阅读是开启知识之门的钥匙，我们需要读书的总结来分享自己的感受和心得。在写总结时，要注意避免使用复杂难懂的专业术语，以确保读者易于理解。总结范文是对过去工作的总结和概括，可以启发我们的思考。
大数据营销体会篇一
大数据和市场营销的结合是当今企业发展不可或缺的重要环节。大数据将企业与消费者之间的关系更加紧密，市场营销的方法和策略也变得更加精准和有效。通过对大数据的挖掘和分析，企业能够更好地了解消费者的需求和喜好，从而更好地满足他们的需求，提升自身的竞争力。在运用大数据进行市场营销的实践中，我深刻体会到了一些心得体会。
首先，大数据具有多样化和广泛性的特点。在市场营销中，大数据能够收集到各个领域的信息，包括消费者的购买行为、喜好、兴趣爱好等等。通过对大数据的分析，企业可以了解到消费者的多样性需求，更好地创造出适合不同消费者群体的产品和服务。例如，某家手机厂商通过对用户的数据分析发现，年轻人更注重手机的颜值和功能，而中老年人更重视手机的耐用性和易操作性。因此，该厂商可以调整产品设计和市场定位，抓住不同消费者的需求，提供个性化的产品和服务。
其次，大数据能够帮助企业了解市场的趋势和竞争对手的情况。通过对市场数据的监测和对竞争对手的跟踪，企业可以及时掌握市场的动态，对自身的产品和营销策略进行调整。例如，某家零售企业通过对销售数据的分析发现，某一款产品的销量开始下滑，而与之竞争的对手相应的销量开始上升。通过对竞争对手的销售策略和市场表现进行分析，该零售企业可以找出问题所在，并及时调整自己的产品和营销策略，以保持自己的市场竞争力。
第三，大数据能够帮助企业进行精准营销。在传统的市场营销中，企业往往采用广泛覆盖的宣传手段，但随着消费者的数量增多和需求的多样化，这种方式已经不再有效。通过对大数据的分析，企业可以找出目标受众，针对性地进行宣传和推广。例如，某家电商公司通过对用户的数据分析发现，购买婴儿用品的消费者中，有很大一部分是准妈妈。针对这一群体的需求，该电商可以通过推送相关产品和享受一对一的购物服务，提升用户体验，从而增加销量。
第四，大数据能够帮助企业进行预测和决策。通过对大数据的分析，企业可以发现消费者的购买习惯和未来的趋势，从而作出相应的决策。例如，某家餐饮企业通过对消费者的点餐数据进行分析发现，某种特定口味的菜品的销量呈现逐年增长的趋势。为了满足消费者的需求，该餐饮企业可以加大该菜品的投入和推广，从而增加销售额。
最后，大数据也带来了极大的挑战和隐私问题。在运用大数据进行市场营销的过程中，企业需要非常谨慎地处理消费者的个人隐私。企业应遵守相关法律法规，确保消费者的个人信息安全，并明示告知消费者数据的使用目的和范围。同时，企业也要加强自身的信息安全管理，保护数据的安全性。
综上所述，大数据和市场营销的结合为企业提供了更多机遇和挑战。通过合理地运用大数据，企业能够更好地了解消费者的需求，预测市场趋势，从而制定更有效的市场营销策略，提升竞争力。然而，企业在运用大数据时也要注意保护消费者的隐私，遵守法律法规，构建诚信的市场秩序。只有充分利用大数据优势，做好市场营销，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
大数据营销体会篇二
随着科技的发展，大数据分析已经成为市场营销领域中不可或缺的一部分。通过对庞大的数据集进行分析，企业能够更准确地了解消费者需求，并提供个性化的产品和服务。在过去的几年中，我经历了这一领域的变革，深刻体会到了大数据对市场营销的重要性。
首先，大数据分析能够帮助企业更好地了解消费者。过去，企业常常根据经验和猜测来制定市场策略，未能真正理解消费者的需求。然而，随着大数据分析技术的发展，企业可以通过收集和分析大量的数据来了解消费者的偏好、购买习惯和行为模式。例如，企业可以利用社交媒体数据来了解消费者对产品的评价和意见，以及他们在购买决策中所考虑的因素。通过大数据分析，企业能够更好地了解消费者需求，从而制定更准确的市场策略。
其次，大数据分析可帮助企业提供个性化的产品和服务。随着消费者的需求日益多样化，传统的市场营销模式已经不再适用。通过大数据分析，企业能够将消费者细分为不同的群体，了解每个群体的需求和偏好，并根据这些信息定制个性化的产品和服务。例如，企业可以根据消费者的购买历史和偏好，向他们推荐最适合的产品和促销活动。通过提供个性化的产品和服务，企业能够增强消费者的满意度和忠诚度，提高销售额和市场份额。
另外，大数据分析能够帮助企业预测市场趋势和需求变化。通过对大数据的分析，企业可以发现一些隐藏的模式和规律，从而预测市场的趋势和需求变化。例如，在零售行业，企业可以通过分析消费者的购买数据，预测哪些产品将会最受欢迎，并相应地调整生产和营销策略。通过预测市场趋势和需求变化，企业能够更好地把握市场机会，提前做出相应的调整，避免盲目投入资源和时间。
最后，大数据分析还能够帮助企业评估和改进市场营销效果。通过对营销活动的数据进行分析，企业可以了解不同渠道和策略的效果如何，并据此做出相应的调整。例如，企业可以通过分析电子邮件营销活动的数据，了解每封邮件的开启率和点击率，从而评估活动的效果，并根据数据做出优化。通过持续地评估和改进市场营销效果，企业能够提高投资的回报率，降低成本，实现更有效的市场营销。
综上所述，大数据分析已经成为现代市场营销中不可或缺的一部分。通过对大量数据的分析，企业能够更好地了解消费者需求，提供个性化的产品和服务，预测市场趋势和需求变化，评估和改进市场营销效果。对我而言，这些是大数据分析对市场营销的重要贡献，也是未来市场营销领域的发展方向。在未来，我将继续深入学习和应用大数据分析技术，提升自己在市场营销领域的竞争力。
大数据营销体会篇三
近年来，随着科技的迅速发展和互联网的普及，大数据已经逐渐成为企业决策和市场营销的利器。在这个信息爆炸的时代，大数据的应用给企业带来了巨大的商机和竞争优势。然而，如何正确运用和分析大数据成为了当前企业面临的难题。在我从事市场营销工作的过程中，我慢慢积累了一些关于大数据营销的心得体会。
第二段：数据收集与分析
在大数据时代，数据的收集和分析是非常重要的环节。对于企业来说，了解消费者的购买行为和偏好是制定营销策略的基础。通过互联网和移动设备等信息渠道的广泛应用，企业可以获得大量的数据资源。在数据收集方面，企业需要通过合法的途径获得用户的授权，并且保护用户的隐私安全。对于数据分析，企业需要依靠先进的数据分析工具和技术，将庞大的数据量转化为有意义的商业价值，并深度挖掘数据背后的关联关系和消费者行为特点。
第三段：个性化营销
大数据时代的一个重要特点是个性化营销的实施。通过大数据分析，企业可以准确了解消费者的需求和兴趣，从而为其提供更加个性化的产品和服务。个性化营销不仅可以提高消费者的购买满意度，还可以增加企业的用户粘性和忠诚度。例如，在电商平台，通过分析用户的浏览和购买记录，企业可以为用户推荐感兴趣的商品，提高用户的购买转化率。个性化营销的实施需要企业具备良好的数据分析能力和精准的营销策略。
第四段：精准投放与实时监控
大数据营销的另一个重要优势是精准投放和实时监控。通过大数据分析，企业可以更加精确地确定目标受众和投放渠道，避免资源的浪费和效果的缺失。同时，企业可以依靠实时数据监控市场反馈，及时调整营销策略和方案，提高市场反应的速度和精度。例如，在线广告投放中，企业可以根据用户的兴趣和行为特点进行定向广告投放，提高广告的点击和转化率。精准投放和实时监控可以帮助企业更好地运用有限的资源，取得更好的市场效果。
第五段：隐私保护与道德问题
大数据营销的广泛应用也伴随着隐私保护和道德问题的关注。企业在收集和利用大数据的同时，需要遵守相关法律法规和行业准则，保护用户的隐私权益。同时，企业也需要审慎操作和使用大数据，避免滥用和泄露用户的个人信息。在大数据营销实施的过程中，企业需要时刻关注道德和社会责任，坚持合法、透明和公平的原则，维护消费者利益和行业形象。
结尾段
总之，大数据营销是当下企业必须面对的挑战和机遇。对于市场营销人员来说，正确运用和分析大数据是提升竞争力和效率的重要手段。我深刻体会到，在大数据时代，通过科学合理地利用大数据，企业可以更加深入地了解消费者需求，提供更好的产品和服务，从而取得竞争优势。然而，在推动大数据营销的同时，也需要关注隐私保护和道德责任，切实维护消费者的权益。只有在科技与道德的双轮驱动下，大数据营销才能为企业带来长久的商业价值和社会效益。
大数据营销体会篇四
大数据营销是当今商业领域中的一项重要战略。随着信息技术的不断发展，企业可以通过收集和分析大量的数据来了解消费者需求和行为，从而更好地制定营销策略。在参加大数据营销和培训课程后，我深刻体会到了大数据营销的重要性和潜力。本文将从定义大数据营销的概念、分析大数据的能力、利用大数据进行市场细分、个性化营销以及优化数字营销策略五个方面总结我的心得体会。
首先，大数据营销是指通过收集和分析大量数据来了解消费者需求和行为，以更好地制定市场营销策略。在培训中，我了解到大数据不仅包括传统的结构化数据，如销售记录和客户信息，还包括非结构化的数据，如社交媒体评论和在线浏览行为。通过综合分析这些数据，企业可以了解消费者的喜好、购买习惯和潜在需求，从而更加精准地进行市场推广。
其次，大数据的能力让企业能够深入了解消费者行为和需求。在培训中，我们学习了如何使用各种工具和技术来处理和分析大数据。通过使用数据挖掘和模式识别算法，我们可以从大数据中发现有意义的模式和关联。这些模式和关联可以帮助企业预测市场趋势，洞察消费者的偏好，并制定相应的营销策略。例如，在分析购买历史数据时，我们发现某些商品经常与其他商品同时购买，这就提示了企业可以通过捆绑销售来增加销售额。
第三，大数据也可以帮助企业进行市场细分，以更好地满足不同消费者的需求。在培训中，我们学习了如何根据消费者的特征和行为将市场分割成不同的细分市场。通过分析大量的购买历史数据和消费者调查数据，我们可以识别不同的消费者群体和其购买行为。有了这些细分信息，企业可以制定更加针对性的推广策略，从而提高市场竞争力和销售额。
其次，大数据可以帮助企业实现个性化营销。在培训中，我们学习了如何使用大数据来了解消费者的个性化需求，并根据这些需求进行定制化推荐和广告。通过分析消费者的浏览历史和购买记录，企业可以向他们推送相关性更高的产品或服务。这种个性化的推荐和广告不仅可以提高用户满意度，也可以增加销售转化率。
最后，大数据还可以帮助企业优化数字营销策略。通过分析大数据，企业可以了解不同营销渠道的效果和回报率。通过结合大数据分析结果和市场趋势预测，企业可以优化数字营销策略，提高投资回报率。例如，我们可以基于消费者的购买历史和在线行为，将广告投放到最有可能转化的渠道，并根据数据反馈进行调整和优化。
总之，大数据营销在当今商业领域中具有重要的意义和潜力。通过收集和分析大量的数据，企业可以深入了解消费者需求和行为，从而更好地制定市场营销策略。参加大数据营销和培训课程后，我认识到大数据的能力和应用潜力。大数据可以帮助企业进行市场细分、个性化推广，并优化数字营销策略。通过充分利用大数据，企业可以获得竞争优势，实现业务增长。
大数据营销体会篇五
最近，我参加了一次营销大数据实践周，这是一个由多家知名企业共同组织的活动。参与者们都是业内的专家，他们致力于探索如何利用大数据来促进企业的营销。随着近年来数据技术的快速发展，企业越来越需要掌握营销大数据的应用，以便更好地了解消费者的需求和行为，优化营销策略，提升企业竞争力。
第二段：营销大数据实践周的主要内容及其收获
在本次营销大数据实践周中，我们学习了很多实用的技巧和方法。其中最重要的，是如何将海量的数据转化为有价值的信息，从而帮助企业做出更明智的决策。我们了解了如何分析客户的购买历史和行为，并将这些数据用于个性化营销。我们还学习了如何利用社交媒体上的数据来了解消费者的喜好和偏好，以便更好地满足他们的需求。通过这次培训，我深刻认识到数据分析在营销中的重要性，并掌握了不少实用的技巧和工具。
第三段：营销大数据实践周的优点及其挑战
随着数据量的不断增长，营销大数据分析也遇到了不少挑战。首先是数据安全问题，数据泄露会对企业造成不可挽回的损失。其次是数据质量问题，不精准的数据会影响企业数据分析的准确性。另外，企业还需要具备专业人才和先进技术，才能将大数据分析用于营销。但是，如果能够克服这些挑战，营销大数据分析的优点是明显的。它帮助企业合理分配营销资源，精准分析消费者的需求和行为，有效提高营销效率和销售额。
第四段：结合实际案例分析营销大数据的应用效果
实际案例表明，营销大数据的应用效果非常显著。以国内一家酒店为例，他们通过收集消费者在酒店的行为数据和社交媒体上的对酒店的评价，分析消费者的偏好和需求，并针对性地采取了一系列促销措施。其中，包括发送优惠券、定制特色服务等等。在实践中，这些策略得到了极佳的反馈，提升了企业的品牌知名度和客户忠诚度。
第五段：总结营销大数据实践的意义和未来发展
综上所述，营销大数据的应用已经逐渐进入企业的关注范围，成为提高营销效率和竞争力的重要手段。尽管面临着一定的挑战，但是借助先进的技术和专业人才的支持，企业很有可能获得更多的商业价值。毫无疑问，营销大数据未来的发展是非常广阔和充满机遇的。我们需要不断学习和创新，以适应数据时代和市场变化的需求。
大数据营销体会篇六
第一段：介绍大数据营销的背景和意义（200字）
大数据营销已经成为当今商业世界中不可或缺的一环。随着互联网的迅猛发展和智能手机的普及，大数据正在成为企业发展的重要资源。大数据营销可以帮助企业更好地了解消费者行为，优化营销策略，并提高市场竞争力。然而，要充分发挥大数据营销的作用，就需要相关人才进行培训和掌握相应的技能。
第二段：大数据营销的培训内容和技能（300字）
进行大数据营销培训时，首先需要学习数据分析和数据挖掘的基本概念和方法。这些知识可以帮助我们从庞杂的数据中提炼出有用的信息，并进行相应的处理和分析。此外，还需要学习如何使用数据分析工具和软件，例如Python、R语言等。这些工具可以帮助我们更高效地处理数据和进行数据建模。在培训过程中，还需强调数据隐私和安全的重要性，以保护用户的个人信息。
第三段：大数据营销的应用案例和效果（300字）
大数据营销已经在许多行业中得到广泛应用，并取得了显著的效果。以电子商务行业为例，通过大数据分析，企业可以了解消费者的购买偏好和行为习惯，进而制定个性化的推广策略。这种个性化推广可以提高广告的点击率和转化率，并增加销售额。另外，大数据还可以帮助企业进行精确营销定位，将有限的营销资源投向最具潜力的客户群体，提高市场竞争力。
第四段：个人在大数据营销培训中的心得体会（300字）
在大数据营销培训中，我学到了很多有用的知识和技能。首先，我了解到数据分析和数据挖掘的重要性，以及它们在业务决策中的价值。其次，学习和使用数据分析工具和软件，让我能够更加高效地处理和分析数据。通过实际操作，我也更加深入地理解了数据隐私和安全的重要性。最重要的是，培训过程中提到了许多实际的应用案例，让我更清楚地认识到大数据营销的潜力和可行性。
第五段：对大数据营销和培训的展望和建议（200字）
随着技术的进一步发展，大数据营销将会在更多行业中发挥重要作用。因此，我建议企业继续加强大数据营销人才培养，并与相关机构合作，开展更多实践项目，促进大数据营销的发展和应用。此外，政府和学术界也应加强对大数据营销的研究和支持，以推动行业的创新和发展。只有通过持续的培训和学习，我们才能更好地把握大数据营销的机遇，提高企业的竞争力。
大数据营销体会篇七
近年来，随着互联网技术的快速发展和智能手机的广泛普及，数字化营销已经成为越来越多企业的营销重点。而为了更好地适应这一变化，我们应该更加注重利用和分析数据，通过协调数据，更好地利用数据，以提高营销效果和效率。因此，我在这次“营销大数据实践周”活动中深入了解了营销大数据的核心理念、应用场景和方法，收获颇丰，也对我今后的工作有了很多启示。
第二段：理论学习
在实践周的第一天，我们接受了一系列的理论课程，这些课程介绍了营销大数据的各种概念，包括大数据的定义、营销大数据的核心思想和技术基础，最重要的是，我们学习了如何根据数据来设计精细的营销方案。这些课程非常详细，我们可以从中了解如何利用数学模型和数据挖掘技术，分析顾客行为、市场趋势、调整运营以及优化营销活动，这些技巧非常有用，可以为我们提供很好的理论支持和指导。
第三段：实际操作
在理论课程的学习之后，实践周的主要部分是“场景体验”，我们通过对研究案例的实际操作，了解并应用了数据营销的理念和方法。 我们在体验中发现，结合数据，设计营销方案可以帮助我们更准确的把握顾客和市场的趋势，从而更好地引导消费者的消费决策。同时，我们也学习了如何用数据分析推广渠道的质量和效果,有利于实现更高的转化率。这些实际操作带给我深刻的启示，让我更好地理解和应用研究方法。
第四段：团队协作
除了理论学习和实际操作，这次实践周还有一个非常重要的环节——团队协作。我在这个活动中认识了很多优秀的伙伴，和他们一起完成了团队任务。在深入理解和应用营销大数据方面，集体的力量非常巨大。通过团队和团队协作，我们不仅可以多角度思考和解决问题，还可以交流和分享各自的想法和技巧。这样的合作在以后的工作中也将非常有用。
第五段：结论
总的来说，实践周是一个很好的机会，能够让我们更好的了解营销大数据的核心理念，应用场景和方法，并将其应用到实际情境中。我们通过学习和应用提高了数据分析和决策的能力，同时也加深了对团队协作的理解和体验。我相信，在今后的工作中，我将更加注重利用数据，通过数据来提高公司的运营效率和用户满意度。
大数据营销体会篇八
在信息爆炸的时代，大数据成为企业获取市场信息、调整市场策略的关键工具。然而，如何将大数据应用于营销实践中，仍然是一项需要不断探索的任务。在实践中，我所参与的大数据营销有以下几个方面的心得体会。
首先，大数据对于消费者洞察是至关重要的。消费者是市场的决定者，了解消费者的需求和心理状态是开展有效营销活动的基础。大数据可以通过采集和分析消费者行为数据，为企业揭示消费者的购买习惯、偏好以及潜在需求。一次我参与了一家电商平台的市场活动，通过分析用户购买历史、浏览记录和评论等数据，我们发现了一个潜在用户群体，他们对于特定品牌的产品有较高的忠诚度。我们针对这个群体制定了一系列推广活动，最终取得了丰厚的成果。大数据的洞察力为我们抓住市场机会提供了有力支持。
其次，大数据的分析能力可以辅助企业制定个性化的营销策略。市场竞争日益激烈，企业之间的差异化竞争显得尤为重要。通过大数据分析，我们不仅能够了解消费者的整体偏好，还能够分析出不同消费者群体的偏好差异。这使得企业能够根据不同消费者群体的特点，制定针对性的营销策略。曾经有一次，我参与了一家化妆品公司的市场调研，通过对消费者购买记录的分析，我们发现了一部分消费者在购买某一款产品之后，会连带购买同系列的其他产品。因此，我们为这一部分消费者制定了一系列促销活动，成功地提高了产品的售卖额。大数据分析的能力使企业能够更加精准地预测市场需求，为营销策略的制定提供更为有力的支持。
再次，大数据的应用也为企业提供了创新的机会。通过对大数据的深入分析，我们不仅能够了解市场当前的状态，还能够预测未来的发展趋势。这些预测对于企业的战略调整具有重要意义。举例来说，我曾参与过一个汽车制造企业的大数据营销项目。通过对全球汽车销售数据的分析，我们发现电动车市场呈现出爆发式增长的趋势，因此，我们建议企业加大对电动车相关技术的研发和市场推广力度，最终成功占领了这一新兴市场。大数据的应用为企业开展创新提供了数据支持和战略指引。
最后，大数据对于市场运营的决策也起到了关键作用。在分析大数据时，我们可以挖掘出市场中的一些潜在规律和关联关系。这些关联关系能够对企业的市场决策有很大的启发作用。例如，我曾参与了一家餐饮连锁企业的大数据分析项目。通过对消费者消费记录的分析，我们发现消费者在某些特定场景下更倾向于购买高价位的套餐。于是，我们为这些场景进行了促销活动，显著提高了消费者的客单价。大数据的应用和分析使得企业能够在制定市场运营策略时更加科学和有针对性。
综上所述，大数据营销是企业应对市场竞争的重要手段，同时也是企业顺应时代潮流的必然选择。通过对大数据的采集、分析和应用，企业能够更好地了解消费者需求、制定个性化营销策略、创新发展机会以及优化市场运营决策。未来，大数据营销将继续深入发展，为企业提供更广阔的发展空间。
大数据营销体会篇九
如今，互联网、移动支付和智能设备等技术的飞速发展，推动了大数据时代的到来。大数据不仅在各个领域起到了积极的作用，而且在市场营销领域更是展现出巨大的潜力。大数据的出现让市场营销变得更加智能化和精准化。它可以帮助企业更好地了解消费者群体的需求和购买行为，为企业提供更准确的市场定位和营销策略。
大数据可以为市场调研提供有力的支持和参考。传统的市场调研往往依赖于问卷调查和实地访谈等手段，不仅周期长且成本高，而且样本容易受限。而大数据的出现弥补了这些不足之处。借助大数据分析工具，企业可以准确获取消费者的购买行为、喜好和消费习惯等信息，从而更准确地了解市场需求和趋势。同时，大数据还可以通过对消费者行为的实时追踪和分析，为企业提供关键的数据指标，让企业可以及时调整营销策略。
第三段：大数据对于广告投放的优化和精准化（300字）。
大数据在市场营销中的另一个重要应用是广告投放。传统的广告投放往往依靠媒体的经验和猜测，效果并不稳定。但是在大数据时代，企业可以通过对消费者的兴趣和需求进行分析，将广告定向投放到潜在的消费者群体中。同时，大数据还可以通过对广告效果的追踪和分析，实时调整和优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。这种精准的广告投放不仅可以降低企业的营销成本，还能提高广告的效果和品牌知名度。
第四段：大数据对于产品定价和推广的影响（250字）。
大数据在产品定价和推广方面也发挥着重要作用。传统的产品定价和推广往往依赖于人工经验和市场调研，存在一定的主观性和不确定性。然而，借助大数据分析工具，企业可以根据消费者的购买行为和消费能力等因素，确定合理的产品定价和推广策略。同时，大数据还可以通过对竞争对手价格和销售数据的分析，为企业提供参考和借鉴，从而更好地调整自己的定价和推广策略。
第五段：结论（200字）。
综上所述，大数据在市场营销中的应用让市场变得更加科学、智能和精细化。从市场调研到广告投放，再到产品定价和推广，大数据为企业提供了更多的选择和可能性。然而，我们也应该看到，大数据并非万能药，它需要企业和市场人员聪明地运用。只有深入了解数据的背后含义，善于利用数据分析工具，才能真正利用大数据的优势，提升市场营销效果。因此，我们应该紧跟时代发展，加强对大数据的学习和研究，提高自己的数据分析能力，不断优化营销策略，以适应市场的变化和需求。
大数据营销体会篇十
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，本篇大数据论文的笔者认为，在享用大数据带来的便利同时，需要兼顾大数据带来的伦理问题。
1大数据的概念
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词——大数据（bigdata），“大数据”（bigdata）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为gartner）的分析师douglaslaney（）在研究报告中，就指出数量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（idc）在20做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个v，即volume（数量），variety（种类），velocity（速度）和value（价值）。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是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产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”，讨论了数据洪流（datadeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
2大数据给营销领域带来的变化
国外学者danielnunan（）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的'可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（jacobs，），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论
大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
大数据营销体会篇十一
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20__年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
大数据营销体会篇十二
大数据讲座学习心得
大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。
在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。
现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
首先，“大数据”究竟是什么？它有什么用？这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度（velocity）、多样性（variety）、价值密度（value）、体量（volume）这四方面（4v）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过tb级的数据信息等。
一、学习总结
1． 大数据的定义
采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析，通过分析和优化实现
对企业未来运营的预测。
二、心得体会
在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。
一、什么是大数据？
百度百科中是这么解释的：大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我最开始了解大数据是从《大数据时代》了解到的。
大数据在几年特别火爆，不知道是不是以前没关注的原因，从各种渠道了解了大数据以后，就决定开始学习了。
二、开始学习之旅
在科多大数据学习这段时间，觉得时间过的很快，讲课的老师，是国家大数据标准制定专家组成员，也是一家企业的大数据架构师，老师上课忒耐心，上课方式也很好，经常给我们讲一些项目中的感受和经验，果然面对面上课效果好！
如果有问题，老师会一直讲到你懂，这点必须赞。上课时间有限，我在休息时间也利用他们的仿真实操系统不断的练习，刚开始确实有些迷糊，觉得很难学，到后来慢慢就入门了，学习起来就容易多了，坚持练习，最重要的就是坚持。
大数据营销体会篇十三
数据营销是如今企业和品牌推广中不可或缺的一环。通过收集、分析和利用大数据，企业可以更精准地定位目标受众，提供个性化的产品和服务，从而提高销售和用户忠诚度。我曾在一家互联网公司担任数据营销经理，通过多年实践，我深刻认识到数据的力量以及在数据营销中应该遵循的原则和方法。在此分享我关于数据营销的心得体会。
第一段：数据的力量
数据是现代营销的核心。过去，企业在制定营销策略时主要依赖经验和直觉，缺乏客观的依据和指导。而如今，随着科技的发展和大数据的兴起，企业可以通过收集和分析大量的用户数据来了解用户的需求和行为，从而更精确地制定营销策略，提高市场竞争力。数据能够帮助企业发现潜在的市场机会，增强运营效率，并支持决策的准确性。因此，理解和应用数据的重要性是进行数据营销的基础。
第二段：数据营销原则
在进行数据营销时，我一直坚持遵循一些原则。首先，数据的来源必须可靠。准确和真实的数据才能帮助企业做出正确的决策。其次，数据的分析必须客观和全面。仅仅依靠直觉和片面的数据来进行决策是不可取的。要进行全面的数据分析，考虑各种因素和变量，并结合其他信息来做出准确的判断。此外，数据应该与企业的业务目标相一致。数据只有在服务于企业的长远发展和运营效率提升时才有意义。最后，数据应该是可执行和可持续的。即使数据分析得出了有益于企业的结论，如果企业无法实施或长期持续的话，那么数据也是没有意义的。
第三段：挖掘数据的价值
数据的收集和分析是数据营销的关键环节。而在实际操作中，如何挖掘数据的价值，是每个数据营销从业者需要思考的问题。首先，我们需要明确数据的用途和目的。不同的业务需求和目标需要不同的数据集合和指标来驱动。其次，数据的质量和完整性必须得到保证。数据质量的问题会导致分析和决策的不准确性，而数据的不完整性则会导致遗漏重要的信息。因此，我们需要对数据进行筛选和清洗，确保数据的质量和完整性。最后，通过数据分析工具和技术，我们可以发现数据背后的规律和趋势，从而获得对市场和用户行为的深刻理解。这些洞察可以帮助企业调整和改进营销策略。
第四段：数据隐私和合规性
在进行数据营销时，我们必须注重数据隐私和合规性的问题。随着数据泄露和滥用事件的频繁发生，用户对个人信息的保护和隐私越来越关注。因此，企业在收集和使用用户数据时需要合法合规。首先，企业要依法取得用户的同意，并向用户明确告知数据收集和使用的目的。其次，企业需要建立严格的数据保护机制和措施，确保用户数据的安全性。最后，企业要按照相关法律法规和行业规范，对数据的使用和传输进行规范和限制，防止数据的滥用和泄露。
第五段：数据营销的未来
数据营销已经成为现代企业和品牌推广的重要手段，随着科技的进步和数据技术的不断创新，数据营销的未来将更加广阔和挑战。首先，数据的规模和多样性将继续增加，对数据分析和处理的要求也将变得更高。其次，人工智能和机器学习的发展将为数据营销提供更准确和个性化的解决方案。最后，数据伦理和合规性将成为数据营销领域的关键问题，企业需要更加重视数据安全和用户隐私的保护。
总结：
数据营销是当今企业发展的必经之路。通过了解数据的力量和数据营销的原则，挖掘数据的价值，合法合规地使用数据以及展望数据营销的未来，我们可以更好地开展数据营销工作，为企业的发展和用户需求提供有效的支持和帮助。数据营销的道路上任重而道远，但只要我们不断总结和提升，就能够在竞争激烈的市场中取得成功。
大数据营销体会篇十四
其实，随着网络营销的不断盛行与成熟，人们的许多购物行为都被数字化了，你在网络上的一言一行都可以被演化成可以直接观看的数据，而这些数据能够为营销人的营销活动提供重要的支撑，推动营销活动的顺利进行。下面小编就来和大家说说详细内容吧!
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
大数据营销体会篇十五
随着大数据时代的到来，数据成为企业和个人获取信息和分析趋势的主要手段。然而，数据的数量和质量对数据分析的影响不能忽视。因此，在数据分析之前，数据预处理是必须的。数据预处理的目的是为了清理，转换，集成和规范数据，以便数据分析师可以准确地分析和解释数据并做出有效的决策。
二、数据清理
数据清理是数据预处理的第一个步骤，它主要是为了去除数据中的异常，重复，缺失或错误的数据。一方面，这可以帮助分析师得到更干净和准确的数据，另一方面，也可以提高数据分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用数据可视化工具和数据分析软件帮助我清理数据。这些工具非常强大，可以自动检测错误和异常数据，同时还提供了人工干预的选项。
三、数据转换
数据转换是数据预处理的第二个步骤，其主要目的是将不规则或不兼容的数据转换为标准的格式。例如，数据集中的日期格式可能不同，需要将它们转换为统一的日期格式。这里，我使用了Python的pandas库来处理更复杂的数据集。此外，我还经常使用Excel公式和宏来转换数据，这些工具非常灵活，可以快速有效地完成工作。
四、数据集成和规范化
数据集成是将多个不同来源的数据集合并成一个整体，以便进行更全面的数据分析。但要注意，数据的集成需要保证数据的一致性和完整性。因此，数据集成时需要规范化数据，消除数据之间的差异。在工作中，我通常使用SQL来集成和规范化数据，这使得数据处理更加高效和精确。
五、总结
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步。只有经过数据预处理的数据才能够为我们提供准确和可靠的分析结果。数据预处理需要细心和耐心，同时，数据分析师也需要具备丰富的经验和技能。在我的实践中，我发现，学习数据预处理的过程是很有趣和有价值的，我相信随着数据分析的不断发展和应用，数据预处理的作用将越来越受到重视。
大数据营销体会篇十六
描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。
问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。
问题二：当时未找到tcp/ip属性这一栏。
解决办法：当时未找到tcp/ip属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。
问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件。
问题四：在此处的sqlserver的导入和导出向导，这个过程非常的长。
解决办法：在此处的sqlserver的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。
问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对。
解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）。
这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。
问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称，请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2图一：
图二：
解决办法：解决办法:图2步骤1：从图1到图2后，将目标下的“服务器”成自己的sqlserver服务器名称行sqlservermanagementstudio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”，就可以成功部署了。
问题七：无法登陆界面如图：
解决方法：尝试了其他用户登陆，就好了。
（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解，耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简单清晰明了的课件，是我了解了sql的基础知识，学会了如何创建数据库，以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程，从中经历了也体会到了很多感受，面临不同的知识组织，我们也遇到不同困难。
理大数据的规模。大数据进修学习内容模板：
linux安装，文件系统，系统性能分析hadoop学习原理。
大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师，只有不断完善自己，不断提高自己技术水平，这是一门神奇的课程。
2、在学习sql的过程中，让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力，上网查阅的能力。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确，也锻炼了我们的团结协作，互帮互助的能力。
3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误，在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。
总结。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新数据正在呈指数级增长所有数据的产生形式都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。
三、
结语。
大数据营销体会篇十七
“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出，可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候，瞬间引起了轰动。随即，各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面，在搜索框中搜索“大数据”三个字，就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是，有一个很有趣的现象就是：几乎所有的平台上，出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去，这本书推荐栏里的第一句话就是：迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时，为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高，评价最好。
我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书，整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的，整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲，阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华，只是很想知道对于这么一个很直白的名词，作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚，可就是这种“愚蠢”的好奇心，让我更透彻的看到书中的精华。
在看《大数据时代》这本书之前，我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感，除了观点碰撞之外，我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书，已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!
大数据时代的入门书
看完这本书，我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念，同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处，影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分，后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书，是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大，并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变：1、大数据利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据，不再依赖于随机采样。2、大数据数据多，不再热衷于追求精确性，也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系，而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。
既然一直都在强调大数据对我们的意义，总要有具体体现。整本书中，我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现：新品发布的时候，旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出，旧产品就会便宜，从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的，而且如果不用数据来证明，直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变，往往就会引起整个社会的大变动。
大数据这个概念的出现，让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上，数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展，越来越多的公司都能收集到大量的数据，这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中，不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司，一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司，另一种就是拥有超前思维，懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内，我们可能会感觉拥有创新思维，懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后，所有人都知晓了大数据的意义，所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时，随着科技的进步，掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来，整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候，大数据的公开性也就越来越小。
在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后，作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处，同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪，这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会，大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下，我想到那时候，别说我们每个人的隐私已经没有的了，严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中，自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时，由于数据是永久保存，大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断，所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有，从现在各种大数据预测的结果来看，很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征，这也是书中自相矛盾的地方。
对于一个新事物，如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣，这已经算是一本不错的入门书了。
大数据时代的心灵鸡汤
从小到大，鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了，喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了，看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年，人们生活水平提高了，营养富余，鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样，心灵鸡汤也是如此。
心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来，心灵鸡汤很大的一个特征就是：立人的志，但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤，希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶，感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想，你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义，当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是，整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物，即使向读者讲技术，也没有几个人看得懂，可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题，大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时，在本书中文译作者写的序里，强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论，结果，看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。
之所以我称之为“心灵鸡汤”，还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用，事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。
大数据的“传销手册”
看到这个标题，大家可能会觉得我夸大其词，受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达，我只想说两点：1、此说法仅代表我个人观点，是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。
我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的，也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物，最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式，前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念，作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者，可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的，所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。
大数据时代是未来的趋势，这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活，改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界，它都没有错，因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候，人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。
大数据心得体会篇4
大数据营销体会篇十八
大数据时代的到来，给人们的学习和生活带来了巨大的变革。近期，我读完了一本关于大数据的书籍《大数据》，在书中我了解到了大数据的定义、特点、应用和对社会产生的影响。通过这本书的学习，我深刻认识到了大数据对于现代社会的重要性，并从中汲取了一些启示和体会。
首先，我的第一个体会是对大数据的新认识。在书中，大数据被定义为指数据量巨大、处理难度大，无法通过传统的数据处理工具和方法进行处理和分析的数据。大数据的特点主要包括“四V”，即数据量大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据种类繁多(Variety)和价值密度低(Value)。通过学习这些概念，我意识到了大数据处理的复杂性和重要性。在现代社会中，随着互联网技术的快速发展，海量的数据正在不断产生，而利用这些数据寻找规律、洞察趋势对于企业和科学研究等领域都具有重要意义。
其次，我通过阅读《大数据》这本书，对大数据应用的广泛性有了更深入的了解。大数据不仅可以被用于商业领域的市场调研和用户行为分析，还可以被运用于医疗、金融、政府等各个领域。例如，在医疗领域，大数据分析可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果；在金融领域，大数据可以用于风险评估和投资策略制定。这些例子让我认识到大数据不仅仅是一个概念，它已经深入到我们的生活和工作中，并对各个领域产生了重要的影响。
第三，大数据在社会中的影响力也让我深受触动。通过大数据的分析，科学家们可以预测自然灾害的发生和规模，帮助人们采取相应的措施减少灾害造成的损失；政府们可以利用大数据分析来改进公共服务和决策，提高社会治理效能。大数据还可以通过对人群行为的分析，为企业提供精准的广告定位和销售策略，帮助企业提高竞争力。大数据的应用正引领着社会的进步和发展，让我感到对于大数据的学习和掌握变得格外重要。
第四，在书中我还学到了大数据的应对方法和技术。大数据处理的复杂性要求我们运用先进的技术和工具。例如，云计算能够提供强大的计算和存储能力，帮助我们处理海量的数据；机器学习和人工智能则能够帮助我们从复杂的数据中提取有价值的信息。了解到这些技术后，我决定在大数据领域继续深入学习，提高自己的技术水平。
最后，通过读完《大数据》，我深刻体会到大数据的革命性和不可逆转性。大数据已经成为了当今社会的一个重要标志，影响着我们生活的各个方面。不仅是企业和科研机构，普通人也需要掌握一定的大数据分析和处理能力，才能适应这个快速变化的时代。因此，在日常生活中，我们要提高自己对于大数据的认识和运用，并不断学习相关的知识和技能。
总之，通过阅读《大数据》，我对大数据有了全新的认识，了解到了其广泛的应用领域和对社会的重要影响。同时，我也学到了一些大数据的应对方法和技术。大数据已经成为一个时代的产物，对于每个人来说，掌握大数据的知识和技能变得愈发重要。我希望通过自己的努力，能够在大数据时代中不断学习和成长，为社会的发展贡献自己的力量。
大数据营销体会篇十九
首先要强调一点，本文讨论的重点是大数据“应用”，尤其是针对企业营销的大数据应用，对于大数据技术本文会有少量涉及，但是对于大数据工程、大数据科学等，不是这篇文章关注的范畴。
在大数据带来的各类应用中，大数据营销应用恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的zara案例，就是一例典型的基于大数据获取、分析，完成经营及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道，因为大数据很大，从关注到真正做出适当的投入和适应的配套动作，对于企业来讲，其间的距离并非举步既至，反而往往充斥着各种认识误区。就笔者所见，认识误区至少有三大流派：刻舟求剑派、叶公好龙派和甩手掌柜派。
报道zara案例的媒体，很少会将另一个案例拿出来进行对比性分析——h&m的大数据案例。在大数据方面，h&m与zara投入的热情不相伯仲，但是从大数据获得的收益却判若云泥，最重要的一个原因就是，在如何落实大数据得出的`经营决策上出现了较大的差异。zara对于大数据提供的决策信息落实得坚决而高效，配套大数据的管理链路非常通畅，直接指导到产品设计、生产、分区域投放的各个环节。对比而言，由于h&m产地分散到亚洲、中南美洲各地，使用大数据后，h&m又没有采用有效措施缩短跨国沟通的时间，这拉长了生产和经营适应大数据决策的时间成本。如此一来，大数据即便及时反映了各区域市场的顾客意见，h&m却无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让h&m内部的大数据系统功效受到限制——这造成了zara为大数据获得的成绩弹冠相庆之际，h&m却认为大数据价值了了的现状。
上面这个案例是大数据应用的常见认识误区之一，笔者称之为刻舟求剑型认识误区，这种认识误区最大的特点是，看到大数据的视角是孤立、静止的，虽然愿意投入很大力量在大数据获取和分析方面，但是企业的其他管理配套却依然故我，并没有针对大数据应用做出更多的适应性调整，导致大数据工作的最大成就，只是获得了一堆数据而已。
令人遗憾的是，其实多数企业在大数据应用上，都或多或少有一点刻舟求剑的毛病。判断一个企业在大数据应用上是否刻舟求剑，只要看参与大数据项目的部门和主管在企业中的地位和驱动力就可以知道。如果一家企业的大数据项目，其主对口部门是企业中的会员部门或者是技术部门，或者其他五花八门的总监级别的部门，除了这个对口部门外，并没有能够同时管理多个业务块的更高级别的干部关注大数据项目，那么基本上可以判断，大数据项目的成果多半跑不出数据范畴，想要对营销决策、产生企划和市场投放决策产生高效而持续的影响，基本上没可能。
企业的这种组织安排，显示出他们基本上没明白，大数据跟erp有一点类似，要想产生效果，就要对旧有的一些管理链路、运营思路进行适应性改变，否则，希望大数据像一个模块一样，只要嵌入企业旧有营销链路，就能运转如神，那基本上属于痴人说梦。
刻舟求剑派虽然问题多多，至少在行动上还是有其坚决一面的，当发现投入不能得到应有产出，企业也还有机会亡羊补牢，对管理链路进行调整，从而使得大数据获得的决策信息、营销数据能够有效传递到相关部门。
笔者最怕的是碰上叶公好龙派，说起大数据的时候极为热情，上手实施的时候，要么手面极小，根本无法保证大数据所需要的资源总量;要么对于大数据必须有的一些工具建设、策略优化、数据准备工作指指点点、不予配合——这两种情况，都非常常见，往往让大数据服务提供商哭笑不得。
我们以面向营销促销的大数据挖掘应用为例，这种应用的目的都是通过精准的人群建模和工具体系建设，使企业能够有效提高新客户数量、新客户下单转化率、老客户复购率等等指标。这种应用无非分成两个大类：企业有数据，或者企业没有数据。如果企业手中有大数据，那么必然要经过数据清洗、建模、挖掘、形成策略、建立营销工具、支持营销等多个步骤;如果企业手中没有大数据，那么必然要考虑首先找到数据源、建设数据获取工具，然后同样是清洗、建模、挖掘、形成营销策略、建立营销工具、支持营销等多个步骤。
如果我们碰上的是一家叶公好龙的企业，那就热闹了。比如服务提供商说数据要清洗，客户就可能会质疑：“我做dm和edm的时候这个数据都能用，不用清洗，你们直接建模吧。”服务商就解释：“做dm或者edm，只需要有联系方式和一个粗略的人群分类就可以了，但是转化率很低，通过数据清洗，我们要剔除其中所有不合格、不准确的数据，完成数据补齐等等工作，这是建模之前的必要步骤。”客户不听解释，反而更加质疑：“你们是不是不够专业，才对数据质量有这么高要求?要是我的数据像你要求的那么好，我找你们来干嘛?”
照这样沟通，只有一个结果，服务商撤出项目，客户还觉得自己被人骗了。
这个门派人数众多，是前述两个门派的火药库。就是由于“我不需要搞太懂”这个思维的存在，甩手掌柜们总会在该问的时候呆若木鸡，不该问的时候横加指责。总是呆若木鸡的企业，最后往往走向刻舟求剑派——这种企业思维中，大数据就是大数据，搞完这一块，等着结果出现就好了，为什么还要调整其他运营流程?而总是横加指责的企业，则往往变成叶公好龙者——这种企业的思维中，大数据“应该是我想的那个样子”，于是当别人告诉他“大数据其实是这个样子”的时候，质疑就如杂草般丛生了。
所以，想搞好大数据应用的企业，首先要检查一下自己是否具备“学习型企业”的素质，牵头的高层领导、具体对口的部门，是否有充分的学习热情和能力。一个大数据营销应用项目的建设，其实是一家企业特别好的一次学习和梳理营销体系的机会，当一个项目在建设的过程中，所有参与项目的企业内员工，逐步成长为数据获取、分析和形成决策、策略的个中好手，是一家企业非常幸福的事情，这意味着企业竞争力的提升!
至于甩手掌柜派，对于大数据来说，那就是“死路一条”!
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