⑴ 如何大數據統計app日活躍用戶
什麼是促活？ 促活在指與老客戶建立了一種穩定的客戶關系之後，提高平台上留存的用戶的活躍度。 僵屍粉是沒用的，只有活躍的用戶才能對平台產生價值，從而在平台上消費，給平台帶來利益；這里可做的事很多，包括但不限於構建用戶模型，沉默用戶找回，用戶激勵體系的創建和完善等等。 促活前你要知道什麼？ 在吸引用戶進入產品的時候，我們就必須先做到建立基礎的數據監控以及細分，為用戶貼上標簽。 知道這部分用戶是因為什麼而進入這個平台，了解他的喜好等等。而要促活除了根據用戶的標簽還要進行周期性數據分析，促活之前，你要知道你面對的人群是處在什麼階段的用戶。結合用戶的生命周期。根據標簽、數據、用戶的生命周期制定方案。 用戶的生命周期大致分為三個節點： ◦潛在用戶期 ◦活躍用戶期 ◦沉默用戶期 不同的用戶生命節點，增加用戶的活躍度的手段不同。安卓刷量 ◦在潛在用戶期應該要設計合理的機制去促進用戶從潛在用戶到活躍用戶的轉化； ◦在活躍用戶期要站在用戶的角度去設計和完善激勵體系，去促使用戶活躍周期的延長； ◦在沉默用戶期對沉默用戶進行更大力度的喚醒及關懷，推遲他們的沉默期。 根據節點，制定每步重點是什麼，做到運營的有的放矢。利用後台的統計功能，按需求層次推送針對性文案制定針對性的活動。通過一次次的活動和文案篩選就能不斷的篩選用戶。 促活的手段有哪些？ 針對性的消息 消息是產品和用戶交流的一個重要方式，對消息的投放一定要夠精細，針對用戶分組投放針對性的消息。 關懷是針對特定的人群定製的，投放給全部用戶（包含男性）就失去了這一特性。而用戶對無關自己的消息會沒有興趣，也容易失去用戶。很多的產品都是是一個私密的一對一埠，進行營銷時一定是「我和你」的溝通，當用戶感覺你和他是朋友甚至親人在單獨交流，就一定能增加了用戶黏性，這樣也就增加了用戶的活躍度。 設置小游戲 增加用戶的活躍度不妨設置一些契合你品牌的有趣的小游戲，通過玩游戲可以獲得折扣或者優惠券獎勵，那麼每當客戶想要玩這個游戲或者需要這些折扣優惠時就會就能夠吸引用戶主動來找你。安卓定向推廣 開發新穎的功能 除了產品已有實用功能外，還需要開發新穎的小功能來吸引用戶的關注度並且增加他們的活躍度。 比如說： 某產品經常分享一些時政點評類的消息，有時一些消息比較敏感。很容易被刪除，為了規避這種情況順便吊起用戶的好奇心，他們開發了「閱後即焚」的功能，每天的每條消息只能夠看一次，不能分享，第二次點擊進入就會顯示「已焚」。這樣用戶時不時就會想要去「刷」一下。用戶就自然而然對這個公眾號產生了「依賴」，不能分享也規避了敏感新聞的風險。 設置話題讓用戶討論 UGC是互聯網內容運營的一個重要方式。UGC(User Generated Content)也就是用戶生成內容。 用戶不僅是網路內容的瀏覽者，還是網路內容的創造者。用戶將自己原創的內容通過互聯網平台進行展示或者提供給其他用戶。讓用戶來決定活動的方式、活動的獎品等等都可以提高用戶的參與度。因為自己參與了活動的設置，自然參與和分享的積極性就大幅度提高了。 比如說： 在發布活動前先推出了一條推送，這條推送咨詢了用戶，你最想要的什麼作為活動獎品，這個問題引發了大量用戶的討論，一下子把很多平時沉默的用戶激活了。而當活動的獎品是用戶喜歡的，活動的參與度也就高了。mac應用商店 我們也可以將UGC用到產品的運營當中： ◦設置話題去讓用戶討論，討論的地方，可以是討論區，可以是微信群。 ◦然後收集用戶的討論製作成推送。 ◦用戶會熱衷於轉發這種消息，提高了曝光率的同時也提高了產品黏性和用戶的活躍度。 長期日常的促銷活動 在產品的消費群沒有形成一個長期穩定的回購時，可以用一個長時間段的折扣促銷，吸引用戶來嘗試。 比方說：每周二均舉辦大促活動，當發現確實能得到實惠之後，用戶便會成為習慣對你的平台產生依賴，每到周二就能會主動的去尋找你。 當用戶習慣這個時間節點後，在這個時間前後發布其他的活動或者圖文，取得的成果非常的好。 策劃吸引人的非日常活動 除了普通的日常活動，還應策劃一些非日常的活動來刺激用戶，增加用戶的活躍度。 首先你要明白一下幾個問題：活動目的是為了直接銷售？還是間接銷售？是為了提高品牌知名度？還是單純的為了用戶量？活動時間有無節日營銷？活動目標用戶是誰？活動投放路徑在哪？活動資源有沒有準備好？ 通過這些制定活動方案、活動文案、活動的人員分工、活動的總時間表及日時間表等等，理清了活動的思路，那麼獲取用戶真的不是難事。而這種非日常的大型活動最好要設置參與的門檻。app運營分析
⑵ java大數據工程師師，軟體開發，可以在家網賺嘛
恐怕很難，而且不現實。
當然，如果是成名已久的Java開發工程師或者大數據開發工程師的話，接點私活是可以的。
不過毫無工作經驗的一個名不經傳的人，自己隨便學了點兒，也沒有成功的項目和作品。又沒有真實的商業項目的經驗。你憑什麼能接到活兒？
⑶ 如何才能讓大數據變現
討論一個問題。我們都知道數據是當下所有企業的戰略資產，而每個企業中都積累，並不斷在產生大量的數據，但為何依然很多企業並不認為數據為其帶來了價值，原因可能有很多，但都可以歸結到沒有用好數據，或者數據不是好數據。
1、 什麼樣的數據才能產生價值?
阿里巴巴曾鳴認為，所有商業都在快速智能化，而數據是智能商業時代最重要的資產，但只有活數據才能創造價值。第一，數據是活的，也就是說數據是在線的，可以隨時被使用;第二，數據必須是被活用的，也就是說數據在不斷地被處理，產生智能商業決策，同時又產生更多的數據，形成數據迴流。只有在線才能真正讓數據成為活數據，進而以數據驅動企業運營。
SCRM的定位是面向行業領導者的用戶生態數字化運營平台，行業領導者意味著其客戶群體為行業第一層級的企業，用戶生態數字化運營平台則有兩層含義，一是企業全渠道連接用戶、持續互動的連接器，二是連接數據，實現數據變現的平台。
2、SCRM是讓消費者交互變縱為橫
一是對於SCRM的理解。
一直以來，SCRM有諸多解讀，對其中「S」所代表的social同樣說法不少。車傳利認為，SCRM的重點有兩層，第一是以結合社交工具、社交手段，而更為重要的是「企業和品牌不能再遠離用戶，與用戶做朋友」。後一層含義被很多廠商、很多產品所忽略，但事實卻是當下消費者的消費習慣會不斷變化，但企業要直接與用戶產生關系的趨勢不變的。
對消費者的需求，作為工具的SCRM產品如何幫助企業觸達從企業端來看，過去很難連接消費者，了解不到客戶的需求，在層層渠道、經銷商中需求傳遞缺失。這種過去的企業與消費者的關系，可以形象的歸結為縱向傳遞，消費者-渠道商-渠道商-……-企業。即便在現在，大量的第三方線上平台出現並聚集消費者，然而用戶的真實需求也多被這些三方平台所截流，企業依然觸達不到。
SCRM的一個重點特點便是能夠打破中間環節，這也為變縱為橫提供了可能，讓企業能夠打破與消費者之間的層層架構，實現企業與渠道商、門店以及最終消費者的直接連接，從而把握真實客戶需求，真正做到客戶運營。
3、在線讓數據活起來
在數據收集方面，企業面臨兩大問題，一是線上被第三方平台所截流，線下被渠道截流，很難收集到真正的數據;二是，即便收集到，很多數據不是實時的，消費者可能已經過了相應的周期，數據就變成了廢數據。
而數據變現最基礎的便是依託互動數據識別用戶特性，並基於數據進行進一步互動，下一層次的消費挖掘，比如大量消費者留下的客服數據，這是可以深度挖掘的數據，一方面反應產品存在的問題，一方面亦能發掘新需求。
因此，企業要真正挖掘數據財富的前提，便是能真正獲取到數據、能獲取到真正數據。發源地的產品通過兩方面建立這條通路，一是全渠道連接，二是將線下多端上線，讓數據可連接，實現數據變現。
全渠道連接整合企業經營相關的所有與消費者交互的渠道。主要包括門店、線下活動等線下渠道，官網、微信微博、APP等自營媒體平台，天貓、京東等電商平台，經銷商、服務商等合作夥伴以及廣告等6類渠道，實現全渠道連接客戶接觸點。整合渠道後，依託平台與消費者持續互動，不斷匯集實時的消費者數據，進而通過數據挖掘，實現數據應用。
同時，連接數據的重點在於讓線下的鏈條在線化，包括線下渠道、線下商品、員工以及消費者的上線。
客戶在線，以消費者幾乎必備的微信作為入口，通過線上活動、支付等手段連接門店、連接消費者，將相關消費信息記錄下來，回傳到系統;
員工在線，門店的店員在線，將與消費者的互動實現線上記錄，實現精細化運營;
產品在線，讓每一個員工都知道每一個貨品的銷售情況，判斷消費者喜好及貨品市場接受度;
渠道在線，實現賣貨情況、銷售情況等實時掌握，判斷門店經營情況。
4、做定製化的SaaS
與很多SaaS服務商不同，發源地服務直接定位在一體化解決方案，而不是產品+服務。或者說SaaS多是主通用產品，結合行業方案或者定製方案，而發源地則是直接瞄準定製方案。
發源地的服務過程主要分為四步：業務流程梳理與戰略咨詢、發源地SCRM SaaS解決方案、定製化解決方案實施、運營與維護支持。這與SaaS的服務方式普遍不同。
其原因一是因為發源地主要服務集團型、連鎖品牌，如vivo、聯合利華等，這類大型企業存在太多差異化需求，取決於客戶群體的行業特性，發源地定下這種服務理念。
二是發源地認為，一套完整的方案，不是一個通用產品+簡單服務便能完成，如果不涉及咨詢層面，不與客戶一同梳理出企業的流程、脈絡，只是客戶要一個服務便加一個服務，帶給客戶的只能是遷就的方案，而不是順暢、一體化的方案。
當然，並不是說發源地提供的就是純粹的定製服務，而是依託支持靈活業務拓展的PaaS開放平台，通過功能模塊化、可插拔的方式實現。
⑷ 大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢
大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢
「大數據的市場規模沒有天花板。」國務院發展研究中心信息中心研究處處長李廣乾認為。不過細想，這正是目前各大企業和資本瘋狂追逐大數據產業的重要原因。
「單獨討論大數據意義不大，它是依附於具體業務，和各個行業密切相關的。」李廣乾認為，大數據產業規模和兩大因素相關：一是經濟發展水平，需要大數據的業務越多，市場體量就越大;二是信息化發展水平，能夠產生數據的終端越多，數據就會越聚越多，而數據的生產是沒有上限的。目前，大數據的金礦還僅是開挖了「冰山一角」。全球來看，Gartner2016年最新的技術成熟度曲線顯示，大數據作為新興領域，已經進入應用發展階段，基礎設施建設帶來的規模性高速增長出現逐步放緩的趨勢，技術創新和商業模式創新推動各行業應用逐步成熟，應用創造的價值在市場規模中的比重日益增大，並成為新的增長動力。從總體規模看，2016年，全球大數據市場規模實現16.5%的增長，預計將連續3年保持增速在15%左右。同時，大數據成為全球IT支出新的增長點，2016年，有近40%的企業正在實施和擴大大數據技術的應用，另有30%計劃在未來12個月內應用大數據。「說大數據產業是一張畫得很大的餅顯然是片面的。」工信部賽迪研究院軟體所所長潘文預測，包括大數據硬體、大數據軟體、大數據服務等在內的大數據核心產業環節，2016年達到3100億元，將在2020年超過1萬億元;大數據關聯產業規模2016年超過5萬億元，將在2020年超過10萬億元;大數據融合產業規模2016年達到3.5萬億元，將在2020年超過20萬億元。「從大數據核心產業結構看，基於大數據的服務是大數據核心產業的主體，其規模約佔大數據核心產業規模的90%，未來，服務也將是大數據產業的最核心部分。」潘文說。做數據「搬運工」目前國內大數據公司分為兩類：一類是已有獲取大數據能力的公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭及華為、浪潮、中興等企業，涵蓋了數據採集、數據存儲、數據分析、數據可視化及數據安全等領域;另一類則是初創大數據公司，依靠大數據工具，針對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技術發展。不同的大數據公司，盈利模式也不相同。如果把大數據產業比作房地產開發，那麼海量數據就是地產開發時的土地資源，數據挖掘開發就是地產搭建蓋樓。大數據主要的盈利模式也是圍繞這兩方面展開，一是通過直接「搬運」數據賺錢，二是通過數據加工分析盈利。「我們就像一個自來水廠一樣，用戶要你提供干凈的自來水，對方可能是酒廠、飯店、飲料廠，他把你的水做成飲料或酒。」聚合數據就是一家主要依靠為客戶提供數據盈利的公司，公司創始人左磊對其商業模式作了一個形象的比喻。在開發APP應用過程中，左磊發現客戶對於數據的需求非常大，但他們本身卻沒有能力去做這些事情。聚合數據的主營業務，就是整合市面上有價值的數據源，從車輛違章信息、航班火車查詢、全國加油站實時油價，到在線試題、電影、股票，做成標准化的API(應用程序編程介面)，開放給開發者、企業及微信公眾號用戶等使用，為他們免除數據收集、維護等環節。簡言之，聚合數據是一家數據源公司，充當的是數據「搬運工」的角色。在變現模式上，針對一些本身成本不高的服務，聚合數據會對用戶實行免費，而對一些成本相對高的服務，會按照每個介面或服務的成本收取不同的費用。2016年，聚合數據光API介面一項營收就超過1000萬元。聚合數據的盈利模式是數據買賣市場一個有代表性的類型。另一個代表性類型是，國內乃至全球第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所，自2015年4月正式掛牌運營以來，僅用兩年多時間，就實現了可交易數據總量超過150PB，內容涵蓋政府、金融、交通等30大類領域，並於今年上半年實現正現金流，預計今年底累計交易流水將突破2億元人民幣。數據的「消化」和「利用」如果說搬運數據是秀肌肉的「體力活」，那麼分析數據並提供解決方案就是拼智商的「腦力活」，相當於把收集來的數據「消化」「利用」好。直接售賣數據是比較底層的盈利方式，而對數據進行處理加工則在商業模式上具備更多的想像空間。數據分析可大致分為直接提供數據分析工具和輸出解決方案兩種模式。潘文說，數據分析工具通常可以實現情報挖掘、輿情分析、銷售追蹤、精準營銷、個性化推薦、網站/APP分析等功能，收費方式採取按需購買，部分功能服務免費，部分功能服務收費。阿里雲的「數加」平台就是典型的數據工具盈利模式。阿里雲大數據事業部總監徐常亮表示，阿里雲「數加」平台，承載著阿里巴巴集團、螞蟻金服的數據，可提供一站式的數據計算、加工、處理等服務，用戶不用自建計算平台。此外，基於「數加」平台，阿里雲還提供數十款應用工具，覆蓋數據採集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條。計算引擎之上，「數加」平台提供了最豐富的雲端數據開發套件，包括數據集成、數據開發、調度系統、數據管理、運維視屏、數據質量、任務監控。在數據分析方面，通過移動數據分析產品，開發者可快速搭建日誌採集、分析系統;通過「數加」平台BI報表產品，3分鍾即可完成海量數據的分析報告。在機器學習方面，「數加」平台發布的機器學習工具，可基於海量數據實現對用戶行為、行業走勢、天氣、交通等的預測。大數據公司百分點的展廳內有一面弧形牆，可以24小時實時更新數據資料和圖譜。這面牆上有全網當日產品銷售統計和熱銷產品榜單，每一個產品都有詳情介紹。百分點研發總監蘇海波介紹，5.5億用戶的「畫像」匯總於此，包括購物偏好、網購金額變化趨勢、閱讀興趣等。用戶的任何網上行為都會成為大數據的一部分，經過篩選加入到用戶的數據中。通過與百分點合作，商戶可以根據用戶消費偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅遊行程信息和報價;新聞資訊APP則可以推送用戶感興趣的信息。在輸出解決方案上，大數據還可以應用到醫療、教育、零售、通信等傳統行業。通過大數據產生更多收益，節約成本，優化原有行業，衍生出新的商業模式。