互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)、云計算的興起，不僅改變了人們的生活方式，也同時改變了人們的消費習(xí)慣，企業(yè)們也都在思考如何通過大數(shù)據(jù)來達到品牌宣傳的目的呢?今天就來小編一起學(xué)習(xí)一下吧!以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)要學(xué)哪些內(nèi)容 ?

品牌數(shù)字化 ?

針對品牌的不同用戶群體，可采取數(shù)據(jù)細分，通過數(shù)據(jù)的各方面整個，出現(xiàn)用戶畫像，根據(jù)這些可以合理對整個營銷計劃作出合理的調(diào)整。

媒體優(yōu)選化 ?

在海量的媒體資源中，根據(jù)行業(yè)的需求，選擇一些與行業(yè)相關(guān)的媒體資源，這樣也方便有針對性地營銷宣傳，進而提升企業(yè)運營成本。 ?

營銷數(shù)據(jù)分析 ?

對于日常的一些營銷數(shù)據(jù)，一定要采取全面數(shù)據(jù)整合手段，通過這些數(shù)據(jù)的整合，可以分析更多的消費市場狀況，也方便及時做出方案的調(diào)整。 ?

營銷效果時刻監(jiān)控 ?

對于每個平臺以及每個手段的營銷效果，都要做到實時的監(jiān)控，同時段的對比，才能夠分析出更多的營銷手段和點子。 ?

營銷應(yīng)用場景 ?

在營銷的過程中，通過一系列的營銷應(yīng)用場景，能夠?qū)⒖蛻艉芎玫厝谌脒M來，讓他們放松地享受品牌帶來的價值，進而促進一定的銷售額。 ?

科學(xué)決策營銷 ?

在營銷的過程中，總會遇到很多突發(fā)的狀況需要作出決策，合理的市場分析，能夠幫助營銷者合理的、科學(xué)的作出決策。 ?

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轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析，早期技能綜述 ?

數(shù)據(jù)分析在我看來是個無底洞，越做越覺得技能欠缺——文科生可能尤其如此，因為他們幾乎零基礎(chǔ);這如果不令他們陷入迷茫，就很可能令他們陷入知識獲取的癲狂狀態(tài)。深淺遠近的知識一起吃未必不好，不過我還是建議入門早期首先關(guān)注三個方面：1、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)基本的統(tǒng)計學(xué)原理和簡單的幾種分布的概念?？赡茉诠ぷ髦卸加貌坏椒植?，但這是后續(xù)升級的基礎(chǔ)。推薦書目深入淺出數(shù)據(jù)分析 (豆瓣)深入淺出統(tǒng)計學(xué) (豆瓣)愛上統(tǒng)計學(xué) (豆瓣)后兩本有所重合，隨意看一本即可?！尽稅凵辖y(tǒng)計學(xué)》我有pdf電子版，需要的話可以留郵箱?！窟€有網(wǎng)絡(luò)課程：Statistical Thinking and Data Analysis ?

業(yè)務(wù)邏輯就是業(yè)務(wù)邏輯，公司與公司不同，崗位與崗位不同。業(yè)務(wù)邏輯包括數(shù)據(jù)指標和計算方法，還有一些特殊的時間點、事件帶來的例外情況?？梢詫W(xué)習(xí)一下市場營銷的課程，或者看一本入門教材，了解一下marketing的大致方法論。如市場營銷原理 (豆瓣)另參考《如何在一周內(nèi)摸清一個行業(yè)》：網(wǎng)站分析公會的微博 新浪微博 ?

excel，SPSS至少一種最基本的數(shù)據(jù)處理和制圖用工具。一些基礎(chǔ)函數(shù)和數(shù)據(jù)透視表是最最基礎(chǔ)的技能?？蓞⒖颊l說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析 (豆瓣)另外可以關(guān)注一些網(wǎng)絡(luò)視頻課程。 ?

數(shù)據(jù)采集中的性能技巧 ?

數(shù)據(jù)采集是各種來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的*步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內(nèi)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠處理的數(shù)據(jù)量的能力。 ?

數(shù)據(jù)采集過程基于對該系統(tǒng)的個性化需求，但一些常用執(zhí)行的步驟是 - 解析傳入數(shù)據(jù)，做必要的驗證，數(shù)據(jù)清晰，例如數(shù)據(jù)去重，轉(zhuǎn)換格式，并將其存儲到某種持久層。 ?

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涉及數(shù)據(jù)采集過程 ?

來自不同數(shù)據(jù)源的傳輸應(yīng)該是異步的?？梢允褂梦募韨鬏?、或者使用面向消息的(MoM)中間件來實現(xiàn)。由于數(shù)據(jù)異步傳輸，所以數(shù)據(jù)采集過程的吞吐量可以大大高于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的處理能力。 異步數(shù)據(jù)傳輸同樣可以在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和不同的數(shù)據(jù)源之間進行解耦。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計使得其很容易進行動態(tài)伸縮，數(shù)據(jù)采集的峰值流量對于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來說算是安全的。 ?

如果數(shù)據(jù)是直接從一些外部數(shù)據(jù)庫中抽取的，確保拉取數(shù)據(jù)是使用批量的方式。 ?

如果數(shù)據(jù)是從feed file解析，請務(wù)必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對于CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能*的。 ?

優(yōu)先使用內(nèi)置的驗證解決方案。大多數(shù)解析/驗證工作流程的通常運行在服務(wù)器環(huán)境(ESB /應(yīng)用服務(wù)器)中。大部分的場景基本上都有現(xiàn)成的標準校驗工具。在大多數(shù)的情況下，這些標準的現(xiàn)成的工具一般來說要比你自己開發(fā)的工具性能要好很多。 ?

類似地，如果數(shù)據(jù)XML格式的，優(yōu)先使用XML(XSD)用于驗證。

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使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優(yōu)先還是應(yīng)該使用內(nèi)置的函數(shù)庫或者開發(fā)框架。在大多數(shù)的情況下通常會比你開發(fā)任何自定義代碼快得多。 ?

盡量提前濾掉無效數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的處理流程都不用在無效數(shù)據(jù)上浪費過多的計算能力。 ?

大多數(shù)系統(tǒng)處理無效數(shù)據(jù)的做法通常是存放在一個專門的表中，請在系統(tǒng)建設(shè)之初考慮這部分的數(shù)據(jù)庫存儲和其他額外的存儲開銷。 ?

如果來自數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數(shù)據(jù)源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個大批量的數(shù)據(jù)，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數(shù)據(jù)清洗需要進行表關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)清洗中需要用到的靜態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)一次，并且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數(shù)據(jù)處理效率。 ?

數(shù)據(jù)去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些字段構(gòu)成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據(jù)主鍵進行索引來更新，所以*能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。 ?

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數(shù)據(jù)層：采集和處理數(shù)據(jù) ?

傳統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的過程一般是有限的、有意識的、結(jié)構(gòu)化的進行數(shù)據(jù)采集，例如問卷調(diào)研的形式。你能采集到的數(shù)據(jù)一定是你能設(shè)想到的情況。數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化較好。一般的數(shù)據(jù)庫Mysql甚至Excel就能滿足數(shù)據(jù)處理過程。 ?

業(yè)務(wù)層：建模分析數(shù)據(jù) ?

使用的數(shù)據(jù)分析模型，例如基本統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、例如數(shù)據(jù)挖掘的分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測等算法，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的做法差別不大，例如銀行、通信運營商、零售商早已成熟運用消費者的屬性和行為數(shù)據(jù)來識別風(fēng)險和付費可能性。但是由于數(shù)據(jù)量的極大擴增，算法也獲得極大優(yōu)化提升的空間。 ?

應(yīng)用層：解讀數(shù)據(jù) ?

數(shù)據(jù)指導(dǎo)營銷最重要的是解讀。 ?

傳統(tǒng)一般是定義營銷問題之后，采集對應(yīng)的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)確定的建模或分析框架，數(shù)據(jù)進行分析，驗證假設(shè)，進行解讀。解讀的空間是有限的。 ?

而大數(shù)據(jù)提供了一種可能性，既可以根據(jù)營銷問題，封閉性地去挖掘?qū)?yīng)數(shù)據(jù)進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經(jīng)驗判斷完全相異的結(jié)論出來。可解讀的點變得非常豐富。 ?

來自多個源接收的數(shù)據(jù)可以是不同的格式。有時，需要進行數(shù)據(jù)移植，使接收到的數(shù)據(jù)從多種格式轉(zhuǎn)化成一種或一組標準格式。 ?

和解析過程一樣，我們建議使用內(nèi)置的工具，相比于你自己從零開發(fā)的工具性能會提高很多。 ?

數(shù)據(jù)移植的過程一般是數(shù)據(jù)處理過程中最復(fù)雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用并行計算。 ?

一旦所有的數(shù)據(jù)采集的上述活動完成后，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)通常存儲在某些持久層，以便以后分析處理，綜述，聚合等使用。 ?

多種技術(shù)解決方案的存在是為了處理這種持久(RDBMS，NoSQL的分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop和等)。 ?

謹慎選擇一個能夠*限度的滿足需求的解決方案。 ?