2017年大数据营销行业研究报告
大数据行业现状及发展趋势分析
报告编号：1579399行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考.一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性.中国产业调研网基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势.一、基本信息报告名称：报告编号：1579399 ←咨询时,请说明此编号.优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票网上阅读：温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本,请与我们联系.二、内容介绍产业现状大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革.云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产.企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力.如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向.大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织.因此,大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响.如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判,所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的.如今的数据已经成为一种重要的战略资产,它就像新时代的石油一样,极富开采价值.如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来,那么在未来的商业竞争中占据会占得先机.市场容量继物联网、移动互联网、云计算之后,大数据再次挑动整个IT产业的神经.这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产,更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥,大数据让“智能之门”从来没有像现在这样距离我们之近.现阶段企业要积极引入大数据技术,还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合,在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值,最终帮助企业推开智慧之门.众所周知,依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合,大数据大幅降低了普通企业获得“智慧”的门槛.而在过去,商业智能才是企业获得“智慧”的主要技术手段,一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现,需要专用硬件和专业ETL工具,项目投资不菲而且建设周期长,这就让大量中小企业对商业智能望而却步.正是基于此,当同样能给企业带来“智慧”的大数据一出现,就受到企业的普遍欢迎.全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达%,2016年收入将达到238亿美元,将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多.2014年中国大数据市场规模达20亿元,从2015年到2017年期间,每年将保持60%以上的增长.市场格局大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上,而这些应用必然带动“数据存储设备和提供解决方案”,“大数据的分析、挖掘和加工类企业”等环节的爆发性发展.虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域,仍是国际巨头占绝对领先优势,大数据应用也还处在起步阶段,但发展前景可以期待.中国经济发展的巨大体量必然拉动天量的数据处理,而数据量处理的爆发必然带动硬件设备支出、数据中心大规模建设,以及相关应用服务领域的商机.另外,市场高度关注的可穿戴设备,也是基于大数据支撑的软件或硬件实现.从谷歌眼镜这样的划时代产品开始,更多生活类、健康类、运动类的可穿戴设备在国内外市场掀起波澜,而可穿戴设备正是基于大数据支撑的软件或硬件实现.围绕着大数据的建设和应用,一线的互联网企业已经开始行动.前景预测中国产业调研网发布的中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年认为,大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮.到2020年全球将总共拥有35ZB 的数据量,预测未来大数据产品在三大行业的应用就将产生7千亿美元的潜在市场,未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到万亿元,给IT行业开拓了一个新的黄金时代.数据处理技术和设备提供商、IT系统咨询和ERP/CRM/BI改造服务商、智能化和人机交互应用以及信息安全提供商将获巨大需求,相应公司将获得机会.当前我们还处在大数据时代的前夜,2014年以后大数据产品将会形成业绩.由于国际巨头在硬件层和基础软件层垄断优势明显,本土企业将主要依靠对客户需求的了解和客户资源优势,以及本地化服务的优势,在应用软件层分得蛋糕,拥有大数据处理、挖掘技术、数据分析人才以及数据资产的公司值得看好.到2019年中国大数据市场规模将达亿.面临挑战对于大数据解决方案提供商来说,大数据意味着分析、挖掘数据的方式发生了根本的变化,而为了应对这种变化,大数据解决方案提供商必须在已有的软件架构上改变思路,因此要针对新的架构进行优化,会面临较大的技术挑战.未来的行业应用会形成一个更加紧密的生态链.在这个生态链上,大数据解决方案提供商各个角色分工高度明确,他们互相支持,互相依赖,紧密合作,共同向企业提供更加高质量的服务.这对大数据解决方案提供商的资金和技术力量都是一个挑战.在大数据背景之下,解决方案提供商面临着商业模式转变的挑战.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年是对大数据行业进行全面的阐述和论证,对研究过程中所获取的资料进行全面系统的整理和分析,通过图表、统计结果及文献资料,或以纵向的发展过程,或横向类别分析提出论点、分析论据,进行论证.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年如实地反映了大数据行业客观情况,一切叙述、说明、推断、引用恰如其分,文字、用词表达准确,概念表述科学化.中国大数据市场现状调研与发展趋势分析报告2015-2020年揭示了大数据市场潜在需求与机会,为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据,同时对银行信贷部门也具有极大的参考价值.正文目录第一章大数据行业发展综述第一节大数据行业定义及分类一、行业定义二、行业主要产品分类三、行业主要商业模式1、数据存储空间出租2、客户关系管理3、企业经营决策指导4、个性化精准推荐5、建设本地化数据集市6、数据的搜索7、创新社会管理模式第二节大数据行业特征分析一、产业链分析二、大数据行业在国民经济中的地位1、大数据的特性2、大数据在国民经济中的地位三、大数据行业生命周期分析1、行业生命周期理论基础2、大数据业行业生命周期第三节最近3-5年中国大数据行业经济指标分析一、赢利性二、成长速度三、附加值的提升空间1、2B方向2、2C方向四、进入壁垒／退出机制1、人才成本较高2、存储硬件成本高3、项目启动资金高4、用户少、获取成本高五、风险性六、行业周期七、竞争激烈程度指标八、行业及其主要子行业成熟度分析1、关注三个数据金矿和四个方向2、大数据使能3、民生应用将率先破局4、工业大数据,从数字化-到智能化-到创造收益的演进路径第二章大数据行业运行环境分析第一节大数据行业政治法律环境分析一、行业管理体制分析二、行业主要法律法规三、行业相关发展规划1、大数据行业国家发展规划2、大数据行业地方发展规划第二节大数据行业经济环境分析一、国际宏观经济形势分析二、国内宏观经济形势分析三、产业宏观经济环境分析第三节大数据行业社会环境分析一、大数据产业社会环境1、人口环境分析2、中国城镇化率二、社会环境对行业的影响三、大数据产业发展对社会发展的影响第四节大数据行业技术环境分析一、大数据技术分析1、技术水平总体发展情况2、我国大数据行业新技术研究二、大数据技术发展水平三、行业主要技术发展趋势1、数据的灵活性成为焦点2、企业逐渐从数据湖转向数据处理平台发展3、Hadoop将成为企业的关键应用组件4、Hadoop加强支持实时应用和得到企业级强化5、新的技术堆栈6、Hadoop供应商整合新商业模式出现7、R将取代传统SAS解决方案第三章我国大数据行业运行分析第一节我国大数据行业发展状况分析一、我国大数据行业发展阶段二、我国大数据行业发展总体概况三、我国大数据行业发展特点分析第二节 2011-2015年大数据行业发展现状一、我国大数据行业市场规模二、我国大数据行业发展分析三、中国大数据企业发展分析第三节区域市场分析第四节大数据细分产品/服务市场分析一、细分产品/服务特色二、2015年细分产品/服务市场规模及增速1、金融2、旅游3、通信4、零售5、政府6、医疗第四章我国大数据行业整体运行指标分析第一节 2011-2015年中国大数据行业总体规模分析一、智能终端成为数字营销的主战场二、大数据的应用让移动营销更精准三、移动电商改变整个市场营销生态四、新型城镇和农村成移动新蓝海五、App营销是移动营销主要形式六、2011-2015年中国大数据行业总体规模分析第二节 2011-2015年中国大数据行业总体分析一、本地化移动营销市场空间广阔二、移动营销打造O2O营销新模式三、RTB成移动广告投放主导模式四、多屏整合成移动营销必然趋势五、建立战略联盟是移动营销平台方向六、行业发展能力分析第三节 2011-2015年我国大数据行业应用分析一、大数据在经济预警方面的应用二、大数据在市场营销方面的应用三、大数据在医疗领域的应用1、大数据技术在未来为决策提供更多的支持2、提供越来越多个性化的服务3、催生新的业务模式和服务模式4、处理过程及传输的实时化、及时化5、大数据技术在医疗领域的不断创新四、大数据在金融领域的应用五、企业大数据产品与技术动向第五章我国大数据行业供需形势分析第一节大数据行业供给分析一、2015年大数据行业供给分析二、2015-2020年大数据行业供给变化趋势三、大数据行业供给特点分析第二节 2011-2015年我国大数据行业需求情况一、大数据行业需求市场二、大数据行业客户结构三、大数据行业需求的结构差异第三节大数据市场应用及需求预测一、大数据应用市场总体需求分析二、2015-2020年大数据行业领域需求量预测三、重点行业大数据产品/服务需求分析预测第六章大数据行业产业结构分析第一节大数据产业结构分析一、市场细分充分程度分析二、各细分市场领先企业排名三、各细分市场占总市场的结构比例四、领先企业的结构分析所有制结构第二节产业价值链条的结构及整体竞争优势分析一、产业价值链条的构成二、产业链条的竞争优势与劣势分析第三节产业结构发展预测一、产业结构调整指导政策分析二、产业结构调整中消费者需求的引导因素三、中国大数据行业参与国际竞争的战略市场定位四、产业结构调整方向分析第七章我国大数据行业产业链分析第一节大数据行业产业链分析一、产业链结构分析二、主要环节的增值空间三、与上下游行业之间的关联性第二节大数据上游行业分析一、大数据产品成本构成二、2011-2015年上游行业发展现状三、2015-2020年上游行业发展趋势四、上游供给对大数据行业的影响第三节大数据下游行业分析一、大数据下游行业分布1、信息搜索服务行业2、社交网络行业3、电子商务服务行业4、电信行业5、金融行业6、零售行业二、下游需求对大数据行业的影响第八章我国大数据行业渠道分析及策略第一节大数据行业渠道分析一、渠道形式及对比1、影响产品研发的模式2、影响市场营销的模式3、影响渠道运营的模式4、影响客户服务的模式5、丰富产品提供的内容二、大客户直供销售渠道建立策略三、主要大数据企业渠道策略研究第二节大数据行业用户分析一、企业信息系统数据特征1、管理指导职能突出2、企业内部信息共享需求明显二、企业数据共享存在问题1、网络环境数据共享安全隐患2、数据缺乏标准难以共享三、实现网络环境下企业数据共享的对策1、企业数据信息安全性对策2、统一整合规范内部数据第三节大数据行业存在问题及对策分析一、我国大数据行业存在的问题及对策1、容量问题2、延迟问题3、安全问题4、成本问题5、数据的积累6、灵活性7、应用感知8、针对小用户二、我国大数据市场面临的挑战与对策第九章我国大数据行业竞争形势及策略第一节行业总体市场竞争状况分析一、大数据行业竞争结构分析1、现有企业间竞争2、潜在进入者分析3、替代品威胁分析4、供应商议价能力5、客户议价能力6、竞争结构特点总结二、大数据行业企业间竞争格局分析三、大数据行业集中度分析四、大数据行业SWOT分析1、大数据行业优势分析2、大数据行业劣势分析3、大数据行业机会分析4、大数据行业威胁分析第二节中国大数据行业竞争格局综述一、大数据行业竞争概况1、中国大数据行业竞争格局2、大数据行业未来竞争格局和特点3、大数据市场进入及竞争对手分析二、中国大数据行业竞争力分析1、我国大数据行业竞争力剖析2、我国大数据企业市场竞争的优势3、国内大数据企业竞争能力提升途径三、大数据市场竞争策略分析第十章大数据行业领先企业经营形势分析第一节江苏天泽信息产业股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第二节北京拓尔思信息技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第三节厦门市美亚柏科信息股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第四节潜能恒信能源技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析第五节北京同有飞骥科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司发展模式分析六、公司经营优劣势分析第六节上海汉得信息技术股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析第七节浙大网新科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第八节荣之联科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第九节上海天玑科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、2015-2020年发展规划第十节北京银信长远科技股份有限公司一、公司发展简介二、公司主要产品及特点三、公司研发能力分析四、公司经营状况分析五、公司经营优劣势分析六、2015-2020年发展规划第十一章 2015-2020年大数据行业投资前景第一节 2015-2020年大数据市场发展前景一、2015-2020年大数据市场发展潜力二、2015-2020年大数据市场发展前景展望三、2015-2020年大数据细分行业发展前景分析第二节 2015-2020年大数据市场发展趋势预测一、2015-2020年大数据行业发展趋势二、2015-2020年大数据市场规模预测三、2015-2020年大数据行业应用趋势预测四、2015-2020年细分市场发展趋势预测第三节 2015-2020年中国大数据行业供需预测一、2015-2020年中国大数据行业供给预测二、2015-2020年中国大数据行业需求预测三、2015-2020年中国大数据行业供需平衡预测第四节影响企业生产与经营的关键趋势一、市场整合成长趋势二、需求变化趋势及新的商业机遇预测三、企业区域市场拓展的趋势四、科研开发趋势及替代技术进展五、影响企业销售与服务方式的关键趋势第十二章 2015-2020年大数据行业投资机会与风险第一节大数据行业投融资情况一、行业资金渠道分析1、PE/VC2、上市融资3、天使投资二、固定资产投资分析三、兼并重组情况分析第二节 2015-2020年大数据行业投资机会一、产业链投资机会二、细分市场投资机会三、重点区域投资机会第三节 2015-2020年大数据行业投资风险及防范一、竞争风险分析二、市场风险分析三、管理风险分析四、投资风险分析第十三章大数据行业投资战略研究第一节大数据行业发展战略研究一、战略综合规划二、技术开发战略三、业务组合战略四、区域战略规划五、产业战略规划六、营销品牌战略七、竞争战略规划第二节大数据新产品投资战略一、大数据行业投资战略研究二、2011-2015年大数据行业投资战略三、2015-2020年大数据行业投资战略四、2015-2020年细分行业投资战略第十四章研究结论及投资建议第一节大数据行业研究结论第二节大数据应用领域研究结论及建议一、行业发展策略建议二、行业投资方向建议三、行业投资方式建议图表目录图表 1 我国大数据行业所处生命周期示意图图表 2 行业生命周期、战略及其特征图表 3 2008-2015年我国季度GDP增长率走势分析图单位：%图表 4 2010-2015年我国分产业季度GDP增长率走势分析图单位：%图表 5 2010-2015年我国工业增加值走势分析图单位：%图表 6 2010-2015年我国固定资产投资走势分析图单位：%图表 7 2013-2015年我国东、中、西部地区固定资产投资走势分析图单位：%图表 8 2011-2015年我国社会消费品零售总额走势分析图单位：亿元,%图表 9 2009-2015年我国社会消费品零售总额构成走势分析图单位：%图表 10 2009-2015年我国CPI、PPI走势分析图单位：%图表 11 2009-2015年我国企业商品价格指数走势分析图去年同期为100图表 12 2009-2015年我国月度进出口走势分析图单位：%图表 13 2014-2015年我国货币供应量走势分析图单位：亿元图表 14 2014-2015年我国存、贷款量走势分析图单位：亿元 %图表 15 2010-2015年我国人民币新增贷款量走势分析图单位：亿元图表 16 2008-2015年我国汇储备总额走势分析图单位：亿美元、%图表 17 2014年年末人口数及其构成图表 18 全国31个省级行政区的城镇化率图表 19 2009-2014年我国大数据行业市场规模及增长情况分析图表 20 2009-2014年我国大数据市场规模及增长情况图表 21 2009-2014年我国大数据行业市场规模及增长对比图表 22 大数据在智慧城市应用领域的投资结构图表 23 2014年中国大数据行业企业数量不同所有制分析图表 24 2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司主营业务构成分析图表 25 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业收入及增速统计图表 26 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业成本及增速统计图表 27 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司营业利润及增速统计图表 28 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司利润总额及增速统计图表 29 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司净利润及增速统计图表 30 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司销售费用及增速统计图表 31 2011-2015年1-6月天泽信息产业股份有限公司管理费用及增速统计图表 32 2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务构成分析图表 33 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入及增速统计图表 34 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业成本及增速统计图表 35 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司营业利润及增速统计图表 36 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司利润总额及增速统计图表 37 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司净利润及增速统计图表 38 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司销售费用及增速统计图表 39 2011-2015年1-6月北京拓尔思信息技术股份有限公司管理费用及增速统计图表 40 2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司主营业务构成分析图表 41 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业收入及增速统计图表 42 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业成本及增速统计图表 43 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司营业利润及增速统计图表 44 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司利润总额及增速统计图表 45 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司净利润及增速统计图表 46 2011-2015年1-6月厦门市美亚柏科信息股份有限公司销售费用及增速统计。
dsp精准营销(大数据营销)项目大学生电子商务创业孵化园入园申报商业计划书
锡林郭勒大学生电子商务创业孵化园入园项目申报计划书项目名称: dsp精准营销(大数据营销)单位名称：北京精算科技有限公司申报人：温志明申报日期： 2015年9月一、项目简介。
从创业项目名称、创业构想、产业类别定位、项目发展优势、项目进度、发展计划等方面做简要介绍。
项目名称：dsp精准营销(大数据营销)创业构想：通过对大数据进行分析，精准找到广告主的目标用户群体，然后投放广告；产业类别定位：互联网广告项目发展优势：目前中国互联网广告行业从2010年的300亿增至2015年的2000亿左右，预计2017年3000亿的市场，在这个势头越来越猛的互联网广告行业，现在存在的大量的垃圾广告，原因就是投放不精准，我们要做的就是解决广告投放问题，颠覆广告行业。
项目进度：产品已经上线，搭建销售团队中项目发展计划：1、2015年，锁定北京，锡林郭勒盟，以及周边地区，搭建销售、运营团队，年底实现自负盈亏；2、2016年1月-2017年12月，在北京，锡林郭勒盟地区打下知名度，实现500-800万元年流水，为国内创业板/新三板上市做准备；3、2017年1月-2020年12月，孵化自己的女性电商平台，获取100W用户，实现融资千万元级别的目标，为国内创业板/新三板上市做准备。
二、创业团队。
介绍创业项目申报人（发起人）和创业团队主要成员基本情况、工作经历、技能特长以及团队分工情况，介绍创业团队经历、运行机制和创业能力。
发起人：温志明2011年-2013年：百度从事高级营销顾问一职，从部门新人到部门”灵魂”的蜕变，培养了销售能力，责任心，市场预判能力及商业信息敏感度能力；2013年-2014年：乐视；从事BD经理一职，一个月破格转正(互联网公司一般都是半年转正)，建立了庞大的互联网人脉圈，不论百度、腾讯、阿里、乐视、优酷、爱奇艺，58赶集，360等大互联网公司以及光线、华谊、博纳等电影公司，都有熟悉的人脉，为企业发展铺垫良好的基础；2014年-2015年：雪人电影从事互联网负责人一职，这个公司是我们在乐视一起的同事创建的团队，因为个人发展原因，我自己创建了北京精算科技有限公司。
专业认识报告大数据分析(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分。
大数据分析作为一门新兴的交叉学科，涵盖了计算机科学、统计学、数学等多个领域，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识。
本报告将对大数据分析专业进行详细的介绍，包括其发展背景、核心内容、应用领域以及未来发展趋势。
二、大数据分析的发展背景1. 数据爆炸时代21世纪是信息爆炸的时代，人类社会正从信息时代迈向数据时代。
随着物联网、移动互联网、云计算等技术的广泛应用，数据量呈指数级增长。
据统计，全球数据量每两年就会翻一番，预计到2020年，全球数据量将达到40ZB。
2. 传统数据分析方法的局限性传统的数据分析方法主要依赖于统计软件和人工分析，难以应对海量数据的处理和分析。
随着数据量的不断增长，传统方法在处理速度、准确性、效率等方面逐渐暴露出不足。
3. 大数据分析技术的兴起为了解决传统数据分析方法的局限性，大数据分析技术应运而生。
大数据分析利用计算机科学、统计学、数学等领域的知识，通过数据挖掘、机器学习、深度学习等方法，从海量数据中提取有价值的信息和知识。
三、大数据分析的核心内容1. 数据采集与预处理数据采集是大数据分析的基础，包括从各种数据源获取原始数据。
数据预处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，以提高数据质量和分析效率。
2. 数据存储与管理随着数据量的不断增长，数据存储与管理成为大数据分析的关键问题。
目前，分布式存储系统如Hadoop、Spark等成为主流，能够满足海量数据的存储和计算需求。
3. 数据挖掘与统计分析数据挖掘是从海量数据中发现有价值的信息和知识的过程。
统计分析是对数据进行描述、推断和预测的方法，包括回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
4. 机器学习与深度学习机器学习和深度学习是大数据分析的核心技术之一。
机器学习通过算法让计算机从数据中学习，自动提取特征和规律。
深度学习则是一种更高级的机器学习方法，能够模拟人脑神经网络，实现更复杂的模式识别和预测。
大数据精准营销：文献综述和研究展
一、研究背景随着经济全球化进程的加快、经济转型发展和行业市场竞争的加剧，企业管理者和营销人员面临企业发展战略决策的选择挑战，即如何才能做到在正确的时间将正确的商品或服务传递给正确的客户群体，简而言之就是精准营销，给企业带来利润。
随着信息技术的快速发展，以大数据挖掘为代表的信息处理算法为精准营销创造了可能和实践路径。
当消费者产生浏览记录和购买行为时，其点击商品类目、停留时间、购买价格等一切信息都将被记录并被大数据处理、分析和利用，为下一次系统网络进行精准推荐提供偏好依据。
因此，为了在行业竞争中处于优势地位，企业必须立足自身建立精准的营销决策模型，给企业营销管理决策提供精准的市场定位，以精确满足客户的需求。
随着数字化转型的实施，即大数据精准营销，大量的数字化营销技术可用，旨在为客户提供价值。
大数据的挖掘可以识别和分析人类社会活动的规律和模式，为企业的营销决策提供科学依据。
二、大数据和精准营销的概念美国学者莱斯特伟门在1999年首次提出了精准营销的概念。
许多学者借助五个V 来定义大数据，即容量、速度、价值、多样性和准确性。
大数据精准营销是利用大量数据经过算法处理实现低成本投入、高效获取潜在价值客户和引导消费者产生购买意愿的有效方式，相较于传统的高昂广告投入，大数据精准营销可以实现特定交易场景定向广告投放。
美国数据科学的技术权威维克托·迈尔·舍恩伯格就在其经典著作《大数据时代》中指出，大数据就是对所有数据进行处理、分析和利用，其数据处理过程中面对的数据量是无比巨大、高速和多样的。
相比欧美等发达国家，精准营销的学术研究在我国的发展较晚，但随着以BAT 企业为代表的现代信息网络技术的应用发展和我国经济发展步伐的加快，学者对大数据精准营销的关注和研究逐渐增多。
陆天驰（2016）等学者认为大数据精准营销是对消费者产生的数据进行正确的收集、筛选、整合、处理、分析和利用，最终达到精确满足消费者需求的高效营销方式。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
大数据开题报告范文
大数据开题报告范文一、选题背景与意义随着互联网时代的到来，大数据在各个领域广泛应用，成为推动经济社会发展的重要力量。
大数据是指以海量、高速、多样的数据为基础，通过挖掘、处理和分析等方式，为决策提供支持和指导。
在当前信息技术快速发展的时代背景下，如何利用大数据提升经济效益和管理效能，成为许多企事业单位亟待解决的问题。
本课题围绕大数据的概念、特点及应用，就其对企业发展的影响进行深入研究，旨在为企业提供科学、合理的数据管理和决策支持。
二、研究目标与问题本研究旨在探讨大数据对企业发展的影响及其应用，具体目标如下：1. 分析大数据的特点和应用领域，了解其在各个行业的运用情况；2. 研究大数据对企业管理的影响，包括数据分析、决策支持等方面的作用；3. 探讨大数据在企业营销中的应用和效益；4. 提出优化大数据应用的方法和策略，为企业提供决策支持。
研究问题如下：1. 什么是大数据，它有哪些特点和应用领域？2. 大数据对企业管理的影响有哪些？3. 大数据在企业营销中的应用和效益如何？4. 如何优化大数据的应用，为企业提供决策支持？三、研究方法与步骤本研究将采用文献综述和实证研究相结合的方法，具体步骤如下：1. 收集相关文献和资料，了解大数据的概念、特点和应用领域；2. 分析大数据对企业管理的影响，包括数据分析、决策支持等方面；3. 探讨大数据在企业营销中的应用和效益，如个性化推荐、市场定位等；4. 利用实证研究方法，通过收集实际数据和样本调查，验证大数据对企业的影响和效益；5. 根据研究结果，提出优化大数据应用的方法和策略。
四、研究内容与计划1. 研究大数据的概念、特点和应用领域，包括金融、医疗、制造业等多个行业；2. 分析大数据对企业管理的影响，探讨其在决策支持、资源配置等方面的作用；3. 探讨大数据在企业营销中的应用和效益，如个性化推荐、市场定位等；4. 实证研究，通过数据收集和样本调查，验证大数据在企业发展中的影响和效果；5. 提出优化大数据应用的方法和策略，为企业提供决策支持。
2017-2018年大数据行业战略布局分析报告
2017-2018年大数据行业战略布局分析报告(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2017年11月正文目录一、互联网进入智能时代，数据将主导未来市场竞争 (4)（一）数据将成未来商业竞争的核心，应用价值凸显 (4)（二）数据资源获叏、数据应用能力将是企业核心竞争力 (5)二、全面支撑数据应用，云计算将是未来主流IT基础设施 (5)（一）云基础产品不断创新，存储+计算+安全支撑数据应用 (5)（二）政企上云进程提速，云计算产业将迎来高速发展期 (8)三、万物互联造就核心数据源头，IoT产业有望快速发展 (10)（一）万物互联皆可数据化，物联网大数据空间广阔 (10)（二）人工智能赋能产业升级，引领IoT吐智联网发展 (11)（三）智能物联网将至，城市、工业应用领域有望率先爆发 (13)四、主要公司分析 (14)（一）高新兴 (14)（二）华胜天成 (15)（三）浪潮信息 (15)五、风险提示 (16)图表目录图1：大数据行业应用价值潜力 (4)图2：国内外企业围绕数据的竞争纠纷 (5)图3：阿里自研第三代分布式云数据库POLARDB (6)图4：阿里神龙云服务器 (7)图5：面吐高性能计算的神龙服务器集群 (7)图6：阿里与用云产品系列全景 (8)图7：2016年大数据在我国的行业分布 (9)图8：2011年-2025年全球物联网连接数规模及预测 (10)图9：2009年-2015年我国中国物联网产业规模 (11)图10：IoT和AI作为双吐系统于补运行 (12)图11：物联网不工业4.0 (13)图12：全球物联网不工业物联网终端支出 (14)一、互联网进入智能时代，数据将主导未来市场竞争（一）数据将成未来商业竞争的核心，应用价值凸显随着数字化信息的发展，人类产生和储存的数据量呈现爆发式增长，全球的总存储数据量的量级已达到泽字节（ZB）级别。
IDC统计，2014年全球数据总量为8ZB，预计到2020年达到44ZB。
2017短视频行业大数据洞察报告
联盟成员 播放量 粉丝
魔力TV M CN联盟商业模式
旗下自制短视频工作室
独立短视频工作室
第三方短视频工作室
为联盟成员提 供：
发行： 视频网站 + 运营 商 +OTT 等 播 放 终端
商业植入： 对
接商家实现内 容变现
推广： 播放终端之外的 全媒体渠道传播
投资： 投入扶持资金共 同孵化IP
整合
投资
自媒体短视频内容矩阵(160+ 短 视 频 栏 目)
移动视频网民(亿)
移动视频网民占比(占整体视频网民)
大数据 ·全洞察
数据来源：CNN IC
短视频成为移动视频新的爆发点
• 2016年，直播和短视频均表现抢眼，但在2017年上半年结束，直播遭遇瓶颈， 用户规模持续下滑，短视频依旧 保持快速增长。
20000 19000 18000 17000 16000 15000 14000
• 借助一系列流程机制实现优 质内容更快更有效触达目标 受众，帮助优质内容快速孵 化成长。
运营方面
• MCN机构在各环节都有专业的 团队，整合各种资源及平台， 包括IP资源、广告主资源、电商 平台资源等。
• 利用专业的内容制作能力、流 量推广和全网营销能力、数据 分析能 力、粉 丝运营 能力 等， 帮助创作者实现打造IP和流量变 现的目的。
18% 16% 14% 12% 10%
8% 6% 4% 2% 0%
娱乐
影视剧
土豆短视频各题材播放量分布
游戏
搞笑
动漫
201706 201707
音乐
体育
历史
大数据 ·全洞察
数据来源：土豆视频平台数据
垂直内容创作者案例
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2017年大数据营销行业研究分析报告
2017年6月
目录
一、行业监管体制、主要法律法规及政策 (4)
1、行业主管部门和监管体制 (4)
2、主要法律法规及政策 (4)
二、行业发展状况 (7)
1、大数据服务产业发展概况 (8)
（1）数据分析需求旺盛 (9)
（2）数据处理外包服务将兴起 (10)
2、数据营销行业发展概况 (10)
三、行业上下游产业链情况 (11)
四、行业市场规模 (13)
1、大数据服务产业市场规模 (13)
2、数据营销行业市场规模 (15)
五、行业发展趋势 (16)
1、数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现 (16)
2、大数据交易将带动生态体系进一步完善 (17)
3、大数据方案将向更多垂直化领域的拓展 (17)
4、大数据算法优化的重要性将更加凸显 (18)
六、影响行业发展的因素 (18)
1、有利因素 (18)
（1）国家产业政策大力支持 (18)
（2）产业上游数据资源量的持续增长 (19)
（3）数据资源价值逐渐显现 (19)
（4）客户群体认可度逐渐上升 (19)
2、不利因素 (20)
（1）缺乏统一标准和规范，不利于行业竞争和发展 (20)
（2）行业研发投入大，国内企业资金实力凸显不足 (20)
（3）高端人才的缺乏 (20)
（4）软件技术服务的价值尚未被充分认可 (21)
七、行业主要壁垒 (21)
1、专业化壁垒 (21)
2、技术壁垒 (22)
3、产品研发壁垒 (23)
八、行业风险特征 (23)
1、技术升级的风险 (23)
2、有关数据安全及合法采集的相关监管政策不明确之风险 (24)
3、市场竞争加剧的风险 (24)
4、人才流失的风险 (24)
通过利用分布式并行计算、人工智能等技术对海量异构数据进行计算、分析和挖掘，将由此产生的信息应用于企业客户的社会化媒体营销策略方案服务中，属于软件和信息技术服务业下的大数据服务产业中的数据营销子行业。
一、行业监管体制、主要法律法规及政策
1、行业主管部门和监管体制
属软件和信息技术服务行业主管部门系工业和信息化部。
工业和信息化部，主要负责制定行业发展战略，优化产业布局和结构；制定并组织实施行业规划和产业政策，起草信息化法律法规草案和规章；制定行业技术规范和标准，指导行业技术创新和技术进步等。
国家发展与改革委员会对行业进行宏观管理和指导，主要负责产业政策的制定、确定行业发展战略规划和行业法规；组织制定行业标准和行业规范，实施行业管理和监督；推动行业的现代化发展和技术进步。
行业内部管理机构是中国计算机行业协会和中国软件行业协会，主要负责产业及市场研究、对会员企业的公共服务、行业自律管理以及代表会员企业向政府部门提出产业发展建议与意见等。
在该行业除涉及国家安全和国计民生的关键项目外，基本按市场规律运作。
2、主要法律法规及政策
我国软件和信息技术服务业主要遵循的法律、法规及规范性文件。