大数据办案分析

㈠ 大数据环境下关于电信诈骗案件研判的思考

近年来，公安机关加大对电信诈骗的打击力度，并取得显著成果，但此类案件数量仍然持续增长，且犯罪手段变化快、空间跨度大、团伙化趋势明显、追赃困难，且破案模式难以复制，办案人员为了破案往往需要跨区域长期作战。

明略数据以大数据关联关系挖掘技术为核心研发了SCOPA系统，将海量多源异构的数据整合关联，将全量数据展示为一张易于理解的点边关系图。公安机关的任意部门、任意服务器中的数据都可以通过SCOPA系统整合在同一个界面上统一检索、关联、分析和研判。目前这套系统已广泛落地并获得大量实战成果。该系统应用在电信诈骗类案件研判和侦破方面，有以下三大优势：

一、极大提高线索研判的效率，有效缩短破案周期，抢占行动先机。

当电信诈骗侦破因为犯罪分子的反侦查手段深陷僵局时，往往需要综合犯罪分子的通话、短信、上网、转账等全维度行为线索寻找突破口，这时如果这些数据都处在割裂的系统中，民警就要花费大量的时间排查，犯罪分子有机会闻风而逃。利用全量关系网络图，和在此基础上搭建的全量搜索、关联分析、地理挖掘、话单分析等强大应用，SCOPA可以在短短几分钟内帮助办案人员锁定原本需要数小时、甚至几天的排查工作才能够得到的线索。此外，在具体案件侦破过程中实时发现的新线索，SCOPA也支持实时手动导入。再复杂的数据，无论是几千页通话记录、上网记录还是历史档案、笔录信息，都可以轻松快速地录入系统，与系统中已有的数据迅速建立关联，让新的线索浮出水面。

二、以简明图形界面还原真实案件的复杂推演，降低复杂研判的经验门槛。

电信诈骗案件犯罪嫌疑人狡猾异常，一旦发现任何风吹草动就有可能更改联系方式等，造成查案的线索中断。借助SCOPA平台的技术，即使一条线索中断了，也可以随时沿着另一条线索追查，更能轻易发现通过好几层关系连接起来的线索。通过SCOPA的技术辅助，民警可以通过简单的操作快速在图形界面中构建出案件的原貌。更进一步的，有经验的民警通过实践总结的应对各类案件情况采用的研判方法可以沉淀在SCOPA系统中，跨时间、跨地域、甚至跨警种让另一名民警借用其智慧解决面临的案件和问题。

三、化被动为主动，智能预警与预测，防范犯罪行为。

如果在诈骗案件发生之前就掌握犯罪分子违法行为的迹象，就能大大减轻案件研判的压力，并对犯罪分子起到强大的威慑作用。通过大数据技术，这一愿景也将成为现实。借助全量数据的分析和算法模型的挖掘，SCOPA能够通过机器学习技术学习犯罪分子的历史行为数据，总结出其作案的特征，从而在未来发现类似特征时发出预警。例如，电信诈骗涉案的手机话单很可能不同于普通人的手机话单，呈现频繁呼出、极少呼入、大量呼出被挂等特征。越是完整的数据就越能帮助计算机还原真实的犯罪分子“肖像”，从而帮助防范犯罪行为。

通过大数据技术与公安业务的结合与创新，SCOPA产品突破了传统的“反电信网络犯罪查控平台”限制，通过数据融合、实时分析模型、大规模情报分析等方面的技术优势，使得电信诈骗的研判展现出高效、精准和前瞻的全新面貌。在大数据时代，明略数据希望以技术的力量帮助公安机关告别传统警务，迈向真正的智慧警务。

相关报道

㈡ 民警用大数据思维侦破套路贷案，大数据对于侦破案件有哪些作用

民警用大数据思维侦破套路贷案，打击罪犯的“名侦探柯南”

贺警官是兰州市公安局刑警，2020年被评为兰州市优秀人民警察。从警27年来共参与侦破案件1000余起、抓捕犯罪嫌疑人1500余人。贺警官曾利用大数据思维带领大家侦破“2·12”特大套路贷专案等案件，推动了打击信息领域犯罪的立法进程，可谓是打击罪犯的“名侦探柯南”。

㈢ 民警利用大数据思维侦破案件，当今社会大数据有多重要

大数据现在已经无处不在了，而且大数据跟我们的生活也是息息相关的。

一、大数据能对个人的财产状况了解的一清二楚，也是反腐过程的重要利器。我们可以通过大数据甄选出有腐败嫌疑的官员，进行重点监控。大数据分析下，各个部门可以通过大数据识别出官员消费是否符合他的薪资水平。

比如说有些高管海外有十几套房产，并且有上千万的存款都在海外。这些都是能通过大数据查出来的。

又或者是经商方面，有些商户涉嫌偷税漏税，或者在海外开公司转移资产，这些也都能通过大数据发现异常，然后由相关部门去进一步核实的。

所以在现在的社会中，大数据是十分重要的，从我们日常生活中的各个方面中，大数据都是有很大用处的。我们可以利用大数据，将这些数据加一步筛选，整合。让这些大数据成为对我们有利的东西。这些对我们也是非常宝贵的资源，对各方面都会形成重要的影响。

㈣ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量辩笑亏数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息携神推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属升猛性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

㈤ 有哪些大数据分析案例

三个领域大数据应用案例分析
1、无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。
我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。这种车就像没有驾驶员的出租车，可以被反复使用，效率和可持续性都得到了提升，也避免了资源浪费。
有研究发现，如果自动机动车得到普及，可以减少25%的交通拥堵，减少30%的城市停车场面积。如果北京减少30%的停车场需求，城市生活将大不一样。
2、医疗行业。我们的寿命现在都比较长了，但仍然希望能够更长。现在，我们的医疗水平并不是很好，由于我们忽视了每一个人的个体差异，医生会用通常的方法治疗每一个人。然而，基于大数据，我们可以做精确医疗，通过大数据分析每个人的差异，进行精确的治疗、剂量、用量，让患者更快恢复健康。
3、教育行业。我们要让下一代有能力了解这个世界。然而，因为没有数据，我们难以做到因材施教，所有孩子获得同样的教学，学习同样的书本。低效率的教学就是在浪费脑力、知识和我们解决问题的能力。
如果我们用大数据去分析孩子在发展学习能力时遇到的问题，就可以进行个性化的学习，就可以释放知识和理解力的力量，让每一个孩子充分开发潜能。
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㈥ 如何用大数据解决办案中的意识形态问题

在办案中，意识形态问题往往涉及到相关人员的价值观、信仰、情感等方面，具有复杂性和主观性。使用大数据技术可以从多个角度收集、分析、处理大量的数据，从而更客观、全面地了解相关事实和规律，帮助解决意识形态问题。在办案中，意识败镇形态问题往往涉及到相关人员的价值观、信仰、情感等方面，具有复杂性和主观性。使用大数据技术可以从多个角度收集、分析、处理大量的数据，从而更客观、全面地了解相关事实和规律，帮助解决意察庆粗识形态问题。根据大数据平台，以下是一些应用方法：
1、基于大数据的舆情监测：通过搜索引擎、社交媒体等平台对相关话题进行监测和分析，掌握舆论动态、舆情变化趋势，预测事件走向，并就此制定反应策略。
2、数据挖掘与分析：从海量数据中提取关键信息、抽象规律，发现隐藏在数据背后的因果关系和联系，为案件调查和研判提供支持和参考。
3、语言模型与情感分析：利用自然语言处理技术，对大量文本数据进行语义理解和情感差锋分析，获取相关人员的言论、态度、情感等信息，更好地理解其意愿和行为动机。
4、可视化分析与展示：将大数据结果以图表、地图、词云等形式直观呈现，帮助检察机关、律师、法官等相关人员更好地理解案件信息和分析结果，以便做出更准确的决策。

㈦ 大数据是如何帮助公安破案的

近年来，随着信息技术在全国公安机关的快速发展，对数据共享和深化应用的需求前所未有。然而，随着数据的融合和数据量的爆炸式增长，传统的数据库和数据仓库技术遇到了许多瓶颈问题，特别是对于PB级非结构化数据处理、多维相关分析、数据挖掘、智能分析等需求，传统的数据存储和处理方法面临着效率低、成本高、可靠性差、扩展能力不足等不可逾越的障碍。

案例2:违法犯罪人员入住宾馆规律

案例目的:分析近10年来在押罪犯入住酒店的规律，为公安防控工作提供指导。通过各种努力，我们在10年内收集了5亿多酒店数据，在10年内收集了65万当地被拘留者的数据。使用计算机集群，首先建立比较模型，并根据HADOOP比较组织数据。将650，000条人员数据放入5亿条住宿数据中，以找到相同的项目。在“1O 1”模式下，即10台服务器作为数据节点，1台服务器作为控制节点，“运行”时间约为50分钟。最后，我们得到了大约721，000个关于过去10年入住酒店人数的数据。

㈧ 大数据时代 大数据分析解决方案

大数据时代 大数据分析解决方案
大数据数据分析一般技巧
①通过中国互联网大数据了解产品的消费者需求偏好、增长趋势、同行竞争、消费数据、政策环境、广告消费、市场前景等，指导产品研发设计及市场定价策略;
②消费升级后，高端消费者在购买产品时关心的产品知识是什么，信任什么网络信息渠道，分析用户心理和关注因素，制定宣传策略和选择宣传方式;
③分析行业龙头的网络宣传策略，并了解消费者选择品牌时关注的购买因素，制定差异化营销策略，用消费者喜欢的内容和方式巧妙取胜;
大数据对于品牌推广作用
①借助大数据制定品牌推广策略，提升品牌知名度、影响力、良好口碑，集团公司整体形象宣传;
②通过大数据，锁定目标招商对象，为品牌做招商加盟宣传、品牌连锁店宣传，通过网络扩大招商影响;
③通过对企业品牌节假日促销/活动/开业/庆典/展会等的线上二次宣传，扩大活动营销效果;
④企业上市宣传、企业海外上市宣传、上市公司网络形象优化、上市公关服务;
⑤产品宣传、新品上市、产品扩大知名度、产品快速进行展现、产品线上宣传等。
大数据如何应用于电商推广
①电商品牌重要节庆宣传，如双十一促销、中秋节促销、年货节促销等。提前1-2个月覆盖精准客户关心的话题、分析潜在需求数据;
②电商品牌全年品牌推广计划，品牌全网宣传包年合作，全面打造淘品牌。通过大数据分析客户需求、关心元素、品牌排名等，刺激用户购买需求，提升品牌口碑。
依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使推广更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。未来企业如想进一步提升品牌知名度并准确把握市场走向，进行大数据营销是必不可少的。