数据库在广告行业中的应用实践
数据挖掘_实习报告
数据挖掘_实习报告数据挖掘实习报告一、实习目的进入大学以来，我一直在学习数据挖掘的相关理论知识，包括统计学、机器学习、数据库管理等。
为了将理论应用于实践，提升自己的专业技能，我选择了在XX公司进行数据挖掘实习。
二、实习内容在实习期间，我主要参与了以下几个项目：1. 用户画像构建：通过对用户历史数据的分析，提取用户的特征和兴趣点，构建用户画像。
这涉及到数据清洗、特征工程、标签制定等环节。
2. 推荐系统开发：基于用户画像，开发推荐算法，为用户提供个性化的商品或服务推荐。
这需要对推荐算法有深入的理解，并熟悉相关工具和平台。
3. 广告投放策略优化：通过数据分析和机器学习算法，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
这涉及到数据处理、模型训练、AB测试等环节。
三、实习过程在实习过程中，我遇到了很多挑战和问题。
其中最大的挑战是如何将理论知识与实际应用相结合，我对数据挖掘的知识有了深入的理解，但在实际应用中，却发现自己对某些概念的理解还不够深入。
为了解决这个问题，我主动向同事请教，并阅读了大量相关文档和资料。
我还积极参加团队讨论和分享会，与其他同事交流经验和看法，不断加深对数据挖掘的理解和应用。
除了技术层面的挑战外，我还面临了时间管理和工作压力的挑战。
由于项目进度紧张和任务繁重，我需要在有限的时间内完成大量的工作和学习任务。
为了应对这些挑战，我制定了详细的工作计划和时间表，并学会合理安排时间和优先级。
我也积极调整自己的心态和情绪，保持积极乐观的态度，以应对工作中的压力和挑战。
四、实习收获通过这次实习，我不仅提升了自己的专业技能和实践能力，还学会了如何将理论知识与实际应用相结合，解决实际问题。
我还培养了自己的团队协作能力和沟通能力，学会了如何与他人合作完成任务。
在未来的学习和工作中，我将更加注重理论与实践的结合，不断提升自己的专业素养和实践能力。
五、总结与展望这次实习是一次非常宝贵的学习和成长经历，通过这次实习，我不仅掌握了数据挖掘的基本理论和技能，还提升了自己的实践能力和团队协作能力。
大数据精准营销下新媒体广告的发展现状探索
大数据精准营销下新媒体广告的发展现状探索作者：李子杰来源：《卷宗》2020年第27期摘要：隨着新时期大数据、多媒体技术的快速发展，传统媒体营销受到很大冲击，特别是大数据精准营销背景下，媒体广告行业亟待创新。
这主要是由于大数据环境下媒体营销形式与受众角度等方面的变化，传统广告形式已经不能满足大众心理需求，新媒体广告的发展还需要引入大数据技术、互联网技术等多方面内容，这就需要媒体广告企业能够融合大数据思想，创新广告宣传形式、分析受众心理需求。
下面文章就以大数据精准营销为依据，对新媒体广告发展现状与对策展开探讨。
关键词：大数据;精准营销;媒体广告;广告发展DOI：10.12249/j.issn.1005-4669.2020.27.353目前，传统媒体与新媒体融合下，大数据时代的到来给很多行业带来了翻天覆地的变化，其中就包括媒体广告行业，新媒体广告已经成为市场发展的主流趋势，给传统的媒体广告带来新的冲击和挑战。
为此，在大数据环境的背景下，应该结合群众的实际需求，使传统的媒体广告行业顺应互联网发展的趋势，紧跟时代发展的步伐，不断推动媒体广告行业的发展。
1 大数据概述大数据是始于IT行业的术语，指需要采用新处理模式而具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是随着信息技术、互联网技术等发展而兴起的，因此，其与传统媒体广告的关系疏远，与互联网广告的关系紧密。
大数据在广告行业有极大的应用价值，主要体现在两方面：一是能够大量收集相关资料信息，支持各类数据库建设，使得大数据与商业计划、广告投放相联系;二是大数据与云计算、智能软件等结合进行分析，对信息、用户、市场需求等进行筛选、提炼，使得广告投放更加精准、有效。
2 大数据精准营销下新媒体广告的发展现状2.1 大数据环境下传统媒体广告的受众数量下降想要对整体问题进行分析，就必须要在一定程度上明确大数据环境下传统媒体广告经营过程中存在着的具体困境。
数据治理的成功案例
数据治理的成功案例数据治理是指通过制定规则、流程和技术来确保数据的质量、安全和一致性，以支持组织的业务需求和决策。
下面列举了十个成功的数据治理案例，以展示数据治理在不同行业和领域的应用和价值。
1. 银行业：某银行通过数据治理建立了一个全面准确的客户数据库，包括客户的个人信息、财务状况和交易记录。
这使得银行能够更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，并有效管理风险。
2. 零售业：一家大型连锁零售商利用数据治理优化了供应链管理。
通过对供应商、库存和销售数据的整合和分析，他们能够准确预测需求，及时补充货物，降低库存成本，并提高顾客满意度。
3. 医疗保健：一家医院利用数据治理改善了病人的医疗质量和安全。
他们建立了一个集中的电子病历系统，确保医生和护士能够快速访问和更新病人的医疗信息。
这样可以减少错误和重复工作，提高医疗效率。
4. 航空业：一家航空公司利用数据治理提升了航班准点率和乘客满意度。
他们通过分析航班数据和气象数据，建立了一个预测航班延误的模型。
这使得他们能够提前采取措施，减少航班延误，提高运营效率。
5. 制造业：一家汽车制造商通过数据治理实现了智能制造。
他们通过连接和分析生产线上的传感器数据，实时监控和优化生产过程，提高生产效率和产品质量。
6. 电信业：一家电信运营商利用数据治理改善了客户关系管理。
他们通过整合客户的通信记录、投诉和反馈数据，建立了一个全面的客户画像。
这使得他们能够更好地理解客户需求，提供个性化的服务，增加客户满意度和忠诚度。
7. 教育业：一所大学利用数据治理提升了学生招生和管理的效率。
他们通过整合学生的申请信息、成绩和背景数据，建立了一个智能招生系统。
这使得他们能够快速筛选和录取合适的学生，提高学生的成功率和毕业率。
8. 媒体业：一家媒体公司利用数据治理改善了广告投放效果。
他们通过分析用户的浏览和购买行为数据，建立了一个精准定向广告平台。
这使得他们能够将广告投放给最具潜在价值的用户，提高广告的转化率和效益。
大数据分析技术在广告推广中的应用实践
大数据分析技术在广告推广中的应用实践随着互联网技术的快速发展，社会生活逐渐数字化，数据爆炸式增长，大数据的概念在广告行业得到广泛应用。
大数据分析技术可以帮助企业更好地进行广告推广，提高推广效率和销售额。
本文将从以下几个方面探讨大数据分析技术在广告推广中的应用实践。
一、数据收集和整理大数据分析的第一步是数据的收集和整理。
现代数字化的广告环境中，用户在使用电脑、手机等终端设备的过程中会产生大量的数据，如用户的搜索记录、购买记录、浏览记录等。
通过数据收集和整理，可以得到用户的行为数据，这些数据对于广告推广非常重要，因为它可以提供关于用户兴趣、需求、购买行为等信息。
在数据收集过程中，可以通过广告跟踪代码、cookie、服务器日志等技术来获取用户的数据，这些数据可以帮助广告主了解用户的最新需求。
二、数据分析和挖掘在获取到数据之后，需要进行数据分析和挖掘，以发现数据背后的意义。
数据分析和挖掘旨在将海量数据变成可视化的数据，通过图表、报告等形式进行分析，以便发现其中的规律和趋势。
数据分析的任务是通过收集、处理和分析数据来识别和解释模式、关系和趋势。
数据挖掘是从庞大的数据集合中提取有用的数据。
通过数据分析和挖掘，可以清晰地了解用户需求和行为模式，这有利于广告主更好地进行广告投放策略。
三、智能化广告投放在通过数据分析和挖掘分析出用户的行为模式和需求后，可以进行智能化的广告投放。
通过大数据分析，广告主能够了解广告投放的时机、地点和方式，以及哪些人群对哪种广告感兴趣，更好地锁定目标人群。
这让广告推广变得更加精准化和可控。
采用大数据分析技术，广告主可以创建更创新的广告。
通过使用数据来推动广告创意，广告主可以比竞争对手更识别用户的兴趣点。
例如，数据分析显示该用户对旅游故事感兴趣，则可以通过收集更多旅游相关的数据来创建更吸引人的以旅游为主题的广告。
四、预测未来行为模式大数据分析不仅能够分析当前的行为模式和需求，而且还可以预测用户的未来行为模式。
数据存储与管理11典型的数据湖应用案例
数据存储与管理11典型的数据湖应用案例广告数据分析近年来，流量获取的成本就越来越高，线上渠道获客成本的成倍增长让各行各业都面临着严峻的挑战。
在互联网广告成本不断攀升的大背景下，以花钱买流量拉新为主要的经营策略必然行不通了。
流量前端的优化已成强弩之末，利用数据工具提高流量到站后的目标转化，精细化运营广告投放的各个环节，才是改变现状更为直接有效的方式。
说到底，要提高广告流量的转化率，必须依靠大数据分析。
为了能够提供更多的决策支撑依据，需要采取更多的埋点数据的收集和分析，包括但不限于渠道、投放时间、投放人群，以点击率为数据指标进行数据分析，从而给出更好的、更迅速的方案和建议，实现高效率高产出。
因此，面对广告投放领域多维度、多媒体、多广告位等结构化、半结构化和非结构化数据采集、存储、分析和决策建议等要求，数据湖分析产品解决方案在广告主或者发布商进行新一代技术选型中上受到了很热烈的青睐。
DG是一家全球领先的企业国际化智能营销服务商，基于先进的广告技术、大数据和运营能力，为客户提供全球高质量用户获取及流量变现服务。
DG从成立之初就决定以公有云为基础来构建其IT基础设施，最初DG选择了AWS云平台，主要将其广告数据在S3中以数据湖的形态进行存放，通过Athena进行交互式分析。
然而随着互联网广告的飞速发展，广告行业带来了几大挑战，移动广告的发布与追踪系统必须解决几个关键问题：1）并发性与峰值问题。
在广告行业，流量高峰时常出现，瞬间的点击量可能达到数万，甚至数十万，这就要求系统具备非常好的可扩展性以快速响应和处理每一次点击2）如何实现对海量数据的实时分析。
为了监控广告投放效果，系统需要实时对用户的每一次点击和激活数据进行分析，同时把相关数据传输到下游的媒体；3）平台的数据量在急剧增长，每天的业务日志数据在持续的产生和上传，曝光、点击、推送的数据在持续处理，每天新增的数据量已经在10-50TB左右，对整个数据处理系统提出了更高的要求。
网络数据库和算法广告对广告产业的影响
二 、网络数据库和算法广告与营销
立。Ｖ ｎｄｒ ｉｓＬＣＤ． ２ ０ ） 峙 出，像雅虎、谷歌和 ａ ｅ ｅ ．． Ｊ ０ ８ 旨 Ｖｌ ，（
所有 的搜索 结果都是 按照 一定顺序 排列的 ，这个顺序 ，则是 动。对于这两种模式 ，线上模式对于 向大众直接传播产 品的 大体概念是非常性质有效 的，例如建立 品牌 的认知度 ，媒体 根据这条结果贴合用户搜索的关键字的程度而决定的。 鉴于每个人都会 有不同的搜索请求 ，在这搜索过程 中， 上的广告能起到非常好 的效果 。与此 同时，针对 有特 定需求 广 告就可 能获得 一定的点击量 。通过用户 的点击 ，广告得 以 的小团体，线下模式变得尤为重要 。在 当前 ，主要 的推 销方 被呈现给受众 ，与此 同时，广告代理机构将会根据点击量得 式 已经从线上模式逐步过渡到两种方式 的合 并使用 ，即中间
中图分类号：Ｇ ０ ２６ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１７ — １２（ ０ １ １０ ９ ．２ ６ ２８ ２ ２ １ ）１－０ ３０
随着新技术 ，尤其 是网络 技术的蓬勃发展 ，如洪水一般 变了广告业 。根据 Ｄ ｕ ｅＭ．（ ０ ７ ２ ｅ ｚ， ， ２ ０ ）Ｅ所言 ，网络技术是改 ］
互联 网环境 下，算法 广告模式在完成定 向广告任务 时取得 了 销产品，如 电视广告 、电台广 告、印刷广 告和 网络广 告。线 相对 的成功 。在用户 根据 自身需要使用搜索 引擎 的时候 ，伴 下模式 指 的是脱 离媒体 之外 的几 乎所有 形式 的营销 传播 行 随着林林总 总的搜索 结果，广 告也一并被呈现在用户面前 。 为。 比如，展览 、赞助 以及与公共关系和产 品推广有 关的活
今 传媒
２１ ０ １年第 ｌ 期 １
新 兴传 媒
数据库营销案例
电器行业“海尔”电器直邮行销案例徐州海尔工贸有限公司成立于2000年，是海尔集团在全国设立的42家工贸公司之一。
目前管辖徐州、宿迁、连云港、淮安、盐城五个地级市海尔空调、冰柜、彩电、洗衣机、DVD等海尔产品的销售与服务工作。
通过海尔专卖店、乡镇家电经营店、大型商场、家电专业公司、电话直销等营销系统，年创收7亿余元。
自2004年十一前夕至2005年10月底，徐州海尔电器利用商函促销方式寄发31万份，月平均2.58万份，为徐州邮政函件局创收20多万元。
一、营销背景分析在电器产品品牌众多、型号众多的今天，传统的报纸广告、电视广告只是在消费者眼前一晃而过，过多的商品信息使消费者应接不暇，以致无法做出精确的选择，而竞争对手却时刻搜索您的信息，并分析以至做出对策，从而使自己处于有利地位。
为了避免这种情况，在获得海尔广告代理权后，我公司积极引导海尔公司在节日促销中使用商函业务。
采用商函既能准确的将大量的产品信息、活动信息传达给目标客户，也从一定程度上限制了竞争对手的快速模仿或回应措施。
二、海尔电器徐州地区商函业务总体情况介绍：（一）广告投放概况投放时机：均选在节假日商品促销大战前夕。
产品定位：定位在中高档层次。
目标消费群选择：根据产品的定位选择目标消费群体。
（二）海尔寄发商函时间及数量2004年十一前夕，海尔采用直邮方式制作商业信函4、3万封。
2004年圣诞节前夕，制作商函1万封。
2004年春节前夕，继续采用商函形式寄发10万封。
2005年三月底，寄发商函5万份。
2005年五一前夕，寄发商函5万份。
2005年十一前夕，寄发商函5.7万封。
从寄发频次及数量上分析，海尔对商函形式是极为认可的，而认可的前提是通过寄发商函给海尔带来了产品销售量的提升和利润的增加。
通过每次寄发商函后的回访活动，我们从海尔销售部那里也证实了这一点。
三、“十一”前夕海尔商函寄发案例具体情况：商函使用背景：在国庆来临之际，徐州各商家使出浑身解数，推出各种优惠措施，并在各种媒体上大力宣传，由于商家众多，而各家优惠措施又种类繁多，给人一片混战景象。
互联网广告的数据分析和应用
互联网广告的数据分析和应用在当今数字时代，数字广告以及互联网广告的数据分析和应用已经变得非常重要。
互联网广告所占据的市场份额在不断增加，这意味着数字广告技术和数据分析的应用将继续成为广告和营销的重要领域。
本文将探讨互联网广告数据分析的重要性以及它对广告和营销的影响。
一、互联网广告的数据分析简介互联网广告数据分析是通过各种计算机程序和算法来分析互联网广告的效果和效益的。
这些计算机程序和算法可以收集和分析广告投放的数据，如广告展示量、广告点击量、广告转化率、广告互动率等。
这些数据分析结果，有助于广告公司和市场营销人员了解广告的效果和效益，以进一步制定广告策略和方案。
二、互联网广告的数据分析应用场景（一）市场营销决策：互联网广告数据分析是市场营销中非常重要的一个环节。
通过数据分析，广告公司和市场营销人员可以更好地了解受众的兴趣爱好、行为习惯、需求和关注点，以实现更好的定位、品牌营销和CRM（客户关系管理）。
（二）广告投放策略决策：广告投放是一个非常复杂的过程。
互联网广告数据分析可以帮助广告公司和市场营销人员确定正确的投放时间、媒体平台和目标受众，以提高广告的点击率和转化率。
（三）广告投放监控和效果评估：互联网广告数据分析可帮助广告公司和市场营销人员跟踪广告的投放效果和效益。
如果广告投放效果不好，对广告进行调整将是必不可少的，以确保投放达到预期效果。
（四）网络广告内容的创意和设计：网站和应用程序的广告设计需要考虑到目标受众和他们的需求。
通过互联网广告分析，广告公司和市场营销人员可以更好地了解受众的兴趣爱好、行为习惯和关注点，进而设计创意且有吸引力的广告的内容。
三、互联网广告数据分析的实现方案互联网广告数据分析是一个复杂且细致的过程，下面是一个互联网广告数据分析的实现方案：（一）数据收集：通过互联网上的广告发布平台从相关关键词、相关网站和社交媒体等多个来源，收集广告投放数据。
（二）数据清洗和转换：通过数据库等工具将数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和易于分析的形式。
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数据库在广告行业中的应用实践在当今信息爆炸的时代，广告行业对于数据的应用已经成为了一种
趋势。
数据库作为信息管理和存储的重要工具，在广告行业中发挥着
重要的作用。
本文将探讨数据库在广告行业中的应用实践，并分析其
带来的益处。
一、客户数据管理
广告行业离不开对客户的深入了解和有效管理。
数据库作为一个强
大的工具，可以存储、整理大量的客户数据。
广告公司可以通过数据
库对客户的需求、购买行为以及喜好进行分析，从而制定更加精准的
广告策略和营销方案。
数据库还可以实现客户档案的建立和动态更新，
确保广告公司及时掌握客户的最新信息，提供更加个性化、定制化的
产品和服务。
二、广告效果评估
在广告投放后，如何评估广告效果是广告商最为关心的问题之一。
数据库可以记录广告投放的相关数据，包括点击率、曝光量、转化率
等等。
通过对这些数据进行分析和比对，广告商可以深入了解广告效
果，评估广告投放的效果，并根据实际情况进行调整和优化。
数据库
的应用可以更加科学地评估广告效果，提高广告投放的效率和精准度。
三、广告资源管理
广告行业中的广告资源包括广告位、素材、合作伙伴等。
数据库可
以对这些广告资源进行有效的管理和调配。
通过建立广告资源的数据
库，广告公司可以方便地查询和选择合适的广告位，管理广告素材的
上传和更新，寻找合作伙伴以及进行资源间的交流和共享。
数据库的
应用使广告资源的管理更加规范化和便捷化，提高了广告投放的效率和效果。
四、数据挖掘和智能推荐
数据库在广告行业中的另一个重要应用是数据挖掘和智能推荐。
广告公司可以通过数据库挖掘用户的潜在需求和兴趣，从而进行精准的广告投放。
通过数据的分析和比对，数据库可以根据用户的购买历史、浏览记录等信息，进行智能推荐，向用户推荐更加符合其兴趣和需求的产品和服务。
数据库的应用使广告投放更加个性化、精准化，提高了广告的点击率和转化率。
五、数据安全和隐私保护
在广告行业中，数据的安全和隐私保护是非常重要的。
广告公司需要保护客户的个人信息，以及自身的商业机密。
数据库可以通过设置权限、加密等措施，保护数据的安全性和隐私性。
同时，数据库还可以进行数据备份和恢复，保证数据的可靠性和连续性。
数据库的应用使广告商可以更加放心地使用和管理数据，不用担心数据泄露和丢失的问题。
综上所述，数据库在广告行业中的应用实践十分广泛且重要。
它为广告公司提供了强大的数据支持和管理功能，帮助广告商更好地了解客户、评估广告效果、管理广告资源，同时也提供了数据挖掘和智能推荐的能力。
数据库的应用极大地提高了广告投放的效率和效果，使广告行业更加科学、精准和可持续发展。