内容营销大数据平台解决方案

技术创新，变革未来

运营平台需求分析

运营平台需求说明 Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28 TO：运营部背景目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。目标通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。需求说明一、需求概述条件索引：时间、指标、栏目时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）；主要指标： 1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长； 2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比； 3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户； 4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）；栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析；功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；

基于大数据的能力开放平台解决方案精编版

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要关键字：大数据经分统一调度能力开放运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

网站运营数据分析心得体会

摘要网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等有了这些数据更合理的安排工作。第1章前言很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。 1.1网站分析的主要作用网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等； 4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应； 2.分析自己的网站关键词

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析一、代运营商基本情况汇总从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。二、天猫代运营商分布情况汇总上海86家广东70家浙江81家江苏16家北京26家福建28家，厦门12家其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型四、天猫核心类目分布情况汇总五、人员结构比例不同，服务效率也不同。运营能力和技术能力说明服务效率差异：具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。专业服务外包：目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台解决方案成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建模 ..................................................................................... 多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

某大型企业大数据平台整体解决方案

某大型企业数据平台整体解决方案

目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)

2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)

3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时，满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

银行行业大数据解决方案

银行行业大数据解决方案银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 For personal use only in study and research; not for commercial use 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。

银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：银行业大数据应用 1、用户实时行为分析互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。

大数据平台安全解决方案

Solution 解决方案大数据平台安全解决方案防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生方案价值大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式，并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境方案亮点如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.360docs.net/doc/bf8351751.html, 更多信息志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。关于志翔科技北京志翔科技股份有限公司https://www.360docs.net/doc/bf8351751.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.360docs.net/doc/bf8351751.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔

大数据营销的成功案例

大数据营销的成功案例大数据营销的成功案例篇一：大数据营销的成功案例】随着的来临，越来越多的企业开始玩起的数字游戏，从海量的数据中挖掘有效的信息，研究用户消费习惯，利用挖掘出来的有效数据进行用户行为分析，从而做到精准的营销。面就来看看2 个时代下运用数据营销的案例：一、趣多多：依靠大数据玩转愚人节营销趣多多在愚人节的这次营销活动，创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500 万独立用户，品牌被提及的次数增长了270% 。可以说这是一次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。不知道今年愚人节趣多多还会有怎样惊艳的表现。趣多多到底做了些什么呢? 1、利用社交大数据的敏锐洞察，趣多多精准锁定了以18-30 岁的年轻人为主流消费群体。 2、聚焦于他们乐于并习惯使用的主流社交和网络平台，如新浪微博、腾讯微博、百度大搜、社交移动app 以及优酷视频等。

3、在愚人节当日进行全天集中性投放，围绕品牌的口号展开话题，全面贯彻实时且广泛的与用户沟通机制并深度渗透，使品牌在最佳时机得到有效曝光，也令目标消费者在当天能得到有趣和幽默的体验。 4、今年，趣多多更是联合今晚80 后脱口秀，将趣多多以有趣为主题的品牌定位进一步加以强化。多支短片在趣多多官方微博亮相，主持人王自健和网友的互动也在第一时间和活动主题相呼应。、纸牌屋：依靠大进行营销一部《纸牌屋》，让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台netflix 在一季度新增超300 万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26% ，达到每股217 美元，较去年8 月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000 万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。《纸牌屋》的数据库包含了3000 万用户的收视选择、400 万条评论、300 万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的c2b ，即由用户需求决定生产。如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。【篇二：大数据营销的成功案例】每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做? 我们看到几点：第一，我们整个中国是制造业大国，但是我们产能高度过剩; 第二，我们的产成品库存积压周转也不够灵活，在交易过程中，不能将经济效益更大化地提高? 每次我跟很多企业家在沟通的时候，总会说到一个问题，就是现在生意难做，为什么生意难做? 我们看到几点：

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

智慧营销大数据分析平台解决方案

2 0 2 Oj 智慧营销大数据分析平台解决方案

万物互联万物智能

NO 电子邮件

大数据营销服务成为互联网应用新热点 ?门户网站通过大数据的商品化服务，从数据技术角度解决市场营销问题，优化业务的运营效果。史数据营销服鴛丿 1、消费决策周期长，考虑因素多样 2、资源被充分竞争，导致媒体价格不断升高需要提高用户的转化与变现效果线下业态受线上业态冲击明显用户易流失，亟待唤回流失用户更加重视搜索引擎营销效果 2000年 2005年 2010年 2015年 ?社交媒体大数据营销核心目标大数据营销用户需求背景 ?搜索引擎 4 6

大数据营销服务市场发展推动因素行业竞争者企业大数据营销的需求动力来源于①内部数据自有数据企业精细化管理数据有偿数据无偿数据数据数据外部数据业务营销与运营优化不断加速创新的竞争者 ②企业自身的精细化管理③自身数据管理水平的提升三大方面。通过整合内部与外部数据，实现对业务营销与运营优化的精确支持。

程序化营销生态圈■大数据生态营销平台基于全线产品打造自有生态圈,打破i孤岛壁垒，实现匚流自循坏,通过数据共享、打通，实现流呈价值最大化。史前时代 2008年-2010 年富媒体快速发展前程序化时代 ▲ 开启大数据时代程序化营销元年 ▲ 移动端高速发展快速发展期 ▲ 高度竞争多元化趋于成熟市场 ▲ 原生、大屏交互、场程序化营销发展时间轴 90 年代）> 2010 \ 2012 \ 2014 | 2016 2009年成立厂/ 'r OTV&DSP DMP5.0 言2“I MOSP _DAcg_ m三x台北布局DSP_____ ___ 命入as ； 2017台北布局DSP正式友布DMP产品 DAtA PDB+RTB H5 程序化营销生态圈互联网公司综合实力TOP14 ?

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间：2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案根据《关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》（农办市〔2016〕30号）、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》（农市发〔2016〕5号）、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》（农市发〔2015〕6号）和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）等有关部署文件要求，公司经过大量的调研和论证，集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系，包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台作为农村大数据平台的核心与基础，集成了大数据平台的多个底层组件，提供分布式存储（HDFS）、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算，ETL 调度与操作，实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务，图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；为管理人员与数据工程师提供数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用，实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！活跃付费账户=APA。每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。【活跃天数计算定义】活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。每日：

网站运营核心数据分析列表

第一项：日常性数据（基础） 1.流量相关数据： 1.1IP 1.2PV 1.3在线时间 1.4跳出率 1.5新用户比例 2.订单相关数据： 2.1总订单 2.2有效订单 2.3订单有效率 2.4总销售额 2.5客单价 2.6毛利润 2.7毛利率 3.转化率相关数据： 3.1下单转化率 3.2付款转化率。简要说明： 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠

EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有，也可以参考这方面的需求去开发。第二项：每周数据分析（核心）用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。 1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。来说明下重要的数据指标： 1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。 1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较高，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。 1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。 2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。

大数据平台构思方案计划

大数据平台构思方案（项目需求与技术方案）一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据创业平台解决方案

目录 1 建设大数据平台的目的 (3) 2 大数据平台带来的价值 (3) 3 投资建设的内容 (4) 3.1 大数据支撑体系建设 (5) 3.1.1 大数据支撑平台 (5) 3.1.2 数据管理子系统 (10) 3.1.3 创新创业管理子系统 (13) 3.1.4 数据统一展示门户子系统 (14) 3.1.5 用户及权限管理子系统 (17) 3.2 大数据平台运营维护服务 (19) 3.2.1 平台内部资源的监控管理 (19) 3.2.2 平台故障处理管理 (20) 3.2.3 日常平台管理任务自动化 (21) 3.2.4 故障处理自动化 (21) 3.3 科研专家和数据资源 (22) 4 项目收费和收益模型 (22) 4.1 平台运营服务 (22) 4.2 数据运营服务收益 (23) 4.3 大数据产业链发展促进收益 (23) 4.4 政府社会收益 (23) 5 项目建设阶段目标 (24)

1建设大数据平台的目的大数据正在改变信息社会，我们正从IT时代走向DT时代。大数据产业，作为国家战略新兴产业，受到各级政府的高度重视。大数据产业建设，通过“政府引导、市场主导”的模式建设一个数据驱动的创新创业生态环境，改变当下政务数据的分散、独立的现状，充分利用“大众创业、万众创新”的创新创业热潮，积极建设一个以数据驱动的运营体系、创新创业生态、大数据产业链、政务数据共享交换、智慧城市大数据支撑平台为核心目的的大数据全产业链的生态环境。以“一点创新，全盘激活”为引导思路，“一平台，多应用”为框架设计思路，在人才培育体系建立、就业岗位增加、产业发展空间和产值提升等方面真切的做到为政府提供全方位的服务，从而为产业发展现状形成标杆性的发展格局，夯实大数据产业发展基础。进一步推进“大众创业、万众创新”，让创业创新成为经济增长的“倍增器”、发展方式的“转换器”，让“大众创业、万众创新”在全社会蔚然成风；支撑政府在更高的平台上实现经济可持续发展，为产业转型升级提供经验和启示。 2大数据平台带来的价值创新创业大数据平台可以带来巨大的产业发展空间、解决诸多历史问题、明确城市产业的发展方向以及带动相关产业的协同发展，具体表现在：数据运营体系的建立：建立以数据为核心资产和驱动力的运营体系，全面利用智慧城市框架内各类垂直业务的运营数据、国信优易拥有的可访问的700T国家部分部委的政务数据、区域政府的各委办局的政务数据等高价值的数据资产，并为之配套形成标杆性的规范与标准，对于大数据产业发展方向无疑会产生标志性的里程碑意义。依托国信优易的未来国家级大数据共享促进中心的发展定位，创新创业大数据平台作为区域内唯一的国信优易所拥有的国家部委重要数据资源的访问接口，在未来以数据驱动的运营体系中会处于非常有利的发展格局。创新创业生态的孵化：以数据为基础的创新创业平台，不仅迎合了国家“大众创业、万众创新”的政策，可以为政府服务，产生很多就业机会，形成有效的汇聚人才、吸引投资的强大磁场。数据作为政府的核心资产，有数据就有机遇，就会有人才培养和孵化的润土。

2017年创新创业大数据平台项目解决方案

目录 1 建设大数据平台的目的 (3) 2 大数据平台带来的价值 (3) 3 投资建设的内容 (5) 3.1 大数据支撑体系建设 (6) 3.1.1 大数据支撑平台 (6) 3.1.2 数据管理子系统 (13) 3.1.3 创新创业管理子系统 (17) 3.1.4 数据统一展示门户子系统 (18) 3.1.5 用户及权限管理子系统 (22) 3.2 大数据平台运营维护服务 (25) 3.2.1 平台内部资源的监控管理 (25) 3.2.2 平台故障处理管理 (27) 3.2.3 日常平台管理任务自动化 (27) 3.2.4 故障处理自动化 (28) 3.3 科研专家和数据资源 (29) 4 项目收费和收益模型 (29) 4.1 平台运营服务 (29) 4.2 数据运营服务收益 (30) 4.3 大数据产业链发展促进收益 (31) 4.4 政府社会收益 (31) 5 项目建设阶段目标 (32)

网舟科技大数据解决方案助力行业数据营销

网舟“数字化营销解决方案”助力行业大数据营销亚太地区领先的数据化运营专家，网舟科技立足自身多年积累的数据化运营体系以及大数据挖掘能力，组合全球数字营销最领先的产品，针对通信、金融、保险、旅游、酒店等行业搭建了企业云端和本地化架构的电子商务大数据服务和数字营销的一体化解决方案。这一解决方案致力于解决企业电子商务转型中大数据建设和营销的四大主要困惑：解决信息孤岛与混乱问题，大量数据散布于多渠道、多平台、多业务、多部门；以用户为中心打通散布于多渠道的行为数据，建立360度的客户视图；建立智能营销的大数据问题；以及基于用户画像进行智能营销。针对企业电子商务转型中的困惑，网舟电子商务大数据服务和数字营销的一体化解决方案提供如下标准化服务：

一、数据的整合汇聚：以用户为导向，采集、汇聚用户在企业网站、、微信、SMS、IVR等多渠道的交互信息，并且整合企业自身的多数据源，进行数据化运营的深入分析和挖掘；二、为企业定制数据集市方案：围绕企业大数据应用，构建用户画像库、用户标签库、CPC适配库、场景触发模型库等数据体系，并提供用户生命周期管理、业务深度运营优化、营销监控优化、潜在用户挖掘等数据化应用；三、精准营销实施工具：提供全球领先的数字营销产品，为企业提供“千人千面”的新一代内容交互服务，提升1:1的人性化用户体验和交互效果。通过“跨渠道多波次整合营销”产品，实现网站、APP、短信、邮件、微信、CallCenter等多营销触点的最佳组合，实时提供最佳服务和精准营销。网舟电子商务大数据服务和数字营销的一体化解决方案，在互联网大数据解决方案领域具有领先优势和独到特点：解决方案中融入了全球No1的Adobe数字营销产品套

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。一、平台架构大数据分析平台的拓扑架构如下图所示：其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。大数据分析平台的系统架构如下图所示：

系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。二、关键技术建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。