① 大數據能做什麼
隨著互聯網時代的迅猛發展，大數據全面融入了現代社會的生產、生活中，並將大大改變全球的經濟。大數據，它其實不僅僅是一種技術，更是戰略資源。
1、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。
大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
2、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。
3、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」。
對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性;在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變
例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
② 大數據的存儲與備份，更離不開技術與創新
某些創意麵復向的是小眾市制場，比如奢侈品和某些智能手機應用。而有些創意則面向大眾，比如社交網路。對每個具體的創意而言，詳細地考慮其合理的輻射程度與范圍非常重要——這樣才能保證發展的過程有相應的資源支持，風險在可控的范圍。有時候看似安全的擴張，隨著時間的推移可能最終變成噩夢。調動有關資源和能力，確保新產品或服務能按質按量快速交付。生產設備、供應商、分銷商和其他資源應當各就各位，為執行快速全面推廣做好准備。
③ 大型企業大數據創新的五大重要趨勢
大型企業大數據創新的五大重要趨勢_數據分析師考試
「大數據」已經不僅僅是一個時髦用語，利用大數據分析正在成為越來越現實的問題，甚至IBM都已經宣布投入10億美金發展PowerLinux系統以支持其大數據戰略。
從企業規模來看，利用大數據更有優勢的是大型企業。根據研究機構Forrester Research對大量大型企業的調查數據顯示，平均每家企業產生的數據總量約為非結構化數據50TB、半結構化數據2TB、結構化數據12TB。
但Forrester Research首席分析師Bryan Wang同時指出，大型企業大數據綜合利用率僅為12%左右，「企業花了大量的金錢在存儲上」——而不是分析。
目前使用大數據技術的企業佔比約為20%，另有37%企業正在籌劃大數據項目，希望通過大數據分析的威力獲得更高的企業洞察。那麼，大數據在大型企業重要項目應當如何應用呢？這里是大型企業大數據創新的五大方向。
1 ) 混合數據雲。混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。
然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。
StubHub公司有25種結構化和非結構化數據源的數據網路。StubHub首席數據架構師Sastry Malladi表示，使用開源產品對於避免專有架構的鎖定非常重要。「眼下最重要的創新，是如何創建一個混合的數據系統，」Malladi說。
2 ) 移動性推動大數據投資。移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
MapMy Fitness副總裁Matt McLure已經看到公司增長到19萬用戶，並開發出一種混合私有雲和公共雲的基礎設施，以支持用戶的行為，如新增的夏季騎自行車的人和健身愛好者。「我們是在健康和關連健身生態系統的中心。」McLure說。額外的健康和健身監控相關的擴展要求，驅動該公司使用像 Facebook和谷歌等開發的數據技術。
3 ) 大數據可以圍繞和增強現有的應用程序。StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。
4 ) 物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西(small stuff)。美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。
Bachteal以鐵路機車為例，表示一旦配備感測器並連接到一個數據分析系統，客戶將能夠更准確地預測部件的磨損，從而可以防止設備故障。
5 ) 大創新來到數據頻譜的前端。沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。
現有的大數據系統擅長於分析巨大的數據池，但只有在數據進入該系統的時候。crowd sourcing代表了一種方式，把額外的數據添加到大數據流程的前端，利於提高分析結果。Lamba說：「我們需要擴展系統的前端。」
大數據已經不僅僅是一個流行的詞彙，但創建大數據系統需要思考決策系統的新途徑，這現在剛剛進入市場。
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④ 利用互聯網和大數據等新創新模式的調研思路
不管是微信營銷也好，QQ營銷也罷，好友肯定是少不了的，所以很多人都是無目的的狂加好友，加過之後好友私聊是廣告，空間朋友圈還是廣告，其實這種赤裸裸的廣告很難再產生什麼效果，換來的只是別人把你拉黑。所以在做營銷之前，首先考慮的是通過我們的營銷能給好友帶來什麼，能讓他們學到一些東西，然後再考慮怎樣做廣告。
一、關於日誌
空城做空間營銷，其實是在打造一個自媒體，每天都是分享自己的原創文章，並且自我感覺內容還是有可取之處。
內容要有價值
每天大概都是十點左右寫完文章發布在空間，而且都是在修改過幾次之後才發布，就是為了能讓我的好友能多學到一些東西，雖然在每篇文章的底部都加上我們SEO診斷業務的鏈接，但那是其次，你有意向點了鏈接我可能會很高興，不點看完文章就走我也不會有什麼想法，能給我一個贊就是對我文章的認可。
空城好友里做旅遊和房產的文章比較多，為了能讓他們更多的找到網站的盈利點，花了一個星期去研究這類網站和文章，然後寫出來每種站的運營方式，從心裡把他們當朋友處的，而不是客戶。
多次發布
這點空城做的非常不好，每次都是寫完文章發上去就完事了，沒有什麼後續的工作。其實空間的信息量還是非常巨大的，你的文章可能很快就被沉澱下去，所以需要每天的多次發送，增加你文章的曝光率，吸引更多的人關注，那麼你文章底部的鏈接才有可能被更多的人來點擊。
自己點擊
做營銷的人，勤奮是必不可少的，這個和論壇發帖類似，論壇需要馬甲來頂貼，空間也需要，自己的QQ里一定要有一些馬甲好友，一旦文章發布，就自己去評論，並且評論的越多越好，甚至可以提反方向的思路，這樣既能吸引人參與進來，又可以讓你的文章不斷的在好友動態里更新。
二、關於評論和點贊
這一點我有一個好友做的很到位，一位QQ美圖網的推廣人員，不管我發的任何文章和說說，都會點贊，很多時候就他一個人和我互動，而且我經常在我好友的動態里看到他的評論，且不說他的目的，但是這份毅力就很讓人敬佩，時間久了看到空間里有他的動態或是廣告，都會很自然的去評論或是打開他分享的鏈接。
三、關於相冊和說說
我們做營銷第一步就是需要先把自己營銷出去，所以我們的工作QQ不應該有什麼秘密，相冊是肯定要有照片的，可以分享一些你的生活照，也可以把你和客戶的合影或是成功案例發上去，這樣不但能加深別人對你的信任度，也很好的推廣了你的業務。
至於說說不要去發自己的感慨，我們的好友里熟悉程度都是很低的，沒有人喜歡看這種東西，說說可以把你對營銷的一些感悟或是技巧縮短成幾句話，這樣可能會引來一些回復，然後產生互動，加深感情，為以後針對性的營銷很有幫助。
四、關於推廣
很多人都認為空間營銷就是要批量的添加好友，用分類信息平台營銷的方式發海量的信息佔領好友空間，其實沒有必要。空城的做法是把每天寫的文章拿去投稿和發論壇，最後留下自己的QQ，讓一些喜歡我文章的主動加我為好友，這和做外鏈是一個道理，單項的鏈接才是好的鏈接。並且主動添加你的人才是對你營銷的產品感興趣的。
在一篇文章發表之後，我會把空間的鏈接發給50-100個好友，讓他們注意到我的文章，如果他們感覺還不錯，可能會評論，會轉載，這樣我文章所帶的鏈接的點擊頻率肯定會大大的增加，這樣總比赤裸裸的一條廣告效果會好的多。
五、之於病毒營銷
其實做病毒營銷，最好的陣地就是在空間，這里信息傳播很快，一個好的創意或是有好的禮品相送一條說說的轉發還是很多的，而被轉發到別人的空間就會影響他的好友，擴散程度是呈幾何倍數放大的。
寫在最後：
空間的價值還是在於分享，它的標題就是分享生活，留住感動，即使你每天寫不出有價值的文章，你也可以去網站找一些有價值的文章復制在你的日誌里，最後加上你文章的鏈接，然後去發帖，留下自己的QQ，每天都會有人來加你的。空城做過一個統計，一周通過賬號查找加我為好友的是89個，所以現在我一般都不去群里再批量的加好友。
做營銷，最高境界是銷售的產品，傳遞了價值，成為了朋友。
⑤ 大數據可以做什麼
大數據為我們提供了巨大的機遇，幫助我們開發新的創意產品和服務，例如手機APP或企業商業智能產品。它可以促進經濟的增長和就業機會，可以大大提高人們的生活質量。
一、 醫療：提高診斷和治療的水平
大數據為提高醫療信息處理效率提供了解決方案，從而為企業、公共部門和公民創造價值。對大型臨床數據集的分析可以優化新葯和治療的臨床和成本效益，患者可以受益於更及時和適當的護理。數據互操作性至關重要，因為數據來自不同的和異構的來源，如生物信號流、健康記錄、基因組學和臨床實驗室測試等。
二、 商業：企業無形資產，助力企業決策
如今，大數據非常重要，它可以直接影響企業的估值。大數據已經成為企業一種關鍵的無形資產，可以通過數據收集加以衡量，並計入估值。企業如何使用數據以及基於數據做出的決策也將影響企業決策的成功率。
三、 數據：數據市場的價值
在過去十幾年裡，信息技術直接或間接地推動了中國的經濟增長，數據的作用已經從簡單支持商業決策轉變為自身的價值存在。在新的網路經濟中，開放的數據市場已變得至關重要。
四、 交通：減少事故和交通堵塞
交通部門可以從道路感測器收集大量的數據。智能利用這些大數據，可以支持政府優化交通流管理。市民和公司可以通過使用路線規劃大大節約出行時間。
五、 環境：降低能源消耗
大數據革命帶來了應對環境挑戰的新方式。更好地利用全球可用的數據集有助於科學家開展研究，並使決策者能夠就洪水等自然災害作出知情和決策，以應對氣候變化和降低成本。智能城市還設有數據中心，根據可再生能源和其他有用指標的可用性，調整公共建築的電力消耗。
六、 農業：更安全的食品和更高的生產力
在農業領域智能地使用大數據，可以同時提高生產率、糧食安全和農民收入。通過對感測器和地球觀測數據的智能和廣泛使用，可以有效改善我們今天的耕作方式。這包括可以在我們的農業實踐中更有效地利用自然資源(包括水或陽光)。有了先進的技術，農民也可以獲得他們的農業機械正在如何工作的實時數據，以及歷史上的天氣模式、地形和作物表現。
關於大數據的詳細講解，可以看這個更詳細的視頻教程，網頁鏈接
希望這條回答能幫助到你。
⑥ 大數據洞察有哪些特色，大數據營銷案例，大數據企業
特色案例分析：
1、浪潮GS助力廣安集團一豬一ID強化食品安全
作為輻射全國的農牧企業集團，多年來廣安集團一直企業信息化進程與企業發展需求不匹配的問題。2013年，廣安集團引入浪潮GS，採用單件管理系統，通過一豬一ID對其成長周期進行全過程監控，促使食品安全可追溯，實現飼養流程精細化、集約化管理，使每年飼料節約了2成左右，為廣安的智慧企業養成之路奠定了基礎。
2、華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
3、神州數碼助張家港市更」智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄由」神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項」在線預審」服務、130餘項」網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。
4、中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
5、中國電信基於物聯網的智能公交解決方案
中國電信提出了基於物聯網的智能公交應用整體解決方案。該方案緊密結合公交行業特點，涵蓋了全球眼視頻監控系統、GPS定位調度系統、無線數據採集系統等技術，是基於物聯網技術的公交行業車輛監控調度管理綜合性解決方案。中國電信智能交通系統利用物聯網技術，提高了公交系統中的人(乘客、司乘人員、管理人員)、公交設施(道路、場站等)和公交車輛等之間的有機聯系，從而最佳地利用了交通系統的時空資源，通過信息資源的合理開發、利用和整合，提高了公交行業運行效率，改善了服務質量，為應對重大突發事件提供了必要的手段，在公交公司的科學運營管理、安全監控等方面發揮了重要的作用，物聯網的應用已成為公交業務發展的必然趨勢。
6、明略數據為稅務部門構建的可視化涉稅分析平台
稅務系統的數據在很長時間內大量來自於納稅人的申報行為數據和報表數據，面向稅務工作人員的是割裂的不同業務系統，信息本身被業務消解為固定的邏輯和處理形式。明略數據為稅務部門構建的可視化涉稅分析平台定位為面向稅務部門的數據服務產品。產品充分利用明略底層大數據平台相關技術，數據挖掘建模技術及明略稅務行業研究專家對稅源管理專業化，風險控制精細化，決策分析智能化的理解，搭建以分析預測為核心的數據應用平台，以幫助稅務部門征管工作更有效、更全面、更精細化的展開。
7、悠易互通汽車行業大數據經驗助奧迪品薦二手車
2015年，奧迪品薦二手車項目通過悠易互通程序化購買平台進行為期5個月的推廣活動，傳播受眾主要以男性以及已有奧迪車主為主，悠易互通規劃的投放策略是，首先，通過人群標簽及關鍵詞，對精準受眾人群進行全網競價;其次，對以上競價成功人群進行優化召回，分析以提高下一輪競價成功率;根據悠易互通汽車行業大數據經驗，消費者的行為路徑為」興趣-認知考慮-轉化」，程序化購買可以通過人群召回的方式將流失人群引導到下一環節，從而促進轉化可能。最終投放結果顯示，悠易互通通過以上策略高效達成客戶KPI，曝光量超過預估13%，點擊量超過KPI 26%，注冊量高達163%。
8、東風風神大數據」動」悉全系目標受眾，打破傳統促銷方式
派擇科技應用底層行為數據管理平台Action DMP支招東風風神全系營銷推廣活動， Action DMP實現全網用戶行為元數據、應用元數據、場景元數據的實時無損解析，精準捕獲各車型目標受眾;通過分析用戶行為場景，了解他們的觸媒習慣，展開品牌與用戶定製化溝通，其中也包括個性化創意載體與溝通渠道組合。項目最終CPL成本較目標降低40%。
9、智子雲大數據挖掘助蘇寧易購訪客」回心轉意」之路
蘇寧易購期望通過智子雲的VRM模型對到站/進APP的流失訪客進行精細劃分，並藉助DSP精準定向能力跨屏鎖定目標人群，找迴流失訪客。首先，建立數據倉庫;其次智子雲個性化推薦引擎Rec-Engine;智子雲智能動態出價引擎Delta-Engine;智子雲全網跨屏LBS定向引擎Loc-Engine不但支持多屏、跨屏投放，還能從訪客轉化率、媒體、地理位置、時段、設備類型、設備號等多個維度建立訪客轉化率預測模型和商品推薦模型;最後，重定向投放，針對每一個到訪訪客計算廣告點擊率和到站轉化率，然後通過自動聚類演算法將訪客人群分檔打分，對不同分值的人群，在綜合媒體環境、競價成功率等因素後，進行實時差異化出價。最終，本次活動找回蘇寧易購的流失訪客9,572,163次，並促成36,748個直接有效訂單;最終投資回報率>3。
10、 「優衣·幸運·穿回家」優衣庫2016春節場景營銷OxO
2016年，優衣庫中國推出了」優衣·幸運·穿回家」的春節主題活動，融入」LifeWear服適人生」品牌理念。結合大數據分析規模化的消費者共性，合適的移動媒介精準傳播，藉助自媒體傳播，連接到店體驗。制定優質的移動媒介策略，結合自媒體、網路廣告、社交媒體平台、零售店和微信支付，精準覆蓋受眾，，一系列線上活動讓優衣庫品牌和冬春裝產品形象直達人心，有效地將線下用戶帶到線上參與互動並積極分享，實現OxO導流，收獲了比較理想的品牌營銷和銷售增長效果。
⑦ 大數據展廳設計具有什麼特點呢
1、要突出主題
因為現在的大數據影響著人們的生活，因此展廳設計中可以以大數據改變生活為主題，巧妙加入生活中會使用到的智能化應用，大大提升了大數據展廳的互動體驗感，增強趣味性。
2、風格注重科技感
讓整體空間充滿科技感基調，可通過靜態展示、數字創意、互動體驗等結合展示內容。設計色彩上可適當採用藍色元素，突出了大數據展廳未來感的空間風格。
3、合理運用多媒體技術
可以採用互動大屏的形式來展現，比如：可以通過隔空手勢操作查看某一組或是某一時間的數據，加上一些交互效果，給人的體驗是非常不錯的。定製大數據VR交通體驗場景，比如：可以模擬駕駛員在駕車過程中藉助交通大數據避開擁堵路線等，快速到達目的地。定製大數據VR旅遊體驗場景，比如：對著名旅遊景點進行三維場景建模，體驗者佩戴VR眼鏡以第一人稱視角進行3D場景游覽，參觀至不同景觀會有相應的信息提示。
⑧ 品牌營銷利器！如何通過大數據推出爆款新品
傳統的新品在洞察市場機會時，往往是根據市場部，咨詢公司或者其他行業報告進行分析的，然後再粗略的預估新品的市場潛力。對於品牌來講，這種方法限制的新品的研發效率，並且不確定是否符合市場期望。
孫子兵法有雲： 知己知彼，百戰不殆 。如果把這句話搬到新品研發過程中，依然適用，可以這樣理解，
知己 ，了解品牌自身情況，市場佔有率，內部運作流程，品牌影響力，品牌運營以及品牌的短板。
知彼 ，了解品牌的消費者在哪，消費者是誰，消費者的興趣傾向；了解品牌的競爭對手，他在哪，什麼樣的，有哪些優勢和弱勢。
接下來，我們就聊聊，再者大數據時代，怎麼洞察市場，挖掘具有競爭力的新品。
人人都在討論大數據，那麼大數據的核心價值是什麼？能做哪些事情？我們拆解一下這個詞，分為 「大」 和 「數據」 。
何謂「大」？簡單來講，可以理解為它的覆蓋面廣，全面，無所不能，龐大的。
何謂「數據」？即為根數據（Metadata），散落在各處的信息，咨詢，資料等。
兩個字組合起來可以轉譯為，人類可以通過龐大的根數據，應用到生活的各個方面。
大數據的核心價值就在於它的 商業價值 。通過從龐大的數據中，挖掘最有價值的信息，並應用到實際場景中。
大數據時代，人與互聯網緊密相連。標記和記錄一個人的信息，不再僅僅是通過身份證，而是有無數個根數據組成。根數據不是對象本身，它只描述對象的屬性。例如，描述人的通俗的話語：
其中根數據為，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窩，對應的值為一米二，身高一半，黃，臭和上銹。
當然，我們也可以通過根數據，了解整個人的信息，也就是所謂的用戶畫像。
以往，傳統線下商店裡，消費者買了什麼，是誰買的，為什麼買，他有什麼特徵，這些資料對於商店來說，是完全不清楚的。不過，這些事情對於大數據，簡直是輕而易舉。消費者在網上的記錄十分詳細，他的收入情況，地址甚至是生活習慣都可以探查清楚。
這也是大數據的魅力所在，當然，我們也可以將大數據能力矩陣，賦能在品牌新品的創新上，通過洞察市場機會，甄選產品概念並預估市場潛力。
盲目的投放和發布新產品，會受到市場的打擊，提前預知消費者的興趣傾向，購買喜好將會對新產品起到積極的正向作用。
用戶在互聯網上的多年的行為數據，都會詳細記錄在伺服器，數據可能會散落在各個網站。但，這些數據能夠詳細描述用戶的特徵，都需要哪些數據？
用戶基礎數據
這部分數據描述了用戶的基本特徵，能夠確定 用戶是誰 。具體可以包括，
姓名，性別，年齡，職業，收入，地域，注冊地，常用ip，手機型號等。如果該用戶是實名注冊，那這些數據可以很容易獲取。但若是非實名，就需要後期通過模型推斷其各個屬性，如用戶的性別判斷，筆者在之前的文章中也有所描述，可以參考下《 AI驅動的電商用戶模型：性別屬性是如何確定 》。
購物數據
購物數據，是用戶在電商網站上發生了購買行為，所記錄下來的數據，從購買數據中可以提取出很多有價值的信息。
當用戶對某件商品發生了購買行為，就意味著對商品有需求，商品對他有價值。
緊接著，如果用戶周期性購買，那麼用戶就是該商品的絕對忠誠用戶。
再者，用戶瀏覽，搜索，加購，關注行為，也能反映用戶對商品的傾向
不同的購買行為，能夠對用戶定義不同的標簽，從而衍生了如下的數據維度：
購買力： 通過歷史消費記錄，收集訂單價格信息，再根據其消費額度，判斷用戶的購買力，詳情也可以查看筆者之前文章《 電商購買力模型：用大數據解鎖智慧營銷的新姿勢 》
促銷敏感度： 用戶訂單中，有優惠的訂單比例。這個數據能夠對品牌商的促銷和促銷力度提供指導作用。
還有，用戶忠誠度，復購周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。
行業數據
當然，不單單要知道用戶的信息，還需要了解自己和對手市場情況，有針對性做分析。
首先，聚焦自身品牌粉絲，探查粉絲不同性別，區域和年齡層對產品屬性的青睞。舉個簡單例子，YSL粉絲群體中，一線城市品牌的金牌會員，年輕人更喜歡粉紅色的口紅，又喜歡短款，那麼品牌可以針對這些人群有的放矢的研發新產品。
其次，了解競品情況，跟進競品市場。每個品牌的產品線不一定相同，sku池深度迥異。對於競品品牌的爆品，我們可以針對性拉取爆品的粉絲，了解他的用戶群體，並應用到新品研發策略中。
社交數據
社交數據能夠更全面的認識品牌的人群，深度的理解用戶的社交屬性，在媒體上的發聲態度，可以更加立體的理解用戶群。
根據上述數據標簽，能夠充分的了解用戶的需求點在哪裡，新產品做到有的放矢。再通過大數據能力輸出與產品匹配程度較高的用戶群體，這可以為新產品的冷啟動帶來一批種子用戶。
新品營銷和品牌營銷的套路基本相同，任何的新品對於用戶來說，都需要經過「接觸-認知-認識-認可」的一個過程。不過，在新品上市時，我們需要通過大數據，來完成用戶對新品的接觸和認知過程。也可以認為，這是新品的冷啟動過程。
做過社區的朋友都應該知道，冷啟動的種子用戶，對於新產品有多麼的重要。尋找精準的流量對新品帶來的效果將是不可估量的。
這部分精準流量的篩選，可以分為三個階段，預熱期-爆發期-收尾期
預熱期：擴大人群范圍
預熱期的目標就是希望可以讓更多的人了解新品，讓用戶能夠真的感知到新品的優勢和創意點。此時，需要挖掘新品可能存在的潛在用戶流量，把數據范圍擴大新品所在品類，甚至相關品類。凡是對新品所在品類或者相關品類有過購買，瀏覽，搜索，收藏或者加購行為的用戶，都要進行觸達。
爆發期：尋找精準流量
爆發期即為收割期，春季栽的稻子該去收割了。其實就是把預熱期觸達的用戶，進一步精準篩選，選出頭部流量。此時，可以結合公司內外的資源對這部分用戶進行邀請制的測試，使用新產品，優惠補貼，評測或媒體公關。進而將頭部流量轉化為已購用戶和品牌粉絲，再通過這部分人群的口口相傳，達到很好的口碑傳播效應。
收尾期：人群二次觸達
當然，並不是每個精準用戶都會買單，各種各樣的原因導致部分用戶掉隊。可能是當時忘記了，可能當時手頭上有其他工作，可能對促銷不是很滿意，等等。對於這部分人群，我們仍需要再次觸達。通過數據篩選出這部分用戶群，然後進行大力度促銷，最後在觀察其數據情況。
當然，以上只是新品冷啟動過程中，對人群的玩法。後續還有很多，涉及營銷策劃、創意、傳播、新媒體、商家/貨品，線上&線下聯動營銷等。但，核心的點仍然是 洞察市場和了解用戶偏好 ，這樣才能推出爆款產品。
⑨ 大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰【導語】從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性。如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意。基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發。二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動。第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養。
第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
——ADEC聯手浙大、五葉草大數空間舉辦「大數據時代的創新創業實踐與思考」研討會
在大眾創新、萬眾創業的熱潮中，基於大數據的創業創新備受關注。12月17日，阿里數據經濟研究中心(ADEC)、浙江大學管理學院、五葉草大數空間三者攜手合作，邀請20餘位浙大學者走入雲棲小鎮，在杭州這個創新創業的基地，聆聽大數據創業創新實踐者的感受，共同開展「大數據時代創業創新的實踐和思考」的相關話題研討。
三家大數據創新創業領域的企業數能科技、華院數據和洛可可公司的負責人給大家分享了他們的實踐方向、面臨挑戰以及心得體會。在分享結束後，就大家關注的話題分組討論的環節受到參會企業以及研究者們的歡迎。
三個方向和四大挑戰
浙江大學管理學院教授劉淵老師在分享中提到，從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。
圖為浙江大學管理學院教授劉淵
以浙江大學郭斌老師為組長的小組認為大數據創新創業的商業模式有三個方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得關注,其中A相當於為企業提供數據的計算分析能力；第二類D是提供數據為主，要做有效的決策背後所使用的數據可能來源於多個數據源，可以集聚數據成為運營的資源；第三類S相當於提供基於數據的服務，這種服務要嵌入到企業運營的業務流程。
以鄭剛老師為代表的小組總結了基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有以下四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發，二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動；第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養；第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據創新創業的三個實踐
數能科技：數據分析老兵的創業之路
數能科技的總經理張曉明先生在國外有20多年的數據分析的經驗，他在分享中談到，美國的大數據指的是用常規方法無法處理的數據，比如音頻、視頻等數據，而中國的大數據實際上是大數據+小數據，以電影行業為例，通常都是數據採集後轉化為小數據來進行統計分析和數據挖掘。
圖為數能科技的總經理張曉明
張總認為，中國發展大數據面臨三大挑戰：一是數據孤島現象嚴重，二是行業知識缺乏，在業務、技術和行政人員三方面溝通比較困難，跨學科的溝通以前比較缺乏，使得整個行業發展在應用層面的發展不快，三是過去中國的發展是粗曠式的，哪有機會往哪跑，現在是精細化管理，進行資源的優化配置，而政府官員對這種需求的優先順序不高。
在大數據的商業模式方面，張總認為，數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性，其中人才也是發展的一個瓶頸，尤其欠缺具備硬實力和軟實力的數據分析師，尤其是軟實力方面對於理工科學生來說更難，軟實力主要指的是溝通、好奇心和業務理解力。
數能科技開發的「電影票房預測」應用和「電影排片寶」應用都是典型的基於數據的新應用，電影票房預測每天早晨9點半會發布當天的票房預測結果，希望成為全國以及各個城市電影票房的預測風向標，為發行人進行精準營銷提供依據，「電影排片寶」應用通過收集來自媒體、影院的歷史數據、網上售票的預售數據等信息為各大影院排片提供建議。這種應用場景還可以衍生到客流預測與資源優化管理，比如在旅遊景點、大型超市等。
華院數據：數據分析人才基地的孵化新模式
國內專業的數據分析挖掘人才有很多都來自於華院數據，來自華院數據的執行總裁麥星在分享「華院數據——產業大數據生態的深度孵化器」的主題時談到，華院數據目前聚焦是以大數據行業解決方案為核心，基於自己多年的技術積累，提供數據互聯、人工智慧引擎等核心能力和產品，融入於垂直行業，在各行業孵化出獨立、專注、聚焦的大數據子公司。
圖為華院數據的執行總裁麥星
目前已經孵化了數雲、數創、數尊、華院分析等多家大數據+電商、零售、O2O、運營商的創業公司，這些創業公司形成產業大數據的生態，比如數雲科技是電商數據應用的創業公司，為阿里巴巴平台上的商家提供CRM解決方案，連續三年都是金牌淘拍檔。
洛可可：傳統工業設計公司的大數據創新轉向消費者為中心
洛可可作為一家工業設計公司，它所推出的一款55度杯子一上市就備受歡迎，杭州分公司負責人夏治朋在分享時提到，如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意，而且數據不僅是B端的需求，更重要的需要最終消費者的需求，讓創意和設計更加精準。
圖為洛可可杭州分公司總經理夏治朋
以前的產品只有功能，現在的產品還要有服務、有情感，產品具備智能的基礎需要有大數據，現在的產品大都是軟硬體結合的，同時還有app,從而了解用戶的行為和習慣，通過App端數據的抓取來獲知用戶的行為和習慣，從而改變創意和設計，使得用戶感知到產品是為之定製的。
大數據的創新創業剛剛開始
在信息經濟發展迅猛的今天，隨著數據扮演生產要素的角色，雲計算發揮公共計算基礎設施的作用，數據的開放、共享與流動成為可能，數據的融合激發新的生產力。與以往任何一個時代相比，大數據時代的創業創新將擁有更多的機會、更大的空間。雖然現階段我國數據相關的法規政策尚不完善，基於數據的創業創新實踐尚在探索階段，業務和服務模式還不成熟，不確定性正意味著更多機會，因此我國不斷涌現出企業進行基於大數據的新模式的嘗試和探索。阿里數據經濟研究中心(ADEC)期待與更多學界研究者進行深入合作，共同推動中國數據經濟的良性快速發展。
⑩ 大數據需要好設計
大數據需要好設計
越來越多的企業開始意識到優秀的設計之於數據的重要性。優秀的設計可以讓枯燥乏味的數據變得更加直觀、友好，從而幫助顧客理解數據的意義，讓企業與顧客建立更好的關系，從而更好地發揮作用。
許多公司一直相信大量囤積數據的好處，現在他們正在尋找能利用這些數據造福顧客的方法。大數據給各行各業的企業提供了一個變得更加透明、更值得信任，並在競爭中脫穎而出的機會，而且能讓他們的用戶在產品和服務上獲得更加個性化的體驗。
大量的數據造成了巨大的復雜性，而設計的力量可以化繁為簡，讓這些數據能被普通人理解，因此設計在大數據上就有了用武之地。它的作用就是把信息變成人們可以使用的、有意義的觀點，賦予冷冰冰的數據以生動的含義，同時把數據與我們居住的這個紛繁復雜的世界聯系起來。那麼企業應該如何更好地利用設計，使人們從「怕數據」變成「愛數據」呢?
我們開始發現，在智能手機和其它聯網設備的影響下，消費者的行為和預期正在發生變化。這些設備帶來了海量的數據點，揭示出人們在任何特定時刻需要哪些信息，以及他們希望從哪裡獲得信息。消費者們已經意識到他們的數據是有價值的，因此他們可以期望、甚至是要求對方用某種價值來交換他們的數據。數據已經成了一種新的貨幣，企業也要從這個角度來看待數據。人們願意拱手送上的信息越多，企業利用這些信息為消費者量身打造某種體驗的潛力就越大。但是人們對於隱私問題的擔憂卻讓這個過程變成了一個復雜的挑戰。
對於許多企業來說，如何讓用戶覺得自己在用一種很「酷」的方式使用他們的數據，而不是以一種鬼鬼祟祟、令人不自在的方法使用他們的數據，這是一個很難把握的平衡。設計師解決這個挑戰的方法是建立一套貌似能神奇地對某個用戶的習慣做出回應的系統。視頻網站Netflix就是一個很好的例子。Netflix通過謹慎地利用用戶的瀏覽數據，來向用戶推薦他們可能喜歡的其它視頻，讓用戶覺得這些視頻都是為自己量身推薦的。移動社交網站Foursquare則已經轉型成了一個推薦引擎，會根據用戶的地理位置和一天中不同的時間，向用戶推薦有用的信息和當地的優惠服務。只要企業把用戶的數據當成一項服務來妥善使用，隨著用戶提供的信息越多，他們的體驗就會越好，從而逐漸打消消費者對於企業可能泄露用戶個人信息的疑慮。
數據不會為了你而自動創新。數據可以展現某些模式，幫助我們預測結果，也可以幫助我們驗證理論。但是當研發某些全新事物時，光靠數據無法催生出下一代的「殺手級」產品。如果美劇《雙峰鎮》(Twin Peaks)的編劇或加拿大太陽馬戲團(Cirque de Soleil)的老闆當初只在數據的預測范圍內考慮問題的話，那麼觀眾的欣賞偏好數據可能會顯示《雙峰鎮》的品味太古怪了，另外的數據則會顯示，在日益低迷的馬戲市場上開辦一家新的馬戲團是件多麼瘋狂的事。
對於從事「創新」業務的企業來說，好的設計是成功的關鍵因素之一。設計師可以幫助企業設想它們的業務定位，或者對現有的業務進行重新設想。創意是發明創造的關鍵，而對於創造性的突破來說，數據仍然非常重要——尤其是當它和人類獨有的想像力和直覺結合在一起的時候。
大企業傳統上喜歡讓咨詢顧問來告訴他們如何利用數據來為企業服務，以提高公司業務的效率，同時更好地進行實時決策。而技術人員則喜歡以靈活的方式構建數據。它們會對數據進行分析組合和交叉引用，以使它更加高效和智能。
設計師則喜歡從一個全然不同的角度利用數據。他們會直觀地思考對於終端用戶和活生生的人來說，怎樣才能從數據中獲益。設計師有一個根深蒂固的想法，就是關注怎樣把事情簡單化，唯一的目的是取悅終端用戶，不管這些用戶是企業用戶還是普通消費者。設計師們知道如何把復雜、分散的數據變得形象化，變得易於理解，更重要的是變得更加人性化。在如何讓數據適應我們紛繁復雜的生活和現實世界的問題上，設計可以扮演一個關鍵的角色。我們生活的方方面面都需要依賴於種種數據服務，而設計師可以給這些服務帶來故事情節和人情味。
對於屏幕上的體驗來說，尤其是對於移動設備的屏幕體驗，簡潔已經成了一個口號。如果一家公司希望用更智能的方式來利用數據造福用戶，服務的設計可以給他們最重要的服務帶來簡潔的特性。下面幾個例子就說明了以設計為導向的數據使用可以產生的力量。
瑞典有一家名叫「3」的移動運營商，它把話費賬單從每月一次的惱人服務變成了一項有用的服務。它推出的「My3」手機應用可以使用戶實時看到自己的使用數據，讓他們知道自己的話費和流量還剩多少。如果用戶的剩餘通話時間不多了，他們也可以通過這款應用獲得更多的信用，到了月底的時候，用戶就不會對著高額的話費賬單大吃一驚了。用戶也可以通過這款應用直接撥打客服電話，同時它會告訴你，要等多長時間才能撥通某位客服人員的電話。這款小小的應用重塑了電話賬單給用戶的體驗，使它從一種靜態的、單向的告知方式變成一項個性化的服務，不僅可以根據用戶的行為做出調整，還允許用戶即時採取行動。
這是一個很好的例子，它把世界上的一種最呆板、也可能是最令顧客厭煩的數據變成了另一番模樣。而且令人吃驚的是，用戶非常喜歡這項服務，作為一項電話賬單應用，用戶居然在應用商店中給它打了平均4.5星的高分。
「3」的故事也告訴我們，一家企業在靈感的驅使下可以實現怎樣的華麗轉身。在和其它運營商競爭的過程中，「3」在使用用戶數據上另闢蹊徑並取得了成功。
谷歌(Google)的Google age服務改變了醫生與患者間的交流方式，現在我們看到，醫療專業人士已經開始主動擁抱信息和數據革命。他們已經開始採取一種前瞻性的姿態，採用那些能夠促進醫患關系的數據解決方案。
SMART是哈佛醫學院(Harvard Medical School)和波士頓兒童醫院(Boston Children』s Hospital)聯合發起的一個項目，目的是重新設計小兒生長曲線。小兒生長曲線幾乎會用到兒童的每次就診中。不過很多父母對這個曲線反映的信息都不甚了解。在某些情況下，這種情況可能導致這個曲線的數據遭到錯誤解讀，從而導致災難性的後果。SMART採取了以設計為導向的方法，建立了一個全新的小兒生長曲線應用，不僅易讀易懂，還可以在醫生和患兒父母之進行分享。這款應用從兩個角度展示了患兒的數據，一種是從醫生的角度，一種是從父母的角度。後者使用的是簡化版本的數據，醫生可以更好地向患兒父母解釋生長曲線所反映的情況以及各種比例數值的意義。它沒有採用復雜的數值，而是用簡明的圖像來呈現兒童的發育情況，確保醫生和父母都能了解孩子的情況。
類似SMART和My 3這樣的項目近來呈明顯增加之勢，它們的核心挑戰就是如何讓普通人了解各種數據的含義。顯然許多企業也會面臨類似的問題。設計可以通過以下方法幫助企業解釋各種數據的含義，找到用數據為顧客造福的機會。
用數據做指引，而不是做決定：用數據創造一個便於理解和學習的條件，但不要讓數據的重要性超過創意和靈感，也不要忽視信心的重要性。
關心客戶：把數據的洞察力和價值從你的企業擴展到你的客戶身上。
打亂數據，推倒重來：我們住在一個混亂的世界。如果你的數據很純粹，如何適應這個混亂的世界?利用設計把數據變得個性化、情緒化，多講故事。
不要光理解數據，更重要的是要理解人。你是不是正在考慮再招聘一個數據分析師來解釋你現有的海量數據呢?其實，為何不招一個心理學家呢?
學會典雅和簡潔。數據科學可能是復雜的、抽象的甚至是醜陋的。設計可以給你帶來簡明和清晰。優秀的設計也可以幫你以美麗典雅的方式展示數據，把那些覺得數據枯燥無味的人吸引回來。
邁出創造性的「自信一躍」。一個融合了直覺和想像的創造性過程可以帶來光靠數據無法完成的創新。如果你想重塑業務或發明什麼新東西，這一點更是至關重要。