深圳大数据营销简介范文 第一篇

【摘要】目前对精准广告的研究，深度还不够，理论性不强。具体来说，在概念界定、研究方法、理论体系等方面存在不足，还有过分夸大其功效和言必谈互动性等认识误区。本文认为精准广告的本质在于精准定位和广泛覆盖；精准广告带来了长尾市场繁荣，信息告知功能的回归，广告与其他营销手段间的分界模糊等现象；并指出精准广告的发展趋势及个人隐私问题的解决思路。

【关键词】精准广告；孤岛效应；数字时代

一、传统广告的发展瓶颈与精准广告的兴起

20世纪的著名广告人沃纳梅克说过：我知道我的广告费有一半是被浪费的，但我不知道是哪一半。这是对大众广告投放模式弊端的最好注解。大众广告呈现给每一位受众的信息都是一致的，而广告受众的需求却各有不同。因此，这些高昂花费在很大程度上是无效的。

精准推送和广泛覆盖相结合才能达到广告传播效果的最大化。针对消费者的区域、年龄、性别等人口统计属性进行的市场细分仍无法实现精准推送。针对VIP客户的营销常常建立在精准的客户信息之上，但这种方式只针对小部分人群。可见大众传播时代的精准营销虽能解决“精准”的问题，却无法解决生产规模的问题。数据库营销在营销的“精准”之路上走出了更扎实的一步。但问题依然存在，以企业为主体的数据库是小规模而不经济的，此类数据库无疑是数据“孤岛”，同时必须耗费大量的人力物力进行专业的开发和维护，真正应用数据库营销的企业非常有限。

要在精准投放的同时达到广泛覆盖，广告必须有庞大的数据系统的支持。在信息增长急剧加速、大数据挖掘和分析技术逐渐成熟的背景下，精准广告应运而生，它利用数字采集、存储和分析技术预测用户的需求，并在恰当的时机将广告信息送达用户。广告传播不再将大众看作一个整体，而是将他们看作有着不同需求的个体。

二、精准广告研究概况

（一）精准广告研究的总体情况

2013年至今为精准广告业研究的逐步深入阶段。研究数量趋于平稳，从产业链、营销方式、传播方式等多角度探讨了精准广告，研究呈现逐渐深入之势。张辉锋等（2013）提出精准广告对整个广告业形成一种理念颠覆，广告的运作从以媒体为中心转为以消费者为中心，从创意驱动转向创意、技术共同驱动，同时广告传播的边际在趋于消融。刘英贵等（2013）在《新媒体传播中精准广告的营销方式研究》一文中将精准广告分为cookie跟踪式的精准投放和跨平台的微博精准营销两种模式，同时指出目前精准广告投放的滞后性和受众隐私安全的隐忧。倪宁等（2014）通过精准广告的实现过程，提出要确立以消费者为中心的广告传播策略。李晓霞等（2015）分析了大数据时代对精准广告传播的影响，并探讨了相应精准广告传播策略。曹军波（2015）提出精准广告的自动化、高效化的发展趋势。鞠宏磊等（2015）提出大数据精准营销从核心要素、产业流程、生产关系等方面重构了广告产业。

（二）目前精准广告研究中存在的问题

1、概念界定问题

深圳大数据营销简介范文 第二篇

关键词：大数据；市场营销；教学；改革

引言：

一、大数据时代概念

“数据”是指加载或记录信息按一定的规则排列组合的物理符号，可以是数字、文字、图像，也可以是计算机的代码。接受信息的数据接收，只有通过对数据的解释来获取背景信息，“大数据”是指数据量巨大，无法通过大多数的检测工具，在适当的领域内收集、统计、运算和统计作为公司决策的依据。“大数据”使用传统的数据库软件工具在一定时间内收集、存储、管理和分析数据的收集。

“大数据”本身不是一种新技术，不是一种新产品，而是一种现象出现的时代。IBM在美国，大数据3V特征，即物种（品种），快（速度）、容量（体积）。国际咨询机构IDC的数据，满足“4V”：品种（品种）、速度（流量）、体积（容量）、价值（价值）指数数据称为大数据。这些特性使得大数据与传统的数据概念不同。不同的数据概念和“海量数据”。它不仅用来描述大量的数据，进一步指出，数据的复杂形式，数据的快速时间特性和数据分析和处理的特殊处理，最后我们得到了信息价值。

二、大数据背景下市场营销学教学面临的挑战

1.、企业的战略规划将减少

2、传统的促销策略将被淘汰

深圳大数据营销简介范文 第三篇

一、大数据开辟未来数字出版中的应用方案

4.国有数字出版媒体利用大数据做出表率我国的国有数字出版单位属于“事业性质，企业管理”，同样也受到大数据的影响。国有数字出版单位生产力的未来提升，必然和大数据的获取、释放紧密相关。西方的媒体、政府、公民三者实行“媒体-政府-公民”三足鼎力趋势，三者之间保持相对独立，媒体得不到政府的资金或数据支持。我国的国有数字出版单位来源于国有传统媒体，充当着党和政府的喉舌，比其他商业媒体容易获得大数据。国有数字出版单位在不违背保密原则的前提下，应该尽可能和政府保持沟通，获得一个议题的全部数据，分析相关性，并最后释放到产品生产，这样就能在和他国媒体、其他商业媒体的竞争中保持自身的优势。国有数字出版单位对数据的获取和释放有着一定的依赖度：国有数字出版单位依赖政府收集数据的程度，国有数字出版单位依赖政府释放大数据的程度。大数据时代，国有数字出版单位的力量想壮大，数据权限的获取和释放程度是很重要的方面，国有数字出版单位在优先利用大数据将自身产品做大做强时，也就为其他商业媒体做出了表率，提示了一定的经营路径。

二、未来大数据技术在数字出版中存在的缺陷与挑战

2.收集渠道闭塞搜集各种信息来完成大数据采集是数字出版未来的趋势，但目前的数字出版信息搜集仍存在一些缺点：数字出版产品在整个研发、生产、销售过程中还没有彻底完成信息化经营，整体搜集难度显得较大；数字出版的云存储平台根本不具备海量存储功能；数字出版中的内容商、平台商还没有完全转换成数据提供商，因此，他们无法及时获取数据；当前的数字出版产品无法记录消费者使用过程中的痕迹，因此即使数字出版中的内容商、平台商变成数据提供商，也无法记录数据。

3.高端数据分析人才极其匮乏对大数据进行分析，熟练运用Hadoop、MapRe-duce、分布式文件系统、并行计算框架等技术的人才十分缺乏，而很多高校的计算机和出版专业也没有专设数据分析研究方向来培养学生，这也直接导致数字出版领域的高端数据人才匮乏不堪。

4.数字出版商仍旧无法转变经营思路从数字发展趋势看，数字出版商要高度重视数据的搜集、整理和应用。目前数字出版内容商、平台商仍旧将自己的经营思路定于原始粗糙的财务分析软件分析基础上，没有从战略高度看待大数据的到来，没有意识到大数据对整个数字出版经营的重要价值。利用大数据进行产品设计、广告开发、效果测定、企业改革，需要一定的管理与经营思路转型。

深圳大数据营销简介范文 第四篇

摘 要 论文针对大数据知识服务问题开展研究。在对国内外相关研究综合述评的基础上，剖析大数据引发的知识服务应用模式之变革

>> 变革中的大数据知识服务：面向大数据的信息移动推荐服务新模式 大数据时代下的营销模式变革 大数据时代的金融服务变革 大数据下的“微变革” 大数据冲击下的财会变革 大数据时代下的新闻变革 大数据时代数字出版服务模式变革研究 基于大数据的档案知识服务 大数据时代语文教学思维之变革 大数据时代背景下高校图书馆的服务变革探析 大数据背景下营销模式变革对策研究 向大数据知识服务：大数据时代图书馆服务模式创新 大数据环境下的企业管理模式变革 大数据环境下的城市交通规划与管理模式变革 大数据知识服务支撑下的绿色交通管理系统 大数据商业模式与决策的时代变革 大数据时代的汽车营销模式变革 大数据时代的税收征管模式变革 大数据智能在图书馆知识服务中的应用思考 大数据背景下的公共治理变革 常见问题解答 当前所在位置：l.

[ 3 ] 王喜文.日本强化ICT领域国际竞争力[N].中国电子报，2012-06-15（003）.

[ 4 ] The White House. Big Data Across the Federal Government[EB/OL].[2014-08-08].http：.

[ 5 ] The Wall Street Journal. Big-Data Success Stories： Splunk[EB/OL].[2014-08-08].http：///ve-nturecapital/2011/10/21/big-data-success-stories-s-plunk/.

[ 6 ] The New York Times. Harvard Releases Big Data for Books[EB/OL].[2014-08-08].http：///2012/04/24/Harvard-releases-big-data-for-books/

[ 7 ] Spolanka. OverDrive announces a series of “Big Data”reports[EB/OL].[2014-08-08].http：.

[ 8 ] Xavier Amatrain，Justin flix公布个性化和推荐系统架构[EB/OL].[2014-08-08].http：///article/2013-04-04/2814767-netflix-ml-architecture.

[ 9 ] 云推荐[EB/OL].[2014-08-08].http：///.

[10] 中国科学院.李国杰院士：大数据成为信息科技新关注点[EB/OL].[2014-08-08].http：///xw/zjsd/201206/.

[11] 李奕.大数据应用方式：从数据服务、信息服务到知识服务[N].中国计算机报，2012-07-09（024）.

[12] Big data：The next frontier for innovation，competition and productivity[EB/OL].[2014-08-08].http：///Features/Big Data.

[13] 李晨晖，崔建明，陈超泉.大数据知识服务平台构建关键技术研究[J].情报资料工作，2013（2）：29-34.

[14] 秦晓珠，李晨晖，麦范金.大数据知识服务的内涵、典型特征及概念模型[J].情报资料工作，2013（2）：18-22.

[15] 王天泥.知识咨询：大数据时代图书馆的知识服务增长点[J].图书与情报，2013（2）：74-77.

东 方 湖南衡阳师范学院图书馆副研究馆员。湖南衡阳，421008。

（ 收稿日期：2014-08-28 编校：邹婉芬）

深圳大数据营销简介范文 第五篇

1研究综述

2大数据分析对市场营销方式的改变

精确化营销

客户关系管理

随着经济的全球化和大数据浪潮的到来，产品同质化已经演变成令企业管理者困扰的难题。企业也开始变得愈加重视客户关系的维护和管理，良好的客户关系能直接帮助企业快速有效地洞察客户的需求动态，如何加强企业的客户关系管理，能否高效的管理和挖掘客户资源，能否与客户之间建立长期的良好关系已成为企业持续保持竞争优势的关键之所在。客户分类是比较复杂的，一般不同的企业会采用不同的标准。按行业、按地区、按性质对客户分类，是一种比较常见的分类方式，这种分类方式往往不能准确反映出其对客户的影响。通过对以往的销售数据进行挖掘和分析，可以找出企业现有客户中那些最能够影响客户划分的关键因素，并且把客户进一步细分成为更加精细的组别，以使得每个组别里的客户具有更多的关联性和相似性特征，从而企业可以更加有针对性的管理客户关系。在维护好现有客户的同时挖掘潜在客户，以此来增加销售额并降低营销成本，从而提高企业的利润率。

改进商品销售管理以促进交叉销售

实体零售业会每天产生海量的销售数据，通过运用数据挖掘技术对日积月累产生的交易数据进行深层次的挖掘分析，可以清楚地了解各类商品的销售情况，从而可以更有针对性的制定各类商品的营销对策。比如针对不同的产品进行分类管理，把商品的直接盈利能力和间接盈利能力进行综合分析，从而为零售货架制定最优的产品组合，并合理有效的控制各类商品的进货、库存等。与此同时，基于商品的销售管理，通过对数据挖掘中关联规则的应用，可以对顾客的购物车做相关性分析，寻找不同商品在被销售时的相关性，挖掘顾客经常购买的商品组合当中隐含的潜规则，从而指导商家制定经营决策，通过分析以往的顾客消费数据，还可以掌握顾客的消费行为模式。其效果会反映在顾客的一次购买行为当中，这称为交叉销售的即时效果；也会体现在顾客在不同时间点的多次消费活动中，这称为交叉销售的延时效果。商品的交叉销售效果反映的是一种商品的销售能在多大程度上促进其他商品的销售。商品的盈利能力既体现在销售商品本身所获得的直接收益，也反映在通过该商品交叉销售其他商品所产生的间接收益。通过使用数据挖掘中的聚类分析和关联规则等分析方法，可以有效地改善商品的销售管理，促进商品的交叉销售，还可以优化零售商场的货架布局、指导商品价格的制定以及协助营销计划的编制。

企业营销组织结构的变革

既然通过合理运用大数据可以实现精确化营销，能够给企业带来巨大的利润。那么以数据的搜集、挖掘、分析为工作中心的组织架构和员工分布必将成为大数据时代企业营销变革的一个必然趋势，将来会有越来越多企业的营销组织的人员布局和工作内容将围绕数据的搜集、分析以及处理而开展。企业数据分析部门在企业营销中扮演的角色越来越重要，也将可能逐步取代传统的营销决策机构而日渐成为企业营销的核心部门。和以往企业配置大量销售人员去推销产品相反，大数据时代的企业会配置大量的数据采集人员，这些数据采集人员会四处奔走，采集或购买企业所需要的各种源数据。

3结论

随着数据存储能力、处理能力的提升以及数据收集成本的下降，使得企业有机会把各种结构化和非结构化的销售数据收集起来，通过对大数据的合理使用，对于寻找潜在客户、减少销售时间和提高交易成功率会有极大的帮助，使得精确化营销成为可能。同时，通过大数据的合理使用，可以使得客户关系管理更具有针对性，从而极大提高客户管理效率。此外，通过大数据的合理使用，还可以高效地改进商品销售管理以促进交叉销售。最后，企业营销组织的人员构成以及工作内容的重心也应该逐渐向数据的采集、分析、处理以及应用转移。企业只有充分融入大数据时代并且将其与市场营销充分的结合起来才能在市场竞争中获胜。

深圳大数据营销简介范文 第六篇

除了语音识别，人工智能运用还涉及无人机、智能机器人、智能驾驶和医疗等诸多应用，而每个应用都发展势头强劲。

IBM研发的认知计算平台Waston具有强大的理解、推理、学习能力。 Waston与诺贝尔文学奖获得者鲍勃・迪伦对话时，仅耗时几分钟就分析了鲍勃・迪伦全部的歌曲，直接说出他的创作主要围绕“时间的流逝”“爱与信念”等主题，让鲍勃・迪伦惊叹不已。近日，东京大学医学研究院利用 Waston，只用10分钟就判断出一位女性患有罕见的白血病。Waston在这10分钟内学习、对比了2000万份癌症研究论文。当其他治疗方法宣布无效时，这位女性患者采用了Waston提供的治疗建议，目前已在康复阶段。越来越多类似于Waston这样的人工智能技术，将渗透到人类生活的方方面面，形成“人工智能+”的新型发展模式。

即使作为天天读论文做科研的博士生，我们的生活也将充斥着人工智能技术带来的改变。人工智能应用到语音识别与语音合成中，使会议记录、课程记录的效率和准确性显著提升，一些课程的笔记轻松转化为逐字稿。尤其是导师的主旨演讲，经过语音识别软件转化成文字稿，再简单地整理和理论拓展，就是一篇不错的学术论文了。既然“阿尔法狗”可以轻松记忆围棋棋谱，并实现自我学习迭代，那么人工智能也能对各科研领域的科研范式和研究论文进行自我学习，将大大提升科研效率和科研绩效，甚至能指导博士生的研究工作。

谈到人工智能，不得不提大数据，它是人工智能发展的基础。

大数据的发展和应用除了对传统行业的应用拓展和升级渗透，其与分享经济的结合，以及由此带来的商业模式的变革，会给经济发展带来了更多可能。

大数据对商业模式的变革是颠覆式的。大数据技术可以利用数据对用户年龄层次、产品需要和购买行为进行预测与分析，实现精准营销。滴滴、Uber、回家吃饭、 Airbnb，以及最近朋友圈越来越精准的广告投放，无不验证着这种趋势的快速发展。其中，大数据与共享经济的结合，衍生出很多新的模式，以交通行业为例，滴滴模式解决了小汽车的分享共用，而摩拜单车、OFO等解决了自行车在“最后一公里”的分享应用，将共享经济又推进了一步。另外，大数据技术会极大提升企业的管理能力，比如阿里巴巴2016年“双十一”报告零错误。

China Campus19

马丽娅

俄罗斯籍莫斯科国立交通大学推荐来华学生北京交通大学博士生

我们需要渐渐改变我们习惯的生活方式，建造绿色的墙体和屋顶，鼓励和发展绿色农业，还要普及“eco”（生态）教育。

深圳大数据营销简介范文 第七篇

运用大数据提升价值的变革将给房地产企业带来新的生机与活力。

2014年，房地产企业关注的重点将发生改变，将有越来越多的房地产企业开始向大数据“屈服”。

而今，中国住宅需求已经发生变化。正如万科总裁郁亮在接受有关媒体采访时介绍的，“5～10年内，市场将看到住宅开发行业的天花板。”而在那天到来时，传统住宅开发商要走向何方呢？

于是，在2013年的多次房地产相关会议中，有这样一个现象：原来热衷于楼市政策和房价趋势的房地产企业，开始把目光转向了“软实力”，开始用更多的时间研究如何提升开发收益率和资产增值水平。作为房地产企业，他们手中掌握着多年来积累的数以百万计、千万计的购房者信息，这些信息的有效整理和挖掘，可能在大数据时代，为房企们带来新的盈利模式和空间。虽然大多数地产商都低调地表示，目前还没有开始实施地产大数据的收集，但在实践中，部分地产公司已经在着手做电商并建立大数据的供应平台，开始低调地在大数据方面进行布局。

以花样年、万科为首的开始研究怎么利用大数据有效地为购房者提供最符合他们需求的产品。花样年正在打造为中国最大的社区服务平台。其公司董事局主席潘军公开表示：“我们就是要做‘社区电商’，房地产销售也只是为了把社区资源整合到花样年平台上。” 潘军所指的“社区电商”，实际上就是将彩生活物业管理的社区居民变为潜在消费者，以手机App的形式将商户与居民联系起来。

继中粮大悦城爆出大数据是其核心竞争力不久，在酝酿一年之后，万达电商终于迈出实质性的步伐，在2013央视财经论坛上，万达集团董事长王健林表示，万达电子商务绝对不会是淘宝，也不会是京东，万达会结合自己特点开发一种线上线下融为一体的电子商务模式。而世茂则与东软熙康签订了合作协议，向世茂业主提供实时健康动态监测和咨询服务……

这些与大数据有关的一个个举动，都意味着运用房地产企业的变革之路已经开启， 2014年将会有越来越多的企业加入大数据的大军。

不过，大数据本身就是一个新兴事物，房地产企业在这一领域的掘金之路，才刚刚开始。采集数据、分析数据、根据分析结果制定营销策略、提供服务都是一个细心而漫长的过程。当市场“天花板”真的出现，房地产政策发生新的变化时，包括“地产大数据”在内的新的价值创造方式，也许将给地产商带来新的收益和新的增长模式，突破增长的瓶颈。

深圳大数据营销简介范文 第八篇

大数据产业正在形成

根据美国IBM公司调查预估，目前大数据的商机是71亿美元，并将以每年20%的速度持续增长，预计2015年达到180亿美元；仅美国就面临14万至19万数据分析和管理人才缺口，以及150万具备理解及基于大数据研究做出决策的经理和分析师人才缺口。

庞大的商机吸引了上百家欧美公司相继投入，从事海量分析的新创公司迅速增多，经营模式可谓绚丽多彩、百花齐放，组成了大数据产业的上中下游。例如一家位于硅谷的美国公司GNIP，拥有推特从第一天开张至今所有的推文，光是靠卖这些推文，GNIP就能赚大钱。

大型IT企业率先嗅到了进入医疗卫生市场的方法，例如谷歌研发的Health和微软研发的Health Vault软件，能够让消费者跟踪自己的健康情况以及记录治疗情况。硬件制造商们也正在加速转型为服务型公司，通过研发和应用各种新型传感器，他们可以监控其产品状态，从而在产品损坏之前就能及早判断出是否需要维修它们。

继云计算之后，大数据成为这两年国际科技产业巨头的兵家必争之地，它所带来的技术创新意味着巨大的新商机，包括亚马逊、微软、IBM、谷歌、甲骨文等在内，没有一个不在海量资料的领域进行布局，通过购并、营销等手法，抢攻最有增长潜力的新战场，成为目前科技产业中增长性最强的趋势之一。

2011年，美国惠普公司以100亿美元天价买下资料分析软件的代表性厂商Autonomy与Vertica，而非结构性资料分析的新锐企业Aster公司和英国影像技术公司Apicale，则相继并入天睿（Teradata）公司的旗下。

另一家抢在浪头上的领先企业是美国IBM公司，将大数据技术定位在“智慧城市”的发展上，包括智能交通、智能电表、智能型紧急应变系统等，皆是海量资料发挥作用的领域。2012年4月，IBM接连买下销售资料分析公司Varicent，搜索和导航软件提供商Vivisimo两家企业。目前，IBM正与全球2000座城市洽谈合作，“智慧城市”将成为其业务增长的支柱。

不落人后的还有全球最大的数据存储厂商EMC，早在2010年，就隐隐察觉信息将越来越多，于是尽早抓住商机，先是以亿美元并购研发资料存储的Isilon公司，接着又买下分散式数据库的全球领导者Greenp1um公司和外接存储的Iomega公司，不久前又收购了软件开发企业Pivotal Labs公司，纽约股票交易所、沃尔玛、AT&T、艾克森美孚、谷歌等，都因此成为EMC在海量资料的代表性客户。也难怪《彭博周刊》在“再见，PC”一文中，独独提到EMC在后PC时代中 将成为大数据世界的赢家。

2012年4月，海量资料分析的代表性公司Splunk成功上市IPO，当天市值高达亿美元，再度掀起投资界对大数据的关注。

根据《福布斯》杂志专栏作家Dave Feinleib在2012年6月绘制的一张“大数据产业地图”，指出11大类海量资料的商业模式和产品，并罗列了数十家企业群像，其中不乏IT大厂与新创公司共同竞逐。由于海量资料是一个处于爆发式增长的新概念，目前的技术创新和投资在欧美及大陆均很火热，也因此，产业生态仍处于快速变动中。

2012年11月，美国彭博信息机构（Bloomberg Venture）发布了“大数据产业地图”，囊括的公司不仅增长到数百家，商业模式和产品更进一步细分到38种，从不同方面抢攻资料商机。

根据分析机构Wikibon发布的报告指出，2012年全球主要公司海量资料的总营收预估为亿美元，未来5年的复合年增长率为惊人的58%，到2017年将达到534亿美元。

掌握预测未来的能力

传统的商业智慧是通过研究过去的历史资料做出报告的“后见之明”，但海量数据分析则超越了传统，通过即时大量的资料分析，能够做出预测。有了这项利器，就像手上拿着预测未来的“水晶球”，比对手更早一步看见未来，也因此改变了决策方式，这便是如今有越来越多的政府部门和企业对大数据技术感兴趣的主要原因。

有句外国谚语说道：“昨天是历史，明天神秘未可知，今天则是礼物。”如今的海量分析，就像是一份礼物，能让人算出明天的某些神秘。预见未来，正是海量分析深具威力的应用之一。海量分析可以做到的预测，包括时间序列预测以及行为预测。

时间序列预测是分析未来什么时候会发生什么事。英国石油公司在2010年墨两哥湾漏油事件后，便积极研究避免悲剧重演的方法。它与IDC及EMC两家企业合作，搜集过去全部的历史资料，比如钻油平台的波浪压力、温度、受潮汐振动的幅度等，进行适当的分析模拟后，找出了漏油前40分钟数据会出现哪些的征兆，以此推估漏油的机率，作为未来现场操作时的重要警示指标。

被誉为“堵车预言家”的交通数据处理公司Inrix，就因为具备预知堵车的分析能力，在2011年7月获得了3700万美元的投资。

Inrix通过分析历史和即时的路况资料，能给出即时的路况报告，帮助司机避开正在堵车的路段，并且提前规划好行程。奥迪、福特、日产、微软等汽车制造巨头，全是Inrix的客户，运输业、移动装置地图应用开发者等也需要Inrix的路况报告。

不仅如此，IBM于2011年成功帮加拿大的风力发电企业VESTAS预测风向，风将从那里来，风力发电机就先转好方向朝向风来的地方，3个小时前就能预测出。

海量资料分析另一个使人觉得妙用无穷的是行为的预测。赛仕（SAS）公司曾在2011年帮助新加坡星展银行做过一个预测专案，以历史资料为经，特殊事件为纬，用海量分析勾勒，精准预测了每台ATM提款机一天之内、每个钟头的千元大钞和百元大钞各将被提取多少，这对星展银行的好处是降低了补钞的成本与现金放多了的现金成本。

美国《科学》杂志曾发表一篇论文，社会学家分析推特中数以百万篇的推文后发现，推文的用字可以反映大众的情绪变化。后来英国基金公司Derwent Capital Markets采用了这篇论文的观点，以情绪分析结果预测股市走势，结果在2011年7月全球股灾时还能维持的报酬率，领先标普500指数。

深圳大数据营销简介范文 第九篇

关键词：大数据；图书馆；定量分析法

中图分类号：文献标识码：A文章编号：1003-1588（2014）12-0103-04

收稿日期：2014-10-20

2文献量分析

为了准确反映该领域的研究水平、发展程度及课题活跃性，以半年为时间单位对文献量进行统计，结果如图1所示。可以看出，从2009年上半年的0篇到2014年上半年的85篇，总体文献量成激增状态，尤其是2012年开始，每个阶段的发文量都不断增加。

2009年至2012年上半年，与大数据有关的图书馆领域发文量相对较少，并且通过内容分析发现，这个阶段的文献只是与数据挖掘等数据处理技术相关的论文。虽然2009年“大数据”的概念被提出，但并没有立即引起图书馆界的重视。而从2012年开始，大数据的概念不断进入图书馆学研究者们的视野，发文量急剧增加，尤其是2013年下半年、2014年上半年。在此阶段，图书馆领域对于大数据的研究进入了一个增长点，可以预见，未来一段时间，大数据仍是我国图书情报学研究的重点与热点。

深圳大数据营销简介范文 第十篇

一、我国医药制造企业数字化转型发展现状及问题

二、我国医药制造企业开展数字化转型推进创新发展建议

基于我国医药制造企业数字化、自动化现状及问题，为推进我国医药制造企业运营升级、产品及服务模式创新，提升行业在国际的综合竞争力，企业应根据自身实际情况进一步提升研发、生产、营销流通、用户服务等环节智能化、数字化水平，同时推进企业各环节系统间集成及数据共享流通，最终实现智能化研发、智能化生产制造、智能化企业管理等全新生产运营模式的构建，具体建议如下。

（一）研发环节数字化

医药研发环节数字化是目前我国医药制造企业存在的最大短板，也是企业加强创新药开发力度的关键一步。研发环节数字化建议从以下几方面开展。一是企业内部要构建统一的研发基础数据库，如电子实验记录、仪器原始数据、化合物/生物样品数据、生物活性数据库等，实现研发过程中各类数据电子化、标准化，并实现基础数据库在企业内部的数据共享。二是完善企业级的研发信息管理系统实现研发流程集成。构建医药研发平台，建立标准化的研发流程，基于研发平台实现研发流程集成。基于研发平台推进研发数据的整合和开发利用，实现对研发进程和研发质量的管理和控制，提高实验效率，加快药物研发进程。三是充分利用大数据、人工智能等新一代信息技术辅助研发创新。医药制造企业应和专注于大数据、人工智能的信息技术服务企业开展广泛合作，共同探索人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验过程中的应用，以降低研发成本、缩短研发周期。例如运用人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验等阶段进行大批量文本分析及预测、虚拟药物筛选、病例分析及临床匹配、晶型预测、发掘药物新适应症等工作，以提高药物研发效率。

（二）生产环节数字化

医药生产环节应重点推进生产过程自动化、智能化水平，加强各环节智能化系统的整合，逐步形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系。由于化药、生物药、中药生产数字化基础存在较大差异，建议企业在数字化转型过程中，根据自身情况选择具体方案。具体建议如下。一是中小企业首先提升药品生产关键环节的自动化、智能化水平。推进智能装备、智能传感器等智能设备的普及，加强提取、浓缩、醇化、干燥、灭菌等关键环节自动化控制系统的部署，逐步实现各个环节工艺参数和质量控制参数（如温度、流量、压力、液位、质量、浓度等）的自动采集、监测、分析、集中显示、报警和控制，简化生产流程，减少人工干预。二是逐步形成贯穿全生产过程的智能化控制体系。在关键环节自动化系统部署基础上，推进各环节自动化控制系统的整合，形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系，强化生产制造各类参数数据汇聚与分析，实现信息和数据的快速、合理、准确传递与共享，全面提高生产制造过程信息化管理能力。三是完善企业生产类信息化系统建设及综合集成。完善生产执行（MES）、环境监测、药品质量监管、仓储管理等生产信息化系统建设，实现生产自动化、智能化设备数据、物料、能耗等数据接入到生产信息化系统中，实现数据的实时监测及分析应用。推进生产信息化系统间集成及数据共享流通，形成集管控、优化、调度、执行和经营于一体的生产新模式。

（三）营销流通及用户服务环节数字化

（四）企业运营管理数字化

企业运营管理数字化是医药制造企业实现内部运营升级的重要手段，通常包括企业人财物的数字化综合管理、企业数据汇聚及综合分析、企业智能决策等。具体建议如下。一是推进企业运营管理数字化升级。针对中小企业，建议通过实地部署或采购SaaS服务等方式，推广办公自动化、企业资源管理、客户关系管理、供应链管理等运营管理类信息系统的使用，加强企业管理精准管控能力。对于有实力的大型企业，建议推进运营管理类系统与药品研发、生产制造、营销流通、用户服务等环节信息化系统的整合，实现研发、生产、营销、用户服务、企业运营管理相关流程及数据的融合贯通。二是提升企业大数据创新应用水平。建议有实力的医药制造企业打造企业数据中台，盘活企业全量数据，实现企业各环节数据的汇聚整合、提纯加工、数据分析、数据应用服务等，形成基于大数据分析与反馈的工艺优化、流程优化、设备维护与事故风险预警、精准营销及用户服务能力，实现企业生产与运营管理的智能决策和深度优化。三是推动产业链上下游信息化协同。加强医药制造企业与上下游产业链企业的协作，通过系统整合、流程打通等推进上下游企业生产要素互通共享，逐步实现产业链互联、平台协同、要素融通，推动产业链企业生产和服务资源优化配置。

三、推进医药制造企业数字化转型政策建议

深圳大数据营销简介范文 第十一篇

中图分类号：G232 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2016）03-0105-02

20世纪80年代初，著名未来学大师及社会思想家阿尔文・托夫勒（Alvin Toffler）便预言大数据（big data）将成为“第三次浪潮的华彩乐章”。20世纪90年代以来，随着计算机技术的迅猛发展，上至国家的重大决策，下至人民生活的衣食住行，方方面面的信息均被数字化，并得到有效的储存。迈入21世纪，人类社会进入了一个大规模生产、分享和应用数据的时代――大数据时代，它强调信息技术的重点由“技术”转变为“信息”。因此，在以信息为基础的人文社会科学研究领域，大数据势必引发其组织决策和业务流程等方面的根本性变革。而为学术研究服务的科技期刊在大数据时代浪潮中，又将面对怎样的机遇和挑战呢？

一、大数据的概念与特征

大数据，又称为巨量资料或海量资料；其是由数量巨大、结构复杂、类型繁多的数据资料构成的数据集合，是以“云计算”为基础技术支持的数据处理和应用模式。大数据技术是通过集成共享数据，将分散的数据资源转变为集中的智力资源和知识服务能力。研究机构Garter定义“大数据”为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资源。简而言之，从各种类型数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

大数据的特征通常表现为以下四个方面：数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、处理速度快（Velocity）。这就是人们通常所说的大数据的4V特征，也是大数据区别于传统数据的显著特征。

二、大数据时代下科技期刊面临的机遇

3.评价规则的多元化。目前，对科技期刊及论文的质量和影响力的评估，普遍采用基于文献计量学的评价体系，如影响因子和被引频次。然而，由于模拟数据时代采集的数据样本量小、种类少，导致科技期刊界对定性或定量评价的优劣争议不断[4]。大数据时代的到来解决了这一问题。通过文本分析、语义分析、专家印象评估及同行评估等方法，可以实现对科技期刊的定性评价。通过期刊影响因子动态跟踪、论文被引动态跟踪、论文浏览及下载量动态跟踪等方法，可以实现对科技期刊的动态评价。通过专家反馈信息采集、同行引用反馈信息采集、读者反馈与推荐信息采集、厂商应用效果市场反馈信息采集等方法，可以实现对科技期刊客观评价。因此，基于大数据平台的科技期刊及论文评估是定性与定量、历史与现代、静态与动态、学术价值和经济效益、主观与客观相结合的多元化、综合性科学评价机制[5]。

4.营销模式以品牌营销为主。大数据时代科技期刊的营销模式是将文化价值、创新价值、版权价值和广告价值融为一体的新型商业模式。文化价值即科技期刊的学术品牌，是科技期刊建设的最主要目标，有文化内涵、科技含量及艺术价值的品牌形象，不仅保证了科技的发展和文化的繁荣，更是吸引读者的关键，从而获得更好的经济效益和社会影响力，实现科技期刊的良性发展。创新价值即是以创新为突破口的跨媒介融合出版，利用大数据技术获取受众群体的核心信息，通过大数据分析掌握市场动向，并及时提出有创新性的营销策略，是科技期刊出版单位需要具备的专业能力。印刷时代建立的传统版权原则和制度，在大数据时代受到了根本性动摇，传统版权规则所确立的利益观、价值观，以及商业模式也被逐渐解构，特别是随着数字出版的蓬勃发展，版权资源潜在的巨大市场和价值被重新挖掘和开发。版权产业迎来了前所未有的发展机遇，版权资源成为争夺主战场，版权资源的价值亟须重塑[6]。大数据时代，出版载体已向跨行业全媒体模式转变，出版形态也更加丰富，广告形式不仅仅局限在传统期刊投放的平面广告，声音、动画、影像等多媒体形式的广告将有效地与科技期刊的主题报道内容相结合，读者在阅读杂志内容的同时，也反复接受了产品的展示与推广，加强了品牌宣传效果，真正达到广而告知的目的。

深圳大数据营销简介范文 第十二篇

一、何为大数据

(一)大数据的4V特性

(二)大数据应用技术

大数据技术就是快速、准确的在各种类型的数据中获取有价值信息的技术，由“大数据”带来“大科技”、“大利润”，这正是大数据分析的真正意义。简单的说，大数据的应用分析过程先从数据源中对数据进行采集、过滤和核实，然后利用数据仓库对数据进行分类存储和集成，接下来通过数据挖掘技术找出数据间的规律和相互关联，最后通过参数建立数据模型用于应用开发的决策支持，整个过程是一个反复精炼、不断提纯的过程。在处理模式上，大数据技术从传统的数据库集群演进到基于云计算MapReduce的大规模并行处理架构，实现任务的分解处理和结果合并，从而实现对可处理数据规模的无限扩展。与传统的数据库集群处理模式相比，基于MapReduce的大数据处理技术不仅对硬件需求低，可以实现跨平台扩展，而且还支持复杂数据的处理，包括占整个数字数据总量85%的非结构化数据。

(二)基于大数据的个性化推荐系统

(三)基于大数据的关联销售分析

在美国的沃尔玛超市里，发生过这样一件有趣的事情:超市营业员发现，把啤酒和尿布摆放在一起时，啤酒的销量会大大增加。原来美国妈妈们的大多数时间都留在家里照顾孩子，为孩子买尿布的任务自然就落到了父亲们的头上，而美国爸爸们在给孩子采购尿布时看到旁边的货架上摆放着他们喜欢的啤酒，都会顺带几瓶来犒劳自己。在大数据时代，通过数据挖掘技术的的协同过滤，系统就可以计算出哪两件商品经常会出现在同一张银行小票里或是同一个购物车里，我们就可以将这两件商品摆放在一起进行交叉销售，从而提高彼此的销量。同时，通过数据挖掘技术的关联算法，系统还可以从用户的购买行为里发现多种需求，从而向其做出相似但不同类的产品推荐。