中國android生態大數據報告

『壹』 大數據時代移動營銷有哪些趨勢

一、智能終端成為數字營銷的尺咐主戰場

隨著智能手機和平板電腦的普及，移動網路的訪問量急劇增長，用戶在智能手機和平板電腦平台上花費的時間也越來越多，中國移動廣告市場呈現快速增長喊鬧的態勢。

二、大數據的應用讓移動營銷更精準

三、移動電商改變整個市場營銷生態

四、新型城鎮和農村成移動新藍海

隨著國家新型城鎮化戰略的實施和移動終端網路的不斷普及，三四線城市、新興城鎮和農村市場成為移動電商的新藍海。事實上，阿里，京東、1號店、蘇寧雲商等電商近年來已經大跨步進軍三四線城市和農村市場。

五、App營銷是移動營銷主要形式

現階段移動互聯網流量主要由各種App產生，App產生的流量佔70%以上，App的數量在IOS和Android都在百萬個以上，無疑，App成為鄭困罩移動營銷的主要形式。

六、本地化移動營銷市場空間廣闊

本地化移動營銷是人、位置、移動媒體三者的結合。由於廣告主及數字廣告代理商不斷尋求一種既具有高度本地化有高度相關性的傳遞商品信息的方式，本地化移動營銷得以快速發展。

七、移動營銷打造O2O營銷新模式

移動O2O營銷模式充分利用了移動互聯網跨地域、無邊界、海量信息、海量用戶的優勢，同時充分挖掘線下資源，進而促成線上用戶與線下商品服務的交易。在移動互聯時代，企業需要思考如何將線上和線下有效整合，將線上的推廣活動轉化為實際的銷售。

八、RTB成移動廣告投放主導模式

RTB（RealTimeBidding）實時競價，是一種利用第三方技術在數以百萬計的網站上針對每一個用戶展示行為進行評估以及出價的競價技術。與大量購買投放頻次不同，實時競價規避了無效的受眾到達，針對有意義的用戶進行購買。

九、多屏整合成移動營銷必然趨勢

華通明略（MillwardBrown）發布的最新報告顯示，中國消費者使用智能手機、平板電腦等多屏媒體的頻率要高於世界上任何其他地區。多屏整合將成為移動營銷的主導方向。這里的多屏整合包含兩層含義：一是多屏整合的大數據分析。二是多屏的整合營銷。

十、建立戰略聯盟是移動營銷平台方向

大數據時代，大數據、技術和創意將是移動數字營銷公司的核心競爭優勢。建立戰略聯盟是移動營銷平台發展的必然選擇，數字營銷公司建立戰略聯盟可以通過以下途徑：一是大型互聯網企業之間的戰略聯盟。

『貳』 大數據分析工具有哪些,好用的有嗎

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash。

『叄』 2021年我國大數據行業發展現狀如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

『肆』 大數據在未來有什麼樣的發展趨勢_大數據的未來發展前景

大數據的未來發展趨勢主要有以下幾點：趨勢一：數據資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓亂櫻寬的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一起助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會嘩陸叢面臨悉孫數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。

採用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。

大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。

『伍』 知乎核心用戶大數據報告

最近寫了個爬蟲，將知乎 3W 核心用戶的公開資料爬了下來。雖然知乎聲稱注冊用戶有 6500 萬，日活躍用戶有 1850 萬，但其中很大一部分用戶是三無用戶。由於該部分用戶公開的數據並不多，再且新版知乎伺服器對於單 IP 最大請求量有限制（大概每秒一次左右），所以我只爬了最核心的 3W 用戶。

我的爬蟲規則是這樣的：從關注量上萬的知乎大 V 中隨機抽取 10 個作為種子，依次爬取其關注的人，再從其關注的人爬取關注的人的關注的人，如此遞歸。也就是說爬蟲的規則保證了進入資料庫的每一個人至少有一個關注者。以下的數據分析均來自於爬蟲所得到的資料，所以要是報道上面出了偏差，還請大家見諒。

首先是對知乎用戶的職業描述進行詞雲分析，列出前一百的高頻詞，結果如下。

在職業描述中進行高頻詞分析，「互聯網」以 4552 次頻率完勝，然後是」大學「緊隨其後，其頻率是 2163 。這和我們平時所看到的互聯網從業者和名校學生佔領內容輸出的主力一致。這一百個高頻詞也囊括了知乎用戶的興趣，居住地等信息，不過這些我們以後還會仔細分析。

我們先來看看知乎的各種「最」。最高贊同數，最多關注者，寫得最多答案，分別是哪些呢？

首先是最高贊同數的排行榜。

在贊同數上面， @張佳瑋 老師以一己之力超越了第二名一倍不止，可謂是穩拿的冠軍。然後前五名是 @肥肥貓 ，@朱炫 ，@唐缺 ，@馬前卒 。輪子哥排在了第六名。

然後我們來看最多關注者排行榜。

在關注者排行榜上， @張佳瑋 老師還是遙遙領先於 @李開復 老師。再往後走就是知乎的大佬 @黃繼新 和 @周源 ，再往後是 @yolfilm 。

我們再來看寫的答案最多排行榜。

@Phil 以極高的產量勇奪答案數最高 Top1，而素有」輪帶逛「之稱的 @vczh 只能屈居第二。排行前五的有 @王若楓 、@柴健翌 、@zhen-liang 等大 V 。

再來看看提問最多排行榜。

@David Chang 以 2684 個提問排行第一，以未來知識圖譜聞名的 @圖靈Don 排行第二。排行前五的還有 @歆鹽 ， @程瀚 、 @張亮 。

然後是 BAT 三廠的員工數量比較，這個比較基於爬取到的的用戶職業描述詞頻進行統計。

可以看到鵝廠員工在知乎比例最高，阿里次之（詞頻： 0.004554 ），熊廠稍稍落後。

都說知乎是 985 / 211 滿天飛的地方，那麼清北復交浙到底哪家強呢？

可以看到北京大學和清華大學的詞頻不相上下，後面那三位還需加把勁啊。

在移動智能時代，Android 、iOS 、WEB 前端工程師在當今軟體開發中簡直大放異彩。那麼知乎哪一種程序員最多呢？

結果是前端詞頻遠高於 Android 和 iOS ，其實差那麼一點點就是 Android 和 iOS 的和了。這么說吧，你可能是堅定喬布斯 less is more 信念的果粉，也可能是擁抱開源的 Android 粉，可是所有人都需要瀏覽網頁，不是嗎：）

然後我還比較好奇知乎用戶的普遍興趣愛好是什麼。

結果發現健身獨占鰲頭般佔領榜首。看來知乎上還是普遍推崇健身提高顏值提高自身吸引力。可是為什麼閱讀的比例是最底的呢？為此我只能假設知乎上的同學學習效率都比較高，在完成基本的閱讀任務後去了另外的領域探索更大的世界。又或者說閱讀，相對於旅遊健身攝影來說，對於提升自身的價值性價比並不是很高，因而大家更傾向於去健身房，去旅遊，去拍照吧。

知乎用戶地域分布。

詞頻集中分布在北上廣深杭四川浙江江蘇等地方。和個人的主觀印象是相似的。畢竟以上顏色較深的都是互聯網行業比較發達的省份。

然後就是大家最關心的知乎男女比例問題了。

在爬到的用戶數據中，男性比例佔了67.8%，女性只佔了32.2%。也就是說男女比例比2：1還要大。

看到這里，你可能會反駁我說知乎初始用戶的性別就是男性啊，這樣子搞個大新聞是不行的。我也覺得挺有道理的，於是進一步篩選了核心中的核心部分用戶，篩選條件為粉絲數大於200且贊同數大於400的用戶，這下采樣應該准確了吧。然後有了下圖。

女性的比例降到了30.1%，男性比例相應為69.9%。這個數據比之前的數據更為不平衡。所以說女性用戶在知乎更為稀缺，也顯得更為珍貴。

所以，與其說知乎是一個高質量的問答社區，還不如說：

作者：彭家進 來源：知乎

『陸』 大數據未來的發展前景怎麼樣

我不知道你理解的大數據是什麼？如果是真正的大數據，那麼現階段來看發展前景很好，專而且有很大可能性會更屬好，因為現在人們對大數據的利用還停留在一個比較初級的層面，大部分是分析已經發生（比如瀏覽習慣）或正在發生（比如自動駕駛），那麼將來還會出現「將要發生」（比如將要購買什麼，將要發生什麼等等）。
當然，這是一種比較理想的狀態，現在也有公司說有這種產品，不過大部分都是噱頭，沒什麼實際作用。
而且現在的的大數據，很大程度上是分析一種群體特徵，比如各種佔比、分布、多少等等，將來大數據還要細化，畢竟大數據的來源是人，那麼一個人的大數據能不用能對人本身進行分析呢？明顯可以，就和社會的發展一樣，開始是一家一戶的小農經濟，然後是大家一起乾的大鍋飯，然後再次出現細化分工甚至越來越細，然後繼續整合細化，整合細化，直到最優化（基本不可能，因為這個是沒有統一標準的，在這里這種方式最好，在另外一個地方可能就會有所區別）。
所以個人感覺，大數據將來的發展很好，當然如果你的大數據是狹義上的大數據，比如XX大數據，那就沒那麼重要了，也有發展，但是和真正的大數據去比較那麼就失色很多了。

『柒』 查詢大數據網貸報告在哪裡可以查

支付寶的那個福瑞科技數據還湊合，但是現在搬走了吧，我是在維信上面查的，反正都是來查旗下的