大数据精准营销平台PPT
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大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
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跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
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项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
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1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
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01
大数据分析概述
2024/1/26
大数据分析及应用案例-精准营销
• • • •
Service Quality Analysis Competitor Analysis Customer Analysis Location Based Analysis
26.2% of the world is online
1.8 billion people are online today and this number is estimated to reach 2.2 billion by 2013 Applications
14
Big Insights and Streams
DB2
Smarter Commerce
EMM
Mobile 1st
Analytics Cloud
短期目标 –大数据分析
1. 构建后台关联知识库: 从产品自身属性、说明书、销售记录、用户评 论提炼知识点，并且建立语义关联网络； 2. 标准化用户查询：把口语化的、不规范的查询补充完善，并映射到 标准产品术语； 3. 理解用户的查询需求：对用户需求进行语义归类及消歧； 4. 基于语义关联做精准搭配推荐 标准化用户查 理解用户的查
46周的销售数据加上15周的社交媒体数据用以训练， 来预测未来的销售额 某款相机: 预测精度，MAPE（平均绝对百分比误差）从31%降到了16%
在预测模型中加入社交媒 体中相关品牌产品的数据 量信息及情感挖掘信息很 大提升了预测精度
12
支撑技术： 将社交媒体分析加入销售预测模型
社交媒体数据
“Bought a Nikon Coolpix S6300 + waterproof case. Can't wait to play with it.”
讨论量
去除噪声数据
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
DPI大数据精准营销系统简介
受众a
DPI 广告主2
媒体A
受众b
而DPI可以通过对用户数据的分析，对受众实现 精准定位，从而实现从媒体购买向受众购买的转 变。
受众购买的优势
媒体
ü同一广告位的流量可以根 据受众群体的不同售卖给不 同的广告主，从而使广告位 的整体价值得到提升；
ü提升长尾资源的售卖率。
ü可以精准地触达目标受众，避免 将预算浪费在非目标受众上； ü可购买的媒体数量更多，覆盖面 更广，可以触达到单靠媒体购买方 式可能遗漏的目标受众； ü由于广告推送的对象均为目标受 众，点击率和转化率相对较高； ü可以对广告效果进行监测和优化， 不断提升精准度。
线下实体商业(Business Entity) 4S店，物业等
技术实现
媒体曝光汇集行业顶尖技术，算法精确 1/10秒完成识别、匹配、发送、投放一系列动作
STEP 1
数据收集
根据产品本身特点选择适合的媒体 散投放，积累参考数据 分析媒体来源及用户行为
STEP 2
广告优化
STEP 3
稳定投放
多种种定向优化 人群数据分析 人群扩散及修正 CPC及CPA数据模型建立-决策树算法
广告主
PC端广告展现
1、在电脑屏幕右下角 2、广告尺寸为400*300
移动端广告展现
1、底部通栏 2、广告尺寸为350*60
产品优势
独有的热数据+精选媒体技术，让DPI广告投放第一次实现“品效合一”
拥有完善的技术架构，大数据处理的能力和大数据应用的能力 “在大数据里找到客户的每一个用户及周边用户群”
具体到单品，针对性强， 满足个性化推广需求，合理 掌控成本
提升品牌曝光率 提升市场占有率
传统投放
ppt经典模板--大数据背景下跨境电商营销策略分析
1 我国跨境电商的发展概况
2 我国跨境电商模式
1 我国跨境电商的发展概况
1 自营B2C模式
自营B2C模式是指从供应商处购买成本较低的商品，然后制定一个市场满意的价格销售出去， 从而赚取商品差价，以此获取盈利。但是自营B2C模式存在一定的风险，比如货物积压和货物 过期 通过代运营的方式销售产品可以避免货物积压，可以采用月结和周结的方式结算，但如果出现 售后问题，处理流程非常烦琐。通过分销方式，在自营站内售卖商品，采用月结方式获取商品 销售额度返利
1
1 我国跨境电商的发展概况
1 我国跨境电商的发展概况
1 我国跨境电商的发 展趋势和发展现状
作为一种新的外贸方式，跨境电 商近年来在世界各国兴起，其市 场交易规模快速增大并且市场的 潜力巨大。根据《商业经济研究 》2019年10期中的数据分析得 出，跨境电商已经成为外贸发展 的新趋势
1 我国跨境电商的发展概况
7
7 结语
7 结语
B2C跨境电商凭借特有的优势成为发展最好的网络集市， 本文借鉴“全球速卖通”的营销案例，提出中心思想并深入 分析
利用数据分析技术，可以为跨境电商带来进一步的发展
除了本文分析的益处外，还能利用大数据实 现产品质量的管理，解决产品质量问题
实现营销策略的升级和完善 提高并改善用户体验度
6 大数据背景下跨境电商营销策略
3利用大数据改变营销战略和 进行网络推广
传统的营销方式需要投入大量的人力资源，而 利用大数据精准营销不仅可以节省人力资源， 还可以对实时地消费信息进行反馈并及时调整 营销策略。通过大数据分析技术可以获取消费 者的行为数据、偏好及客户满意度等 利用大数据能提高网络推广的精确性，降低企 业的推广费用，还可以考虑消费者的消费时间 ，选择恰当的时机投放广告
大数据技术的营销应用(PPT 22张)
越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等 都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢？大数据最大的好 处在于能够让我们从这些数据中分析出很多智能的，深入的，有价值的信息。 下面我总结了分析大数据的5个方面。
1. Analytic Visualizations （可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本 的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分
2. Data Mining Algorithms（数 据挖掘算法）
析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处 理大数据的量，也要处理大数据的速度。 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析 员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑
大数据价值
§谷歌搜索、Facebook的帖 子和微博消息使得人们的行 为和情绪的细节化测量成为 可能。挖掘用户的行为习惯 和喜好，凌乱纷繁的数据背 后找到更符合用户兴趣和习 惯的产品和服务，并对产品 和服务进行针对性地调整和 优化，这就是大数据的价值。 大数据也日益显现出对各个 行业的推进力。 首先，手中握有数据的 公司站在金矿上，基于 数据交易即可产生很好 的效益；其次，基于数 据挖掘会有很多商业模 式诞生。
从市场角度来看， 大数据还面临其他 其次，巧妇难为无米之 因素的挑战。架势 炊，大数据的关键还是 无线CEO叶忻直言， 在于谁先拥有数据。多 大数据很有前景， 盟联合创始人兼COO 但是市场中数据噪 张鹤表示，智能手机是 音太多，会导致数 根据用户营销而不是根 据价值大大降低。 据媒体营销。移动互联 以无线营销为例， 网提供了新的数据来源， 大量的刷量以及水 数据分析能够针对每一 军好评差评等数据 位用户的手机信息做精 已经严重干扰了数 准匹配，但目前大数据 据的准确性，这实 时代还没有真正来临。 际上大大降低了数 多盟虽然每天可覆盖 据的价值。 1800万用户，但对用 户行为的描述，还需要 更大的数据量。
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
![2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ce91353800f69e3143323968011ca300a6c3f6b1.png)
利用大数据技术和人工智能算法，可以对海量医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供临床决 策支持。例如，通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析，可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
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远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
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无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
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大数据在各领域应用案例
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金融行业应用案例
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风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
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《大数据平台简介》课件
B
C
D
可扩展性强
大数据平台采用分布式架构，可以根据业 务需求进行横向和纵向的扩展，满足企业 不断增长的数据处理需求。
数据整合能力强
大数据平台能够整合不同来源、不同格式 的数据，实现数据的统一管理和分析。
挑战分析
数据安全风险高
随着数据量的增长，数据安 全问题也日益突出，如何保 障数据的安全和隐私成为大 数据平台面临的重要挑战。
定义
大数据平台是一个集数据存储、处理、分 析和管理于一体的综合性系统，旨在高效 处理大规模数据集，挖掘其潜在价值。
高效性
具备高性能的数据处理能力，能够快速处 理和分析大规模数据。
可靠性
提供数据备份、恢复和容错机制，确保数 据安全可靠。
扩展性
具备水平扩展和垂直扩展能力，可根据业 务需求灵活增加计算和存储资源。
大数据平台的应用场景
数据分析与挖掘
对海量数据进行深入分析和挖掘，发现 潜在规律和趋势，为企业决策提供支持
。
数据科学与机器学习
利用大数据平台进行数据建模、特征 工程、模型训练和评估等，支持机器
学习和人工智能应用。
数据仓库与报表
构建企业级数据仓库，提供标准化的 报表和查询服务，满足企业日常运营 和管理的需求。
05
CATALOGUE
大数据平台案例分析
案例一：某电商的大数据平台建设
总结词
该电商企业通过大数据平台建设，实现 了精准营销、个性化推荐和供应链优化 。
VS
详细描述
该电商企业利用大数据技术，收集并分析 用户行为、购买历史、浏览记录等数据， 实现了个性化推荐和精准营销。同时，通 过大数据分析，优化了供应链管理，降低 了库存成本，提高了运营效率。
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汇报人：XXX时间：XX年XX月
目录
CONTENTS
1
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2
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ห้องสมุดไป่ตู้
3
添加主题
4
添加主题
想到这儿，我就安心了，更没再多考虑这些。可没想到，不一会儿就下起了雨，雨越下越大，我们 只好找了个地方避雨，即使这样我们也淋得像落汤鸡一样。一直到雨停了，我们才回了家。我一作 文:..看，彭锦丹没有在家门口等，便为自己最初想到了这点而暗暗高兴呢。走进家里，我换上了干 净的衣服后就坐在沙发上拔打她的电话号码，&;彭锦丹在你家门口等你被淋湿生病了，&;接电话的 人是她奶奶，听到这消息时，我傻乎乎的对着手机半天没有说话。爸爸看到我发呆失态的样子就走 过来问原因，我吞吞吐吐地将&;约定&;之事告诉了爸爸，爸爸抚摸着我的头，语重心长的说：&;一 个人什么最可贵？是诚信。&;另外，爸爸还给我讲了列宁小时侯打碎花瓶的故
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Special Condition
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02
标题内容概述
标题文字内容 标题文字内容
标题文字内容 标题文字内容
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事，我边听边流泪，我为我的行为后悔极了，随后，我怀着愧疚的心情再次拔打好朋友彭锦丹的电 话：&;都下雨了，你还等我干嘛呀。&;&;谁让我们说好了呢&;听了这话，使我真正懂得了什么叫诚 信。 经过这件事后，我知道了：做人就应该做一个诚实守信的人。诚信作文600字-满分作文网
桌子前，只是一片空气，社团课时，这位同学什么也没带。 他摆出一幅耍帅的样子坐在位置上，一会儿便和前面的人玩了起来，还不是响起一串震耳的笑声， 笑得每个人都心神不宁，不由让人对他产生了厌恶感。这时，他又问后面的人：&;你的头上怎么有 个这么大的黑痣？&;让那位头上有个豆大黑痣的女生无话可说，脸上还泛起了一片红，虽然人家不 理他，但他仍
01
标题内容概述
标题文字内容 标题文字内容
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2020
云计算互联网智能 科技大数据
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