大数据营销相关理论基础,市场营销论文.docx
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1、大数据营销相关理论基础,市场营销论文本篇论文目录导航:【题目】【第一章】【第二章】 大数据营销相关理论基础【第三章】【4.1 4.2】【4.3】【第五章】【结论/以下为参考文献】 第 2 章 相关理论基础。 2.1 大数据概念内涵。 2.1.1 大数据的概念。 大数据Big Data从表层含义看指的是海量数据、庞大数据,指在一定时期内数据急剧膨胀而无法通过人工或计算机在适当时间内完成获取、挖掘和管理,而获取益于组织完成决策的信息。全球知名咨询公司麦肯锡最早这样定义 大数据 的:大数据是指在一定的时间范围内,无法用传统的数据处理方式方法对其进行采集、存储、管理和分析的数据集合。维基百科对大数据做
2、了简明扼要的概括: 大数据指的是运用常用软件工具对数据进行处理所花费时间超过可容忍时间的数据集。 那么,大数据中的 数据 也必然是小数据的集合,这些数据的有何来源呢? 拿著名社交网站 Facebook 来讲,该网站天天用户上传图片超过千万张,评论条目超过 40 亿次,每 1 秒钟就有长度超过一小时的视频被上传。根据麦肯锡全球研究院估计,2020 年全球企业网络数据存储量超过 20EB 的新数据,华而不实 1EB=10亿 GB,相当于美国国会图书馆存储数据的四千倍,这些数据无不显示, 大数据 时代已经到来。 2.1.2 大数据的基本特点。 大数据不单单是容量非常大的数据集合,海量的存储数据也不能
3、表示出大数据的价值所在,假如仅仅依靠数据量来判定大数据的内涵,则不能深切进入理解大数据的意义所在。对于大数据的特点,简单讲来能够用 4V 特性来概括。 1数据量宏大Volume。大数据是伴随着移动互联网的发展而产生的,随着沟通的便利,各种移动终端的互通使得信息的传递愈加便捷,各种共享,各种照片、视频、语音等数据信息源源不断的传入互联网,这些宏大的数据被分析挖掘和应用。 2数据类型多Variety。移动终端的多样化导致了数据类型的复杂化,移动互联网的开放性带来了数据包容的广阔性,任何未加工的数据都能够得到分享,构造化数据、半构造化数据和非构造化数据交织呈现,尤其是近年来,非构造数据比例的不断增大
4、,对数据挖掘带来了更为严峻的挑战。 3数据流动快Velocity。互联网发展初期的数据传输主要依靠于计算机,受限于网速的影响数据传输相对较慢,如今网络的日益普及,十分是移动网络的革新使移动设备的大幅传输成为可能,但传输速度的增加伴随着数据量的激增,因而,流式数据传输是大数据发展的重要特征。 4数据价值低Value。大数据的到来增加了数据本身的容量,然而有用信息的数量却没有增加,在庞大的数据库中寻求有用信息增加了数据挖掘的难度,数据总量的指数增加必然不断降低数据的价值密度。 2.1.3 大数据的内涵探究。 大数据的本质是信息,由于计算机的辨别必须依靠数据进行量化。大数据时代,科学技术的发展给本来
5、无形的评判标准建立一系列准则,或者通过一定的测量手段,对本来无法量化的东西用数据形式得以表示,然后通过数据挖掘技术,利用数理分析得到更为准确的答案:。所以讲,数据的本质是为了获取信息,没有信息价值的数据也就变成了冗余数据,数据本身并没有价值,只要通过数据挖掘技术,提取华而不实的关键信息才能时间数据的本质内涵。 大数据的信息本质决定了大数据的市场应用价值,互联网的发展使得大数据成为了社会的共同资产,企业通过数据处理获取及时正确的信息是管理决策的基础36.大数据本身的出现带动了数据挖掘技术的发展,依靠于数据处理的公司通过驾驭和处理客户数据为服务企业提供便捷的信息指导,数据成为了极富价值的商品。另一
6、方面,数据利用方固然花费了必要的资金投入,然而大数据能够指导企业更为精准的把握市场动向,了解消费心理,以利于在最恰当的时间生产出最恰当的产品给予最需要的人。更为重要的是,大数据可实现精准的预测价值,通过已有数据记录寻求规律特征,进而优化系统以利于预测将来的运行形式。大数据通过关联交互个体,简化运作经过,不断降低运行成本。 大数据时代的到来必须带动思维方式的转变。大数据思维不仅仅仅是传统的因果关系的思维,固然看似不相关的数据,但是通过一定条件下海量数据的搜集,通过必要的分析和挖掘,就能够找到真实而有效的结论。大数据带来的是相关思维的延伸,最简单的比方淘宝网通过跟踪用户的访问记录,当用户再次打开淘
7、宝界面时,与你搜索相关的商品便会优先出现,这就是相关思维的真实表现。大数据思维由传统的 以小见大 变为 以大见小 ,在过去的时代里,由于信息量的匮乏,人们只能依靠小的数据推算最大的成果,这既是人类智慧的具体表现出,也是客观局限的无奈之举37.大数据时代的到来宣告了全新理念的开场,数据的获取和存储不再是制约决策的根本,先进的计算机技术能够对全盘数据进行系统的分析,进而得出传统思维所不能预见的结论。大数据的基本构成决定了数据的混乱无序,海量的数据必然存在不精准乃至错误的数据,然而大数据思维意味着忽略错误的存在,实现以大见小的转变。 2.1.4 大数据的分类。 根据数据构造类型,大数据可划分为构造化
8、数据、半构造化数据和非构造化数据,大数据通常被以为是非构造化数据,而传统数据则表现为构造化。 传统数据一般都为构造化数据,这意味着传统数据源会以明确的、事先规范好细节的形式呈现出来。而新数据的产生也不会违犯这一传统的格式。比方,对于股票交易,交易信息的第一部分为日期,即年月日,接下来是 12 位数字的账户信息,而紧接下来的数字代表股票代码等,这些信息事先都已明确,所以构造化的数据相对很容易处理。 半构造化数据具有可被理解的格式和逻辑,但这种格式并不是一成不变的,有时,半构造数据又被称作多构造数据,在这类数据中,有用信息往往藏匿于大量冗杂和无用的数据当中,这类数据的分析和处理要比规范好文件格式的
9、数据复杂的多,数据处理必须具有复杂的规则,在读到每条信息之后,能够动态地改变随后的处理方式方法。 非构造化的数据处理最为困难,文本数据、音频数据、视频数据都属于这个范畴。每幅图片都有独立的像素通过一定的排列方式组合而成,但组合方式千变万化,不能归一出来,因而非构造化数据处理成本最大。 2.2 大数据营销相关理论基础。 2.2.1 大数据营销的内涵。 营销是企业以顾客需要为出发点,根据经历体验获得顾客需求量以及购买力信息的期望值,有计划地组织各项经营活动,通过互相协调一致的产品策略、价格策略、渠道策略和促销策略,为顾客提供满意的商品和衍生服务而实现企业目的的经过。通过对营销策略的研究和分析,有利
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