說到大數(shù)據(jù)，最常見的應(yīng)用是Da 數(shù)據(jù)分析。Da 數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源不僅僅局限于企業(yè)內(nèi)部的信息系統(tǒng)，還包括各種外部系統(tǒng)、機(jī)器設(shè)備、傳感器、數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，如:政府、銀行、國計(jì)民生、行業(yè)和產(chǎn)業(yè)、，海量數(shù)據(jù)經(jīng)過large 數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具統(tǒng)計(jì)匯總后，以圖形和圖表的形式展示數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

大數(shù)據(jù)是海量的數(shù)據(jù)。一般至少可以認(rèn)為是TB級別的大數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)更加多樣化，數(shù)值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等。都可以作為大數(shù)據(jù)的內(nèi)容。說到大數(shù)據(jù)，最常見的應(yīng)用是Da 數(shù)據(jù)分析。Da 數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源不僅僅局限于企業(yè)內(nèi)部的信息系統(tǒng)，還包括各種外部系統(tǒng)、機(jī)器設(shè)備、傳感器、數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，如:政府、銀行、國計(jì)民生、行業(yè)和產(chǎn)業(yè)、。海量數(shù)據(jù)經(jīng)過large 數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具統(tǒng)計(jì)匯總后，以圖形和圖表的形式展示數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

為什么要找目標(biāo)客戶群？隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和消費(fèi)市場競爭的加劇，新品牌、新賽道、新渠道、新營銷方式層出不窮。在快速演變的市場格局下，如何建立競爭壁壘并持續(xù)保持增長，需要重新建立數(shù)字時(shí)代新消費(fèi)崛起的背景，以洞察消費(fèi)者體驗(yàn)為核心，重塑品牌價(jià)值，精心布局增長策略。只有全面細(xì)致地挖掘消費(fèi)者的心智變化，如其年齡、性別、消費(fèi)習(xí)慣、生活狀態(tài)、興趣點(diǎn)等信息，才能為下一步的內(nèi)部創(chuàng)新提供正確的方向。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和消費(fèi)市場競爭的加劇，消費(fèi)者的每一次社交媒體發(fā)布、每一次社交互動和每一次網(wǎng)上購買都反映了他們的消費(fèi)習(xí)慣、態(tài)度和行為。收集分析這些數(shù)據(jù)，做出有效的消費(fèi)者體驗(yàn)決策，正是企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，也是撬動增長的差異化方式。如何分析目標(biāo)客戶群？傳統(tǒng)的市場調(diào)查費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、費(fèi)錢，而且樣本量有限，受訪者有可能隱藏自己的真實(shí)想法。社交媒體大數(shù)據(jù)符合用戶的交流和上網(wǎng)行為習(xí)慣，無需人力即可全天候自動采集。數(shù)據(jù)量和分析維度更豐富，更客觀，更可信。