2015消费大数据

Ⅰ 大数据行业2015年年终总结_大数据工作人员年终总结

可参考下文

9个关键字写写大数据行业2015年年终总结

2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相灶配关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。

我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。

战略：国家政策

今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为乱斗国家战略计划的核心任务之一：

2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;

2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。

挑战：BI(商业智能)

2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正隐陪指由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。

崛起：深度学习/机器学习

人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。

共存：Spark/Hadoop

Spark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。

与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。

火爆：DBaaS

随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。

据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

Ⅱ 女性消费能力大于男性

曾盘点过各个行业的女性创业者以及餐饮领域的女性创业者，其中不乏将项目做到上市、名声响彻大江南北的女强人。而除了针对女性消费方向的创业项目，也有以女性消费为切入点，发掘女性市场潜力、研究女性消费的业务。据亿欧网了解，网络糯米自2014年3月7日推出“女生节”后，不仅助力网络糯米业绩获得持续性增长，还得到一系列女性消费数据。今日临近网络糯米第三个女生节，亿欧网受邀参加网络糯米女性消费大数据报告交流会，会上网络糯米发布女性消费大数据报告。报告显示，中国女性消费力量正在崛起。亿欧网了解到，该份报告以历年消费数据为基础为全网女性用户画像，得到我国网民中46%的女性网民贡献了O2O消费的62%，2015年联消率最高的三大组合是：电影 美食（71%）、电影 酒店、KTV 美食，消费人群占比女性高于男性。

据网络糯米数据显示，与传统3月8日妇女节消费额平缓上升相比，女生节O2O生活消费总额比2014年增长600%。网络糯米大数据报告显示：

1）女性在家庭中逐渐成为消费决策者。全国75%的家庭总消费由女性决策，50%的男性定位产品由女性购买。据统计局调查显示，北京市家庭网购决策者中超过2/3是女性。

2）日常生活中女性消费行为的触发点比男性更多。据中国互联网信息中心数据显示，2015年女性网民多种O2O消费活动的比例超过20%，以女性为目标消费人群的创业方向多为美业、生理、婚恋、母婴、教育。

3）女生节比其他女性节日如妇女节覆盖女性更广。据中国互联网信息中心数据显示，2015年中国女性网购群体规模达18100万人次，相较2010年增长248%，同期女性移动网购群体规模达到15233万人次。CNNIC数据显示，女性网购、团购比例分别达到62.7%和29.1%，均高于全国平均水平（60.0%和26.2%）。其中，20-29岁年轻女性在整体网购群体中占比最高，可以看出，年轻女性是女性网购消费的主流。因此，以“女生”概念进入市场远比“妇女”概念更能引起女性消费者的认同感。

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此外，据报告显示，网络糯米在抓住“她经济”后，其电影业务占据市场份额逐步提升，由2015年3月7日女生节占15%市场份额，到7月18日暑期大趴的20%市场份额，再到七夕的25%市场份额，直到2016年春节档，网络糯米已占据28.3%的市场份额。网络糯米新业务总监汤利华在会上解读了大数据报告，表示女性消费者对中国O2O生活服务平台的发展起到了非常重要的作用。吸引并留住更多的优质女性消费者，是O2O平台需要重点研究的课题，也是网络糯米接下来的重要发力点。未来，网络糯米在亲子、丽人等女性专属品类上将有很大的发展空间。中国互联网络信息中心分析师高爽分析认为，年轻女性消费意愿更强，对新消费形式、新消费品类更愿尝试，更注重交流分享，而她们的挑剔也将激励互联网消费模式创新与服务品质提升。

所以亿欧网认为，从消费主力来看，女性消费正在崛起，而女性对服务质量显然更加挑剔，那么从用户思维角度出发，想要抓住这个消费群体就需要弄明白女性消费习惯。当然想要留存用户还是需要打磨产品，精耕细作。

Ⅲ 目前我国的体育消费发展现状有什么呢

近年来，随着居民生活水平的提高以及全民健身战略的深入推进，居民在体育消费领域的规模呈现逐渐扩大趋势。

根据阿里电商平台发布的统计数据显示，2015—2018年，天猫和淘宝平台上运动鞋服和体育装备的消费人次从1.8亿人次增长至6.6亿人次，消费金额从515亿元增长至997亿元。根据苏宁易购、苏宁体育、PP体育联合发布的体育消费大数据显示，仅在2020年上半年，体育零售销售同比增长就达到152%，健身器械、跑步机等居家运动器械增幅较为明显，分别同比增长280.6%、179%。

有数据显示，2018年“双十一”期间，淘宝体育消费总额突破60亿元，特别是中高端项目用品需求量大，尤以垂钓用品、冰雪、骑行运动、露营、攀岩、马术等体育用品增长最快。这些项目的广泛普及是推动体育消费的有利条件，与传统的篮球、足球、排球等运动项目相比，其支付的金额更多，对专业技能要求更高，需求品味更高端。

体育消费分层主要体现在两个方面，一是体育消费者具有层级性，二是体育产品的精细化。首先，依据社会分层理论，体育消费者之间具有显著的阶层差异，性别、年龄、职业，收入以及居住区域等都是影响体育消费者分层的重要因素。有调查发现，北京市居民20～39岁年龄段，参加体育消费的人口比例最多，体育消费金额50～59岁年龄段最多，特别是在体育健身方面50～59岁年龄段消费金额明显高于其他年龄段。

Ⅳ 12315大数据应用是什么意思

大数据时代，数据思维和应用对政府行使职能产生了深刻的影响。全国工商系统12315网络作为与广大消费者开展信息互动的权威平台，实时采集大量的投诉咨询和举报数据。这些数据是整个社会消费活动的数字化记录，是可以重复利用的特殊非物质财富，也是维护消费者权益和市场经济秩序的决策依据。对这些数据资源进行深度分析利用，能够客观、真实、迅速地找出消费维权领域的各种问题及其成因。
一、发挥大数据挖掘分析作用，确定消费维权工作重点
（一）构建大数据利用平台，建立智能决策支持系统
作为消费维权的大数据“仓库”，全国工商系统12315网络具有数据种类丰富（包含消费者和被诉方的名称、地址等各种信息）、查询便捷、功能多样等特点。可以按照需要对事发区域、被诉主体、消费事由等参数进行筛选，通过数据比对、分析和归纳，及时、准确地反映消费热点的分布、变化和涉嫌违法行为的高发区域，帮助职能部门客观分析消费现状，同时还能验证国家经济、产业政策的实施效果，为政策制定提供参照标准，辅助宏观决策和调控。
（二）分析投诉举报数据模型，确定消费维权重点
通过对消费维权数据的整理、分类，建立包括12315事项办理效率分析（受理量、办结率、催办率、立案率、销案率）、质量分析（抽查率、错单率、二次投诉举报率、信息自录率）、维权联络站工作分析（受理量、处理量、办结率、转办率、自行和解率、挽回经济损失额）、群众满意度分析等方面的综合评价体系并加以量化。采取图表、文字等可视化的表现形式，呈现某一领域消费维权的重点和热点及其变化发展趋势。
（三）开展消费经济研究，提供市场经济决策依据
结合12315网络和全国法人信息库等大数据资源，着力加强消费维权领域的综合分析和研判，为开展消费经济研究提供数据支撑。以上海为例，上海市工商局近年来积极开展消费维权数据与国民生产总值、社会消费品零售额、经济产业结构及区域分布之间的关联度分析。通过大数据分析发现并总结了“三同”——维权总量与GDP总量同速增长，维权结构与产业结构同幅变动，维权区域与城乡发展同向推移；“三转”——维权重心由线下消费转向网上消费，维权品类由实物消费转向信息消费，维权模态由生存消费转向精神消费。相关分析报告得到了市领导的肯定，并为该市制定相关经济和产业政策提供了重要的决策依据。
二、立足大数据预测警示作用，促进消费维权工作关口前移
通过对投诉咨询和举报数据进行实时分析、关联分析和趋势规律性分析，能够帮助职能部门事前主动发现消费规律和消费争议的潜在风险，并适时采取有针对性的预防措施，避免潜在的消费问题凸显，从而促进消费维权工作关口前移，节省行政资源。上海市工商局奉贤分局近年来利用消费维权类型建模，在大数据分析的基础上得出每年12月至次年1月是预付费式消费争议投诉的集中多发期。2015年年初，该分局提前在《东方城乡报》等媒体发布预付费式消费警示，曝光金仕堡健身馆涉嫌违规预售会员卡等典型案例，发挥了积极作用。
三、搭建部门合作、社会共享的大数据利用框架，促进“大消保”维权体系的形成
（一）加强横向联系，凝聚部门维权合力
新《消法》规定，消费维权是全社会的共同责任，而涉及消费维权工作的部门包括消协、工商、公安、食药监、质检和物价等多个部门。随着消费方式的日趋多样和经营业态日益丰富，跨部门管辖的投诉举报日益增多。传统的、线性的、自上而下的以职能部门为主导的维权模式已难以满足消费者的需求。而以数据为载体的消费维权信息成为一种标准化语言，具有在区域之间、行业之间和部门之间的穿透性。通过建立多元的数据收集通道，使消费维权数据在相关职能部门之间无障碍流动，实现数据共享与数据处理同步，使维权信息从工商系统“体内循环”转向“体外辐射”，促进形成部门资源共享、社会责任共担的维权格局。
（二）衔接信用公示系统，增强社会维权力量
如果将12315消费维权信息网络比作工商部门采集消费和经济行为数据的“入口”，那么信用公示系统就是向社会反馈侵害消费者权益行为等信息处理结果的“出口”。在保护国家安全、商业秘密、个人隐私等基础上，通过政府网站、移动接口等将非涉密的消费维权大数据信息通过信用公示系统向社会免费公布，有利于市场主体自律和消费者维权意识的觉醒，最终实现消费维权由政府主导转变为市场自律，增强社会维权力量。
当然，要确保大数据在消费维权领域充分发挥实效，还需要树立大数据思维理念。一是加强数据源头管理，规范12315数据采集，解决遗漏、不完整、关联性和逻辑性不强等问题。实践证明，基础数据如果不准确，就会导致数据统计分析出现偏差，从而误导领导决策和行政执法。二是强化12315数据的综合分析，切实提高数据分析质量和水平，突出分析结果的实用性。三是加强12315数据分析成果运用，实行诉转案无缝衔接。要运用数据分析技术手段，梳理和排查12315数据中的违法行为线索，确定监管执法重点，使大数据真正成为保护消费者合法权益、打击违法行为的新兴力量。

Ⅳ 大数据大发展,还要迈几道坎

大数据大发展,还要迈几道坎

数据价值大，机构和企业积极布局

谁能从海量数据中挖掘出有价值的信息加以应用，谁就能赢得发展机遇，大数据因此拥有巨大的价值。比如，借助大数据，商家能精准分析出客户的消费习惯、偏好、潜力等，从而锁定目标用户，进行精准营销，提升经营效率。

对此，在某软件公司从事智能医疗产品开发工作的刘丹深有感触。公司生产的产品，通过分析收集到的数据，为用户提供健康建议。借助大数据，产品更先进了，提供的服务更好了，也更好卖了。

大数据价值大，相关机构和企业积极布局，以求抢占发展制高点，大数据产业日益壮大。据贵阳大数据交易所发布的《2015年中国大数据交易白皮书》显示，2014年中国大数据市场规模达到767亿元，预计到2020年将超过8000亿元。

为促进大数据产业发展，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》）。“大数据产业迎来了重大发展机遇”，中国工程院院士邬贺铨认为，大数据产业加快发展将带来更大的裂变效应。“在‘大智云移’（大数据、智能化、云计算、移动互联网）时代，大数据的分析和挖掘将助推移动互联网走向深入，使软硬件更加智能化，带动产业互联网的发展和工业由大变强。” 邬贺铨说。

加强互联开放共享，破除数据孤岛

不过，作为一个新兴产业，大数据产业要实现大发展，还面临不少制约，数据孤岛首当其冲。

大数据之所以价值大，一个重要原因就在于它涵盖多方面相关联的数据信息，因此，数据的互联互通极其重要。可现实中，由于数据分散在不同企业、部门等采集主体，公开共享不够，数据的电子化及采集程度也有较大差别，数据孤岛众多，造成客观精确的分析很难得出。

记者采访的企业和机构都反映，现实中数据的物理隔离，已成为阻碍大数据大规模应用的重要因素。刘丹就告诉记者，虽然公司产品能帮助用户实时记录血压、血糖等生理数据，借助后台大数据分析还能给出健康建议，但由于缺乏客户的问诊信息，软件给出的建议有时并不太靠谱，可问诊数据在医疗机构，对外共享公开面临重重困难。

为此，《纲要》指出，要加强公共数据的互联开放共享，加快政府信息平台整合，消除信息孤岛，推进数据资源向社会开放。这些破除数据孤岛的顶层设计，有望激活大数据产业发展潜力，使其成为经济增长的强力新引擎。

完善法制和问责机制，切实加强信息隐私保护

如同硬币的两面，在推动数据开放共享的同时，也要注意隐私保护。

信息化时代，公众难免要牺牲个人信息以获取某种便利，有些甚至是不自觉行为。比如，你只要浏览了电子购物网站，你的身份、喜好等信息就会被获知。日常生活中，几乎所有的人都是“数据贡献者”。

“大数据的应用是把双刃剑。”邬贺铨说，“因此，要十分注重保护个人的数据信息，防止被不法利用。”

然而，当前我国与个人信息隐私保护相关的法律法规并不完善。比如，刑法的“非法提供公民个人信息罪”并不包含由于疏于防范或者网络漏洞等问题造成的信息泄露，一些人很容易借此来逃脱追责。

业界专家表示，有必要制定与个人隐私和政府保密数据采集、使用和保护相关的基础性法律，消除人们后顾之忧。刘丹觉得，法律应当规定，商业机构收集用户数据，必须首先向用户说明用途，并且严格限制使用范围，同时应该建立健全信息安全泄露的问责机制，倒逼有关责任主体切实加强保护。

专家特别强调，政府、公共机构存储着海量、有价值、敏感的数据信息，在公开共享之前，有必要制定专门的信息数据公开法，明确公开数据的条件、规范和保障，最大程度控制风险。

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Ⅵ 大数据正在引领一场营销变革

大数据正在引领一场营销变革
短短十数年，大数据、物联网、云存储、移动互联从趋势成为主流，商业生态早已迈过无数个可能，进入了今天飞速发展的快车道。大数据产业已渐趋成熟，亟待被各行各业所运用。小米数据产品总监刘洋在易观智库学术沙龙交流会上表示，随着大数据概念越来越清晰，运用产品类型的形式在数据当中应用将会越来越多。
大数据规模日趋庞大
所谓的大数据技术，就是从各种类型的数据中，采用新处理模式快速获得有价值的信息，从而实现深度理解、敏锐发现与精准决策。随着互联网+影响力的不断深入，人们的生产和生活方式发生了极大的改变。新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。
据统计，全球所掌握的数据，每18个月就会翻倍。到2020年，全球的数据量将达到40ZB，其中我国所掌握的数据将占20%。
利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值。大数据冲击传统市场，渗入更多的企业成为趋势。
据了解，2015年全球大数据产业规模达到了1403亿美元。预计到2020年，这一数据将达到10270亿美元。其中，2020年中国大数据产业规模或达13626亿元。
百分点产品市场总监、中关村(000931,股吧)大数据交易产业联盟副秘书长张涵诚向《中国产经新闻》等媒体表示，从卖产品转变为卖服务，服从管理转为创造客户价值，互联网核心思维是数据思维，是大数据冲击传统市场的三方面表现。
同时，随着数据资源的开放及使用逐步深入，应用创新成了大数据发展的主要驱动力。目前就传统的企业而言，已经将数据分析、数据资源作为一种新的业务，且投入程度可能强于传统的业务。
据相关数据分析显示，到2020年，中国大数据产业细分市场规模中，应用层规模占比将达到40%，衍生层规模占比达18.5%。
另外，按照行业来划分，未来大数据应用预计将以政府和金融为主，预计2020年政府和金融大数据应用或将占60%，随后是工业以及电力应用。
大数据是一种技术，一种思维的创新，也是数据本身价值的发掘。大数据时代，很多企业已经以数据化运营来驱动企业重大战略决策和业务发展，获得了卓越的成绩，成为行业里数据化运营的领先者。
刘洋在会上解说了数据驱动的两种模式，即分析决策和应用产品。其中分析决策包括战略分析、竞争分析以及商业分析。他表示，市面上大部分企业在做商业分析之前往往忽略了先做战略分析和竞争分析。
而所谓产品应用，刘洋表示，是与产品相关的数据，把这类数据包装成行业的内容或者是服务，提供给用户。
不仅如此，利用产品跟用户建立关系，利用数据发现规律从而驱动产品创新，也是一个非常好大数据的应用。张涵诚认为，这将能够实时了解用户需求，并及时对服务做出迎合客户群的调整，以赢得更大的市场占比。
电商平台没有评论，意味着转化率的降低、客单的下降。个性化的推荐，需要一个推荐引擎了解消费者的偏好、行为习惯，帮助他推荐一款产品。利用大数据可以洞察消费者的建议，对产品的看法，通过迅速做反馈，可以创造更大的营销。
大数据基因植入传统企业，还会使一些企业成为平台型的企业。张涵诚表示，有了数据以后，企业可以无限地延伸，采购大量的数据可以跟供应商更多做集成。例如，生产数据服务将会有更多的订单，销售渠道数据将同行商品放在平台上卖。
完善大数据体系建设
对制造业企业而言，大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，更在于对数据的“加工能力”——对大量的数据进行专业化的处理，使之转化成为对企业有用的信息。
虽然，很多企业已经意识到以数据驱动企业决策的价值，但是在“淘金”大数据过程中，仍然对思维架构、方式方法有些模糊不清。尤其是当企业IT部门面对瞬息万变的业务要求，面对TB/PB级的海量大数据的实时分析，面对多维度复杂的数据分析时，常常束手无策。
数据处理的成本非常高，业务发展多元化的时候发现经常遇到一个问题就是数据不准。就目前行业发展情况来看，基本上大规模的公司相对多一些，小的开发者可能越来越艰难。在中大型的开发者越来越多的情况下，发现用户的需求已经脱离了原来老的模式，这就需要把自己的数据拿过来做分析，放到系统里面与CRM、销售系统、投放系统、运营系统做打通，做一个全盘分析。
“大数据分析分四个步骤，即数据应用、数据分析、数据存储和计算以及数据源。其中数据源主要是保证数据不脏。”刘洋说道。
大数据在业务中的分析流程大概分两种类型。一种是当我们有数据和数据分析系统时的监控，通过业务上线、数据的监控、异常数据的发现、异常状况处理的策略、业务改进，形成一个闭环模式。另一种是产品要上新的功能，通过业务上线、效果评估、改进策略、业务改进、效果评估来形成闭环模式。
而就大数据团队架构，分为分散式和中心式。相较于分散式大数据团队的高成本、灵活、难管理特点，中心式的大数据团队的特点则是低成本、易管理、低效率。
分散式的大数据团队，因为每个业务都比较庞大，业务与业务之间的耦合度较低，需要灵活、快速的数据支撑，大型的数据平台无法满足快速变化的业务要求，于是业务会自建平台和分析人员。
仅中心式的大数据团队而言，各个业务有一些区分度，但是区别不大，于是公司会采用统一的数据树立部门，对所有的业务进行数据分析的支撑。
目前，形形色色的大数据已然成为了各领域发展的新宠。伴随技术的发展，大数据正在引领一场营销变革。大数据的存在让营销者能更好地、更实时地对消费者画像并实现无限的消费者细分。大数据强大的分析、挖掘、整合能力让营销变得简单起来。