大数据时代广告营销
大数据下的精准营销和广告投放
大数据下的精准营销和广告投放随着数字化时代的到来，互联网和移动设备的普及，越来越多的消费者获得了更多的信息渠道和选择，也更加具备了自主决策能力。
与此同时，营销和广告投放面临着更大的挑战，急需更加精准的定位和营销手段。
在这种背景下，大数据技术的应用已经成为营销和广告投放的重要手段之一。
大数据的出现不仅使企业能够更好地了解消费者，还能够更准确地把握市场趋势、挖掘商机，因此被越来越多的企业所重视和采用。
一、大数据加持的精准营销大数据技术可以帮助企业快速有效地分析和处理各类数据，提供更准确的信息支持，产生更有针对性的营销手段。
具体来说，大数据技术主要帮助企业在以下几个方面实现精准营销：1、精准受众定位。
通过数据分析，企业能够更好地了解消费者的人口统计学特征、购物习惯、消费偏好等信息。
根据这些信息，企业可以更好地了解受众需求，针对性地制定营销策略，提高广告投递效果。
2、精细化营销策略。
通过大数据分析，企业可以更精确地把握市场情况、分析消费者需求，并在此基础上制定更细致、更针对性的营销策略，提升营销效果。
3、个性化营销实现。
大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的需求和偏好，并且在允许的情况下，能够根据消费者的个性化数据进行针对性营销和推荐，更好地满足消费者需求，提高用户粘性。
二、大数据和广告投放的结合与精准营销类似，大数据也能为广告投放提供更好的支持。
目前，大多数广告投放平台都开始尝试将大数据技术应用于其广告投放和分发策略之中，以提供更加准确和智能的广告风格和营销策略。
具体来说，大数据技术主要可以支持以下几个方面：1、精准广告投放。
广告投放平台可以通过大数据分析获得更多的客户数据，并根据不同人的兴趣、行为特征等数据进行分类精准营销。
这些数据不仅可为广告投放商节省成本，还可提高广告投放质量。
2、内容推荐优化。
广告投放平台可以通过大数据分析消费者的兴趣、行为、上网习惯等信息，为消费者推荐最合适的内容，从而提高内容推荐质量和用户满意度。
大数据对于互联网广告行业的影响与发展
大数据对于互联网广告行业的影响与发展随着互联网的快速发展，大数据已经成为互联网广告行业的重要组成部分。
大数据的应用不仅提升了广告的精准度和效果，还为广告行业带来了新的发展机遇。
本文将探讨大数据对于互联网广告行业的影响与发展。
一、大数据在互联网广告行业中的应用1. 用户画像的精准塑造大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，建立用户画像，了解用户的兴趣、需求和行为习惯。
通过对用户画像的精准塑造，广告主可以更好地定位目标用户，提供更加个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。
2. 智能推荐系统的优化大数据技术可以通过对用户历史行为数据的分析，为用户提供个性化的推荐内容。
在互联网广告行业中，智能推荐系统可以根据用户的兴趣和需求，向用户推荐相关的广告内容，提高广告的曝光率和点击率。
3. 实时竞价广告系统的优化大数据技术可以通过对广告投放效果的实时监测和分析，优化实时竞价广告系统。
通过对广告投放效果的实时监测和分析，广告主可以根据实时数据调整广告投放策略，提高广告的效果和ROI。
4. 数据驱动的广告创意优化大数据技术可以通过对广告创意的数据分析，优化广告创意。
通过对广告创意的数据分析，广告主可以了解用户对广告创意的反馈和喜好，优化广告创意，提高广告的吸引力和点击率。
二、大数据对互联网广告行业的影响1. 提升广告的精准度和效果大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，提升广告的精准度和效果。
通过对用户行为数据的分析，广告主可以更好地了解用户的兴趣和需求，提供更加个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。
2. 降低广告成本大数据技术可以通过对广告投放效果的实时监测和分析，优化广告投放策略，降低广告成本。
通过对广告投放效果的实时监测和分析，广告主可以根据实时数据调整广告投放策略，提高广告的效果和ROI，降低广告成本。
3. 创造新的商业模式大数据技术可以通过对用户行为数据的分析，创造新的商业模式。
通过对用户行为数据的分析，广告主可以发现用户的新需求和消费习惯，创造新的商业模式，开拓新的市场。
广告行业数字化广告营销解决方案
广告行业数字化广告营销解决方案第一章：数字化广告营销概述 (5)1.1 数字化广告的发展历程 (5)1.1.1 传统广告的演变 (5)1.1.2 互联网广告的崛起 (6)1.1.3 移动互联网广告的快速发展 (6)1.2 广告营销的数字化转型趋势 (6)1.2.1 数据驱动的决策 (6)1.2.2 程序化购买与自动化投放 (6)1.2.3 跨屏营销与整合传播 (6)1.3 数字化广告营销的优势与挑战 (6)1.3.1 优势 (6)1.3.2 挑战 (7)第二章：数字化广告营销战略规划 (7)2.1 营销目标设定 (7)2.1.1 品牌提升：通过数字化广告营销，提高品牌知名度和美誉度，树立品牌形象。
72.1.2 用户增长：扩大目标受众群体，提高用户活跃度，促进用户留存。
(7)2.1.3 销售转化：提升产品销售额，实现广告投入与销售产出的最大化。
(7)2.1.4 用户满意度：优化用户体验，提高用户满意度，为口碑传播奠定基础。
(7)2.2 媒体渠道选择与整合 (7)2.2.1 媒体渠道分类：根据企业业务特点，将媒体渠道分为搜索引擎、社交媒体、信息流、短视频等类型。
(7)2.2.2 渠道评估：从渠道覆盖范围、受众匹配度、广告形式、成本效益等方面进行综合评估。
(7)2.2.3 渠道整合：根据营销目标，实现多渠道的协同效应，提高广告投放效果。
(7)2.3 数据驱动的营销策略 (7)2.3.1 数据收集与处理：搭建数据收集和处理平台，实现用户行为数据、广告投放数据等的多维度分析。
(8)2.3.2 用户画像构建：通过数据分析，描绘目标用户的行为特征、兴趣爱好等，为精准营销提供依据。
(8)2.3.3 广告投放优化：基于数据分析结果，调整广告投放策略，实现广告资源的合理配置。
(8)2.3.4 效果评估与调整：定期评估广告投放效果，根据数据反馈进行策略调整，保证营销目标的实现。
(8)第三章：目标受众分析与定位 (8)3.1 受众画像构建 (8)3.1.1 基本信息：包括年龄、性别、地域、职业等基本属性，为广告主提供初步的受众筛选依据。
广告营销在数字化时代的创新与应用
广告营销在数字化时代的创新与应用随着数字化时代的到来，广告营销领域也迎来了一场革命性的变革。
传统广告的受众范围有限，且效果难以量化。
然而，在数字化时代，电子设备普及率的急剧提高，使得人们的沟通方式发生了巨大的改变。
这种改变为广告营销创新与应用提供了巨大的机遇。
首先，数字化时代的创新技术为广告营销带来了全新的可能性。
例如，人工智能技术的发展使得广告投放能够更加精准地定位到目标受众。
通过分析用户的兴趣爱好、搜索历史和社交媒体行为，广告商可以定制个性化广告，提高广告的点击率和转化率。
此外，虚拟现实和增强现实技术的兴起，让用户能够与广告互动，增加用户的参与度和记忆度，从而提升广告的效果。
其次，数字化时代提供了丰富多样的广告传播渠道。
社交媒体平台如Facebook、Instagram和微信等，成为了广告主们争相投放广告的热门平台。
这些平台拥有庞大的用户基础，用户活跃度高，广告主可以通过这些平台的精准广告投放功能，将广告呈现给真正关注该类产品或服务的受众。
此外，视频网站如YouTube和优酷等，成为了广告主展示商品或服务的理想场所。
通过精心制作的创意视频广告，可以吸引用户的注意力，并在视频播放中间或结尾进行品牌推广。
另外，数据分析在数字化时代的广告营销中扮演着重要的角色。
广告主可以通过大数据分析用户行为和购买习惯，从而更好地了解目标受众的需求和偏好。
通过分析这些数据，广告主可以提供更加个性化的广告和服务，从而吸引用户。
同时，数据分析也可以帮助广告主评估广告效果，通过比较不同广告投放策略的效果，及时调整投放策略，提升广告的回报率。
然而，随着数字化时代的到来，广告营销也面临着一些挑战。
首先，用户越来越趋向于避免广告。
广告过载使得用户对广告充满了抵触情绪，他们使用广告拦截软件，跳过广告，或选择对广告漠不关心。
广告主需要创新广告形式，提供有趣、有用、有价值的广告，以吸引用户的注意力和兴趣。
其次，数字化时代的广告营销也面临着隐私和安全的问题。
以拼多多为例看互联网思维下的广告营销新动
以拼多多为例看互联网思维下的广告营销新动随着互联网的快速发展，广告营销也在不断地创新和改变。
拼多多作为中国知名的电商平台，一直以来秉承着互联网思维，通过创新的广告营销方式，吸引了大量用户，成为了一家备受瞩目的公司。
本文将以拼多多为例，探讨互联网思维下的广告营销新动。
一、利用大数据精准定位互联网时代，大数据成为了广告营销的重要工具。
拼多多充分利用大数据，通过用户的搜索、浏览、购买行为等数据分析，为广告主提供了精准定位的广告投放服务。
以用户的兴趣爱好、地域、年龄等特征为标签，通过智能算法为广告主找到最合适的目标用户，提高了广告的点击率和转化率。
拼多多会根据用户的购买行为和偏好，为用户推送个性化的广告，提高了用户对广告的认可度和接受度。
拼多多还会根据用户的地域特征，为商家做定向投放，提高了广告的投放效果。
这种基于大数据的精准定位，为广告营销带来了全新的思路和方法。
二、借助社交化传播在互联网时代，社交化传播成为了一种重要的广告营销方式。
拼多多充分利用社交化传播，通过社交平台、内容创作等方式，让广告自然地融入用户的生活和社交场景中。
拼多多会在社交平台上推出优惠券活动，吸引用户通过分享、邀请好友等方式参与，进一步扩大了广告的传播范围。
拼多多还会通过明星代言、达人推荐等社交化方式，将产品与用户的社交圈子相结合，让用户在社交化过程中自然接触到广告信息，提高了用户对广告的关注度和记忆度。
通过社交化传播，拼多多在广告营销中取得了良好的效果，实现了广告的快速传播和有效曝光。
三、创新广告形式在互联网时代，用户对传统广告形式的审美疲劳，需要更多新颖、有趣的广告形式来吸引他们的注意。
拼多多在广告营销中大胆创新，尝试了许多新颖的广告形式，如短视频广告、互动广告、原生广告等。
这些新颖的广告形式不仅吸引了用户的注意，还增加了广告的互动性和参与度。
拼多多通过短视频广告向用户展示产品的特色和使用场景，让用户通过短短几十秒的视频了解产品的优势，拉近了用户与产品的距离。
大数据时代下,广告投放如何更精确地触达目标受众？
大数据时代下，广告投放如何更精确地触达目标受众？在大数据时代，广告投放的目标是更精确地触达目标受众。
大数据技术的发展使得广告主能够收集和分析大量的用户数据，从而实现定向广告投放，提高广告的有效性和效果。
本文将探讨大数据时代下，广告投放如何更精确地触达目标受众的方法和策略。
一、数据收集和分析在大数据时代，广告主可以通过各种渠道收集用户数据，包括电子商务平台、社交媒体、搜索引擎等。
这些数据可以包括用户的人口统计学信息、兴趣爱好、消费行为等。
广告主可以借助数据分析工具和算法，对这些数据进行深入分析，建立用户画像和行为模型。
通过了解用户的兴趣和行为特征，广告主可以更好地理解目标受众，并对广告内容和投放策略进行优化。
二、定向广告投放定向广告投放是利用大数据技术和算法，将广告投放到特定的目标受众身上。
根据用户的人口统计学信息、兴趣爱好和消费行为等，广告主可以将广告投放给特定的用户群体。
例如，如果一个品牌想要吸引年轻女性用户，他们可以通过大数据分析，选择在年轻女性用户经常访问的社交媒体平台上投放广告。
通过定向广告投放，广告主能够将广告资源更加精确地投放给感兴趣的目标受众，提高广告的转化率和效果。
三、个性化广告内容在大数据时代，广告主可以根据用户的个人喜好和需求，提供个性化的广告内容。
通过大数据分析，广告主可以了解用户的购买历史、浏览行为等，从而根据用户的兴趣和偏好推荐合适的产品和服务。
例如，如果一个用户经常在电商平台上购买运动鞋，广告主可以在用户浏览网页或通过电子邮件推送相关的运动鞋广告。
个性化的广告内容能够提高广告的相关性和吸引力，增加用户的点击和购买意愿。
四、实时广告投放在大数据时代，广告主可以根据用户的实时行为和反馈，调整和优化广告的投放策略。
通过实时监测用户的浏览行为、点击行为和购买行为等，广告主可以了解用户对广告的反应和兴趣，进而调整广告的投放时间、位置和内容。
例如，如果一个用户不断搜索某个产品的相关信息，广告主可以将广告投放给这个用户，以提供更多的相关信息和推荐。
数字化营销时代下的新型广告模式
数字化营销时代下的新型广告模式随着互联网的普及，传统广告的效果受到了越来越多的限制，这让许多企业开始寻找一种新型广告模式。
数字化营销广告正是应运而生的一种广告模式。
数字化营销广告主要是指利用数字化技术来为企业或产品打广告的方式，由于数字化技术的优势，新型广告模式正在逐渐普及。
数字化营销是基于互联网和数字技术的一种新型营销方式，它不同于传统的广告，它是在大数据时代下的思维方式变革，是在社交网络与在线交互平台上形成的一种新型营销方式。
根据不同的用户喜好和消费需求，数字化营销广告可以呈现出更加个性化和精准的效果，因此越来越多的企业开始采用数字化营销广告来提高营销效果。
数字化营销广告的优势主要体现在以下三个方面：1. 放大传播效果：数字化营销广告可以在网站、手机应用、社交平台和搜索引擎等多个媒体平台上投放广告，达到放大传播效果的目的。
2. 提高广告效果：数字化营销广告可以根据数据和用户行为进行精准投放，提高广告的转化率和效果。
3. 降低投放成本：数字化营销广告可以根据用户喜好和消费需求进行投放，避免广告浪费，从而降低广告投放成本。
同时，数字化营销广告也存在一些挑战。
首先，数字化营销广告需要根据用户行为和反馈等数据进行调整，需要数字技术的支持。
其次，数字化营销广告需要投入大量的经费进行数据分析和优化，针对不同的广告平台进行精细化运营。
基于数字化营销广告的特点和优势，企业可以采用以下新型广告模式：1. 视频广告在数字化营销时代，视频广告成为最具创意、互动性和感染力的新型广告模式，能够形成多元化的传播效果，长时间引导用户留存。
例如，魔法海螺向用户展示故事性和感性的广告短片，加强品牌认知度和情感联系。
2. 直播广告直播广告是数字化营销广告的新型模式之一，通过直播平台对用户进行现场互动，有效提高广告的观看率。
例如，红人主播可以在直播中植入广告，直接面向目标用户，形成精准投放和实时互动的效果。
3. 植入式广告植入式广告也是数字化营销广告的一种新型模式，它可以在游戏、电影、综艺节目等媒体中进行，使广告更加自然和融入式，增加用户体验感。
大数据营销的广告案例分析美团点评的个性化推荐
大数据营销的广告案例分析美团点评的个性化推荐在大数据时代，广告营销不再是简单的推送广告给大众，而是借助大数据分析，实现个性化推荐。
美团点评作为中国领先的本地服务平台，成功运用大数据技术，为广告主提供个性化推荐解决方案，取得了显著的市场效果。
本文将以美团点评为例，对大数据营销的广告案例进行分析。
一、美团点评简介美团点评成立于2010年，通过整合美食、酒店、休闲娱乐等本地消费服务，构建了一站式服务平台。
截至2021年6月，美团点评拥有超过4亿充值用户，覆盖全国2000多个城市，成为中国最大的在线本地服务平台之一。
在用户规模庞大的基础上，美团点评利用大数据分析用户行为和兴趣，为广告主提供个性化精准推荐的广告服务。
二、大数据分析在美团点评广告案例中的应用美团点评利用大数据分析用户的搜索记录、浏览行为、消费偏好等数据，通过机器学习和人工智能算法，对用户进行分群和用户画像构建。
然后，将广告主的产品或服务与用户的兴趣和需求进行匹配，实现个性化推荐。
1. 用户需求分析在大数据分析的背景下，美团点评通过对用户搜索记录和浏览行为的分析，了解用户的需求和偏好。
例如，当用户频繁搜索或浏览某个领域的产品或服务时，系统会将该用户标记为对该领域感兴趣的用户。
通过对用户需求的分析，美团点评可以为广告主提供精准的投放目标。
2. 用户画像建立美团点评通过分析用户的购买行为、使用频率、消费金额等数据，构建用户画像。
例如，当用户频繁购买家庭聚餐套餐，则可以将该用户标记为家庭消费群体的一员。
通过用户画像的建立，美团点评可以更好地把握用户的兴趣和消费习惯，实现更加个性化的广告推荐。
3. 广告精准推荐基于用户需求分析和用户画像建立，美团点评可以实现广告的个性化精准推荐。
例如，当用户在美食频道搜索或浏览某个菜品时，系统可以将与该菜品相关的餐厅推荐给用户。
通过广告精准推荐，广告主可以将广告精准地展示给潜在用户，提高广告的点击率和转化率。
三、美团点评广告案例分析下面以美团点评在餐饮行业的广告案例为例进行分析，展示个性化推荐的效果。
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移动媒体广告拓展大数据时代的广告营销随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。
十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎鸡犬相闻的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在；十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。
男女老少，有哭有笑——互联网世界着实显得真实而丰满与此同时，我们不得不承认一个事实：与现实生活的私密性相比，身处网络世界的我们是近乎透明的！我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。
这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”；这些数据的“体量（Volume）”、“类型（Variety）”、“处理速度（Velocity）”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。
至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了“大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。
目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。
传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销（有人称其“个众传播”）。
基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。
广告商合作模式“大数据”时代网络广告投放我们为用户准备了多种推广模式，有针对性的为各行各业的用户提供最有价值的广告价值的评估及推荐，让用户不像过去广告投放不当而造成的资源浪费的现象不符存在，让用户所有的成本投入都一定换来同样回报，让广告精确的投放到对象中。
针对投放模式我们提供如下选择：1. CPC(Cost Per Click;Cost Per Thousand Click-Through) 每点击成本以每点击一次计费。
这样的方法加上点击率限制可以加强作弊的难度，而且是宣传网站站点的最优方式。
2.CPM(Cost Per Mille，或者Cost Per Thousand;Cost Per Impressions) 每千人成本网上广告收费最科学的办法是按照有多少人看到你的广告来收费。
按访问人次收费已经成为网络广告的惯例。
CPM(千人成本)指的是广告投放过程中，听到或者看到某广告的每一人平均分担到多少广告成本。
3.CPA(Cost Per Action) 每行动成本CPA计价方式是指按广告投放实际效果，即按回应的有效问卷或定单来计费，而不限广告投放量。
CPA的计价方式对于网站而言有一定的风险，但若广告投放成功，其收益也比CPM的计价方式要大得多。
4.CPR(Cost Per Response) 每回应成本以浏览者的每一个回应计费。
这种广告计费充分体现了网络广告“及时反应、直接互动、准确记录”的特点，但是，这个显然是属于辅助销售的广告模式，对于那些实际只要亮出名字就已经有一半满足的品牌广告要求，大概所有的网站都会给予拒绝，因为得到广告费的机会比CPC还要渺茫。
5.CPP(Cost Per Purchase) 每购买成本广告主为规避广告费用风险，只有在网络用户点击旗帜广告并进行在线交易后，才按销售笔数付给广告站点费用。
6.其他计价方式某些广告主在进行特殊营销专案时，会提出以下方法个别议价：(1)CPL(Cost Per Leads)：以搜集潜在客户名单多少来收费;(2)CPS(Cost Per Sales)：以实际销售产品数量来换算广告刊登金额。
广告营销业务面临的问题1目标客户提取方法相对粗糙由于缺乏深度细分的用户数据支持，广告推送难以做到精确营销，目标客户的提取往往仅能从粗粒度数据分析按经验出发，采用简单的门槛条件2广告营销的推广缺乏针对性以往的广告推广往往采用统一的营销方法，无法根据客户渠道偏好采用有效的营销手段3广告营销缺乏及时性在互联网时代，客户的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。
在需求点最高时及时进行营销非常重要。
我们需可通过技术手段充分了解客户的需求，并及时响应每一个客户当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告以如下四层模型为基础建立广告投放精准化的定位1场景对于广告主、谁是目标用户该如何向这些用户推荐产品，营销人员往往把握不准难以清除回答，而在实践中更对的采取比较粗粒度的用户选择方法推送广告信息，收效优限2方法主要步骤：行为分层-》关联分析-》界定评判标准-》选取目标客户3模型对客户行为属性进行合理分层的基础上，对现有客户网站访问记录、类别广告关注度、移动新业务消费习惯等进行广泛的关联分析，得出类别广告现有的用户特征及目标用户的提取标准4数据数据输入 boss系统数据、misc平台数据、各业务平台（如12580综合服务平台、12580惠生活、移动气象站、车讯通、宝贝计划等）和网站数据数据输出第一步用户行为分层数据第二步单类别广告投放数据及回复数第三步支持度、可信度、提升度具体值第四步广告主目标用户名单业务建模用户分类模型1数据预处理通过用户账户信息、套餐定制情况，我们先将这些用户按客户基信息、消费情况、套餐情况进行统计计算，对数据进行预处理用户编号性别年龄层婚姻状态是否购车是否购房孩子数量估计收入月消费套餐分类1 男 A Y A Y 1 100000 43 NA2 男 A Y A Y 1 3000 78 NA3 男 A Y A Y 1 43200 175 1294 男 C Y C Y 1 120000 156 1295 女 C Y C Y 0 350000 219 1896 女 A N A N 1 120000 98 697 女 D N D N 0 40000 23 NA2特征变量的分析和挖掘我们从消费水平，时间变化，空间变化和用户结构这四个方面对用户信息进行分析，挖掘其中直接或间接体现出来的信息特征，依据这些特征变量并对部分变量进行离散化处理2.1消费水平以用户账单为研究对象，在预处理后的数据中，我们直接提取了三个变量：套餐费用、增值业务费用、总费用，作为消费水平的表征变量。
2.2时间变化信息关于时间变化方面，我们冲流量记录中抽取两个特征变量：1）主要网络使用时段：网络访问次数及流量比例最大的时段2）忙时比例：流量最多的时间段的往往次数除以总次数根据电信市场营销策略中普遍使用的规则，我们将网络使用分为四个比较经典的时段a凌晨 0am-8am b白天时段： 8am-6pm c晚间时段 6pm-9pm d 深夜时段 9pm-12pm对每个人在各个时段网络使用总流量分别进行统计，四个时间段的流量使用总量范围有较为明显的区别。
对网络访问这依据访问时间段进行分类和统计后，定义如下变量类型：2.3空间变化信息由于每个基站都有自己的工作范围，从通话记录中的所属基站数据及所给地图的信息可推知主叫者此时所在的大致位置，故可近似认为，通话地点趋近于所属基站，并定义如下变量：1）本地比例：本地通话次数除以总通话次数（将通话次数最多的地点称为本地）2）流动类型：表征主叫者在这10天之中的位置情况。
由于地图中的基站分布较为密集，而一个人的通话地点总会存在小范围变动，当一个人的通话属于相邻的两个基站，仍存在没有出行的可能性，此时若将这两个电话判断为异地显然是不准确的。
为了解决这个问题，我们对每个主叫这的通话地点（所属基站）进行统计，取通话次数比例最大的基站作为主叫者的本地，且将与这个地点直接相邻的基站同样作为本地，由此基础上再对主叫者的流动类型进行判断。
2.4用户结构信息根据用户在网络日常使用中对类别资讯的关注、对资讯的评议、在社交网站发布的状态，对在线商城的上商品的浏览，购买及顶棚以及各类别增值业务的定制等分析出用户的相关行为，分析出在实体上兴趣度，按具体实体行为给用户赋予相关类别标签，并定义如下变量：标签用户，非标签用户。
3分析及用户分类通过聚类分析，我们根据每个用户的特征变量值对用户进行了相似性研究，从而得到有关的用户分类信息A类：典型活跃用户此类型用户的数量最为庞大，且人均通话次数和网络流量使用率最大并有自己的标签；由本地比例和流动类型可知这些用户经常往返于两地之间；紧密联系群体的值为2，表明有固定且频繁的联系对象；主要通话时段为3（晚上6到9点间），非工作时通话的商务用户。
此类用户的聚类效果十分好，紧密联系群体变量值为2的用户高达80%，且各变量特征十分鲜明，数量大，通话活跃，是推送广告时时必须关注的典型活跃用户群。
B类：一般流动型用户此类型用户的通话次数较少网络使用率一般，常在工作时段打电话，且紧密联系群体之值为1，表明通话对象较多且分散，经常出行且往返于两地之间，类似商务型用户。
虽人均通话次数较少，然而用户数量可观，仍具有关注价值。
C类：一般固定型用户此类型用户数量很少，然而人均通话次数相对较高网络使用较少。
本地比例高达0.89，表明通话地点较为固定。
主要通话时段在白天，忙时比例高达0.44，即在此时段通话的比例十分高，类似固定办公用户。
D类：其他用户此类用户为聚类时的孤立点，有较极端的属性特征值，且用户数量极少，故将其归为一类，对广告营销无明显价值关联模型模型信息大数据时代广告营销的一个重要特点在于客户关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓客户身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。
即客户所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动基于3大标准判断广告内容及广告类别直接关相关强度相对其他数据挖掘模型，关联分析模型的有点在于：业务人员容易理解模型思路而且输出条件的理解性很强营销产品关联性3要素计算公式：A代表A类广告的回复用户数，B代表B 类广告的回复用户数，S代表总投放用户数，AB代表同时回复A、B两类广告的用户数1广泛关联根据福建省实际情况，在分析对象方面尽可能多的广泛关联，作为分析工具，数据属性粒度越细，关联范围越广，就越有利于发掘出更多价值的信息2基于用户属性、行为的合理分层通过用户的相关属性及行为数据划分为多个层次进行数据分析，用户普及率过高的广告或活动不合适关联分析。
为了将其纳入模型，首页要基于福建各地区真实用户分布情况，对其进行合理拆分或分层用户行为分类用户标签分类3计算过程通过用户分层基本数据筛选出各层次人员数据进行类别广告关联，通过对广告信息的投放及回复计算其支持度、可性度和提升度4确认并提取目标用户根据计算结果并确认3大判断标准的合理取值范围，并确认符合目标提取条件的客户关联条件进行撒选并成功提取广告主目标客户高端男装定向分析用户应用框架场景1提供直观的数据对比广告商及影响人员直管的观察到效果的变化。