大数据精准度

Ⅰ 大数据行业的数据精准吗

第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理

第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

Ⅱ 数据怎么最精准准

随着大数据逐渐开始落地应用，大数据技术的各种指标也逐渐开始引起更多的关注，尤其是对于传统行业来说，如何有效利用大数据技术来辅助创新和提升运营效率也是必须要思考的问题。

在实际的生产环境下，要想有效利用大数据首先要对大数据技术的各项技术指标有一个整体的认知能力，其中就涉及到如何来界定准、细、全、稳和快，这些指标对于大数据实现数据价值化也有比较直接的意义。

所谓的“准”在大数据中涉及到多个元素，涉及到数据的关联性描述、数据纬度、语义分析、算法设计等多个内容。简单的说，数据量越大、数据纬度越高、问题描述越清晰则准确率也会更高，当然大数据是否“准”与算法设计也有非常直接的关系。

“细”和“全”分别代表大数据的深度和广度，“细”主要体现在对数据挖掘的深度上能否满足应用的需求，能否通过数据挖掘发现新的价值，深度学习目前在“细”的方面正在不断向前推进，“细”对于算力的要求是比较高的。要想做到“全”，首先应该重点从数据采集入手，而采集数据与物联网建设也有比较直接的关系。

“稳”和“快”是衡量大数据可用性的重要指标，“稳”不仅代表稳定的系统运行能力，更代表了结果的一致性表现，而“快”的定义对于整个系统的运行效率有较为直接的影响。要想做到稳，首先要做到不同类型数据的不同处理方式，而要想做到快则涉及到计算方式，比如在大数据平台的采用方面，Spark在很多情况下要明显快于Hadoop。

最后，大数据系统能否实现准、细、全、稳和快，与多方面因素都有关系，判断的具体方式除了采用数据集进行验证之外，另一个办法就是进行落地应用实践，这个过程也能够不断完善大数据平台的设计。

Ⅲ 大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

Ⅳ 大数据运用 社会管理精准度更高

大数据运用 社会管理精准度更高
大数据在社会管理中有什么用？答案在越来越多的实际应用中不言自明。一是通过对数据的收集和整理，管理部门能够“摸清家底”；二是多个工作流程可以由信息系统自动完成，有利于提高效率；三是让老百姓通晓信息，享受更加高效、公正、透明的服务。
此外，大数据对社会管理创新还有更深层面的意义。在采访中，有代表委员讲了这样两个故事。一个是关于两项“风马牛不相及”的数据—城市等高线和孤寡老人住址。但是整合了这两项数据后，一旦遇到暴雨内涝，就可以马上知道哪些老人家里进了水，需要帮助。第二个则关于公厕。对某一地区的公厕每天的使用频率进行分析，就能迅速判断出这一地区的流动人口数量是否发生了变化。
事情虽小，却表露出大数据给我们生活带来的开创性变化。通过大数据，可以帮助人们找到数据之间的关联性，提高政府部门的协同能力与办事效率，让社会管理更精准。从这一点来看，与其说大数据是为社会管理者们提供了强大的工具，不如说它正在从根本上改变了社会管理的思路：从“经验治理”转向“科学治理”，真正实现“智能社会”和“智慧城市”。
正因如此，社会管理部门在使用大数据时，需要彻底改变观念，打破条块分割的思维定式，从全局出发，放眼于长远，并且探索建立多种数据模型，真正把握数据间的关系，避免被“数据噪声”拉入歧途。同时，还要积极发挥企业的主观能动性，与企业合作进行数据开发，挖掘数据价值。

Ⅳ 19.简述大数据调查法的特点

大数据调查法是一种利用大数据技术进行调查和分析的方法。其主要特点如下：

• 数据量大：大数据调查法所使用的数据量非常大，通常是几百万到几亿个数据点，这可以提供更全面、更准确的信息和洞见。

• 高速度：大数据调查法使用高速的计算机和分布式处理技术，可以快速处理大量数据，从而更快地生成分析结果。

• 多样性：大数据调查法可以处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。这些数据可以来自各种来源，例如社交媒体、移动应用程序、传感器等。

• 精准度高：大数据调查法可以通过对大量数据的分析和挖掘，找到数据背后的模式和规律，并从中提取有价值的信息，这可以提高调查结好滑旦果的准确性和精确度。

• 实时性：大数据调查法可以在几乎实时的情况下进行数据收集和分析，这使得研究人员可以快速了解当前的情况和趋势，从而及时调整策略。

总让含之，大数据调查法具有数据量大、高速度、多样性友扰、精准度高和实时性等特点，这使得它成为一种有用的调查和分析方法，能够为企业和政府决策提供更准确的信息和指导。

Ⅵ 如何利用大数据和人工智能技术，提高股市投资的精准度和成功率

利用大数据和人工智能技术，可以通过以下方式提高股市投资誉者纳的精准度和成功率：

1. 数据分析：使用大数据技术，收集和分析股市嫌行数据，包括公司财务数据、市场数据和宏观经济数据等，以帮助投资者做出更明智的投资决策。

2. 机器学习：通过机庆没器学习算法，能够对历史股市数据进行分析和预测，以预测股市未来的趋势和走势，帮助投资者做出更准确的决策。

3. 情感分析：利用自然语言处理技术对社交媒体、新闻和公告等信息进行情感分析，以了解市场情绪和投资者情感，帮助投资者做出更明智的投资决策。

4. 特征工程：通过特征工程技术，提取和选择与股市投资相关的特征，以建立更准确的股市预测模型，提高投资的成功率。

5. 风险管理：利用大数据和人工智能技术，对股市风险进行分析和管理，以减少投资者的风险和损失。

Ⅶ 什么是精准大数据

精准大数据，是一种依靠国内通信运营商的海量数据以及大数据的处理能力，在能确保用户数据隐私安全的前提下，通过对数据的深入挖掘、对行业的深度研究、对渠道的资源整合，为各类企业客户优化营销策略，提供营销渠道，达到降低营销成本，提高营销效果，增强市场竞争力的目的。