数据市场营销论文范文-分析大数据，让营销更精确word版下载

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1、数据市场营销论文范文:分析大数据，让营销更精确word版下载导读：本论文是一篇关于大数据，让营销更精确的优秀论文范文，对正在写有关于数据论文的写作者有一定的参考和指导作用，论文片段：亿条店铺、商品浏览记录和上亿的成交、收藏记录，以及3000多万条传感器资讯等。市场研究机构IDC的研究结果显示，去年全球创造的信息数量已达1800EB,并且以每年50%的速度增长，预计2020年，全球一年产生的数字信息将达到35ZB(1ZB二1024EB)。据TDC统计，2011年全球产生的数据总量是1.8ZB,如果把这些数据刻录到CD碟片中，这些大数

2、何为大数据呢？根据IDC机构的定义，大数据是指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构和技术，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。21世纪什么最贵？大数据大数据将是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。电影《天下无贼》里有这样一句经典对白：“21世纪什么最贵？人才！”如今，选项可能还要加上一个：数据。但这个数据，已不是传统作用的数据，而是超大数据、海量数据，也就是现在所谓的“大数据（BigData）"。如今大数据可谓是风起

3、云涌，红红火火，俨然成为2012年信息技术领域最时髦的词汇了。IBM、微软、Oracle、SAP等IT巨鳄像是找到了金矿，开始全力挖掘大数据，多方位推广大数据理念，争抢“头烫汤”o众多中小IT厂商也蜂拥而至，以分得大数据市场的一杯羹。“大”字不仅意味着数据的数量庞大，还代表着数据种类繁多、结构复杂，变化速度极快。大数据呈现三种特性:Volume（极大的数据量）、Velocity（极快的处理速度）、Variety（极多的数据种类）。Volume是指数据量庞大，如今有许多企业已面对单日数据量以数十、数百TB（万亿字节，1TB=1024

4、GB）的速度增加，而近几年累加的总数据量也达到了PB（1000个TB）甚至EB（一百万个TB）等级，这样的数据量已让传统的数据库难以处理；Velocity是指企业数据增加的速度越来越快，诸如移动化、社交网络的广泛应用，使得数据增加的速度比传统的企业应用程式快很多，一旦数据增生速度越快，数据处理、分析的速度也就得跟上；Variety是指数据的多样性、复杂性，一方面互联网不但产生文字资讯，同吋也不断产出与以往不同的数据：照片、视频、微博等，另一方面，IT遍及工作生活中的每个角落，各种各样的传感器、监控器也不断产生，各种机器资讯数据的形

5、式日趋复杂、多样，从结构化数据到非结构化数据不断转化。这些催生了对大数据技术的强烈需求。今天，从搜索引擎、社交网络的普及到人手一机的智能移动，全球互联网上的信息总量正以每年30%—50%的速度不断暴涨，包括每天Facebook±分享的几亿条内容，每口15TB的Twitter信息，每天淘宝上数十亿条店铺、商品浏览记录和上亿的成交、收藏记录，以及3000多万条传感器资讯等。市场研究机构IDC的研究结果显示,去年全球创造的信息数量已达1800EB,并且以每年50%的速度增长,预计2020年，全球一年产生的数字信息将达到35ZB（1ZB=

6、1O24EB）。据IDC统计，2011年全球产生的数据总量是1.8ZB,如果把这些数据刻录到CD碟片中，这些碟片可环绕地球30圈！在2012年百度世界营销分论坛上，百度商业产品与技术执行总监郑子斌提出他对大数据时代的见解时说，"在大数据时代，信息将呈爆发式增长，而数据价值密度非常低，找到有价值的数据如同大海捞针，通过什么样的产品平台和方式提炼数据价值，关系企业的存活大计，颇值得大家以战略角度思索！”可以说，目前大部分企业经营决策面对的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多，面对这些只是静态、孤立、无多大参考作用的“初级品”的信息数据，

7、企业信息部门如何通过系统功能来有效利用和整合，挖掘有价值的数据，给公司营销管理提供决策支持，已成为摆在企业信息部门及其他管理部门而前的难题。浩如烟海的客户及市场、销售和服务信息，如杲没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想象的。用户想要从庞大海量的数据库中提取对自己有用的信息，就离不开大数据分析技术和工具。事实证明，传统基于事实的商业管理系统如BI（智能分析系统）、CRM（客户管理系统）也能给企业带来价值，但是今天一个优秀的大数据系统更能将数据挖掘技术与现有技术很好地结合起来，将特殊领域的商业逻辑与数据仓库技术集成起来

8、，找出对未来企业战略具有影响的因素，使数据挖掘的分析效果和效益尽可能达到峰值，让企业营销管理“运筹帷幄，决胜千里”。人数据技术与BT或CRM的主要区别在于：大数据技术能在BT的基础上进行更大容量数据和非机构化数据处理。大数据分析不仅关注结构化的历史