大数据对网络需求

A. 大数据分析对网络营销有哪些作用

大数据分析可以让你知道你的有效客户人群需求，有针对性的满足了客户需求，询盘量，成交量将有质的飞跃。

B. 大数据在哪些领域有应用前景

1、电商行业
电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理，这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中，大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。在未来的发展中，大数据在电子商务中有大多的想象，其中主要包括预测趋势，消费趋势，区域消费特征，顾客消费习惯，消费者行为，消费热点和影响消费的重要因素。
2、金融行业
大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
3、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物，还可以利用遗传技术培育人体器官，消灭细菌等。

C. 大数据对网络营销的影响

大数据对网络营销的影响

在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，那么，大数据对网络营销有何影响呢？

大数据对网络营销的影响 篇1

[摘要] 互联网时代的发展推动了数据和信息加速传播。大数据在这种大背景下应运而生，并逐步渗入到各行各业。而互联网企业通过大数据，促进信息的实效转化，为网络营销的精准决策和整个营销行业的发展提供了数据来源与支撑。文章主要通过阐述了大数据的定义、大数据的处理，进而总结大数据下网络营销管理优化措施及有效的网络营销策略，力求为各互联网企业的网络营销决策提供参考与借鉴。

[关键词] 大数据;网络营销;互联网

1前言

21世纪是一个信息大爆炸的时代，各种各样杂乱无章数据的出现，一方面给企业以及人们的日常生活造成了一定程度的困扰;另一方面人们也想从这繁杂的数据中找出规律，发现商机，从而抓住商机，开拓新的市场。大数据的出现恰恰能妥善地解决这一问题，大数据分析技术是通过对海量的数据信息进行系统的筛选与分析，力求寻求其中的规律，从而为企业的经营决策提供有力依据与支撑，使企业的经营决策变得更加准确且高效。现今，社会上人们之间的交流越来越密切，科技在高速发展，大数据就应运而生。阿里巴巴创办人马云曾经在演讲中提到，未来的时代将是DT的时代，DT即DataTechnology数据科技，对大数据的分析是阿里巴巴的重点工作之一。[1]互联网在改变人们生活方式的同时也在改变企业的运作模式，这是信息技术发展的必然。然而随着大数据的来临，网络营销也在不断地进行营销模式与管理模式的创新，试图寻求企业与消费者的利益最大化。现在越来越多的企业通过互联网平台抓取到的消费者的各种数据进行分析整理，获取消费者的消费趋向及特征，以此为依据来制定相应营销策略，不仅可以提高市场决策的准确性，还能大大缩短市场调查与决策分析的时间，提高了企业的经济效益，促进企业各个环节的高效运作。因此大数据与网络营销的结合将是必然的，它将为企业开创全新局面，带来前所未有的.机遇，同时也带来了挑战。

2大数据概述

麦肯锡全球研究对大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。[2]大数据技术在互联网时代的战略意义，不是在于掌握海量的数据信息，而在于对收集到的数据进行高度专业化处理，力求找出其中的规律与价值，为企业经营决策服务。[3]简而言之，大数据技术关键在于提高对数据的“加工处理能力”，通过“高加工”实现数据的“高增值”。它具有以下四大特征:分别为海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低，具体分析如下:

(1)海量的数据。从互联网或传统渠道收集到的海量数据，涉及面更广、种类繁多，只有运用大数据技术对数据进行分类，才能够满足企业的需求。

(2)多样的数据类型。大数据容纳的信息量大，信息种类也繁多，容量也比传统的数据仓库更大，通常有用户的查询信息、浏览信息、消费记录、消费周期等数据。

(3)快速的数据流转。大数据技术要求在短时间内对海量的数据进行高速处理，对庞大的数据进行分析、处理，从中找出有价值的数据资料，因此对数据的处理速度有很高的要求。(4)商业价值高，价值密度低。大数据需要从海量的数据当中提取出有价值的信息，对技术的要求很高，往往数据的价值密度低而商业价值高。

3大数据处理与网络营销

3.1大数据时代下的网络营销

网络营销是借助网络、通信和数字媒体技术实现营销目标的商务活动。其中可以利用多种手段，如微信营销、微博及博客营销、E-mail营销、视频营销等。大数据技术为网络营销带来了技术创新，也为企业带来了前所未有的机遇与挑战。网络营销的发展主要依赖于对消费者消费信息的了解，掌握了消费者消费信息相关的数据，就能够以此来制定合理化的营销策略，能够提前预测市场的发展方向，提高企业的生产效率，降低了企业的运营成本。同时也为企业开发新产品提供数据来源与支撑，有利于提高企业产品在市场的占有率。

3.2网络营销需要借力大数据

(1)科技的发展。互联网时代的到来，收集海量的数据信息显得更加简单可行，人们可以通过互联网平台收集到各种数据，还可以对数据进行反复的使用与共享，实现数据的循环利用，使数据创造出更多的价值。

(2)个性化需求的增加。社会的发展使人们的消费习惯与心理发生了显著的变化，不再希望自己所使用的产品与别人一样，希望自己是独特的，与众不同的，而企业恰恰能通过对消费者的消费偏好进行大数据分析，来为其制定个性化消费方案。

(3)用户数据易获取。互联网企业与传统的企业相比，其不同点之一就是数据的获取方式不同。传统企业能知道客户当时的需求和购买意向，但是无法获得更多与客户有关的信息与资料;而互联网企业通过用户的访问记录和消费行为

3.3商业定位的转变

大数据时代背景下，消费者对品牌的忠诚度不断下降，使得大数据时代商业模式必须从以品牌为中心向以消费者为中心转变。[3]阿里巴巴于2016年提出了以“消费者的生命周期”来做销售。充分体现了现在商业社会对品牌的转变逐步增加到了以消费者为中心的转变。在工业时代，我们无法获知消费者的翔实数据，但是在大数据时代下数据的原始积累和获取变得容易，借助于智能手机和穿戴设备等科技的发展，数据变得越来越翔实，因此让商家更容易全方位了解消费者，能够针对消费者做到千人千面。从而增加产品的依赖性和忠诚度。所以未来企业的竞争力逐步转变为:谁能提供专业化的产品和服务，谁能全面了解和分析信息，谁就会站在商业的浪潮上。

3.4商业理念

从以商品为主向服务转型大数据时代，消费者的知识水平越来越高，消费者会从已有的大量数据中全面了解商品的功能、价值等，如果仅仅是在商场或互联网简单的介绍商品品牌、包装及使用方法已经远远不能满足消费者的需求了。消费者依据大量的数据，对产品的了解程度甚至比营业员还要充分，因此企业不仅要非常精准地把商品构架、各种性能指标等解剖出来外，还必须向消费者提供大量的解决方案，即大数据时代企业卖出的不仅仅是简单的商品，而是方案的系统集成和商品的服务。所以转型势在必行，从以商品为主转向以服务为主，增加顾客对商品的忠诚度和依赖度，迎接新一轮的商业变革。

4结论

2016年是大数据的发展年，据保守估计，未来大数据的市场规模至少达到万亿元以上。在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，电商和传统企业变得越来越离不开数据，数据即将成为未来企业的核心竞争力，企业要不断完善自己的企业治理结构，抓住市场潮流的变化，让不确定的消费者变得确定，这样才能有针对性地做到千人千面，提供个性化的商品和服务，在未来竞争格局中占据一席之地。

参考文献:

[1]AllisonCerra，KevinEasterwood，JerryPower.商业模式重构:大数据、移动化和全球化[M].北京:人民邮电出版社，2014:29-43.

[2]蔡承秉.掘金大数据数据驱动商业变革[M].北京:时代华文书局，2013:103-110.

[3]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播: 中国传媒大学学报，2012 ( 11) : 13 - 20.

大数据对网络营销的影响 篇2

［摘要］

文章对当前有关大数据时代网络营销模式的相关概述进行了梳理和分析，进而对大数据时代网络营销模式的创新、精准性以及效果性研究作以归纳，最后进行了总结与展望。

［关键词］

大数据;网络营销模式;综述

1引言

大数据对时展产生了深远影响，网络营销模式如何充分发挥数据带来的机遇，从而促进其发展成为当前热门话题。数据具有的四大特点能为企业网络营销模式发展提供更加精准、个性化的信息，此外，大数据时代下的网络营销模式不仅重视创新性、精准性，也重视效果性。

2大数据与网络营销模式相关概述

2.1大数据的定义

20世纪80年代大数据被提出，到2008年才广泛传播。麦肯锡定义其为在一定时间内使用传统数据库软件无法对数据内容进行搜集、存储等的数据集合;《Science》将其定义为数据集规模无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法等去获取、管理的数据;［3］维基网络将大数据定义为运用当前主流软件工具难以在合理时间内为企业经营决策提供完整分析过程的资源。比较有影响力的是Gartner的定义，其认为大数据通过新的处理模式能增强决策力、洞察力以及流程能力，并具备多样、快速增长性以及数据量大的信息资产。本文将大数据定义为以其主要特征为基础，通过运用科学的大数据处理技术能够增强其精准性、效果性等价值的信息资产。

2.2网络营销模式的定义

Rafi－AMohammed和RobertFisher等将网络营销定义为在线维护客户和公司在产品、服务等方面的关系;孙志宏认为网络营销是通过计算机网络、通信技术等为实现营销目标的市场营销方式;芦文娟、韩德昌认为其是以网络通信技术以及数字交互式为基础的营销活动;徐艳旻将网络营销定义为借助网络开展市场服务的营销活动。阎斌认为网络营销模式是企业通过有效运用互联网信息技术平台力求实现企业经营目标的营销活动。本文认为网络营销模式是借助网络、通信技术以及数字交互式媒体等进行的市场营销活动。

2.3网络营销模式主要类别

芦文娟、韩德昌认为网络营销模式主要有创建企业网站、参与网络社区、博客营销、网上广告投放;张在宏将其分为广告商、网上商店和服务、价值链服务提供商、网络渠道和虚拟社区;玄文启认为其可分为电子邮件、微博营销、病毒性营销、搜索引擎营销和博客营销;本文认为较有影响力的是周曙东等将其分为在线商店模式、中立交易平台模式、企业间网络营销模式、网上采购模式、网络拍卖模式、电子邮件营销模式、电子报关模式等的观点。

2.4大数据时代网络营销模式的特征

陈慧、王明宇认为大数据网络营销具有性价比高、时效性强、互动性强和个性化营销的特点。胡江涛研究认为关联性紧也是其主要的特点。

3大数据时代网络营销模式创新研究

张冠凤认为大数据时代网络营销模式主要包括商品关联挖掘营销、现代通信的大数据分析、大数据的用户行为分析营销和个性化推荐营销模式。张艳红认为大数据时代网络营销模式的革新还包括基于大数据的搜索引擎营销和DSP网络广告模式。高源、张桂刚认为其还包括基于大数据的商品地理营销模式。吴英鹰认为大数据背景下旅游企业网络营销新模式主要包括关联推荐和精准网络营销模式;王雯研究了大数据下电影整合营销和O2O营销模式。以上学者对大数据时代下网络营销模式创新研究较为全面，但总体上相关理论研究较少。

4大数据时代网络营销模式精准性研究

李晓龙、冯俊文提出了大数据环境下电商精准网络营销策略。牛艳红、王春国认为大数据时代网络营销模式精准性策略主要有搜索引擎、再锁定精准营销和博客营销。樊永梅发现了全数据精确制导、汽车销售整合信息对于汽车精确营销实现的重要性。倪宁、金韶认为其主要有精准定位目标消费群、精准挖掘消费需求、精准可控广告投放和精准评估广告效果。林燕提出了传播和广告精准营销策略。以上研究丰富了理论成果，但没系统分析大数据时代网络营销模式精准性营销的基本原理。

5大数据时代网络营销模式效果性研究

胡江涛发现了大数据时代网络营销实现从精准营销到效果营销的转变的关键问题，张艳红提出从政府层面、企业层面实现网络营销的效果性，目前学者对大数据时代网络营销模式效果性研究不多，还处在逐步认识的阶段。

6总结与展望

本文认为大数据时代下网络营销模式的研究还处在积极探索阶段，具体体现在缺乏成熟的网络营销模式划分标准;大数据时代下网络营销模式研究视角较单一和对其精准性和效果性缺乏深入研究，对于两者的交叉研究更是缺乏。本文认为未来研究可以结合大数据时代下网络营销模式的精准性和效果性进行综合研究;从多视角和结合具体的实际加强对其效果性研究;加强网络营销模式的系统性研究，实现大数据时代网络营销模式时效精准、效果统一。

D. 大数据关系到网络信息安全,比较明显的影响主要表现在哪几个方面。( )

大数据关系到网络信息安全,比较明显的影响主要表现在以下几个方面

一、规模、实时性和分布式处理大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。

问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

三、应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。

E. 大数据对互联网的影响

大数据对互联网的影响

大数据是最近经常被互联网大佬提到的名词，大数据在渐渐的改变互联网，互联网大佬们也正在利用大数据对用户提供更精准的营销和服务。

那么大数据是从哪里来的?大数据又对互联网产生了什么影响呢?

互联网的大数据是来自人们的使用习惯，人们经常浏览网络、网络购物、网络社交等留下的信息都会被大数据的收集工具所收集，并上传到数据处理平台进行数据处理。比如电商网站会因为你的购买习惯为你提供你可能感兴趣的商品，搜索引擎会因为你的搜索习惯提供你想要搜索的结果，社交工具和社交平台更是会因为你的兴趣爱好向你推荐你可感兴趣的人。

由于大数据的信息量非常的多，一般的处理工具已经无法满足如此大量数据的处理，云计算平台也随之产生。云计算平台是由大量的服务器组成的，收集的复杂数据为被分成小数据分配到服务器上进行处理，这样即使其中有一台服务器坏了，其他服务器也能正常运行，而且坏了的那台服务品的数据会被重新分配到其他服务器上处理。云计算平台的产生也同样促生了云服务器和云主机的产生。

云服务器的产生也保证了我们的网站不会出现宕机，网站能更好更快的运行。云主机不仅能让网站的访问速度和数据处理速度更快，还能帮我们收集用户的使用习惯，让我们能准确的为用户提供用户所需要的服务。

RAKsmart美国加州服务器中国区的产品经理曾经对我说：“大数据的兴起会让越来越多的企业使用云计算平台，互联网营销和服务将越来越准确，越来越多的中小企业会选择云主机建设网站并开展他们的业务。”

RAKsmart美国加州服务器是一家较早开展云主机业务的公司，一直以品质和服务打动客户，他们也专门针对中国客户提供支持中国电信线路的云主机服务，他们的云主机除了在性能上比一般的强以外，他们的云主机更是可以支持10个独立IP。大家都知道一般中国的云主机都是需要另外购买独立IP的，而RAKsmart美国加州服务器是会免费赠送一个独立IP的，而且价格也比国内的要便宜的多，多年的经验使他们更懂得用户的需要。

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F. 大数据在网络优化中大有可为

大数据在网络优化中大有可为

网络优化是确保网络质量，提升网络资源利用率的有效手段。近年来，随着网络容量的不断提升、网络用户数的不断增加、网络设备的多样化，用新技术和新方法替代传统网络优化手段成为一种趋势，尤其是在大数据分析技术的兴起下，其在网络优化中的作用日渐突出。

网络优化的传统手段

网络优化是通过对现已投入运营的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段，确保系统高质量的运行，使现有网络资源获得最佳效益，以最经济的投入获得最大的收益。一般而言，传统的网络优化有以下几种方法：

一、话务统计分析法：通过话务统计报告中的各项指标，可以了解和分析基站的话务分布及变化情况，分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。

二、DT&CQT测试法：从用户的角度，借助测试仪表对网络进行驱车和定点测试。可分析空中接口的信令、覆盖服务、基站分布、呼叫失败、干扰、掉话等现象，定位异常事件的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。

三、用户投诉：通过用户投诉了解网络质量。即通过无处不在的用户通话发现的问题，进一步了解网络服务状况。

四、信令分析法：主要针对A接口、Abis等接口的数据进行跟踪分析。发现和定位切换局数据不全、信令负荷、硬件故障及话务量不均以及上、下行链路路径损耗过大的问题，还可以发现小区覆盖、一些无线干扰及隐性硬件故障等问题。

五、数据库核查与参数分析：对网络规划数据和现网配置参数、网络结构数据进行核查，找出网络数据中明显的数据错误，对参数设置策略进行合理性分析和总结。

六、网络设备告警的排查处理：硬件故障告警一般具有突发性，为了减小对用户的影响，需要快速的响应和处理。通过告警检查处理设备问题，保障设备的可用性，避免因设备告警导致网络性能问题。

在实际工作中，这几种方法都是相辅相成、互为印证的关系。网络优化就是利用上述几种方法，围绕接通率、掉话率、拥塞率和切换成功率等指标，通过性能统计测试数据分析制定实施优化方案系统调整重新制定优化目标性能统计测试的螺旋式循环上升，达到网络质量明显改善的目的。

网络优化亟待创新

当前，随着用户数的不断增长，随着网络容量的不断增加，随着网络复杂度的不断提升，以及网络设备的多样化，网络优化工作的难度正在不断提升，网络优化的方法和手段亟待创新。

首先，网络优化是一项技术难度大、涉及范围广、人员素质要求较高的工作，涉及的技术领域有交换技术、无线技术、频率配置、切换和和信令、话务统计分析等。传统网络优化工作多依赖于技术人员的经验，依赖人工进行统计分析。网络优化的自动化程度较低，优化过程需耗费大量的时间、人力、物力，造成了大量的资源浪费，影响网络问题解决的时效性。另外，优化工程师借助于个人经验对网络数据进行分析和对比，而非根据网络相关的数据综合得出优化方案，存在一定的局限性。

其次，随着我国移动通信事业迅速发展，我国移动互联网发展已正式进入全民时代，截至2014年1月，我国手机网民规模已达5亿。网络结构日益复杂，数据业务已经成为移动通信网络主要承载的业务，用户通过智能终端的即时互联通信行为，使移动网络成为大数据储存和流动的载体。高速变化的数据业务速率和巨大的网络吞吐量以及覆盖范围的动态实时变化，在很大程度上改变了现有网络规划和优化的模型，在网络优化工作中引入大数据是非常迫切和必要的。

最后，全球数据信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存。对于运营商的网络优化来说，也需要保存各类数据，以便进行用户行为分析和市场研究，通过大数据实践应用提升网络优化质量并助力市场决策，实现精细化营销策略，提升企业的核心竞争力。

面对上述挑战，运营商正尝试进行网络优化工作的创新，尝试在网络优化中引入新技术和新方法。而正在全球兴起的大数据分析技术，开始在网络优化中大显身手。

网络优化拥抱大数据

大数据（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据具有数据量巨大、数据种类繁多、价值密度低及处理速度快的特点，同时具备规模性、高速性、多样性、价值性四大特征。

一般而言，利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段：数据来源和获取、数据存储、数据分析。

数据来源和获取—对于运营商而言，通过现有网络可以收集大量的网络优化相关信令资源（含电路域、分组域）、DT测试&CQT测试数据，这些数据大都以用户的角度记录了终端与网络的信令交互，内含大量有价值的信息。如终端类型、小区位置、LAC、imsi、tmsi、用户业务使用行为、用户位置信息、通话相关信息、业务或信令、信令中包含的各种参数值。

设备层包含基站、BSC、核心网、传输网等配置参数和网络性能统计指标（呼叫成功率、掉话率、切换成功率、拥塞率、交换系统接通率等）、客户投诉数据等。

采集到的数据一般而言，经过IP骨干网传输到数据中心，进行存储。随着云计算技术的发展，未来数据中心将具备小型化、高性能、可靠性、可扩展性及绿色节能等特点。

数据存储—网络优化中涉及巨大的数据存储，包括信令层面的数据信息和设备存在的数据信息，这些数据只有妥善存储和长期运营，才能进一步挖掘其价值。传统数据仓库难以满足非结构化数据的处理需求。Google提出了GFS、BigTable、MapRece三项关键技术，推动了云计算的发展和运用。

源于云计算的虚拟资源池和并发计算能力，受到重视。2011年以来，中国移动、中国电信、中国联通相继推出“大云计划”、“天翼云”和“互联云”，大大缓解了数据中心IT资源的存储压力。

数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力。

电信级的大数据分析可实现如下功能：第一，了解网络现状，包括网络的资源配置和使用情况，用户行为分析，用户分布等；第二，优化网络资源配置和使用，有针对性地进行网络维护优化和调整，提升网络运行质量，改善用户感知；第三，实施网络建设规划、网络优化性能预测，确保网络覆盖和资源利用最大化。对用户行为进行预测，提升用户体验，实现精细化网络运营。

网络优化相关的工具种类很多，针对不同的优化领域，常用的工具包括：路测数据分析软件、频率规划与优化软件、信令分析软件、话统数据分析平台、话单分析处理软件等。这些软件给网络优化工作带来了很大的便利，但往往只是针对网络优化过程中特定的领域，而网络优化是一个涉及全局的综合过程，因此需要引入大数据分析平台对这些优化工具所反映出来的问题进行集合并综合分析和判断，输出相关优化建议。

目前，大数据技术已经在网络优化工作中得到应用。中国电信就已经建设了引入大数据技术的网优平台，该平台可实现数据采集和获取、数据存储、数据分析，帮助中国电信利用分析结果优化网络质量并助力市场决策，实现精细化营销策略。利用信令数据支撑终端、网络、业务平台关联性分析，优化网络，实现网络价值的最大化。

总工点评

综合全球来看，对大数据认识、研究和应用还都处于初期阶段。中国三大电信运营商都在结合自身业务情况，积极推进大数据应用工作，目前还处于探索阶段，在数据采集、处理、应用方面仍处于初级阶段。电信运营商在国内拥有庞大的用户群和市场，利用自身海量的数据资源优势，探索以大数据为基础的网络优化解决方案，是推动产业升级、实现效率提升、提升企业核心竞争力、应对激烈市场竞争的重要手段。利用大数据将无线网、数据网、核心网、业务网优化进行整合，可以完整地优化整个业务生命期的所有网元，改善用户感知，是未来网络优化的趋势。

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G. 大数据在互联网用户系统中的应用

大数据在互联网用户系统中的应用
但是对于今日的互联网和移动互联网，大数据的规模和应用深度早已不次于传统的电信、民航等行业，甚至超过不少。因此笔者还是想写些东西浅谈一下互联网的大数据应用，权当抛砖引玉，也希望更多的朋友参与交流和讨论。
首先，第一篇想谈一下互联网的用户系统。无论互联网还是移动互联网，本身具有很大的特性就是互联，所以我们都可以称之为互联网，或者说移动互联网是互联网的一个子集和延伸。
在传统的电信、民航、能源等行业，企业的客户和主体用户构成都是有身份ID的。比如电信行业中身份证登记的手机卡号，比如民航用户乘坐航班登机的身份证或护照信息等，这些信息可以作为基本的用户身份ID,便于企业对其用户、客户进行身份辨别，并对后续的用户行为进行跟踪和分析。传统企业所存储的用户信息的很大优势在于完整性，很多先天的比如姓名、性别、年龄甚至籍贯等真实的基础身份信息都可以简单获得。而在互联网上，用户的访问都是匿名的，即使用户在接入互联网的时候使用的登记信息是实名的，但那主要是提供给电信服务商和公共安全机构备案而用。普通的互联网网站在用户面前是完全透明的被"围观"的，这个状况在web1.0 的主要产品--门户网站中最为典型。到了web2.0 时代，互联网开始变得互动起来，用户从简单的匿名浏览，变成了可以通过注册身份参与信息的制造和流通。这个时候，诞生了这个时代在谈的互联网大数据应用中非常重要的一个非决定性条件--用户身份系统。为什么说是"非决定性条件"呢？因为，在这之前，大量的数据分析也是可以做的，但是由于对用户缺乏身份缺乏甄别，因此数据分析能够应用的场景和得到的数据都相对很有限，但并不代表不能做大数据分析。而web2.0的用户身份系统诞生，则使互联网某种程度上具有了和传统行业同样的用户身份记录系统，数据统计和分析都可以更精准和深入。其中，以腾讯QQ、新浪UC等PC桌面产品为代表的互联网早期产品，应该是建立了互联网更早的用户身份系统，我们也可以看到这些系统在其后续的web产品铺开时同样被继承了过来。
那么，互联网的用户身份系统，一般都具有哪些信息呢？
打开任何一个网站，我们都可以看到注册页面需要填写用户名/email,性别，年龄 等基本信息。当然，不同的网站和互联网产品有不同的用户资料细化的程度。拿现在比较流行的几款产品做比较，其他互联网产品大多类似：1.新浪微博中用户可以填写自己的昵称、头像、真实姓名、所在地、性别、生日、博客地址、email、QQ/MSN、自我介绍、用户标签、教育信息、职业信息……；2.腾讯QQ客户端上可以填写头像、昵称、个性签名、姓名、性别、英文名、生日、血型、生肖、故乡、所在地、邮编、电话、学历、职业、语言、手机……
看起来还真不少，那么网站要用户的这些信息会被干嘛用呢？
这里笔者刘三德认为主要有以下几点：1. 展示自我；2.作为唯一的身份ID用作用户身份区别；3.搜索和推荐相关；4.网站自身可以做用户分析和用户行为跟踪。展现自我放到第一位是因为这是从产品满足用户需求的角度决定的，用户资料的首要任务就是为了作为用户唯一的可识别身份标识展示自我。其次，搜索和推荐相关这一点笔者刘三德计划在后续用专门的篇章来写，此处简单理解即可。最后一点，也就是本文所关注的一点，就是用用户身份来做数据分析。涉及到的用户分析主要维度为用户资料和用户行为。同样，用户行为也计划在后续篇章专门来写，本文着重讨论一下用户资料的分析。
可能行业内的一些文章和老前辈的观点，数据首先要量大、其次要有高的复杂度，才可以称为大数据。但笔者认为，大数据在一维的层次上不一定具有很强的复杂度，大部分是由最简单的数据形式构成。就譬如用户资料，一个网站如果有一千万的注册用户，如果每个用户的资料具有6个有效字段，就是6000万的有效数据。而将这6000万的有效数据通过一层或者几层简单的统计叠加分析、交叉分析等，在计算上本身就具有了不小的复杂度。何况现今的互联网产品，尤其社交类产品如FACEBOOK,腾讯QQ、新浪微博等动辄上亿的注册用户，本身用户系统就是一个非常具有价值的大数据。[page]
通过分析用户系统可以得到什么呢？
当然，用户填写的注册资料中包含的资料，都是最基础的分析数据。还是用数据说话，如下图：

以上图片来自互联网
以上数据是第三方机构公布的，而且都是最简单的一维数据，我们可以看到很多家网站的用户资料对比（上面引用的部分数据来源也可为线上调查问卷等形式）。对于独立的一个网站来说，用户资料的分析当然只是局限在自己的网站范围之内。进入互联网web2.0时代以后，大家都开始更加重视用户和用户体验，对于网站自身用户的特征进行分析，可以更好的网站的用户特性分布，方便针对网站的用户群特点更有针对性的进行对应的产品设计和研发。比如通过了解用户的消费层次等，也可以更好的提供用户消费相关展示和服务。
那么，无用户身份信息的互联网是否不再大数据？--不用注册的用户身份系统的。
可能有的朋友会对这个话题存疑问，也可能有的朋友会惊恐，认为隐私泄露了，其实这里的应用也非常简单。在类似传统的web1.0 门户类以展示为主的互联网产品中，也是可以做数据的分析和挖掘的，而且也有比较成熟的方案。是否有朋友曾经经历过以下场景：在网络上搜索汽车、查了半天汽车资料，一个小时以后再随手打开的一个图书阅读网站上居然出现了"汽车广告".其实，即使我们没有在这些网站上注册，网络等搜索引擎本身还是可以为用户标识一个唯一的身份信息，虽然这个身份信息只是临时的，可能有效期也只有几天左右。但是，这依然是一种唯一的用户身份，只不过是记录的信息有限而已，但是仍然为用户行为分析提供了很大的帮助。感兴趣的朋友可以搜索"google adsense隐私政策" 进行相关了解，此处不在赘述。
用户资料系统方便了一系列的大数据挖掘
除了传统的互联网桌面端和web端产品，最近几年突飞猛进的移动互联网以及终端应用，基本也都有完备的用户信息系统。apple苹果公司做了app store,迄今为止的应用下载次数突破250亿次，而每一次的下载都需要使用唯一的用户ID,通过分析，苹果可能比你父母更加了解你想要什么--这属于用户行为分析范畴，后续将专门讨论。
总之，用户身份和资料的分析是互联网大数据分析中最基础的分析，用户身份系统在互联网的大数据时代，为后续的用户行为分析和对应的企业产品、服务设计提供了基石，也为更加深入的数据挖掘奠定了基础。

H. 浅谈大数据对网络营销的影响

浅谈大数据对网络营销的影响

大数据的使用将贯穿整个网络营销过程，为企业的管理及决策提供有力的依据与支撑，能有效降低企业运营成本，改进企业管理，提高营销决策效率，提高企业的经营效益。以下是我将大数据分析纳入企业未来业务营销计划的五大好处。

1.有价值的见解

当企业使用预测分析时，它可以帮助公司进行长远规划。通过预测分析，企业可以查明趋势，了解客户，提高业务绩效，纳入战略决策，最终预测客户和竞争对手的行为。使用预测分析工具，企业能够预测什么类型的客户更有可能购买哪种类型的'产品。这些有价值的见解将有助于指导整个企业的营销策略。

2.减少障碍

在营销中，障碍可以被视为阻碍企业进入某一领域或业务行业的事务。大数据可以帮助企业减少这些障碍，使企业能够更好地与客户和社区建立联系。这个数据营销时代已经开始接触创业公司和小企业，他们现在面临的市场准入壁垒比过去要低。

由于从大数据获得的见解，企业更好地了解他们的消费者。拥有这种新知识，他们可以避开典型的障碍，如针对错误的市场，缺少他们的广告上的标志，或由于缺乏理解，导致其他简单的错误。

3.满足客户购买旅程的消费需求

数字革命已经改变了客户购买路径，从线性层次化流程改变为圆形的接触点模式。随着媒体数量的增加，无论是社交媒体还是在线评论，客户都会体验到探索公司的新方式。企业应对这种新的消费模式的最佳方法是在这些不同的点上满足客户。

信息技术，智能视频分析，以及数据收集的进步使企业有可能创建定制的服务，消费者将被吸引。利用大数据使客户提供无法抵抗的产品，可以帮助企业继续蓬勃发展。这些基于大数据提供的洞察力的交易和产品允许企业开发和发布更有可能赢得消费者青睐的产品。

4.客户忠诚度

使用大数据分析提供的洞察力来推动企业采取营销活动的营销人员可以更好地理解和满足他们的消费者。预测消费者的行为并满足他们的需求，有助于发展品牌和消费者之间的关系。大数据的洞察力允许企业培养和滋养这些关系，同时最终提高客户忠诚度。

5.收入增长

通过利用上面的大数据优势，可实现实质性收入增长。当利用从大数据分析收集的洞察力时，企业可以通过减少障碍，与客户进行战略性互动以及提高客户信赖度来增长收入。