广告大数据工具

Ⅰ 大数据分析应用案例四网络营销行业的大数据分析通过使用什么大数据分析工具实

专业的大数据分析工具
2、各种Python数据可视化第三方库
3、其它语言的数据可视化框架
一、专业的大数据分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
二、Python的数据可视化第三方库
Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。
1、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
三、其他数据可视化工具
1、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
回答于 2021-08-19
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大数据分析工具有哪些，有什么特点
一、hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 二、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 三、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的汽车行业数据分析找哪家？可以咨询麦柯莱依斯，麦柯莱依斯信息咨询(上海)有限公司，提供汽车行业相关企业共同需要的世界各国供应商信息 ，如采购、配套、工厂情况、动态、汽车产销量数据、技术、市场调研报告、还有预测型市场投放计划等，节省企业在信息收集上花费的时间与成本。麦柯莱依斯通过新闻发布、个别调查，从外部机构购买，与企业合作等方式，独立取材，集中收集、整合并分析数据信息，构建数据库，面向汽车行业专业人士，提供数据服务。期待您的来电！
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一般用哪些工具做大数据分析
大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下。一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练。当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面，你可能就需要使用一些更为灵活的软件。作为业务人员或者分析师，你可能需要用到商业智能类的软件，比如：永洪BI对于BI类产品来说，进行大数据图表分析简直就是小菜一碟，而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。进行大数据图表分析的时候，只需要把数据导入产品中，通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了，而且完全不用担心数据量大的问题。以下是几张有代表性的：使用BI软件可以解决统计图表制作的问题，但是大数据图表分析的过程中，如何让图表表达更清楚的含义，有以下几个原则可以借鉴：越简单越好，专注于表达核心信息；在需要表达细节的时候，可以放更多的信息；差异越大越好，这样会使得你的统计图表更明显，易于理解；
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一般用哪些工具做大数据分析？
大数据工具：数据建模工具SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。 大数据工具：数据可视化分析工具亿信华辰一站式数据分析平台ABI，提供ETL数据处理、数据建模以及一系列的数据分析服务，提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。
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Ⅱ 大数据分析工具都有哪些

大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。

1、Excel

Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

2、BI工具

BI也就是商业智能，BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。

3、Python

python在数据分析领域，确实称得上是一个强大的语言工具。尽管入门的学习难度要高于Excel和BI，但是作为数据科学家的必备工具，从职业高度上讲，它肯定是高于Excel、BI工具的。尤其是在统计分析和预测分析等方面，Python等编程语言更有着其他工具无可比拟的优势。

4、思迈特软件Smartbi

融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。

5、Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

6、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

7、 Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

Ⅲ 大数据分析工具

1、日志管理工具Splunk（http://www.splunk.com/）
<img src="https://pic4.mg.com/_b.png" data-rawwidth="1894" data-rawheight="902" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1894" data-original="https://pic4.mg.com/_r.png">

面向使用的人群主要有：
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="841" data-rawheight="366" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="841" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">
Splunk的功能组件主要有Forwarder、Serch Head、Indexer三种，然后支持了查询搜索、仪表盘和报表（效果真不是吹的，很精致呀），另外还支持SaaS服务模式。其中，Splunk支持的数据源也是多种类型的，基本上还是可以满足客户的需求。
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="554" data-rawheight="389" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">
目前支持Hadoop1.x(MRv1)、Hadoop2.x(MRv2)、Hadoop2.x(Yarn)三个版本的Hadoop集群的日志数据源收集，在日志管理运维方面还是处于一个国际领先的地位，目前国内有部分的数据驱动型公司也正在采用Splunk的日志管理运维服务。
<img src="https://pic3.mg.com/_b.png" data-rawwidth="834" data-rawheight="396" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="834" data-original="https://pic3.mg.com/_r.png">

可视化部分效果也是很不错的
<img src="https://pic2.mg.com/_b.png" data-rawwidth="554" data-rawheight="260" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic2.mg.com/_r.png"><img src="https://pic3.mg.com/_b.png" data-rawwidth="554" data-rawheight="259" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic3.mg.com/_r.png"><img src="https://pic4.mg.com/_b.png" data-rawwidth="554" data-rawheight="258" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="554" data-original="https://pic4.mg.com/_r.png">

2、EverString（Home - EverString）
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="479" data-rawheight="159" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="479" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">

everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务，获取和积累了两个数据信息资源库，一个行业外部的资源库（公有SaaS收费形式），一个行业自己内部的资源库（私有），然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模，最后得到一个比较不错的结果，优化于人工可以得到的结果，而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

3、国外的Tableau（http://www.tableau.com/）

可视化界面还是做得不错的
<img src="https://pic2.mg.com/_b.png" data-rawwidth="660" data-rawheight="407" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="660" data-original="https://pic2.mg.com/_r.png">
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="1272" data-rawheight="754" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1272" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">

可是对于价格还是按需掏腰包吧。
<img src="https://pic3.mg.com/_b.png" data-rawwidth="1603" data-rawheight="847" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1603" data-original="https://pic3.mg.com/_r.png">

4、国内的大数据魔镜分析工具（魔镜—行业领先的大数据可视化分析平台 6.0）
魔镜的大数据平台主要提供的还是数据清洗和ETL、Hadoop数据仓库以及一系列的数据分析服务，可提供的数据分析视图工具类型丰富：
<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="1256" data-rawheight="688" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1256" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">

目前国外还时候有很多从事大数据业务的公司，像协助美国CIA找到本拉登的Panlatir，可以预测未来的Recorded Future和，6sence，ETL方向的Etleap，CRM系统方向的Salesforce等，如果说到可视化工具，它应该是大数据处理流程里面的最后展现环节。

国内有个不错的链接，实属干货呀。
盘点：55个最实用大数据可视化分析工具（http://tech.it168.com/a2015/0318/1712/000001712286.shtml）

就写到这里吧，分析的不到位的地方，还请指出，谢谢。

补充
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刚有人问，哪些是目前国内可以用得到的一些数据科学家分析的工具，正好公司有同事是这方面的专家，请教了下，如下：
1、SPSS：主要用于数据建模工作，功能稳定且强大，能够满足中小企业在业务模型建立过程中的需求。
2、BitDeli
BitDeli是今年11月份在旧金山成立的一家初创公司。它能衡量出任何使用Python脚本的应用程序的指标，联合创始人兼CEO Ville Tuulos告诉Derrick，脚本可以很简单，也可以很复杂——甚至未来可以延伸到机器学习。不过和“重量级选手”Hadoop相比，BitDeli自认为是一个轻量级的Ruby。
3. Continuuity
Continuuity是前Yahoo首席云架构师Todd Papaioannou和Facebook HBase的工程师Jonathan Gray的心血结晶，Continuuity想让所有的公司都能像Yahoo、Facebook一样运营。该团队创建了一个大数据工具，它可以简化Hadoop以及HBase集群的复杂性，而且包含一系列开发套件，旨在帮助程序员开发大数据应用，该平台采用Hadoop技术，允许开发者在防火墙内外对大数据应用软件进行部署、扩展和管理。公司联合创始人兼首席执行官Todd Papaioannou表示，作为一家初创企业，Continuuity正在试图掀起下一波大数据应用软件的浪潮，公司所提供的工具能够大大提高处于开发状态的软件不同部分与阶段的扩展性。
4. Flurry
Flurry是移动应用统计分析领域里的标杆，正因为在行业内独特的优势，它每年的营收高达一亿美元。Flurry拥有非常全面的功能，不仅仅只是帮助开发者构建移动应用，它还帮助开发者分析所有的数据，进而产生更大的效益。其实数据也支撑了该公司的广告网络，他们通过数据分析可以帮助开发者推送准确的广告到需要的用户面前。不过单纯从移动应用的数据统计功能来看，Flurry绝对是处于领先地位。其功能模块设置合理，分析维度全面，分析流程也易于理解。

Ⅳ 大数据开发工具有哪些

1. Apache Hive
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
2. Apache Spark
Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。
3. Jaspersoft BI 套件
Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。
4. Keen IO
Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。
5. Mortar Data
Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapRece以便开发者能简单地编写Hadoop管道（Pipeline）。
6. Placed Analytics
利用脚本语言以及API， PlacedAnalytics能够提供针对移动和网络应用的详细用户行为分析。包括， 用户使用时间和地理位置信息。 这些可以帮助开发者的应用更好地吸引广告商， 也可以帮助开发者对自己的应用进行改善。
7. Ingres Corp
它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。
8. Talend Open Studio
Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。
9. Cloudera
Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。
10. Pentaho Business Analytics
Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，有很多内置模块，可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。

Ⅳ 现在从事网络游戏市场广告投放这一块，想问下平日如何分析数据，有没有什么软件能够辅助

推荐Dataeye-adx。面向游戏买量的大数据分析工具，是同类产品中的TOP1，目前合作对象有2000家公司，其中腾讯、头条等互联网公司都和他们有合作。

数据量很庞大，而且更新很及时。

不管是看大盘数据也好，作市场分析或者竞品分析也好，ADX提供的第一手数据都是极好的辅助材料，在推广游戏这方面能够起到很大的作用。

Ⅵ 大数据分析工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Ⅶ 常见的大数据分析工具有哪些

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash

Ⅷ 怎么借助大数据营销工具提升品牌知名度

随着大数据和人工智能技术的蓬勃发展，品牌营销迎来了前所未有的变革期。数据管理与应用，升级为品牌营销新引擎。

数据驱动营销的时代已到来，品牌也都在着手将数据资产累计和转化为品牌最重要的资产，渴望用数据和技术去指导商业决策，提升营销效力。然而，虽然意识到了数据资产的重要性，但在实践操作中，真正能把数据资产进行全方位开发并充分利用的广告主，寥寥无几。

目前来看，较多的广告主对数据资产的利用，只是停留在精准定向工具的层面。

品牌通过引入自有第一方数据，再融合一些媒体以及第三方独立数据供应商提供的数据，建立一个专属自己的DMP数据平台，为广告投放提供人群标签，进行受众精准定向，并通过投放数据建立用户画像，进行人群标签的管理以及再投放。

数据精准很重要，通过数据“找对人”是营销的第一步。不过，仅仅“找对人”，广告主也不一定能够实现从打通数据到品牌人群有效沟通、转化的营销闭环，形成品牌数据资产。

一些广告主已经遇到了这个问题，虽然用数据“找到对的人”，但广告效果仍然不如意。

问题的症结就在于，品牌要想进入用户心智，通过数据“找到对的人”还不够，还需要“讲对好故事”，用目标人群能够接受的素材、内容和方式，去做立体化沟通，快速有效地建立用户和品牌间的联系。这些步骤，都可以为品牌数据资产赋能，提升每一次决策的效率。

因此，品牌数据资产更可贵的价值在于，真正“以人为本”，把数据资产转化为品牌人群资产，通过品牌人群资产的构建、沉淀与经营，去促进品牌营销全链路的升级，从用户洞察、策略管理、广告投放、到效果评估、投后归因，每一步都做到有理所依、有据可循，最大化释放和利用数据的价值，全方位赋能营销决策，升级营销ROI。

那么，广告主如何才能有效快速地把数据资产变为品牌人群资产，制定有效的商业策略？

数据资产的本质是品牌人群资产的沉淀，小蜜蜂大数据平台帮助广告主实现品牌人群数据资产的统一沉淀、可视管理与智能应用，全程赋能品牌营销策略与商业决策。平台能够帮助每个品牌单独动态建模，快速建立品牌人群资产，将品牌数据进行实时反馈和可视化输出，真正对品牌人群资产进行准确科学计算，把每一个冰冷的数据转化为营销人能够读懂的资产，让品牌主自己能够实时洞悉和掌控品牌人群资产。

Ⅸ 如何系统的收集广告素材

如果是电商或者游戏方面的广告素材。

我推荐Dataeye，里面包含了游戏和电商两方面的第三方大数据分析工具，分别是DataEye-ADXDataEye-EDX。

Ⅹ 想做好信息流广告，有没有什么比较好用的工具

有的，我现在用的工具主要有三个。

花瓣网

里面好的素材特别的多。