涕零
1. 大数据让场景化营销融入生活或将成主流
大数据让场景化营销融入生活或将成主流
近年来，O2O成为安防行业发展的重点模式，而真正的O2O是基于场景和大数据的、可持续的、规模化的服务。中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇直白的表示，“O2O并不是简单的线下连接线上或者是线上连接线下，大数据挖掘应该在其中担纲着核心角色。”场景化营销在一定生活圈，消费场景下，运用互联网手段将其连接起来，构建一个庞大的线下入口，获取并分析消费者在生活场景的行为轨迹、喜好习惯等数据，从而实现与消费者及时、精准、有效的互动，随着互联网O2O的发展，“场景化营销”时代正向我么走来。
围绕用户，把看似无关的应用跟消费者所处的实际情境相连接，在移动互联网条件下，基于大数据，云计算，物联网和人工智能，提供贴合用户体验的场景应用：行业融合，依据用户的碎片时间整合各类产品、服务；根据不同目标群体的特性分类管理，对市场进行有针对的场景设定，由此获得广泛推广和精准传播，让消费行为在潜移默化中不由分说的自然完成。某种意义上，借助符合用户生活形态的场景化设计，重塑产品的渠道和链接方式，是今天在移动互联网条件下决定营销成败的关键。
流量模式昨日黄花
“流量”，传统意义上被认为是衡量互联网行业水平高低的重要指标。从PC到移动互联网，流量大约经历了四个阶段的变化过程。在互联网的世界刚刚向世人打开时，无论搜索引擎、网址导航，还是电子商务，一切都充满了新奇。这一时期，基本上任何流量都能吸引大批用户进行关注，流量变现的转化率很高。
第二阶段是“导流”：在这个过程中，流量的转化率逐渐降低，原本单一粗放即可“套现”的方法不再适用，互联网的设计运营开始细化提高，诸如“聚合搜索、导购”等模式盛行一时，但这一阶段仍属“流量生意”的范畴。
到了第三个阶段，移动互联网的出现开始改变社会生活，手机代替PC成为主要的信息接收终端，时间呈碎片化发展，消费者由此变得移动、分散，原本的流量模式受到很大冲击。人们更关心产品和服务是否足够满足自己的个性需求。曾经被追逐抢占的流量逐渐边缘，据此构建的商业模式开始贬值。
最新一个时期，随着互联网概念的提出，移动互联网概念妇孺皆知，智能工具的普及，使流量垄断的局面难见踪影（即使微信占据了人们大部分时间，但并不意味这批流量可以和PC时代的价值等同。换句话说，现在的流量在变现过程中的耗损高于以往任何时期）。移动互联网世界，一切开始要求精确，没有金刚钻的瓷器活儿注定被遗忘和淘汰。
碎片化时间
“时间碎片化”是当今社会对个体存在的一种典型描述。今天的人们，拥有海量的社交渠道和媒介资源。空前的快节奏生活，使以往需要占用整块时间才能完成的事，现在大多被拆分解构：乘车赶路，交友聚餐，甚至睡觉前和醒来后，大家面对的几乎都是手机，生活、工作的界限开始模糊……由此，如何在移动、分散、碎片的环境中，抓取用户注意，第一时间在众多竞争者中脱颖而出，高效促成消费，成为摆在每个商家面前的难题。
场景营销，互联网不再焦虑
有人说，互联网思维一切围绕用户，以消费诉求驱动生产经营，市场主权完全交到消费者手中。初看此言充满了理想色彩，但当天平从一端滑向另一端时，企业也开始隐忍一种焦虑……上文提到，在传统的PC时代，互联网行业争夺流量和入口（对淘宝商家而言，流量即交易）。而移动互联网时代，涉及营销的流量转化率较低；即便吸睛夺目的产品表现能够获取部分流量，但过分追踪用户，企业自己的主动权随即丧失，面对个性多样的市场变化疲于应对——无论多好的产品，总会被复制超越乃至乏味，缺少必需一定的消费逻辑，黏性需求丧失成为互联网焦虑的症结。
智能应用让用户变得慵懒、挑剔，他们真心希望一切都可以做好并送到嘴边。伴随移动社交和自媒体的迅速崛起，简单粗暴的界面投放广告，在甲乙之间开始被无视和嘲笑（P图算个P）。结合智能设备的各类APP应用，要想在移动、分散、碎片的条件下真正打动用户，最好的方法莫过即时互动：设置一个贴近用户实际生活的场景，让消费者在亲切自然中被触发打动，随心接受商家提供的信息，这为治疗企业的互联网焦虑提供了全新思路——营销推广由以往的信息轰炸开始向个性化的互动体验转变。饥肠辘辘时有“饿了么”，打车用“滴滴快的”，买电影票上“格瓦拉”，寂寞找“陌陌”……这些经典案例所代表的市场行为都是在消费者最需要时准确出现。香港宿务航空根据香港的雨季特点，用防水喷漆在大街上喷绘广告，平时隐形，但雨天会显现“来菲律宾跟阳光玩游戏”的广告语，并附二维码提供入口。通过这种活灵活现的宣传，其飞行业务获得显著增长。佩服的说，彼时彼地的场景营销，可称得上直达诉求本质的人文关怀。
互联网思维的本质是开放平等，而非单向主导。无论是消费者驱动的C2B，还是企业产品驱动的B2C，你情我愿的眉来眼去才是交易促成的最大捷径——在对产品优势和消费市场争夺的背后，其实是设计消费场景和营造平台入口的比拼。BAT三巨头中，阿里和腾讯在市值方面远超网络，其中有一个很重要的原因：在真正贴近、融入大众的生活场景中，阿里和腾讯相比网络拔得了头筹。（网络没有开发出现象级的超级APP，如微信），而数量众多的二流APP在移动互联网的入口之争中，完全不在人们的视野内，甚至微信公众号大有取代轻度APP的趋势。有业内名人曾说：“移动互联时代，以超文本链接为核心的Link模式完全失效，因此导致了流量的碎片化，移动流量的核心特征是场景。”
体系延展
场景化时代，企业借助移动设备，社交媒介，大数据，传感器和定位系统，除了可以精确获知消费者的个人状态，对消费行为进行有针对的营销推广外，还能从宏观角度，抽象得出相关领域的分布存在和发展趋势。在国外有一家名叫Bitcarrier的公司，他们根据公共交通建立了一个场景平台：通过多种传感器和城市电网2000万个端口收集数据，然后制做城市交通情报网。相关部门由此得出公共交通流的发展趋势和分布变化，并依据进行实时调整，这为城市治理提供了极大便利。
基于搜素定位和归纳分析的综合服务是场景化时代应用的一大趋势，并且早已超出商业营销的单一范畴。在国外，对场景的出色模拟甚至可以预测犯罪的发生，在公共安全领域成为警方的得力助手；而国内，基于购物和社交的服务相对更为凸显。这主要是不同社会的发展特性和企业在选定商业模式时的不同倾向所造成的。近期，腾讯在广州、上海等地启动了“智慧城市”战略；阿里的蚂蚁金服也在北京启动“互联网城市服务”战略。两个巨头的布局大致相当，主要是依托各自优势构建场景平台，向市民提供综合的城市生活服务：涉及车辆交通，医疗挂号，生活类缴费等方方面面。随着时代发展和技术成熟，可以预见，场景营销的大时代正在来临，社会生活将由此改变。
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2. 时势造英雄，各行各业，顺大势而为成就了无数名人大家，何为当下之“势”
现代的这个势，从字面上来理解的话，其实就是形势。
形势趋势都是事，但这是每个人都能够看到的，还有一些事很少有人能看到的，是那些人通过观察总结而搞明白的，能看到大势的人少，能看清的更少，并且在没有成气候之前，所有的都是推测，与其推测未来将要发生什么大势，不如关注能够造势的人。
时代
我们现在的目光主要看的是互联网时代这个时代特征，而在这个时代里，我们主要仰仗的人，也就是那一群互联网大佬，各种资本大鳄，各种国家领导，他们的决定，战略都可能促成大势，甚至以自己的力量逆势而为，所以你问我什么事现在的势，我能告诉你的就是多看看那些大佬下一步要干什么。
总结
其实形势这种东西，有时候它是很固定的，但有时候又会突然产生变化，有人如厕忘带纸了，你知道后就多带了一些，以便赚个人情。所以说白了，你所知道的这个形势就是当下之势。
3. 关于大数据时代的名言
首先你得问题可能有点大，本人才疏学浅回答的可能会有些偏颇，我只能以我的经验来和你谈谈互联网大时代几个比较重要的词句，也可以称之为经典语句吧。在互联网时代，经典语句主要有以下这些：1、互联网思维，网聚人的力量2、互联网营销，无营销不销售3、粉丝经济，得粉丝者得天下4、用户至上，客户经济时代已经一去不复返5、体验为王，用户体验不好的东西就没有市场6、免费策略，只有免费的还得有价值的，用户才会觉得好7、颠覆式创新，互联网每个人都可能颠覆所谓的大佬，谁都可以成为时代的弄潮儿8、互联网时代，大数据营销以上这八个方面纯凭借自己的经验之谈，简单的对互联网大时代一些具有经典意义的语句写了出来，希望能够帮到你，有什么不明白的可以继续提问，我也是互联网爱好者，希望能一起探讨互联网的点点滴滴。
4. 大数据天才与传统专家应该如何相处
我觉得大数据天才与传统专家应该和平相处共同寻找发展的道路。只有合作才能有新发展。
5. 大数据时代，人与数据是怎样的关系
《大数复据时代制》作者舍恩伯格最近在讨论“大数据”时提法上有些微妙变化：数据实际上给我们带来了工具，而这些工具给我们带来了成功。但是我们要真正取得成功，取决于我们利用这个工具的能力，这就需要我们要好好的了解什么是数据，什么是大数据，还有未来的数据到底是怎么样的。大数据是个生态过程，人在大数据中具有不可取代的地位和作用，但是数据制定者们往往忽略了人与数据之间的生态关系，一味追求数据与数据间的融合与规划。怎样处理好人与数据之间的关系，是实现数据利用最大化的关键。将人的思维习惯和思维模式有效带入数据整合中，不但可以减少数据误差，而且能够有效利用数据。
6. 大数据企业运营的应用有哪些 大数据工程师的实力在这体现
1、大数据企业运营的应用有哪些——比较:
数据比较是最基本的方法之一。核心方法是设计一个合理的指数，通常被业务分析师称为基准。
“指标”不仅仅是数据，而是基于标准和逻辑计算的评估体系，比如经常出现在国家报告中的CPI(消费者价格指数)，或者公司经常用来评估员工的kpi(关键绩效指标)。
对于企业经营而言，以下指标是最重要的:
规模指标:代表市场影响力
速度指示器:指示发展潜力
效率指数:表示投入产出比
业绩指标:代表盈利能力
值得注意的是，不同的公司关注不同的指标:初创公司最关注的是速度指标，以走得快;成长型企业注重效率指标，充分利用资源。成熟的企业最注重规模指标，想成为市场的领导者。
2、大数据企业运营的应用有哪些——分类和分类
它也是对数据进行分类和聚类的最基本方法。
分类-根据目的找到维度
例如，一个游戏产品有300W的用户，可分为12 ~ 18岁，18 ~ 25岁，25 ~ 35岁…当然，要分析用户的年龄，也可以细分为一、二、三线城市的用户。
分析不同的对象有不同的属性,不同的属性的分析自然会产生不同的维度,分类不仅可以帮助我们分析数据,也可以帮助我们收集数据,如果我们想分析电子产品在市场上成功的可能性,它可以从多个维度关注数据:产品性能、品牌、产品、价格、消费者接受,渠道覆盖等。
分类-根据目的进行聚合
得出的结论是:“大数据分类是越来越重要,由于大数据的个性化脱颖而出,越来越多的消费者,形成一个独特的利基,社区团体,我们称之为集团“亚文化”过去,所以这个名字有教养,卡车,现代的天空,和各种标签,现在我们看到名人的网络经济,是个性需求结合多元化的市场供应的化学反应。
前提是，无论类别有多小，它们之间都有区别。我们在分类时需要做的是设置相应的指标和变量，并按照这个标准进行数据汇总。
栗:这是一个300 w的游戏用户,通过抽样调查,我们发现有3000用户分析为什么他们选择游戏,我们有一个广泛的答案是:为了消磨时间,效果很好,的游戏,所有你周围的人都可以与朋友交流,等等,我们可以回答很多成几个主要的驱动因素,计算了更简洁,很容易理解为什么。
3、大数据企业运营的应用有哪些——逻辑和因果关系
这部分整理分析能力的考验,更常见的是,分析师将使用专业语言来描述方法回归分析,其核心是建立一个数学模型,找出为什么事情和法律科学,数学水平,您可以参考市场研究行业的回归分析方法。
但问题是:数据和计算只能告诉我们结果，而不是原因。
要找到答案，需要人类的思考，比如著名的“啤酒和尿布”。因此，在使用数据的同时，我们必须加入自己的思维，从数据层面的相关关系推导出逻辑关系。
4、大数据企业运营的应用有哪些——预测
这就是大数据的终极意义。
从宏观层面看，核心是预测规律;在微观层面，核心是对交易的预测。例如，我们会用数据来分析行业的市场生命周期，找出规律。当我们设计新产品时，我们使用这些数据来确定未来消费者的需求是否会很大。
一般可以通过以下方法进行预测:
依靠过去的经验
类似的数据
周期律
关系的逻辑
大数据企业运营的应用有哪些?这才是大数据工程师的实力，我们有充分的理由去寻找更多的数据，因为数据分析推动了数字创新。然而，将这些大数据集转化为可操作的见解仍然是一个挑战，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本科目的其他文章进行学习。
7. 国内有哪些数据分析和数据挖掘的牛人
数据分析的顶级牛人，是被各国顶级赌场拉黑名单的。次一等的，是自己版玩投放做点大家都会但都觉得不权赚钱却只有他自己能闷声赚钱的。再往下，股票证券的自动高频交易系统，一水的大数据。广告优化平台，类似芒果移动，mediav这样的，以及推荐平台 百分点这样的，靠数据吃饭的公司。
8. 什么是大数据，大数据的典型案例有哪些
随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。……种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。