大数据营销的主要特点

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大数据营销的主要特点范文第1篇

关键词：信息化；品牌管理；提升；策略；研究

随着计算机技术的发展，信息技术成为了我们生活中的主要组成部分。在时展进程中，人类社会也开始进行了信息时代。信息化进程的影响下，越来越多的工作与生活开始受到信息化的影响，也因为信息化的出现让原有的生产与工作领域得以大幅度发展，在本质上得到了质的飞跃。品牌管理，在信息化时代影响下，因为信息的覆盖度与传播速度都非常迅速，因此也让品牌管理有了更先进的管理模式，而在品牌的提升方面，也有了一定的全新措施。因此，本文将重点探究在信息时代影响下，品牌管理的提升策略。

一、信息化与品牌效应分析

品牌是一个虚拟的存在，但是品牌的重要性却一直占据着主流。不管是生产产品还是经营企业，再或者是管理团队。都有品牌的理念在其中，从而影响着全局。品牌的打造与树立，是一个漫长的过程，也是非常讲究方法与策略的过程。品牌效应，尤其在现代信息化社会中，对于管理与经营都有着非常巨大的影响能力。因此，以下将针对信息化与品牌效应两者之前的关系进行分析，从而解决在品牌管理中，如何有效应用信息化的优势。

1.信息化的发展与优势分析

信息化是计算机信息技术作为主导与平台支撑，从而改变了人类历史的发展进程，让传统的工业时代开始进一步发展，让人类社会进入了信息时代。信息时代的主要特点就是信息的量空前增大，并且这些信息的传播速度也实现了前所未有的高效。因此，信息的传播速度，也造成了在某些领域中，品牌力量的空前强大。这就在一定程度上让传统的品牌管理有了全新的管理模式。

2.品牌效应的影响因素分析

品牌营销实际上是一种信誉的营销，或者是一种理念的认同。当一款产品生产以后，需要这对目标用户进行品牌意识的植入，让用户们能够认可这个品牌，认可品牌代表的理念。这就是品牌营销的作用。因此，认清品牌营销的作用，对于品牌营销的影响因素分析，有着非常重要的作用。一般情况下，可以认为品牌营销的影响因素有以下几个方面：

第一，品牌营销效应的高效性。品牌营销效应需要具备高效性，这是因为信息时代，信息更换非常快速，这在一定程度上直接影响了品牌营销效应的效果。如果没有高效的传播模式，那么就会造成品牌营销效应一直没有得到效果，那么再好的品牌营销效应方案与策略，都是没有效果的。只有有效的品牌营销效应才是有效的。因此，在品牌营销的过程中，一定要充分考量品牌营销的效率。

第二，品牌营销效应的效果性。效果实际上就是品牌营销效应的结果，这在一定程度上是反映品牌营销的结果。实际上，品牌营销的结果才是最终品牌营销所期望的。因此，对于品牌营销而言，最终都是希望可以获得想要的结果。因此，品牌营销的效果是品牌营销的最终验收与判断。

二、品牌管理策略分析

品牌管理是品牌营销中非常重要的一部分，品牌管理是为了能够更好的进行品牌营销，所以才进行相应的管理手段的变换，根据营销过程中出现的问题进行营销手段的修改，从而以营销效果为最终取向，实现高效与完善的营销模式。品牌管理在于营销手段的管理，在于通过不断的修改营销手段，来优化现有的营销模式，从而提高品牌传播的速度，加强目标用户的认知度。那么，在管理的过程中，就需要对不同的营销环节进行层层的理论与逻辑推理，发现存在不正确的地方就需要及时改正。当然，改正的前提是一定要进行数据分析，及时了解用户的反馈信息，从而根据用户的反馈进行适当的营销策略修改，这在一定程度上可以减少因为自我主观意识进行营销方案的修改，从而伤害到一部分的用户。

总之，对于品牌的营销策略而言，需要根据数据分析，通过对用户的行为以及反馈信息进行分析，从而得到需要的结果。根据反馈信息，进行适当的方案运营与管理调节，直到满足用户的需求为止。当然，用户的需求一定具备可行性，因为极少部分的用户不能代表所有用户的想法。因此，要科学的了解用户需求，并针对这些用户需求进行适当的营销方案与策略的修改，从而使得品牌的营销与管理达到效益的最大化，达到用户满意的程度。

三、基于信息化的品牌管理提升研究

以上对于信息化的影响与优势以及对品牌管理的相关因素进行了分析，那么基于信息化的品牌管理提升有哪些值得探究的措施呢？信息化与品牌管理提升两者在一定程度上有着密切的联系，那么分析品牌管理以及信息化的过程中，需要两者结合分析，从而得到品牌管理提升的实际要求。

1.信息化背景下大数据品牌管理提升模式分析

由于信息时代，信息量的不断扩充，从而让数据的信息量达到了一定的程度，这些信息在某称意义上认为是一种存储的负担，由于数据空间太过庞大，任何的信息日志都会被记录，因此这些数据会非常庞大，在存储方面会认为是一种负担。因此，在数据库方面，都会进行缓存的定期清理设计。但是，在信息的数据分析领域中，出现了大数据理论，大数据理论是根据数据进行分析，从而得出人们的活动行为规律，根据这些行为规律进行相应的策略制定，从而实现满足某种需求。在品牌管理方面，信息化背景下大数据分析管理模式，就是非常好的品牌管理提升模式。大数据分析，能够将消费群体以及定向的消费群体进行行为分析，从而在品牌营销的过程中，能够根据适当的行为分析，来了解消费群体或者是用户群体对于品牌的反应和接收程度。利用这些分析数据，就可以在一定程度上完成对于品牌的定性管理。例如，在品牌营销的过程中，容易出现对于品牌认知度或者是品牌认可度的相关信息分析，那么就可以通过大数据分析理论，对品牌覆盖群体进行满意度的调查反馈，从而将反馈结果进行品牌管理的参考标准之一，进而实现了对于品牌管理过程中，不断改进的方案与策略。因此，在信息化背景下，大数据品牌管理提升模式可以从以下几个方面入手：

第一，大数据理论分析用户的满意度。品牌运营与营销人员在进行用户品牌营销的过程中，往往会忽视用户的反应和满意度。因为在营销的过程中，人们更加注重对效果的分析，但是在用户感受以及满意度方面的调查，却是存在一定的疏漏的。因此，对于用户的满意度调查，也是可以通过大数据理论进行分析，从而找到适合的营销方式。避免在品牌营销的过程中，出现暴力营销的现象，从而造成用户利益的损害。

第二，大数据理论搜索品牌的适应人群。大数据模式下，很多用户的行为都成为了一种参考基础，通过大数据理论进行分析，这些用户行为数据通过进行逻辑建模，就可以分析出一个用户的基本行为规律，利用这些行为规律，就可以找到符合用户需求的行为。因此，在进行品牌营销与管理的过程中，利用大数据理论最为重要的一点就是可以利用大数据对用户行为进行分析，从而能够较为准确的找到目标用户，并且把这些目标用户进行适当的分析与管理，就可以在品牌管理的过程中，掌握精准定位的用户信息，从而进行针对性的品牌营销与管理。

第三，大数据理论进行品牌的营销。营销是目前信息时代最为常用的方法和手段，数据营销是非常科学的一种。通过大数据理论，对适应人群进行搜索定位，然后再进行品牌营销方案的制定，通过制定详细的品牌影响方案，最终确定营销的方向和手段，通过这样的营销方式，让目标人群能够点对点的进行信息的获取，从而保证在品牌营销的过程中，定向用户人群可以得到符合自身需求的品牌需求。因此，这就可以在一定程度上提升品牌管理与营销的效率，大大的提升了品牌营销的管理模式。

2.信息化背景下高效传播与舆论营销的品牌管理提升模式分析

在信息时代，信息的传播更加高效迅速，这样的传播模式让传统的一些营销方案成为了历史，而更多的高效快捷的传播方案开始成为了目前品牌营销的主要运营手段之一。根据这些运营手段，可以在短期内大幅度提高品牌运营的效率，在根本上解决营销效率的问题。一般情况下，可以认为信息化背景下，品牌营销的提升模式可以是高效传播也可以是舆论营销，这两点一般会相互配合，从而满足品牌提升管理的需要。

首先，高效传播可以实现品牌管理中品牌营销效果的快速提升。充分利用互联网行业中高效传播的模式以及传播的途径。例如，在互联网中的网络营销模式，利用互联网平台进行广泛与高效的网络营销，这样可以将品牌营销的效率得到大幅度的提升。此外，就是利用信息时代中的其他媒介进行传播与营销。例如电视以及传统媒体的一些资源，这些资源都是在用户群中有深厚的品牌基础的。因此，在信息时代背景下，掌握高效的传播平台与媒介，是高效传播的基础。

其次，舆论营销可以在某种程度上直接影响品牌营销的效果，对于营销的效果而言，存在着至关重要的作用。品牌营销的过程中，会收到不同的效果与反馈，那么就需要进行适当的舆论营销，来针对不良的反馈进行适当的舆论引导，从而将品牌营销过程中出现的负面反馈进行适当的处理，保证品牌营销的良性发展，才能给最终获取品牌营销的真正目的。因此，对于品牌营销而言，适当的舆论引导是非常必要的，而且在一定程度上直接影响了品牌营销的最终效果。

最后，高效的传播方式以及舆论的引导两者需要结合进行，相辅相成，最终的目的都是要保证品牌营销能够取得最好的效果。传播的高效是为了能够让品牌最快的给予定位用户，让品牌深入人心。但是，同时也要拥有危机意识，这些危机意识可以保证在品牌营销过程中出现的不良反馈或者是恶意攻击的影响降到最低，并且保证品牌营销可以安全有效的进行。因此，高效传播与舆论引导两者一定要相互配合，既要满足高效传播的效率，同时也要保证传播的效果。

四、结语

本文首先对信息化时代的优势和发展进行了分析，并且基于信息化的特点对品牌营销的管理模式进行了探究，并得出了在信息化时代，如何进行有效的品牌营销管理，才能更有效的提升品牌营销的效果。但是，在未来的发展过程中，品牌营销最重要的还是营销的效果。速度是营销的关键，但是效果确实品牌最终的需求。满足品牌营销的最终效果，也是为了能够有效与合理的提升品牌营销的真正效果。因此，在舆论引导方面，需要进行相关营销预案的制定，从而保证在出现危机的时候，可以非常有效的规避影响，更加有效的实现高效率，高效果的品牌营销。

参考文献：

[1]于良芝.未完成的现代性：谈信息时代的图书馆职业精神[J].图书馆杂志，2005（04）：3-7.

[2]曾飞，葛开珍.国外税收信息化管理的经验及借鉴[J].税务研究，2001（08）：73-77.

大数据营销的主要特点范文第2篇

【关键词】 大数据 无线网络优化 大数据 应用

大数据的到来，信息存储、收集和处理都无法靠传统的技术完成。大数据给信息产业带来了挑战，也带来了机遇，对于无线网络优来说，抓住大数据的核心特征，加大扶持力度，就可以发挥其积极作用。大数据作用于无线网络优化主要体现为数据变成一种经营模式，方便了新市场的开发。运营商同样可以根据需求进行内部升级改造，满足大数据使其的要求，支撑针对用户实现精准营销，确保企业利润。

一、实现无线网络优化-掌握大数据关键技术

1、无线网大数据技术介绍。大数据的关键技术包括数据存取和数据挖掘。其中数据存取主要是依靠分布式数据库来实现，而数据挖掘则是以大数据平台的搭建的实现，分布式数据挖掘技术就成为实现无线网络优化的核心技术之一。目前，大数据技术已经成为互联网等商战的一种标志，比较有代表性的是由基金会所开发的Hadoop。其主要应用于非结构化大数据存储和处理，完成分布式存储程序的建立。分布式文件系统使传统的服务器存储能力扩大。目前利用分布式文件系统，可以实现在X86服务器集群上运行，X86时分布式计算存储系统的基础，只有把握这一技术才能满足大数据技术的需求。HDFS 技术则采用主从结构，通过开源平台的使用，而从最终用户角度来看，HDFS技术帮助其顺利的完成了文件的创建、读取、删除或者修改等过程。HDFS集群是由多数Data Node 、少数Name Node和Client客户端组成。Data Node作为系统文件存储的基本单元，将固定大小的文件存入系统。并周期性的发给Name Node。利用Name Node来对系统的命名空间，信息复制以及信息存储进行管理。实际上，Name Node 就是整个系统的管理者。最后，Name Node将信息传给客户端Client，完成数据的读写工作。

2、分布式数据库技术的应用。大数据时代，大量的非结构数据可以采用分布式数据库技术来完成。这一技术能够对不同种类的数据进行统计，分布式数据库不同于其他类型的数据库，具有固定属性。HBase 是目前主流的分布式数据库平台，其特点主要表现为可靠性高、性能稳定、面向列，可伸缩性等，对于大数据时代下的非结构数据增多具有较强的处理作用。HBase于上文我们说的主从结构相似，Hadoop的HDFS 作为存储基础，将所有数据文件存储在HDFS 文件系统上。并委派Region Server进行管理。

3、采用分布式计算平台技术。随着信息技术的发展，分布式计算平台实现了多台设备的自己操控。分布式计算平台的开发和使用尚处于初级阶段，主要是在于它能够其核心技术还不完善，目前的分布式计算平台还无法直视单机普通程序的编写，也就是增加了开发者自行解决的难度。这给分布式计算带来了巨大的麻烦。而比较实用的平台为实时流计算平台与批量计算平台。典型的分布式数据挖掘算法有基于Gibbs 采样的LDA 算法、K-means 算法迭代式以及SVM 算法等。这一平台的主要特点是利用不同节点上的自动部署来完成数据处理。这样能够及时的对新数据进行处理，确保了数据的完整性，但批量式计算平台必然会存在一定的疏漏，并且能够对已经存在的数据进行重新整理，执行任务过程时，数据集合被分成若干模块，各模块分别启动任务，最后将多个任务处理结果汇总，得出分析结果。批量式计算平台的典型代表是Map Reduce，其将数据处理分成Map 和Reduce 两个阶段，将Map 将数据处理任务进行分解，得出结果。

二、无线网络优化中的大数据应用的问题

无线网络优化是对企业话务统计报表等数据进行核查的一种证明，围绕拥塞率、掉话率和接通率等指标来对网络的运行稳定性进行评价。并随之分析和找出网络运行的影响因素，通过优化技术结合大数据时代的特点来进行修复。确保无线网络质量明显改善，这样才能确保网络资源的最大化利用，提高企业受益，从而推进互联网时代的快速发展。对于无线网质量来说，网络容量的增加和使用者的增加等原因都使低质量保证难度增大。因此与对于我国无线网络优化来说，其最重要的任务就是顺应大时代的需求，尤其是数据非线性的增长条件下。如何实现无线网络的进一步维护是本文研究的主要问题。

三、总结

大数据时代，数据具有非结构特征，很难及时发现相同网络自检的联系。除了基础业务外，还要尽量尝试其他优化上，尤其是在电信运营商拥有丰富的数据资源和大数据能力，除了开展业务创新外，还应尝试将大数据运用于网络优化方面，尤其是在当前经济社会发展对无线网络质量要求越来越高的背景下。

基于此，本文突破性的提出大数据无线网络优化平台的构建，分析了其构建过程，对于如何利用好数据采集、存储、挖掘等技术开展，还需要相关人员进一步的努力。

参 考 文 献

大数据营销的主要特点范文第3篇

关键词：大数据；智能化教材

中图分类号：G203 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2014）20-0013-02

科学和数学教育的运作机理是什么？直到最近，这个问题仍鲜有坚实的答案，多半还只是猜测、预感、营销炒作，以及源自小规模试点研究的推断。

但现在，一家隶属于美国教育部（Education Department）的机构正在收集一些真实的数据。它所使用的是一种已经改变了医学的方法：随机临床试验。希望这样的试验能够改变目前教育评估倾向于人文和定性分析的现状。研究人员表示：试验结果或将产生变革性力量。比如，一个新的研究结论是，教材的选择――课本、课程指南、作业和大小测验等――能够像教师那样，深刻地影响教学成果。一本差的教材至少跟一位差劲的教师同样糟糕，而一本好的教材则可以大大帮助弥补一位差教师的不足之处。

近期，笔者参观了山东潍坊某中学的翻转课堂模式及其运作。特别感到震撼的是，在仔细翻阅了这个中学的初中语文教科书和高中数学教科书（人民出版社和山东教育部门出版）之后，深感其内容和设计极为粗糙、呆板，信息量很小，信息化的教材无从谈起！面对这样乏味的教材（无论语文、物理还是数学），相信授课教师及其所在学校都必定会有一种无奈感――它们有用吗？即便教师有再多的经验积累，或学校愿意进行再大力度的投入，又能触发起何种明显的效果？难道基础教科书，就该是这样平淡枯燥，几无趣味可言的吗？如此下来，从事基础教学的教师们难免会感到工作中缺乏创新力量，常年简单机械重复的课程内容必然使其丧失工作热情。

反观美国学校的教科书和教材内容，由于教科书出版商受到市场的压力， 在教材出版各个方面远远超越我国的同行。他们的实践证明，基础教材同样可以做成包含大量信息、精致、有创新的信息化教材，从而构建起一个快乐学习的理想环境。这也就难怪，我们国内只有大城市那些有名气、投入大、教师素质高、教学手段多样的中学，才有可能最大限度地规避刻板教材所产生的负面影响，拥有较高的教育质量；而广大基层中学的教育则必然落后。进而这也就形成了教育资源上的巨大差距，学校间年复一年拉大的距离更加导致了国内少数有名气的中学既垄断优秀师资和生源，又收取高昂不合理学费等弊端。

如果有了大数据时代的全方位、立体化、信息化的好教材，便可以大大弥补由于学校条件及教师水平差异所导致的优秀师资短缺的问题，缩小各地区教育发展水平不平衡的差距。对这样的好事，教育管理部门不应无所作为。

信息化大数据时代的到来，给各行各业带来极大的挑战和机遇，教育界的教科书行业首当其冲地受到了冲击。近年来，美国的教科图书出版商联手那些喜欢或依 靠写书为生的教师作家们，为了自我救赎，采取了一种把教科书和教学全方位商务服务绑定的方式，充分利用信息技术的优势，创新出了这样一种教材模式，其特点 为：涵盖了科学教育学的最新研究方法、课件视频、课件动漫讲解、人工智能的例题和作业题动漫讲解，以及系统庞大、分门别类、具有智慧特色的问题和习题库、 及时的互动反馈、作业、大小测验，课程内容及时更新等等。

如此融庞大信息量为一体的模式，深刻改变了美国学校中基础课的教与学。涌现出了诸如世界上影响越来越大的在线教学系统：MyLab&Matering（MyMathLab）和Webassign这样强有力的高等教育教科书出版数学商务教育服务大数据平台，这些平台容纳了许多目前美国学校流行的基础课信息化教材。这样的商务平台，能够把授课教师从繁重机械的重复讲解基础知识时所消耗的大量体力工作中解放出来，同时又符合数学教育学规 律，从而提高学生的学习兴趣和知识水平。

这些平台具有两个显著特点： 一是符合教育学规律的教学平台能够容纳各类数学课程和教材；二是每门课程的教科书、视频讲课、视频解答、习题库等在课程教学中运用的方法方式应有尽有。这些都是极为专业的团体做出来的。

以往我们谈大数据的优势，莫过于“我有这种数据，你没有”。在未来，数据和数据之间的关系构成的知识图谱，才是重中之重，而不是单纯的数据本身，它是一个无穷无尽的世界。大数据时代的数字化教科书及其平台也是如此。

附录

下面是MyLab& Mastering和Webassign这两个在线教学系统网站平台的简介，可以看到，这两个平台的建设规模和服务质量年复一年的迅猛剧增和提升。由于它们的功能比较齐全，在美国深受教师和学生的欢迎，影响力比较大。

大数据营销的主要特点范文第4篇

【摘要】大数据时代的移动电子商务在社会发展中有着重要的影响，在人们的生活中有着重要的作用。移动电子商务的开展主要包含了信息流、商流、资金流以及和物流四个基本要素，其中物流的有着重要的作用，涉及商品在网络与现实之间的转换。在移动电子商务中，消费者通过上网点击购物，获得商品的所有权，然后通过物流运输到达消费者的手中，然后意味着整个移动电子商务活动的完成。移动电子商务是一种通过信息网络技术进行商品交换的商务活动，是一种全球范围内的商业贸易活动。对此，本文主要对大数据时代移动电子商务的发展进行了简单的探究。

【关键词】大数据时代 移动电子商务 发展探究

移拥缱由涛袷腔于买卖双方互相沟通达成贸易交易，通过电子货币进行交易，具有一定的便捷性，打破了传统商务时间与空间的限制。而在市场经济发展过程中，应用移动电子商务可以有效的推进产品的经济发展，加强经济现代化的发展趋势。

1、浅析大数据时代移动电子商务的发展概述

移动电子商务（M-Commerce），它由电子商务（E-Commerce）的概念衍生出来，电子商务以PC机为主要界面，是有线的电子商务；而移动电子商务，则是通过手机、PDA（个人数字助理）这些可以装在口袋里的终端与我们谋面，无论何时、何地都可以开始。

移动电子商务是在现阶段的商务活动中基于网络环境下的商务活动，在一般状况下主要通过消费者的网络浏览、购物、线上交易以及在线电子支付的各种商务活动，是一种综合性的商业运营模式。尽管在不同的领域对移动电子商务的定义有所区别，但是其主要特点都是基于电子终端以及网络技术开展的商业模式。可以说在大数据时代，人们可以通过移动电子商务对产品信息、市场行情进行分析，根据具体的信息对产品进行调整与完善，适应市场发展趋势与消费趋势。移动电子商务改变了传统的产品销售模式，可以利用网络技术为载体，将相关产品信息进行宣传以到达交易的目的。现阶段的移动电子商务主要包含了商品的交易与物流配送等附带服务。通过对移动电子商务的分析，我们可以分析移动电子商务具有如下特征：

第一，普遍性。移动电子商务作为一种较为新型的交易模式，为生产企业、物流企业以及消费者带来了全新的体验，各个领域均可以尝试此种模式，因此具有一定的普遍性。

第二，方便性。在移动电子商务环境中，人们打破了地域、时间的限制，消费者可以通过网络环境完成货物的买卖。可以通过网络进行账户资金的转账与查询，有效的提高了企业的服务质量。

第三，整体性。移动电子商务可以对自身的工作流程进行规范的处理，将其集合成无法分割的整体，有效的提高了人力、物力等资源的使用率，同时可以有效的提高系统的严密性。

第四，安全性。安全性是移动电子商务活动中的关键问题，可以通过多种手段提高自身的安全性，例如，加密、签名、防火墙以及防病毒保护等手段。

第五，协调性。在开展移动电子商务的过程中，需要客户与公司内部、生产企业、物流行业以及其他相关行业进行系统的协调。在移动电子商务环境中，对于银行、物流、以及技术服务等部门的合作是较为严格的，移动电子商务活动是一项系统的活动。

2.浅析大数据时代移动电子商务的发展方式探究

2.1构建企业核心能力，提供一体化的物流

企业核心能力的关键就是企业的创造能力，企业对于自身特色的开发与研究。在第三方物流企业的发展过程中，企业要正确认识自身的特色优势，要充分的发挥自身的优势，通过独特的营销手段提高自身的核心创造能力，只有这样才可以有效的提高企业的核心竞争能力，了解客户的需求，进而提供完善的、系统的、全面的物流服务；因此在企业的发展过程中要提高对企业管理人员、工作人员的综合素质能力的重视，通过不断的完善企业的管理观念，营造一个现代化的、信息化的物流企业。要通过对企业的核心能力的构建，整合市场资源，了解市场的发展趋势，为客户提供一体化的物流服务，进而有效的增强自身的核心竞争能力。

2.2进行资产重组，构建合作区域联盟

物流企业在发展过程中，要根据自身的发展策略与实际的市场状况不断的完善自身。要通过资产重组，整合资源，构建一个区域联盟，形成区域内的资源互补，通过优势互补、资源共享的方式全面促进企业的规模化发展。同时构建区域联盟可以有效的提高自身的整体水平，增强自身的综合竞争能力，还可以有效的降低资本投入；同时，要整合市场发展趋势，完善企业经营策略。

在物流企业发展过程中，不要过于盲目，要进行市场调查，整合市场发展的整体趋势，及时的提高整自身的经营策略与发展趋势，要明确自身的发展目标，要根据市场的发展趋势抓住机遇，只有这样才可以提高企业的整体竞争能力。

2.3引进现代管理理念

要通过现代化的管理理念、手段与技术，对自身的组织结构进行调整与规范自身的业务流程与组织结构，要通过全面规划，通过对整个物流系统的全面管理，对不同的领域、部门以及顾客进行合理定位，要根据物流服务的市场价值提供相关服务。在企业的发展过程中可以充分的借鉴国际第三方物流发展管理理念，取之精华，充分与企业的实际情况结合起来，只有在第三方物流的发展过程中充分的引进现代化的管理理念才可以有效的促进企业的可持续发展。

结束语：在大数据时代，移动电子商务的发展促进了整体发展，改变了传统的物流交易模式，突破了时间与空间的限制，将物流与商务进行了有效的分离，利用网络技术与其连接，保障物流活动的全面开展。在移动电子商务的不断发展过程中，物流的一体化、专业化是未来发展的必然趋势，同时提供专业的物流人才也成未来发展过程的重要内容之一。对此在实践中要基于实际状况不断的推动移动电子商务的发展，为社会的经济发展奠定夯实的基础。

参考文献：

[1]李鹤，张振宇.大数据时代移动移动电子商务的发展初探[J].现代商业，2016，（36）：60-61.

[2]许青.大数据时代下湖南移动移动电子商务发展现状调查报告[J].移动电子商务，2015，（11）：8-9.

大数据营销的主要特点范文第5篇

（兖州煤业榆林能化有限公司，陕西榆林719000）

［摘要］随着信息技术的发展与应用，各种数据信息通过互联网、云终端、交际圈、物联网等之间的大规模传递，人类进入到一个大数据时代，数据信息之间的传递影响着人们的决策成本，传统的信息不对等所造成的差距条件已经消失，而不起眼的数据却能够创造巨大的价值。本文对大数据时代背景下数据分析理念进行分析和指导。

［

关键词 ］大数据时代；数据分析理念；分析

［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.074

在传统的商业运作模式中，在运营过程中对自身经营发展的分析只停留在数据的简单汇总层面，缺乏有效地对客户网络、业务范围、营销产品、竞争对手优劣等方面进行深入解析；而在当今大数据时代，通过所接收的大量内部和外部数据中所蕴含的信息中透露的市场弹性，可以预测市场需求，进行分析决策，从而制定更加行之有效的战略发展计划。“大数据”是一个量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。在当今信息时代，很多企业用户在实际应用中把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；数据类型广，数据来源种类多，且数据种类和格式日渐丰富，囊括了半结构化和非结构化数据，早已打破传统的结构化数据范畴，如何在大数据时代背景下进行科学有效的数据分析这需要加强对市场的了解，对泡沫经济的规避，了解数据所传递的信息真假。

1数据化决策的兴起与运用

在大数据时代，信息之间的爆炸增长，使得各种信息传递非常之快，只需要拿起网络终端就可以了解到地球另一边发生了什么。文字、图形、影像都化作数据流在网络中以电信号的方式传递着信息。数据流在传递各行各业的信息同时形成了渗透于各行业的核心资产和创新驱动力。在大数据时代，企业所拥有的数据集合规模及数据的分析和处理能力决定着企业在市场中的核心竞争力。

因此通过数据分析进行决策渐渐成为新的分析理念，例如，在支付宝上进行对电影票房的投资，这些投资通过对导演往期作品和演员的表演张力，及投资方的选角等数据进行分析，预测电影的票房，选取投资可获利的电影，进行票房投资，从而获取票房分红。我国的石油油田根据地震技术的收集数据，进行科学统一规划的分析处理，形成对地下油田的分析建模，能够有效直观地展示地下油藏的分布情况，从而选择油井的开采点。中国人民银行通过对人民币汇率的涨幅，进行数据分析，来制定符合中国国情的外汇货币政策，对货币进行宏观调控，这能够有力的保护人民币升值时，在国际贸易市场中国进出口贸易所面临的压力。在大数据时代背景下，通过直觉和经验进行决策分析的优势不断下降，在商业、政治及公共服务领域中，通过对大数据进行数据分析从而做出符合时代背景的决策，已成了目前的潮流。

2数据分析理念及方法

（1）数据分析要引入统计学思想。在大数据时代背景下，传统的抽样分析已经并不适用于对大数据的分析中，在大数据时代应当要转变思维，转变抽样思想，样本就是总体，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠少量数据样本，这样才能够在最大限度地明白事物发展变更过程，能够对数据所表露的信息进行更好地处理［1］。要更乐于接受数据的纷繁芜杂，不再追求精确的数据，这并不是说其严谨性降低了，而是往往不起眼，不符合常理的数据更能够反映实际的情况。通过对数据网络之间的联系进行分析，不再探求难以捉摸的因果关系，通过数据的分析处理更能够反应数据的变更。这些想法都与统计学相关通过所收集的数据，进行有效的分类处理，能够更好地反应事物的变化，更有利于做出决策［2］。

（2）数据分析流程。在实际的数据分析过程中，因大数据贯穿区域较广，在地域和行业之间穿插交错，颠覆了传统的线性数据收集模式，而形成了颠覆传统的、非线性的决策基础，这种决策方式要求我们通过对数据进行收集，将各行各业所收集的基本信息，转化为数据，将数据经过初步的整合分类，做出符合当地当时的数据信息，将数据进行深层次的技术处理，将处理过后的信息化为知识，运用到实际的决策中去。在大数据时代，数据的积累并不会贬值，而且还会不断增值，为了更全面、深入地了解研究对象，往往需要对数据进行整合，这就使得数据的积累尤为重要。

（3）数据分析对统计学的意义。在大数据时代背景下数据分析理念能够有效地对数据流进行合理地分类处理，进行科学的统计行为，统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，这就意味着所有有用的数据信息均来源于数据分析处理之后的结果。大数据的数据分析理念扩宽了统计学的研究范围，而不仅仅只是实现数据的对比，而是从根本上丰富了研究的内容，如：一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop，满足大多数常见的分析需求，对传统的统计工作有着四个转变。统计研究过程的转变，使统计过程成为收集与研究。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，统计研究工作思想的转变，数据的收集不断增加，信息的录入不断升级，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。这就使得能够更好地进行数据分析处理决策［3］。

3数据分析过程中注意事项

3.1数据分析要明确变量

将数据收集进行处理是为了明确市场中的某一个变量意义，这就使得在进行数据分析的时候要能够明确地找寻变量存在前后所发生的变化，通过数据对比可以知道该变量在大数据的市场中所存在的影响因素。是否对市场有着风险或有利于市场的开发利用，能够在数据分析后做出合理决策。

3.2统计中不再追求精确的数据

大数据时代下，数据的不精确性不仅不会破坏总体信息可靠性，还有利于进行剥丝抽茧，从而了解总体情况。大数据时代，越来越多的数据提供越来越多的信息，也会让人们越来越了解总体的真实情况。错综复杂的数据能够反映数据之下到底是泥潭还是机遇。数据之间传递的信息良莠不齐，如果要一一追求准确性不利于统计工作的开展，因此可以将个别的异常值剔除。大数定律告诉我们，随着样本的增加，样本平均数越来越接近总体，这就使得样本与总体的差异性很小，更加符合实际情况。

4结论

综上所述，大数据包含结构内外的海量数据，随着云计算平台进行大规模收集处理，通过建立数据库的手段，对数据分流，使用数据挖掘等方法进行处理、分析，使得所数据结果更加符合显示状况。数据分析理念是通过阐明存在于世界、物质、感官享受上的复杂网络关系，从而做出符合时代背景的分析决策。

参考文献：

［1］维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革［M］.杭州：浙江人民出版社，2013.