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大数据处理的三种场景（大数据处理的主要应用场景包括）

大数据 12个月前 (12-19) 733

本篇文章给大家谈谈大数据处理的三种场景，以及大数据处理的主要应用场景包括对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览： 1、大数据避不开的9大应用场景

本篇文章给大家谈谈大数据处理的三种场景，以及大数据处理的主要应用场景包括对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、大数据避不开的9大应用场景
2、基于大数据的精准营销与应用场景
3、大数据处理在实际生活中有哪些应用
4、智慧人口大数据应用平台场景包括哪些
5、什么是大数据？怎么理解大数据？有哪些作用和应用场景？
6、大数据处理的主要应用场景不包括哪个

大数据避不开的9大应用场景

今天，我们来讲讲大数据避不开的9大应用场景。***如以下应用场景听上去那么像你所在的企业，你可要认真开始考虑大数据分析工具，这将是一项合理的投资喔！

客户分析（Customer ***ytics）：这包括分析客户的信息资料、行为和特点到开发模型，对客户进行细分、预测流失以及提供帮助挽留客户的下一个最好报价。

营销分析（Sales and marketing ***ytics）：有两种营销用例。第一种是使用营销模型，改进面向客户的应用程序，更好地向客户提供推荐。例如，更好地识别交叉销售和追加销售机会，减少放弃的购物车，总体提升集成推荐引擎的准确性。第二种更加反思性，因为它是为了展示营销部门过程和活动的表现，并建议进行调整，以优化绩效。例如，分析哪个活动解决了确认群体的需求，或激励活动付诸行动的成功率。

社交媒体分析（Social media ***ytics）：通过不同社交媒体渠道生成的内容为分析客户情感和舆情监督提供了丰富的资料。

网络安全（Cybersecurity）：大规模网络安全***（如对美国零售商Target、Sony的网络攻击）的发生，让企业越来越意识到网络攻击发生时快速识别的重要性。识别潜在的攻击包括建立分析模型，监测大量网络活动数据和相应的访问行为，以识别可能进行入侵的可疑模式。

设备管理（Plant and facility management）：随着越来越多的设备和机器能够与互联网相连，企业能够收集和分析传感器数据流，包括连续用电、温度、湿度和污染物颗粒等无数潜在变量。模型还可以预测设备故障，安排预防性的维护，以确保项目正常进行，不中断。

管道管理（Pipeline management）：越来越多的能源管道具有传感器和通信功能。连续的传感器数据可以用来分析本地和全球性问题，表示是否需要引起注意或进行维护。

供应链和渠道分析（Supply chain and channel ***ytics）：通过对仓库库存、POS交易和多种渠道的运输（如陆运、铁路、海运）进行分析，可建立预测分析模型，有效帮助预先补货，制定库存管理策略，管理物流，以及因延迟危及到及时交货时对线路进行优化并发送通知。

价格优化（Price optimization）：零售商希望最大限度提高产品销售的整体盈利，建立的分析模型可以结合不同种类的数据流，包括竞争对手的价格、跨不同地域的销售交易数据（以查看需求），以及生产、库存和供应链的信息（以监测供货）。这样的模型可以动态地调整产品价格：当供不需求时，或竞争对手没货时，价格上涨；当因季节变化需清理库存时，价格下调。

欺诈行为检测（Fraud detection）：身份盗用***不断增长，随之而来的是欺诈行为和交易的不断增长。金融机构对上亿条的交易数据进行分析，以识别欺诈行为模式。这样的分析模型还可以在潜在欺诈交易可能发生时，向用户发送警示。

所有这些应用场景都具有相似的特点，即分析涉及结构化和非结构化数据，被访问的数据或数据流来自不同来源，以及数据量可能巨大。反之，对数据进行分析可以建立分析模型，用于实时识别来自同一数据源和数据流的模式。

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大数据处理的三种场景（大数据处理的主要应用场景包括）

基于大数据的精准营销与应用场景

大数据营销时代来临营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展，信息过载，数据爆炸、消费者个性化需求的凸显，消费者成为商业行为的主宰者；另一方面，大数据分布式存储、大数据分析及挖掘技术的发展使得对海量数据中收集、分析、整合并进行分析成为可能。基于大数据精准营销这个过程对企业的营销战略提出了很大的机会和挑战。

基于数据的营销基本过程：

基于大数据的精准营销过程分为：***集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的***集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。

1、数据层：***集和处理数据

大数据处理的数据类型包括：括图片、文本、网页、社交网络，还有传统的交易数据。

不局限在传统***集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据***集你能***集

2、业务层：建模分析数据

使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。

3、应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后，***集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证***设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

大数据营销数据类型：

人口统计学数据：包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；

用户行为数据：访问、页面停留时长、触点等。

用户内容偏好数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。

交易数据：实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等大数据营销应用场景：从企业营销应用层面上看，主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系，每个独立要素都可制定营销策略，同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。

应用1：客户价值识别（用户特征）

通过对用户交易历史数据收集；

进行RFM分析，定位最有价值用户群及潜在用户群。最具价值客户提高忠诚度；潜在用户：主动营销促使产生实际购买行为。客户价值低用户群在营销预算少的情况下考虑不实行营销推广。

通过因子分析，发觉影响用户重复购买的主要因素，从类似：价格因素、口碑原因、评论信息等信息中识别主要因素及影响权重，调整产品或市场定位。查明促使顾客购买的原因指导，调整宣传重点或组合营销方式。

应用2：用户行为指标：

通过对用户行为数据收集；

通过用户行为渠道来源的自动追踪：系统可自动跟踪并对访客来源进行判别分类，根据三大营销过程对付费搜索、自然搜索、合作渠道、banner广告、邮件营销等营销渠道进行营销跟踪和效果分析。

营销效用方面：知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响，他们怎样进入特定网站，跨屏、浏览某个网站时他们会做什么。

根据地理位置分别设定目标，比如大多数中上层人士，居中位置比较集中。不在是笼统的客户群。

应用3：个性化关联分析

通过对用户购买了什么产品、浏览了什么产品、如何浏览网站等网站行为数据收集；通过分析客户群需求相似程度、产品相似度，通过个性化推荐引擎向用户推荐哪些产品或服务是哪些用户感兴趣的。他们在多大程度上被促销活动、其他买家对产品的评论所影响。

大数据精准营销面临挑战：

1、多渠道融合进行精准营销：全球数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化：营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道数据融合对提高精准营销的准确度提出挑战。

2、最近几年，互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及，使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是精准营销要考虑的问题。

3、基于数据挖掘的即时营销：企业如今正在渐渐远离批量处理，转向实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。

4、精准营销系统：自助式营销、可扩展的场景及营销规则管理功能。

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大数据处理在实际生活中有哪些应用

现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理，首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

1.数据***集,搭建数据仓库，数据***集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没***集，后来被老大训了一顿）。

2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapReduce,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用dat***，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。

大数据处理在各行业的渗透越来越深入，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

智慧人口大数据应用平台场景包括哪些

1、以数据为基础，通过智慧社区大数据库，建立一个地产、物业、小区居民畅通的沟通渠道。

2、智慧社区还包括了社区居民消费服务等有巨大商业价值的消费大数据，这对于服务型行业来说其商业价值同样是不可估量的。简单来说有什么样的潜在需求，商家在客户还未进行消费服务的时候就已经在恰当的时间准备好了。

3、整合社区的地理信息和人口数据、社区周边企业法人信息数据，结合线下、物联网和互联网配合***集的信息数据录入方式，在智慧社区平台上建立一个实时数据库。有了这样一个整合性的数据库，社区管理的准确性、实时性、条理性和可统计性将大大提高。

4、利用智慧社区大数据平台建立应急呼叫平台，为社区空巢、孤寡老人等群体提供最及时最贴心的便捷服务。通过建设社区老人的健康数据，使得社区的养老服务可监管、可追溯、可查询、可分析，同时也是城市人口健康大数据的重要来源，因为具有数据***集样本丰富、涵盖比率高的优势，所以社区健康数据的来源具有其他系统数据库所不具有的优势。

什么是大数据？怎么理解大数据？有哪些作用和应用场景？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop