海量房產數據嗎？大數據維度很寬，所要求的數據也應該是達到一定規模的。

問題九：什麼是大數據？ 簡單來說，大數據就是所有數據糅合在一起的所有數據。

問題十：什麼是大數據時代 大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
編輯
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
中文名
大數據時代
外文名
Big data
提出者
麥肯錫
類 屬
科技名詞
目錄
1 產生背景
2 影響
? 大數據
? 大數據的精髓
? 數據價值
? 可視化
3 特徵
4 案例分析
5 產業崛起
6 提供依據
7 應對措施
產生背景
編輯
進入2012年，大數據（big data）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
大數據時代來臨
據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里・金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」[2]
影響
編輯
大數據
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[3]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。[2]
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。[4]
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表......>>