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大数据分析与营销
互联网近年来发展速度飞快,随着物联网,云计算等的广泛应用,这种数量庞大,种类众多,时效性强为特征的非结构化数据不断涌现,大数据的概念应运而生。如何对大数据进行分析并进行精准营销在当今社会显的尤为重要,网校特推出此门课程帮助大家进行学习,课程内容包括透视大数据、大数据带来的企业变革和价值、大数据基本分析模型与物联网产业关注的核心要素、物联网的发展要点与应用、大数据辅助企业经营决策、精准场景营销与大数据时代的挑战等。课程内容紧跟时代潮流,快来学习吧。
  目 录
  一、透视大数据
  二、大数据带来的企业变革和价值
  三、大数据分析模型
  四、大数据辅助企业的经营决策
  五、大数据精准场景营销
  六、企业在大数据时代面临的挑战

  一、透视大数据
  我们的世界在发生………
  2018年微信官方最新数据:微信月活跃用户数已接近10亿;微信公众账号总数5000万个。
  阿里集团于2014年9月19日9点30分成功在纽交所上市,开盘价为92.7美元,较68美元的发行价上涨36.32%,市值达到约2285亿美元。
  京东= 2个苏宁+3个国美
  全球工业革命时间节点
  
  互联网+
  
  
  
  1105亿元
  没有互联网,没有大数据
  
  大数据基本构成
  
  透视大数据
  
  互联网巨擘如百度、新浪、腾讯、阿里巴巴,每天产生的数据以PB量级计算
  大数据的4V特性
  ·体量Volume
  ·非结构化数据的超大规模和增长
  ·总数据量的80%~90%
  ·比结构化数据增长快10倍到50倍
  ·是传统数据仓库的10倍到50倍
  ·多样性Variety
  ·大数据的异构和多样性
  ·很多不同形式(文本、图像、视频、机器数据)
  ·无模式或者模式不明显
  ·不连贯的语法或句义
  ·价值密度Value
  ·大量的不相关信息
  ·对未来趋势与模式的可预测分析
  ·深度复杂分析(机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等)
  ·速度Velocity
  ·实时分析而非批量式分析
  ·数据输入、处理与丢弃
  ·立竿见影而非事后见效
  大数据的类型
  传统企业数据(Traditional enterprise data):包括 CRM systems 的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。
  机器和传感器数据(Machine-generated /sensor data):包括呼叫记录(Call Detail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是 Digital exhaust),交易数据等。
  社交数据(Social data):包括用户行为记录,反馈数据等。如 Twitter,Facebook 这样的社交媒体平台。
  互联网大数据的典型代表
  用户行为数据