大数据营销(第2版)教学课件汇总完整版电子教案.ppt
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1、大数据营销(第大数据营销(第2 2版)版)第一章第一章 大数据与大数据资产大数据与大数据资产 阅读引例:你的坐姿泄露了你阅读引例:你的坐姿泄露了你的哪些秘密?的哪些秘密?思考:你还知道哪些大数据应思考:你还知道哪些大数据应用的案例?用的案例?教材教材阳翼.大数据营销(第2版)M.北京:中国人民大学出版社,2021一、大数据的定义及发展历程一、大数据的定义及发展历程大数据的定义大数据的定义n大数据(大数据(big data),是指无法在可承),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具捕捉、受的时间范围内用常规软件工具捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理管理和处理的数据集合,是需要新处理模式
2、才能具有更强的洞察力、决策力和模式才能具有更强的洞察力、决策力和流程优化能力的海量、高增长和多样化流程优化能力的海量、高增长和多样化的信息资产。的信息资产。n大数据大数据 vs.海量数据海量数据大数据概念的发展大数据概念的发展n最先经历信息爆炸的学科,如最先经历信息爆炸的学科,如天文学和基因学天文学和基因学,首先创造出首先创造出“大数据大数据”这一概念。这一概念。n对大数据进行收集和分析的设想,来自全球著对大数据进行收集和分析的设想,来自全球著名的管理咨询公司名的管理咨询公司麦肯锡麦肯锡公司。在公司。在2011年年6月发布的关于大数据的报告中,麦肯锡公月发布的关于大数据的报告中,麦肯锡公司指出
3、:司指出:“数据日益成为一种生产力,已经渗数据日益成为一种生产力,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为日透到当今每一个行业和业务职能领域,成为日益重要的生产因素益重要的生产因素它将成为全世界下一个它将成为全世界下一个创新、竞争和生产率提高的前沿。创新、竞争和生产率提高的前沿。”扩展阅读:扩展阅读:舍恩伯格舍恩伯格大数据时代大数据时代二、大数据的特点二、大数据的特点一、数据体量大(一、数据体量大(volume)n互联网时代社交网络、电子商务和移动互联网时代社交网络、电子商务和移动通信已经把人类带入一个以通信已经把人类带入一个以PB乃至乃至EB为为单位的新时代。单位的新时代。n百度数据表明
4、,其新首页导航每天需要百度数据表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过提供的数据超过1.5PB,这些数据如果,这些数据如果打印出来将超过打印出来将超过5 000亿张亿张A4纸。而到纸。而到目前为止,人类生产的所有印刷材料的目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量为数据量为200PB。链接:存储单位链接:存储单位n1EB=1 024PB,或,或260个字节,相当于个字节,相当于13亿亿中国人人手一本中国人人手一本500页的书加起来的信息量;页的书加起来的信息量;n1PB=1 024TB,或,或250个字节,相当于谷歌个字节,相当于谷歌每小时处理的数据量;每小时处理的数据量;n1TB=1 024G
5、B,或,或240个字节,美国国会图个字节,美国国会图书馆所有登记的印刷图书的信息量为书馆所有登记的印刷图书的信息量为15TB;n1GB=1 024MB,或,或230个字节,一部电影大个字节,一部电影大概是概是1GB。二、数据类型多(二、数据类型多(variety)n类型的多样性让数据被分为类型的多样性让数据被分为结构化结构化数据数据和和非结构化非结构化数据。数据。n相对于以往便于存储的以文本为主的结相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包构化数据,非结构化数据越来越多,包括括网络日志、音频、视频、图片、地理网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息位置信息等,这些多类
6、型的数据对数据等,这些多类型的数据对数据处理能力提出了更高的要求。处理能力提出了更高的要求。三、价值密度低(三、价值密度低(value)n价值密度的高低和数据总量的大小成价值密度的高低和数据总量的大小成反反比比。n以视频为例,一部以视频为例,一部1小时的视频,在连续小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一不间断的监控中,有用数据可能仅有一两秒。随着互联网以及物联网的广泛应两秒。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低。如何结合业务逻辑并通价值密度较低。如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是过强大的机
7、器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。大数据时代最需要解决的问题。四、处理速度快(四、处理速度快(velocity)n数据增长速度快,处理速度也快,时效数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。性要求高。n搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到。户查询到。n个性化推荐算法要求尽可能个性化推荐算法要求尽可能实时完成推实时完成推荐荐。这是大数据不同于传统数据挖掘的。这是大数据不同于传统数据挖掘的最显著特征。最显著特征。三、大数据带来的变革三、大数据带来的变革 1、数字化冲击之一、数字化冲击之一思维变革思维变革n(1)相关性思维)相关性思维n即关
8、注数据间的关联关系,即关注数据间的关联关系,从凡事追问从凡事追问“为什为什么么”转为只关注转为只关注“是什么是什么”,相关关系比因果,相关关系比因果关系更加重要。在大数据时代,由于数据量特关系更加重要。在大数据时代,由于数据量特别巨大,以海量的形式呈现,要找出所有量与别巨大,以海量的形式呈现,要找出所有量与量之间的因果关系几乎不可能,因此我们不再量之间的因果关系几乎不可能,因此我们不再追求小数据时代简单、直接的因果线性关系,追求小数据时代简单、直接的因果线性关系,而是关注复杂、间接的非线性相关关系。大数而是关注复杂、间接的非线性相关关系。大数据时代打破了小数据时代的因果思维模式,带据时代打破了
9、小数据时代的因果思维模式,带来了新的关联思维模式。来了新的关联思维模式。(2)整体性思维)整体性思维n即用整体的眼光看待一切,虽然整体由即用整体的眼光看待一切,虽然整体由部分构成,但是面对大数据,我们不能部分构成,但是面对大数据,我们不能用抽样的方法只研究少量的样本,而需用抽样的方法只研究少量的样本,而需要对全体数据进行研究,真正做到要对全体数据进行研究,真正做到“样样本本=总体总体”。大数据技术也将总体论的整。大数据技术也将总体论的整体落到了实处,整体不再是抽象的整体,体落到了实处,整体不再是抽象的整体,而是可以具体操作的整体,能够真正得而是可以具体操作的整体,能够真正得以体现。以体现。(3
10、)混杂性思维)混杂性思维n数据量的显著增大必然会让我们付出一些代数据量的显著增大必然会让我们付出一些代价,一些不准确的数据会混入数据库,导致价,一些不准确的数据会混入数据库,导致结果不准确。这就是大数据时代的另一种思结果不准确。这就是大数据时代的另一种思维维“不是精确性,而是混杂性不是精确性,而是混杂性”。n对小数据而言,最重要的要求就是减少错误。对小数据而言,最重要的要求就是减少错误。而在大数据的采集中,在技术尚未达到完美而在大数据的采集中,在技术尚未达到完美无缺之前,混乱是不可避免的。虽然我们得无缺之前,混乱是不可避免的。虽然我们得到的信息不那么准确,但收集到数量庞大的到的信息不那么准确,
11、但收集到数量庞大的信息令我们值得放弃严格精确的选择。信息令我们值得放弃严格精确的选择。2、数字化冲击之二、数字化冲击之二商业变革商业变革n在大数据时代,个性化将颠覆一切传统在大数据时代,个性化将颠覆一切传统商业模式,成为未来商业发展的终极方商业模式,成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。大数据为向和新驱动力。大数据为个性化的商业个性化的商业应用应用提供了充足的养分和可持续发展的提供了充足的养分和可持续发展的沃土。大数据时代有全息可见的消费者沃土。大数据时代有全息可见的消费者个体行为与偏好数据,未来的商业可以个体行为与偏好数据,未来的商业可以通过研究分析这些数据通过研究分析这些数据精准挖掘每一位
12、精准挖掘每一位消费者不同的兴趣与偏好消费者不同的兴趣与偏好,从而为他们,从而为他们提供专属的个性化产品和服务。精准营提供专属的个性化产品和服务。精准营销也逐渐成为大数据时代的营销趋势。销也逐渐成为大数据时代的营销趋势。3、数字化冲击之三、数字化冲击之三管理变革管理变革 n(1)数据技术人才的管理)数据技术人才的管理n大数据时代下,数据技术人才的价值日益凸显,大数据时代下,数据技术人才的价值日益凸显,其中最关键、最重要的就是被其中最关键、最重要的就是被哈佛商业评论哈佛商业评论称为称为21世纪世纪最性感职业最性感职业的的“数据科学家数据科学家”。企业数据人才必须掌握统计技术,但比统计学企业数据人才
13、必须掌握统计技术,但比统计学知识更为重要的是数据清洗和组织大型数据的知识更为重要的是数据清洗和组织大型数据的能力。因为很多大数据是非结构化的数据,所能力。因为很多大数据是非结构化的数据,所以数据科学家要理解以数据科学家要理解“商业语言商业语言”,帮助管理,帮助管理者从数据的角度来理解企业所面临的挑战。者从数据的角度来理解企业所面临的挑战。(2)数据跨部门的管理)数据跨部门的管理n传统企业虽然各部门之间彼此合作,但传统企业虽然各部门之间彼此合作,但是数据处于相互隔绝和分离的状态。大是数据处于相互隔绝和分离的状态。大数据时代的企业应当有一个灵活的组织数据时代的企业应当有一个灵活的组织架构,能够架构
14、,能够实现跨职能部门合作的最大实现跨职能部门合作的最大化化,管理者应当为各部门配备合适的数,管理者应当为各部门配备合适的数据处理方面的专家,同时,对据处理方面的专家,同时,对IT规划和规划和运营维护给予足够重视。有健全的企业运营维护给予足够重视。有健全的企业架构才能有效地架构才能有效地解决企业信息沟通不畅解决企业信息沟通不畅与数据孤岛与数据孤岛的问题。的问题。(3)基于大数据的决策管理)基于大数据的决策管理n大数据时代下,管理者的大数据时代下,管理者的经验和直觉经验和直觉所所起的作用正日渐减少,商业领袖和管理起的作用正日渐减少,商业领袖和管理者必须是那些能够从数据中发现商机、者必须是那些能够从
15、数据中发现商机、开拓市场的人,他们要掌握更多优质的开拓市场的人,他们要掌握更多优质的数据,基于数据分析做出决策,将之转数据,基于数据分析做出决策,将之转化为领导力,形成一套完整、科学的领化为领导力,形成一套完整、科学的领导体系。导体系。四、大数据的商业价值四、大数据的商业价值1、存储空间出租、存储空间出租n企业和个人有着存储海量信息的需求,企业和个人有着存储海量信息的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值。在互联网经济免费模挖掘其潜在价值。在互联网经济免费模式盛行的今天,无论是互联网公司还是式盛行的今天,无论是互联网公司还是运营商,都倾向于为个
16、人用户免费提供运营商,都倾向于为个人用户免费提供云存储空间,形成使用黏性,然后通过云存储空间,形成使用黏性,然后通过其他增值服务进行收费。其他增值服务进行收费。2、客户关系管理、客户关系管理n随着市场竞争的加剧,加强差异化营销随着市场竞争的加剧,加强差异化营销和个性化服务成为企业生存和发展的关和个性化服务成为企业生存和发展的关键。大数据时代的到来给客户关系管理键。大数据时代的到来给客户关系管理(customer relationship management,CRM)带来了许多新)带来了许多新的机会和挑战。的机会和挑战。大数据时代的大数据时代的CRMn传统的传统的CRM主要关注企业内部的数据,
17、主要关注企业内部的数据,关注如何把企业内部各个业务环节中零关注如何把企业内部各个业务环节中零散的客户信息收集、汇聚起来;散的客户信息收集、汇聚起来;n而在大数据时代,电商、社交盛行,企而在大数据时代,电商、社交盛行,企业不仅要关注内部数据,还要想办法把业不仅要关注内部数据,还要想办法把外部数据外部数据整合利用起来,形成真正意义整合利用起来,形成真正意义上的大数据,从而更好地为客户服务。上的大数据,从而更好地为客户服务。3、市场趋势预测、市场趋势预测n大数据可以广泛用于趋势预测。互联网最本质大数据可以广泛用于趋势预测。互联网最本质的一点就是网民展现了其最真实的想法。在网的一点就是网民展现了其最真
18、实的想法。在网上的点击、浏览、留言、购买等直接反映了网上的点击、浏览、留言、购买等直接反映了网民的性格、偏好和需求。通过对互联网上保留民的性格、偏好和需求。通过对互联网上保留的大量前兆性数据的收集和整理,可以预测消的大量前兆性数据的收集和整理,可以预测消费者未来的行为趋势。专业的大数据分析有助费者未来的行为趋势。专业的大数据分析有助于把握消费者的心理和行为,更好地了解市场于把握消费者的心理和行为,更好地了解市场的特点和变化趋势,从而有利于企业做出更精的特点和变化趋势,从而有利于企业做出更精准的营销决策。准的营销决策。4、个性精准营销、个性精准营销n如今,企业都在谋求各平台间的内容、如今,企业都
19、在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通,以期通过用户、广告投放的全面打通,以期通过用户关系链的融合、网络媒体的社会化用户关系链的融合、网络媒体的社会化重构,为客户带来更好的精准营销效果。重构,为客户带来更好的精准营销效果。相应地,营销由独立的过程转变为系统相应地,营销由独立的过程转变为系统性工程,而数据在营销全程中扮演的角性工程,而数据在营销全程中扮演的角色也必然要由参考工具转向色也必然要由参考工具转向“发动机发动机”,数据驱动的精准营销将颠覆传统营销,数据驱动的精准营销将颠覆传统营销的决策模式及执行过程,给传统行业带的决策模式及执行过程,给传统行业带来革命性的冲击。来革命性的冲击。案
20、例:亚马逊案例:亚马逊n以亚马逊为例,它是利用大数据的佼佼以亚马逊为例,它是利用大数据的佼佼者,公司保存每位客户搜索、购买及其者,公司保存每位客户搜索、购买及其他几乎所有可用的信息,通过运用算法他几乎所有可用的信息,通过运用算法将该客户的信息和其他所有客户的信息将该客户的信息和其他所有客户的信息进行比对,为其呈现出进行比对,为其呈现出非常精准的商品非常精准的商品购买推荐购买推荐。案例:案例:FacebooknFacebook的做法也同样可圈可点。在的做法也同样可圈可点。在Facebook的的定向广告及其他个性化推荐定向广告及其他个性化推荐业务中,大数据都起着关键性的支撑作业务中,大数据都起着关
21、键性的支撑作用。如果商家能根据用。如果商家能根据时间和位置时间和位置数据,数据,向处在特定时间、特定地点的消费者有向处在特定时间、特定地点的消费者有针对性地推送信息,那么效果会更好,针对性地推送信息,那么效果会更好,转化率会更高。转化率会更高。思考:你还体验过哪些个性化思考:你还体验过哪些个性化推荐的服务?推荐的服务?第二节第二节 大数据资产大数据资产一、大数据资产的特征一、大数据资产的特征1、虚拟性、虚拟性n大数据资产不具有实物形态,虽然大数大数据资产不具有实物形态,虽然大数据资产的形态有赖于实物载体,需要存据资产的形态有赖于实物载体,需要存储在有形的介质中。大数据资产依赖有储在有形的介质中
22、。大数据资产依赖有形介质而存在,但这改变不了其虚拟性形介质而存在,但这改变不了其虚拟性的本质特征。大数据资产的价值与存储的本质特征。大数据资产的价值与存储的介质无关,因而不能将大数据资产物的介质无关,因而不能将大数据资产物化成一种有形的实物资源。化成一种有形的实物资源。虚拟性也是虚拟性也是大数据资产区别于企业实体资产的最重大数据资产区别于企业实体资产的最重要特征要特征。2、长期性、长期性n大数据资产能为企业带来长期的利益,大数据资产能为企业带来长期的利益,但是随着时间的推移,其价值呈逐渐衰但是随着时间的推移,其价值呈逐渐衰弱的趋势。企业持有大数据资产并不是弱的趋势。企业持有大数据资产并不是为了
23、当期销售,而是为了在某一段时间为了当期销售,而是为了在某一段时间内为自己带来经济利益。所以,大数据内为自己带来经济利益。所以,大数据资产应视为一种资产应视为一种长期资产长期资产。3、可辨性、可辨性n大数据资产要作为大数据资产要作为无形资产无形资产核算,该资核算,该资产必须区别于其他资产,可单独确认。产必须区别于其他资产,可单独确认。大数据资产源于数据的加工、挖掘,能大数据资产源于数据的加工、挖掘,能够从企业中单独分离或划分出来,能够够从企业中单独分离或划分出来,能够单独确认、计量并用于出售、转移或交单独确认、计量并用于出售、转移或交换等。大数据资产的成本能够可靠测量,换等。大数据资产的成本能够
24、可靠测量,无论是主动还是被动取得大数据资产,无论是主动还是被动取得大数据资产,企业都会消耗相应的人力、物力等相关企业都会消耗相应的人力、物力等相关成本。成本。二、大数据资产的管理二、大数据资产的管理 1、建立大数据资产整合与共享机制、建立大数据资产整合与共享机制n目前,大数据资产主要分布于政府部门、目前,大数据资产主要分布于政府部门、事业单位和大型企业中。由于数据标准、事业单位和大型企业中。由于数据标准、数据规模不一,造成了资源不能共享。数据规模不一,造成了资源不能共享。而要整合这些大数据资产和信息资源,而要整合这些大数据资产和信息资源,就需要一套完整的技术手段,将分布在就需要一套完整的技术手
25、段,将分布在不同地区以不同形式存储的不同规模的不同地区以不同形式存储的不同规模的大数据资产加以整合,建立可检索系统,大数据资产加以整合,建立可检索系统,形成共享机制。形成共享机制。2、建立数据安全管理平台、建立数据安全管理平台n数据安全问题在大数据资产的共享中显得尤数据安全问题在大数据资产的共享中显得尤为重要,为了防止数据的非法访问、破坏和为重要,为了防止数据的非法访问、破坏和丢失,数据安全管理涉及不同级别用户权限丢失,数据安全管理涉及不同级别用户权限的授权、数据的加密保护等方面。在具体的的授权、数据的加密保护等方面。在具体的数据安全管理平台上,主要通过数据安全管理平台上,主要通过身份验证、身
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