⑴ 如何大数据统计app日活跃用户
什么是促活？ 促活在指与老客户建立了一种稳定的客户关系之后，提高平台上留存的用户的活跃度。 僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值，从而在平台上消费，给平台带来利益；这里可做的事很多，包括但不限于构建用户模型，沉默用户找回，用户激励体系的创建和完善等等。 促活前你要知道什么？ 在吸引用户进入产品的时候，我们就必须先做到建立基础的数据监控以及细分，为用户贴上标签。 知道这部分用户是因为什么而进入这个平台，了解他的喜好等等。而要促活除了根据用户的标签还要进行周期性数据分析，促活之前，你要知道你面对的人群是处在什么阶段的用户。结合用户的生命周期。根据标签、数据、用户的生命周期制定方案。 用户的生命周期大致分为三个节点： ◦潜在用户期 ◦活跃用户期 ◦沉默用户期 不同的用户生命节点，增加用户的活跃度的手段不同。安卓刷量 ◦在潜在用户期应该要设计合理的机制去促进用户从潜在用户到活跃用户的转化； ◦在活跃用户期要站在用户的角度去设计和完善激励体系，去促使用户活跃周期的延长； ◦在沉默用户期对沉默用户进行更大力度的唤醒及关怀，推迟他们的沉默期。 根据节点，制定每步重点是什么，做到运营的有的放矢。利用后台的统计功能，按需求层次推送针对性文案制定针对性的活动。通过一次次的活动和文案筛选就能不断的筛选用户。 促活的手段有哪些？ 针对性的消息 消息是产品和用户交流的一个重要方式，对消息的投放一定要够精细，针对用户分组投放针对性的消息。 关怀是针对特定的人群定制的，投放给全部用户（包含男性）就失去了这一特性。而用户对无关自己的消息会没有兴趣，也容易失去用户。很多的产品都是是一个私密的一对一端口，进行营销时一定是“我和你”的沟通，当用户感觉你和他是朋友甚至亲人在单独交流，就一定能增加了用户黏性，这样也就增加了用户的活跃度。 设置小游戏 增加用户的活跃度不妨设置一些契合你品牌的有趣的小游戏，通过玩游戏可以获得折扣或者优惠券奖励，那么每当客户想要玩这个游戏或者需要这些折扣优惠时就会就能够吸引用户主动来找你。安卓定向推广 开发新颖的功能 除了产品已有实用功能外，还需要开发新颖的小功能来吸引用户的关注度并且增加他们的活跃度。 比如说： 某产品经常分享一些时政点评类的消息，有时一些消息比较敏感。很容易被删除，为了规避这种情况顺便吊起用户的好奇心，他们开发了“阅后即焚”的功能，每天的每条消息只能够看一次，不能分享，第二次点击进入就会显示“已焚”。这样用户时不时就会想要去“刷”一下。用户就自然而然对这个公众号产生了“依赖”，不能分享也规避了敏感新闻的风险。 设置话题让用户讨论 UGC是互联网内容运营的一个重要方式。UGC(User Generated Content)也就是用户生成内容。 用户不仅是网络内容的浏览者，还是网络内容的创造者。用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户。让用户来决定活动的方式、活动的奖品等等都可以提高用户的参与度。因为自己参与了活动的设置，自然参与和分享的积极性就大幅度提高了。 比如说： 在发布活动前先推出了一条推送，这条推送咨询了用户，你最想要的什么作为活动奖品，这个问题引发了大量用户的讨论，一下子把很多平时沉默的用户激活了。而当活动的奖品是用户喜欢的，活动的参与度也就高了。mac应用商店 我们也可以将UGC用到产品的运营当中： ◦设置话题去让用户讨论，讨论的地方，可以是讨论区，可以是微信群。 ◦然后收集用户的讨论制作成推送。 ◦用户会热衷于转发这种消息，提高了曝光率的同时也提高了产品黏性和用户的活跃度。 长期日常的促销活动 在产品的消费群没有形成一个长期稳定的回购时，可以用一个长时间段的折扣促销，吸引用户来尝试。 比方说：每周二均举办大促活动，当发现确实能得到实惠之后，用户便会成为习惯对你的平台产生依赖，每到周二就能会主动的去寻找你。 当用户习惯这个时间节点后，在这个时间前后发布其他的活动或者图文，取得的成果非常的好。 策划吸引人的非日常活动 除了普通的日常活动，还应策划一些非日常的活动来刺激用户，增加用户的活跃度。 首先你要明白一下几个问题：活动目的是为了直接销售？还是间接销售？是为了提高品牌知名度？还是单纯的为了用户量？活动时间有无节日营销？活动目标用户是谁？活动投放路径在哪？活动资源有没有准备好？ 通过这些制定活动方案、活动文案、活动的人员分工、活动的总时间表及日时间表等等，理清了活动的思路，那么获取用户真的不是难事。而这种非日常的大型活动最好要设置参与的门槛。app运营分析
⑵ java大数据工程师师，软件开发，可以在家网赚嘛
恐怕很难，而且不现实。
当然，如果是成名已久的Java开发工程师或者大数据开发工程师的话，接点私活是可以的。
不过毫无工作经验的一个名不经传的人，自己随便学了点儿，也没有成功的项目和作品。又没有真实的商业项目的经验。你凭什么能接到活儿？
⑶ 如何才能让大数据变现
讨论一个问题。我们都知道数据是当下所有企业的战略资产，而每个企业中都积累，并不断在产生大量的数据，但为何依然很多企业并不认为数据为其带来了价值，原因可能有很多，但都可以归结到没有用好数据，或者数据不是好数据。
1、 什么样的数据才能产生价值?
阿里巴巴曾鸣认为，所有商业都在快速智能化，而数据是智能商业时代最重要的资产，但只有活数据才能创造价值。第一，数据是活的，也就是说数据是在线的，可以随时被使用;第二，数据必须是被活用的，也就是说数据在不断地被处理，产生智能商业决策，同时又产生更多的数据，形成数据回流。只有在线才能真正让数据成为活数据，进而以数据驱动企业运营。
SCRM的定位是面向行业领导者的用户生态数字化运营平台，行业领导者意味着其客户群体为行业第一层级的企业，用户生态数字化运营平台则有两层含义，一是企业全渠道连接用户、持续互动的连接器，二是连接数据，实现数据变现的平台。
2、SCRM是让消费者交互变纵为横
一是对于SCRM的理解。
一直以来，SCRM有诸多解读，对其中“S”所代表的social同样说法不少。车传利认为，SCRM的重点有两层，第一是以结合社交工具、社交手段，而更为重要的是“企业和品牌不能再远离用户，与用户做朋友”。后一层含义被很多厂商、很多产品所忽略，但事实却是当下消费者的消费习惯会不断变化，但企业要直接与用户产生关系的趋势不变的。
对消费者的需求，作为工具的SCRM产品如何帮助企业触达从企业端来看，过去很难连接消费者，了解不到客户的需求，在层层渠道、经销商中需求传递缺失。这种过去的企业与消费者的关系，可以形象的归结为纵向传递，消费者-渠道商-渠道商-……-企业。即便在现在，大量的第三方线上平台出现并聚集消费者，然而用户的真实需求也多被这些三方平台所截流，企业依然触达不到。
SCRM的一个重点特点便是能够打破中间环节，这也为变纵为横提供了可能，让企业能够打破与消费者之间的层层架构，实现企业与渠道商、门店以及最终消费者的直接连接，从而把握真实客户需求，真正做到客户运营。
3、在线让数据活起来
在数据收集方面，企业面临两大问题，一是线上被第三方平台所截流，线下被渠道截流，很难收集到真正的数据;二是，即便收集到，很多数据不是实时的，消费者可能已经过了相应的周期，数据就变成了废数据。
而数据变现最基础的便是依托互动数据识别用户特性，并基于数据进行进一步互动，下一层次的消费挖掘，比如大量消费者留下的客服数据，这是可以深度挖掘的数据，一方面反应产品存在的问题，一方面亦能发掘新需求。
因此，企业要真正挖掘数据财富的前提，便是能真正获取到数据、能获取到真正数据。发源地的产品通过两方面建立这条通路，一是全渠道连接，二是将线下多端上线，让数据可连接，实现数据变现。
全渠道连接整合企业经营相关的所有与消费者交互的渠道。主要包括门店、线下活动等线下渠道，官网、微信微博、APP等自营媒体平台，天猫、京东等电商平台，经销商、服务商等合作伙伴以及广告等6类渠道，实现全渠道连接客户接触点。整合渠道后，依托平台与消费者持续互动，不断汇集实时的消费者数据，进而通过数据挖掘，实现数据应用。
同时，连接数据的重点在于让线下的链条在线化，包括线下渠道、线下商品、员工以及消费者的上线。
客户在线，以消费者几乎必备的微信作为入口，通过线上活动、支付等手段连接门店、连接消费者，将相关消费信息记录下来，回传到系统;
员工在线，门店的店员在线，将与消费者的互动实现线上记录，实现精细化运营;
产品在线，让每一个员工都知道每一个货品的销售情况，判断消费者喜好及货品市场接受度;
渠道在线，实现卖货情况、销售情况等实时掌握，判断门店经营情况。
4、做定制化的SaaS
与很多SaaS服务商不同，发源地服务直接定位在一体化解决方案，而不是产品+服务。或者说SaaS多是主通用产品，结合行业方案或者定制方案，而发源地则是直接瞄准定制方案。
发源地的服务过程主要分为四步：业务流程梳理与战略咨询、发源地SCRM SaaS解决方案、定制化解决方案实施、运营与维护支持。这与SaaS的服务方式普遍不同。
其原因一是因为发源地主要服务集团型、连锁品牌，如vivo、联合利华等，这类大型企业存在太多差异化需求，取决于客户群体的行业特性，发源地定下这种服务理念。
二是发源地认为，一套完整的方案，不是一个通用产品+简单服务便能完成，如果不涉及咨询层面，不与客户一同梳理出企业的流程、脉络，只是客户要一个服务便加一个服务，带给客户的只能是迁就的方案，而不是顺畅、一体化的方案。
当然，并不是说发源地提供的就是纯粹的定制服务，而是依托支持灵活业务拓展的PaaS开放平台，通过功能模块化、可插拔的方式实现。
⑷ 大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。做数据“搬运工”目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、电影、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。数据的“消化”和“利用”如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。