宝洁所采取的分析方式是大数据分析，即对消费者搜索“玉兰油”这个关键词的习惯进行分析，发现后面跟着“适合几岁”的搜索比例明显偏高，于是才调整了营销战略。 毋庸置疑，大数据时代已经来临，资产、技术、规模都退出了竞争主位，“数据”才是公司的真正资本。企业对品牌的营销方式，也因大数据而产生巨大改变，也必须因此而做出恰当的调整。 与传统的“品牌宣传”方式相比，大数据时代的品牌营销转向了“品牌对话”。 换言之，大数据技术能使大量非结构化的、不均匀分布的数据被捕捉、存储和分析，人们可以利用这些资料来解释各种现象背后的原因，预测事物的发展趋势，以便企业及时调整营销策略，获得与消费者之间更加频繁的交互对话。 利用大数据进行品牌营销可以分为两类：一类是基于运营体系或平台系统的数据挖掘与利用，如供应链系统数据分析、淘宝数据魔方、卓越亚马逊消费者行为分析；另一类是基于媒体信息的挖掘与利用，如微博营销、微信公众帐号营销等
智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。 ，通过对用户现有的浏览和搜索行为数据的分析，预测其当下及后续的需求，由此开展更精准和更实时的营销推广。 这里的多屏整合包含两层含义：一是多屏整合的大数据分析。 十、建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
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智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。 ，通过对用户现有的浏览和搜索行为数据的分析，预测其当下及后续的需求，由此开展更精准和更实时的营销推广。 这里的多屏整合包含两层含义：一是多屏整合的大数据分析。 10 建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战的时代，也是一个充满机会的时代，亟需广告公司调整经营战略，快速布局数字营销和移动营销。
大数据为营销人员确定营销策略，量化营销效果提供了有力的技术支持，同时也在高管层为首席营销官赢得了一席之地。但是，要想充分发挥大数据在营销领域的威力，营销人员必须主动适应这个变化。 对有些行业来说，大数据带来的好处仍模糊不清，但营销行业面临的情况稍微要清晰一些。营销人员利用关于目标受众的复杂数据集可能带来更有效的宣传和可衡量的竞争优势。 然而，营销人员需要证明自己投资的每一美元都物有所值，同时确定数据驱动的品牌战略。数字营销涉及的渠道、平台以及受众群体都比以往任何时候要多。用于跟踪网络和社会趋势的分析工具在收集情报方面往往流于表面。 这家位于旧金山的新创公司最近推出了名为“分析”(Analyst)的平台，使用机器统计分析来测算公关和营销投资的回报。 它是一种竞争力分析，将纽约泛欧证券交易所(NYSE Euronext)这样的大企业以及网站开发公司Wix这样的小公司分别与自身竞争者作比较，对比品牌知名度等因素。
下面是未来2个月主要的分享内容： 一、数据分析和数据挖掘内容 1、梳理业务逻辑、认识行业的七步分析方法 2、分析营销/销售渠道5步方法 3、6个角度和2个体系认识目标客户 4、用数据解读营销策略的原则、 体系和模式 5、通过数据挖掘企业营收的机会和不足 6、以解读银行报表为例，如何制作一张总经理需要的报表 7、以银行客户体系分析为例，如何深入挖掘企业潜在的目标客户 8、数据分析师收集分析数据的方法 二、 咨询分析的方法和模型 1、顶级咨询公司是如何在一周内研究透一个行业、一家公司 2、顶级咨询公司平均分析母婴市场的前景和竞争、客户需求的方法和模型 3、顶级咨询公司是如何预测某城市膜拜单车2020年市场投放量和营业额的方法 4、如何通过搜索高效快速找到需要的研报和数据资料的方法 三、城市数据的采集和应用： 1、采集城市地理数据、小区、餐饮、公共设施的方法 2、分析城市区域、商城人流量的方法 3、如何通过区位、交通、价格、 配套综合分析选择理想的地铁房 4、如何通过城市数据评估上海某商城的竞争能力和营业能力 四、拆解分析目前营销与引流成功案例 1、用数据挖掘产品市场机会、竞争情况、产品卖点的方法 2、解析一篇获得113万销售业绩的软文
转型大数据适合的人群 1、Java Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能 三、大数据开发就业方向 大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？ 方向❶：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等； 方向❷：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等； 方向❸：大数据运维工程师等 大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。 在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。 面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给自己安排了后路。
以下是我们认为顶尖数据分析师应具备的7大技能： 1.商业头脑 如果你希望你的工作在实际业务中产生更大的影响，那么你需要深入了解业务的运作方式。 用超越传统数据分析聚焦的KPI和十大畅销商品的视角去看待，比如： 企业的业务战略是什么？ 企业处于市场的何种地位？ 企业如何从竞争对手中脱颖而出？ 企业的关键业务流程是什么？ 2.技术诀窍 作为数据分析师，经常跟软件，系统和数据打交道。如果你对技术理解有好奇心，并愿意继续学习这些技能，以跟上技术的发展，那么这将会为你成为优秀的数据分析师打下良好的基础。 因此，磨练演讲的技能非常重要，这样才能以优雅的方式有效地分享你的发现。你需要以清晰的结构、富有逻辑顺序的内容传达，为你的分享设定正确的基调。 7.数据可视化的技能 使用什么工具，以及你是以数字化方式还是在白板上呈现数据分析报告并不重要，重要的是能够描绘出一幅展示正在发生的事情的全局图。 这可以像在白板上绘制流程一样简单。
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 ? 因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。 通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。 再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流 大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产
但比起概念的火热，如何利用新技术驱动增长才是行业探索的关键，也是对各大品牌实力的终极考验。接下来，我们就来讨论下，营销4.0时代，数据与技术如何驱动品牌营销增长？ 用户数据多而杂，光靠运营团队是远远不够的，还需要技术团队通过大数据的分析算法能力。 除了用个性化营销吸引顾客，品牌还可以根据营销自动化的实时数据监测与分析，不断调整营销策略，来满足用户需求，减少用户流失、延长用户关系，最终转化为忠实用户。 总之，营销已经紧跟着时代的步伐进入了智能营销阶段，营销SaaS市场在线索评分这块的投入已经日益提高，未来的营销也必定需要有技术的支撑和数据的试验。 显然，一场以数据和技术为核心驱动力的智能营销时代正在大踏步朝我们走来。
图表 3：2016年10月大数据募资企业领域分布 ? 数据猿制图 从金额上看，2016年10月，大数据行业应用领域同样比大数据技术应用领域更胜一筹，获得了58%的资金青睐。 在技术应用方面，数据应用方向和数据分析方向相差不是很多，获得资金分别为7亿元、6.09亿元。 图表 4：2016年10月大数据企业 募资金额领域分布（亿元） ? 在收集的用户信息基础上，采用大数据的理论和分析模型，将用户数据进行分类、聚类、关联、预测等，实现用户特征分析、用户行为分析、交叉分析等。 第三步：分析解读。 将用户数据的分析结果明确化，具体到每一类用户的画像，媒体渠道偏好、购物预期等。 第四步：营销实现。根据每一类用户的特征，结合公司产品情况，制定最佳的营销方案，在最佳时间实现营销。 注：2016年10月大数据领域投融资列表 ? 来源：数据猿
摘要：成为数据极客，建立自己的数据场需要哪些技能呢?遇到普通的数据，通过SQL做分析。如果数据量比较大，可以使用Hadoop等大数据框架处理。在深入挖掘上，可用Python或者R语言进行编程。 且不说那高深复杂的理论，仅从实用的角度来分析一下，建立数据场的七个方面。 2 七大技能 2.1 SQL与NoSQL技能 二维表格数据是最常用形式了，对二维数据的处理分析也是最基本的。 这都是数据分析的基础而强大利器，在很多场合下都能快速的解决问题。 阅读的主要目的，就是随时更新自己的技能，扩展知识面。而写作，就是自己知识积累的一种方式，将纸上的东西，变成自己的技能。 3 结尾 这儿列出的七项主要技能，和上一篇文章的7大技能基本相同。 七大技能，总结起来，就是熟悉一门Linux系统及其上的常用工具，遇到普通的数据，可以通过SQL来做简单分析或者聚合。如果数据量比较大，可以使用Hadoop等大数据框架处理。
但是，要想充分发挥大数据在营销领域的威力，营销人员必须主动适应这个变化。 这也大数据，那也大数据。 对有些行业来说，大数据带来的好处仍模糊不清，但营销行业面临的情况稍微要清晰一些。营销人员利用关于目标受众的复杂数据集可能带来更有效的宣传和可衡量的竞争优势。 然而，营销人员需要证明自己投资的每一美元都物有所值，同时确定数据驱动的品牌战略。数字营销涉及的渠道、平台以及受众群体都比以往任何时候要多。用于跟踪网络和社会趋势的分析工具在收集情报方面往往流于表面。 这家位于旧金山的新创公司最近推出了名为“分析”（Analyst）的平台，使用机器统计分析来测算公关和营销投资的回报。 它是一种竞争力分析，将纽约泛欧证券交易所（NYSE Euronext）这样的大企业以及网站开发公司Wix这样的小公司分别与自身竞争者作比较，对比品牌知名度等因素。
数据分析师必备技能SQL 在数据分析的整个流程中，数据获取是不可或缺的一环，那么作为数据分析师，我们不仅仅需要了解如何获取二手数据，还必须掌握如何从数据库中获取我们所需的一手数据。 而事实上，在我面试过的数据分析师中，有部分分析师并没有掌握这项基本且重要的技能，以致于最终被淘汰，而这项基本且重要的技能就是会编写SQL。 对于专业的数据库管理员而言，需要掌握比较复杂的用法，但是对于数据分析师，掌握常用的SELECT查询命令即可。 SQL的作用：对于数据分析师而言，使用SQL的目的就是从数据库中获取所需要的源数据，便于后续的分析使用。 (1)代替COUNT(字段名称)； WHERE后加限制条件时，将可以过滤较多数据记录的条件写在后面； 尽量不要使用全连接FULL JOIN； LEFT JOIN时将大表作为主表； 避免在WHERE字句中使用
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 有小伙伴问：除了分析方法，数据分析师还要掌握哪些技能？其中最重要的，可能就是梳理指标体系了。在招聘的时候，这是数据分析师的一项硬技能要求。 那么该如何梳理呢？ 二、为什么要梳理指标体系 常见的有2种情况： 新上线的业务，要新设监控指标 老业务，有一堆零散的指标，没有条理 这时候，就需要数据分析师主动进行梳理，搞清楚： 到底哪个指标才是关键 到底指标之间是啥逻辑关系 三、基础梳理方法 梳理指标体系，要抓四个关键： 第一：用户操作流程 第二：业务运作流程 第三：数据采集多少（得有数才行！） 考核的KPI指标，可能有审核总量，正确率，延迟率三个，因此要描述流程，可能需要一大堆指标，分别描述： 整体情况：总进件量、已分配数量（审核队列中数量）、已完成数量、正确数量。 数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
Elasticsearch在NoSQL和时间序列的数据存储中占的比重越来越大。 目前大数据当道，数据的结构变化越来越快，越来越多的公司把原始数据存储在ES中，数据经过二次处理后在存储的mysql等结构化的数据库中。 作为数据分析师，平时和ES打交道的时间越来越多，除了对ES的查询语法熟悉之外，还需要会使用python从ES中提取自己想要的数据。 但是作为数据分析师，一般不会有ES修改配置的权限。 最后将数据存储到json文件中。 基于ES提供的python 客户端的方式可以提取的数量不要超过100万行，否则很容易超时失败。应该跟底层的http库有关系。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态 所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。 要想使分析框架体系化，就需要一些营销、管理等理论为指导，结合着实际的业务情况进行构建，这样才能保证分析维度的完整性，分析结果的有效性以及正确性。 比如以用户行为理论为指导，搭建的互联网网站分析指标框架如下： 把跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。比如用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等等。 大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
DT（Data Technology）时代，公司对于数据越来越重视，身为职场人，收集上万条表格数据做商业分析，裁剪上千张图片，发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。 写几十行代码便能实现表情包爬取 我也是从爬虫开始，轻松爬取数据让我感到快乐，但我逐渐意识到，爬取数据仅仅只是第一步，对数据进行分析才是重点。作为一名数据分析师，我的工作是要做好技术岗和业务岗的对接。 这种良性循环的氛围才让我彻底从一个excel数据分析师变成了Python数据分析师！ Python数据分析师的待遇 目前Python数据分析师正处于需求量大，人才供不应求的阶段，薪资也很可观。 在国内，普通Python数据分析师的基本岗位薪资起步可达10000元/月。2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。 ? ? 各个传统的行业都会有大量的数据需要处理。 使用python数据分析进行实战案例研究
事实上，做到广告的精准投放，并没有想象的那么难，但前提是要掌握一定的数据分析能力，从数据分析中查看营销效果，发现问题、分析问题、解决问题，不断调整营销策略，只有这样，广告费才真正是“把钱花到刀刃上”。 一、数据分析对营销的意义 企业所有营销活动的开展都需要建立在一系列的数据分析基础上，数据分析对营销具有以下3大意义： 1、预算优化 数据分析可以帮助你去找到不同环节的转化率，得出ROI（投资回报率）。 伴随数据驱动和精细化运营时代的到来，营销人员必须转变以往那套决策模式，建立以数据为中心的决策模式，形成一种科学化的管理，因此在决策上我们始终记住“以数据分析指导营销决策”。 三、数据分析的形式 这4大基础建立好之后，就可以去做数据分析了，但是在做数据分析过程中，可能会遇到采集了大量数据却不知道选择什么样的分析角度。 每一次大的转化都包含了若干个小的转化环节。 为了让整个过程更加直观，我们通常使用转化漏斗来描述这个过程。转化漏斗描述了一个有序的多步骤过程，整个过程中，用户会不断流失，最终形成一个类似漏斗的形状。
这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。 通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。 大数据是非竞争性资源，有助于政府科学决策、商家精准营销 大数据时代，数据的重要作用更加凸显，许多国家都把大数据提升到国家战略的高度。 路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通。 对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。 大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。 所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。
身处大数据时代，我们认为营销自动化是个绝佳选择，在2019年活动ROI达到预期的企业中，有59%使用了营销自动化系统辅助活动，而在活动ROI超过预期的企业中，这个数字更是达到了68%。 通过自动化跨渠道打通ONE_ID，不断沉淀全渠道用户数据，实现数字化用户数据管理；整合全渠道的数据，帮助企业高效判断营销场景触达的有效性，让企业找到更有价值的营销渠道。 下图是MA的设计逻辑： （1）精准的用户 要把内容推送给正确的用户，避免对其他用户造成骚扰。 （2）推送时间个性化 基于对消费者行为数据的收集，找到合适的时机，发送营销内容，更有助于营销转化。 5、提供实时营销数据分析 2017年Adestra的研究显示，37%的营销人将绩效评估作为营销自动化的一个重要目标。的确如此。 通过自动化营销系统，你可以对整个营销链条的监测，从曝光量、点击量、打开内容页面到购买量，对每个营销环节进行实时监测和数据分析，让每一次营销操作不只是停留阅读和曝光数据，还注重于用户积累和转化数据，以便指导后续营销活动开展
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