大數(shù)據(jù)精準營銷就是深挖潛在價值用戶，盡可能實現(xiàn)低成本、高效率的獲客，刺激潛在客戶的購買行為。它可以減少對傳統(tǒng)高成本廣告的依賴，創(chuàng)造更多的交易場景，實現(xiàn)精準投放。舉個簡單的例子:購物網(wǎng)站首頁個性化推薦當一個買家在購物網(wǎng)站上瀏覽購買時，搜索引擎會給你貼上標簽，同時會根據(jù)你的標簽和瀏覽習慣給你瀏覽的店鋪貼上標簽。長期以來，形成了固定的長期標簽。

“大數(shù)據(jù)”一直在影響著我們的工作。很多人想知道大數(shù)據(jù)是如何運作的。今天給大家分享一下大數(shù)據(jù)處理的基本流程。既然是通過大數(shù)據(jù)做事情，那就要先收集數(shù)據(jù)。因此，第一步是收集數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)采集就是通過前端埋點采集數(shù)據(jù)，通過接口日志調(diào)用流數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)庫中抓取數(shù)據(jù)，由客戶自己上傳數(shù)據(jù)，從而將這些信息的基礎數(shù)據(jù)保存在各個維度上(不要覺得有些數(shù)據(jù)沒用，只要有功能，就放棄一些數(shù)據(jù)采集。如果你有這種情況，你覺得數(shù)據(jù)會被補上，否則肯定會被老板訓)。

大數(shù)據(jù)的適配需要做好協(xié)作。傳統(tǒng)層級是公司的常態(tài)，但不是公司必須改變的唯一方面。對于扁平化的企業(yè)結構，必須提高合作水平，培養(yǎng)共享合作的文化。只有這樣，公司才能更有凝聚力。企業(yè)還應該選擇具有多學科背景的管理人員，并要求他們看看不相關的業(yè)務，并借鑒想法。這將有助于鼓勵合作和吸收新的和創(chuàng)新的想法。為了發(fā)展這種文化的作用，我們需要確定如何平衡個人貢獻和團隊合作。

1、思路清晰明確數(shù)據(jù)分析的目的和思路是保證數(shù)據(jù)分析過程有效的首要條件。其功能是為數(shù)據(jù)收集、處理和分析提供明確的方向?？梢哉f，思維是整個分析過程的起點。首先，目的不明確會導致方向錯誤。在目的明確的情況下，需要構建一個分析框架，將分析目的分解成幾個不同的分析點，即如何進行詳細的數(shù)據(jù)分析，從哪些角度分析，使用哪些分析指標。

這里說的數(shù)據(jù)包括一手數(shù)據(jù)和二手數(shù)據(jù)。一手資料主要是指可以直接獲得的資料，二手資料主要是指加工后獲得的資料。3.處理數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)是指對收集到的數(shù)據(jù)進行加工整理，形成適合數(shù)據(jù)分析的風格，是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量雜亂無章、難以理解的數(shù)據(jù)中提取并推導出有價值、有意義的數(shù)據(jù)。

手機現(xiàn)在已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的一部分，我們每天使用手機的時間越來越多。手機不僅成為了我們工作生活的伙伴，還可以通過智能算法學習我們的喜好。那么，手機是怎么知道你喜歡什么的呢？首先，手機的數(shù)據(jù)收集能力非常強大。每當我們使用手機的時候，它都會記錄下我們的一系列行為習慣，比如瀏覽記錄、搜索關鍵詞、訂閱信息等等。

其次，大數(shù)據(jù)技術的應用使得手機的推薦更加精準。大數(shù)據(jù)技術可以用來分析手機記錄的海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律并加以分析，最終形成算法，從而為我們推薦最符合我們喜好的產(chǎn)品或內(nèi)容。比如我們在購物網(wǎng)站上搜索某一類商品時，我們的手機會把數(shù)據(jù)上傳到后臺，讓后臺分析我們的喜好，推薦更多與該類商品相似的商品。

數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的，有目的地收集、整理、處理和分析數(shù)據(jù)，提煉有價值信息的過程。概括起來，流程主要包括六個階段:明確分析目的和框架、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和報告撰寫。首先，明確分析的目的和框架。誰是您的分析項目的數(shù)據(jù)對象？商業(yè)目的是什么？要解決什么業(yè)務問題？數(shù)據(jù)分析師應該意識到這一切?；趯I(yè)務的理解，梳理出分析框架和思路。

不同的項目有不同的數(shù)據(jù)要求，使用不同的分析方法。二、數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集是根據(jù)確定的數(shù)據(jù)分析和框架內(nèi)容，有目的地收集和整合相關數(shù)據(jù)的過程，是數(shù)據(jù)分析的一個基礎。三、數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理是指對收集的數(shù)據(jù)進行加工整理，以便進行數(shù)據(jù)分析，是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。這個過程是整個數(shù)據(jù)分析過程中最耗時的，也在一定程度上依賴于數(shù)據(jù)倉庫的建設和數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證。

依賴大數(shù)據(jù)的不僅僅是特殊的龐大用戶群體。小企業(yè)作為業(yè)務需求，未來一定會應用大數(shù)據(jù)。我們看到一些存儲廠商一直在開發(fā)一些小型的“大數(shù)據(jù)”存儲系統(tǒng)，主要是為了吸引對成本更敏感的用戶。我們公司比較小，但是現(xiàn)在選擇了FineBI進行分析。大數(shù)據(jù)的兩個特點是數(shù)據(jù)量大和實時性，這是目前企業(yè)處理大數(shù)據(jù)面臨的兩個主要挑戰(zhàn)。

如果從字面上理解“大數(shù)據(jù)”，我們通常認為大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的大爆炸，側(cè)重于數(shù)據(jù)量。但如果你總結IBM、ORACLE、EMC對大數(shù)據(jù)的定義，它的外延還包括對數(shù)據(jù)多樣性的實時分析，大數(shù)據(jù)的兩個特點是數(shù)據(jù)量大和實時性，這是目前企業(yè)處理大數(shù)據(jù)面臨的兩個主要挑戰(zhàn)。我們可以看到數(shù)據(jù)的這兩個屬性是傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫一直在處理的問題。