大數據精準度

Ⅰ 大數據行業的數據精準嗎

第一，用戶行為與特徵分析。顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎？或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。

第二，精準營銷信息推送支撐。過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的即是大數據支撐。

第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七，大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理

第八，SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

第九，發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。

第十，市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。

Ⅱ 數據怎麼最精準准

隨著大數據逐漸開始落地應用，大數據技術的各種指標也逐漸開始引起更多的關注，尤其是對於傳統行業來說，如何有效利用大數據技術來輔助創新和提升運營效率也是必須要思考的問題。

在實際的生產環境下，要想有效利用大數據首先要對大數據技術的各項技術指標有一個整體的認知能力，其中就涉及到如何來界定準、細、全、穩和快，這些指標對於大數據實現數據價值化也有比較直接的意義。

所謂的「准」在大數據中涉及到多個元素，涉及到數據的關聯性描述、數據緯度、語義分析、演算法設計等多個內容。簡單的說，數據量越大、數據緯度越高、問題描述越清晰則准確率也會更高，當然大數據是否「准」與演算法設計也有非常直接的關系。

「細」和「全」分別代表大數據的深度和廣度，「細」主要體現在對數據挖掘的深度上能否滿足應用的需求，能否通過數據挖掘發現新的價值，深度學習目前在「細」的方面正在不斷向前推進，「細」對於算力的要求是比較高的。要想做到「全」，首先應該重點從數據採集入手，而採集數據與物聯網建設也有比較直接的關系。

「穩」和「快」是衡量大數據可用性的重要指標，「穩」不僅代表穩定的系統運行能力，更代表了結果的一致性表現，而「快」的定義對於整個系統的運行效率有較為直接的影響。要想做到穩，首先要做到不同類型數據的不同處理方式，而要想做到快則涉及到計算方式，比如在大數據平台的採用方面，Spark在很多情況下要明顯快於Hadoop。

最後，大數據系統能否實現准、細、全、穩和快，與多方面因素都有關系，判斷的具體方式除了採用數據集進行驗證之外，另一個辦法就是進行落地應用實踐，這個過程也能夠不斷完善大數據平台的設計。

Ⅲ 大數據精準營銷如何做

精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。大數據精準營銷做法如下：

1、以用戶為導向。

真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。

2、一對一個性化營銷。

很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。

3、深度洞察用戶。

深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求。

例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。

4、營銷的科學性。

實踐證明，數據指導下的精準營銷相對於傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

大數據精準營銷包含方面

1、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。具體包含以下幾個維度：

用戶固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座。

用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好。

用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次。

用戶動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

2、數據細分受眾

在執行大數據分析的3小時內，就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷，全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下。

3、預測

「預測」能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡面又可以通過上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。

4、精準推薦

大數據最大的價值不是事後分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。

數據整合改變了企業的營銷方式，現在經驗已經不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業的數據預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。

Ⅳ 大數據運用 社會管理精準度更高

大數據運用 社會管理精準度更高
大數據在社會管理中有什麼用？答案在越來越多的實際應用中不言自明。一是通過對數據的收集和整理，管理部門能夠「摸清家底」；二是多個工作流程可以由信息系統自動完成，有利於提高效率；三是讓老百姓通曉信息，享受更加高效、公正、透明的服務。
此外，大數據對社會管理創新還有更深層面的意義。在采訪中，有代表委員講了這樣兩個故事。一個是關於兩項「風馬牛不相及」的數據—城市等高線和孤寡老人住址。但是整合了這兩項數據後，一旦遇到暴雨內澇，就可以馬上知道哪些老人家裡進了水，需要幫助。第二個則關於公廁。對某一地區的公廁每天的使用頻率進行分析，就能迅速判斷出這一地區的流動人口數量是否發生了變化。
事情雖小，卻表露出大數據給我們生活帶來的開創性變化。通過大數據，可以幫助人們找到數據之間的關聯性，提高政府部門的協同能力與辦事效率，讓社會管理更精準。從這一點來看，與其說大數據是為社會管理者們提供了強大的工具，不如說它正在從根本上改變了社會管理的思路：從「經驗治理」轉向「科學治理」，真正實現「智能社會」和「智慧城市」。
正因如此，社會管理部門在使用大數據時，需要徹底改變觀念，打破條塊分割的思維定式，從全局出發，放眼於長遠，並且探索建立多種數據模型，真正把握數據間的關系，避免被「數據雜訊」拉入歧途。同時，還要積極發揮企業的主觀能動性，與企業合作進行數據開發，挖掘數據價值。

Ⅳ 19.簡述大數據調查法的特點

大數據調查法是一種利用大數據技術進行調查和分析的方法。其主要特點如下：

• 數據量大：大數據調查法所使用的數據量非常大，通常是幾百萬到幾億個數據點，這可以提供更全面、更准確的信息和洞見。

• 高速度：大數據調查法使用高速的計算機和分布式處理技術，可以快速處理大量數據，從而更快地生成分析結果。

• 多樣性：大數據調查法可以處理各種類型的數據，包括結構化、半結構化和非結構化數據。這些數據可以來自各種來源，例如社交媒體、移動應用程序、感測器等。

• 精準度高：大數據調查法可以通過對大量數據的分析和挖掘，找到數據背後的模式和規律，並從中提取有價值的信息，這可以提高調查結好滑旦果的准確性和精確度。

• 實時性：大數據調查法可以在幾乎實時的情況下進行數據收集和分析，這使得研究人員可以快速了解當前的情況和趨勢，從而及時調整策略。

總讓含之，大數據調查法具有數據量大、高速度、多樣性友擾、精準度高和實時性等特點，這使得它成為一種有用的調查和分析方法，能夠為企業和政府決策提供更准確的信息和指導。

Ⅵ 如何利用大數據和人工智慧技術，提高股市投資的精準度和成功率

利用大數據和人工智慧技術，可以通過以下方式提高股市投資譽者納的精準度和成功率：

1. 數據分析：使用大數據技術，收集和分析股市嫌行數據，包括公司財務數據、市場數據和宏觀經濟數據等，以幫助投資者做出更明智的投資決策。

2. 機器學習：通過機慶沒器學習演算法，能夠對歷史股市數據進行分析和預測，以預測股市未來的趨勢和走勢，幫助投資者做出更准確的決策。

3. 情感分析：利用自然語言處理技術對社交媒體、新聞和公告等信息進行情感分析，以了解市場情緒和投資者情感，幫助投資者做出更明智的投資決策。

4. 特徵工程：通過特徵工程技術，提取和選擇與股市投資相關的特徵，以建立更准確的股市預測模型，提高投資的成功率。

5. 風險管理：利用大數據和人工智慧技術，對股市風險進行分析和管理，以減少投資者的風險和損失。

Ⅶ 什麼是精準大數據

精準大數據，是一種依靠國內通信運營商的海量數據以及大數據的處理能力，在能確保用戶數據隱私安全的前提下，通過對數據的深入挖掘、對行業的深度研究、對渠道的資源整合，為各類企業客戶優化營銷策略，提供營銷渠道，達到降低營銷成本，提高營銷效果，增強市場競爭力的目的。