大数据精准营销的论文.
大数据时代背景下企业精准营销研究——以电商行业为例
大数据时代背景下企业精准营销研究——以电商行业为例在大数据时代的背景下，企业精准营销变得越来越重要和必要。
尤其是在电商行业，大数据的应用可以帮助企业更好地了解用户需求，实现更加精准的推广和销售。
本文将以电商行业为例，探讨大数据时代下企业精准营销的研究和应用。
一、大数据时代下的企业营销挑战随着互联网的发展和普及，电商行业迅速崛起。
然而，随之而来的是激烈的竞争和越来越复杂的市场环境。
如何在众多竞争对手中脱颖而出，成为电商企业长期发展的关键。
传统营销方式已经无法满足企业的需求。
以往的市场研究通常依赖于样本调查和统计分析，但这种方式在大数据时代显得相对滞后和低效。
传统方法往往只能提供一些静态的数据，难以提供对用户行为和需求的深入了解。
二、大数据时代下的精准营销需求随着互联网技术的进步和应用，企业可以获取海量的数据，这为精准营销提供了前所未有的机会。
大数据技术可以帮助企业从用户行为数据中挖掘出有价值的信息，并根据这些信息精准地进行营销活动。
在电商行业中，精准营销的核心就是了解用户需求并提供符合其需求的产品和服务。
大数据分析可以帮助企业实时监测用户行为，了解用户的购物偏好、兴趣爱好等信息。
通过对这些信息进行分析，企业可以精确地推送个性化的推广信息，提高用户购买的转化率。
三、大数据时代下的企业精准营销策略1. 数据采集和整合企业需要建立完善的数据采集和整合系统，以收集和整理各种与用户相关的数据，包括用户的购买记录、浏览行为、社交媒体活动等。
通过数据整合，企业可以建立用户画像，深入了解用户的需求和行为特点。
2. 数据分析和挖掘企业需要利用大数据分析工具，对采集到的数据进行深入分析和挖掘。
通过数据模型和算法的应用，可以从海量的数据中找到有价值的信息和规律。
例如，可以通过购买记录和用户评价分析出用户的消费偏好和需求，为企业的商品推荐和定价提供参考依据。
3. 个性化推广和定制化服务通过对用户数据的分析和挖掘，企业可以为不同用户提供个性化的推广和定制化的服务。
如何利用大数据进行精准营销
如何利用大数据进行精准营销近年来，随着互联网和移动互联网的发展，大数据的应用也越来越广泛。
对于企业而言，大数据营销已经成为了提高销售额和商业竞争力的一种关键手段。
通过大数据的分析和利用，企业可以更好地了解用户需求和反馈，提高产品服务的质量和精准度。
本文将探讨如何利用大数据进行精准营销，以提高企业的市场竞争能力和盈利能力。
一、大数据的定义和作用大数据是指无法通过传统方法进行处理和管理的海量、高维和高速的数据集合。
它包括结构化数据和非结构化数据，不仅包括传统的数据库、表格和文本数据，还包括音频、视频、图片、社交媒体和应用程序等数据。
大数据的应用可以解决企业所面临的各种问题，如市场趋势分析、用户行为分析、风险预测、营销策略制定等。
二、大数据分析的流程大数据分析是指通过技术手段从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
大数据分析的流程一般包括数据采集、数据准备、数据分析和数据可视化。
1.数据采集数据采集是指从各种数据源中收集和整合数据，包括社交媒体、企业内部数据、在线调查和第三方数据等。
数据采集的目的是获取大量的数据，并提取其中的有用信息和知识，为后续的数据分析做准备。
2.数据准备数据准备是指在数据采集后对数据进行处理和清洗，以提高数据的质量和准确性。
数据准备包括数据清洗、数据转换和数据集成。
3.数据分析数据分析是指通过特定的分析模型和算法从大数据中提取有用的信息和知识，以帮助企业做出正确的决策。
数据分析可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘、文本分析和可视化分析等。
4.数据可视化数据可视化是指通过图表、图形和仪表盘等方式将分析结果呈现给用户，以便用户理解和使用。
数据可视化可以帮助用户更好地理解数据和信息，从而更好地做出决策。
三、利用大数据进行精准营销的关键利用大数据进行精准营销，企业需要掌握以下关键：1.数据源的选择在选择数据源时，企业要考虑数据的质量和可用性。
数据源需要经过验证和整合，避免使用数据质量较差或不可靠的数据源。
大数据论文3000字范文(精选5篇)
大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
基于大数据的精准营销策略研究
基于大数据的精准营销策略研究在当今数字化时代，大数据已经成为企业营销领域的重要资源。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业能够更加精准地了解消费者的需求、行为和偏好，从而制定更加有效的营销策略。
本文将探讨基于大数据的精准营销策略，包括其优势、实现方式以及面临的挑战。
一、大数据为精准营销带来的优势1、更精准的目标客户定位大数据能够整合来自多个渠道的信息，如消费者的购买记录、浏览行为、社交媒体活动等，从而构建出全面的客户画像。
企业可以根据这些画像，准确地识别出潜在的目标客户群体，将营销资源集中投放在最有可能产生购买行为的客户身上，提高营销效果。
2、个性化的营销内容基于大数据对客户的深入了解，企业能够为每个客户提供个性化的营销内容。
例如，根据客户的兴趣、偏好和购买历史，推送符合其需求的产品推荐、优惠信息和定制化的广告，增加客户对营销活动的关注度和参与度。
3、实时优化营销策略大数据能够实时监测营销活动的效果，企业可以根据数据分析结果及时调整营销策略。
例如，如果某个广告渠道的转化率较低，企业可以立即减少在该渠道的投入，将资源转移到效果更好的渠道上；如果某种营销活动的响应率不高，可以迅速调整活动内容和形式，以提高效果。
4、提高客户满意度和忠诚度通过精准的营销，客户能够得到真正符合其需求的产品和服务，从而提高客户满意度。
同时，个性化的关怀和服务也能够增强客户对企业的忠诚度，促进客户的重复购买和口碑传播。
二、基于大数据实现精准营销的方式1、数据收集与整合要实现精准营销，首先需要收集大量的相关数据。
这些数据来源广泛，包括企业内部的销售数据、客户关系管理系统中的数据，以及来自外部的社交媒体数据、搜索引擎数据、第三方数据提供商的数据等。
然后，通过数据清洗、转换和整合，将这些分散的数据集中到一个统一的数据平台上，以便进行分析和挖掘。
2、数据分析与挖掘运用数据分析和挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘、预测分析等，从海量数据中提取有价值的信息。
大数据驱动的精准营销策略研究
大数据驱动的精准营销策略研究在当今数字化的商业环境中，大数据已成为企业决策和营销战略的关键驱动力。
大数据驱动的精准营销不仅能够提高营销效率，降低成本，还能更好地满足消费者的个性化需求，增强客户满意度和忠诚度。
本文将深入探讨大数据驱动的精准营销策略，包括其概念、优势、实施步骤以及面临的挑战。
一、大数据驱动的精准营销概念大数据驱动的精准营销是指企业通过收集、分析和处理海量的消费者数据，深入了解消费者的行为、偏好、需求和购买模式，从而有针对性地制定和实施营销策略，以实现营销效果的最大化。
这些数据来源广泛，包括企业内部的销售数据、客户关系管理系统数据，以及来自社交媒体、网络浏览、移动应用等外部渠道的数据。
二、大数据驱动的精准营销的优势1、提高营销效率通过精准定位目标客户，企业可以避免在非潜在客户上浪费营销资源，将有限的预算集中在最有可能转化的客户群体上，从而提高营销投资回报率。
2、增强客户体验根据客户的个性化需求和偏好提供定制化的产品和服务推荐，能够让客户感受到企业对他们的关注和理解，从而提升客户满意度和忠诚度。
3、促进销售增长精准的营销活动能够更有效地激发客户的购买欲望，提高销售转化率和客户终身价值。
4、实时优化营销策略大数据的实时性使得企业能够及时监测营销活动的效果，根据反馈数据快速调整和优化策略，以适应市场变化和客户需求的动态变化。
三、大数据驱动的精准营销实施步骤1、数据收集这是精准营销的基础。
企业需要从多个渠道收集消费者数据，包括线上和线下渠道。
线上渠道如网站、社交媒体、电商平台等，线下渠道如实体店、展会、活动等。
同时，还需要确保数据的准确性、完整性和合法性。
2、数据整合与清洗收集到的数据往往分散在不同的系统和平台中，且可能存在重复、错误或不完整的情况。
因此，需要对数据进行整合和清洗，将不同来源的数据统一格式，并去除无效数据。
3、数据分析运用数据分析技术和工具，对整合后的数据进行深入挖掘，以发现隐藏在数据中的消费者行为模式、需求趋势和购买偏好。
大数据在精准营销中的应用
大数据在精准营销中的应用在当今数字化的时代，大数据已经成为企业营销领域的重要利器。
精准营销作为一种能够有效提高营销效果和投资回报率的策略，与大数据的结合更是为企业带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据究竟是什么呢？简单来说，大数据就是海量的、多样化的数据集合，这些数据的规模之大、类型之多、生成速度之快，使得传统的数据处理方式难以应对。
它包括了消费者的行为数据、购买记录、浏览历史、社交互动等各种信息。
而精准营销则是基于对目标客户的深入了解，将营销信息准确地传递给最有可能感兴趣和购买的客户群体。
大数据在精准营销中的应用首先体现在对消费者的精准画像上。
通过收集和分析消费者在各种线上和线下渠道的行为数据，企业能够了解消费者的兴趣爱好、消费习惯、生活方式等多方面的特征。
比如，一个消费者经常在电商平台上购买运动装备，浏览健身相关的网页和社交媒体内容，那么就可以将其画像为一个对运动健身有浓厚兴趣的人。
基于这样的精准画像，企业可以为其推送与运动健身相关的产品和服务，大大提高营销的针对性和成功率。
其次，大数据能够帮助企业实现精准的市场细分。
市场细分是将整个市场划分为具有相似需求和特征的子市场的过程。
以往，企业往往依靠有限的市场调研和经验来进行市场细分，但这种方式往往不够准确和全面。
而借助大数据，企业可以基于大量的数据进行更精细、更准确的市场细分。
例如，一家服装企业可以根据消费者的购买记录、身材数据、时尚偏好等因素，将市场细分为不同的风格、尺码和价格段的子市场，从而为每个子市场制定更具针对性的营销策略。
再者，大数据有助于预测消费者的需求和行为。
通过对历史数据的分析和挖掘，企业可以发现消费者行为的模式和趋势，从而预测他们未来的需求和购买行为。
比如，在电商领域，根据消费者过去的购买周期和浏览行为，企业可以预测他们何时可能需要再次购买某些产品，并提前为他们推送相关的促销信息。
这种基于预测的精准营销能够在消费者需求产生之前就与他们建立联系，提高销售的机会。
大数据论文范文范文
大数据论文范文一、引言大数据应用于精准营销就是在大数据的支撑下，尽可能多地获取消费者的信息，从中分析挖掘他们的潜在需求，并利用数据技术进行精准的广告投放，使营销更具针对性。
首先，大数据为精准营销提供了海量的数据信息[1]。
在互联网中，用户的信息行为都能转化为数据，企业通过分析这些数据，挖掘消费者的潜在需求，运用信息技术进行精确的、个性化的广告投放，实现精准的营销。
同时，在营销过程中，每一个用户的Cookies数据是可记录和查询的，即与目标用户的每一次接触都会留下痕迹，利用这些“痕迹”可以建立一个消费者数据库，实现客户的信息管理。
大数据使更高效的精准营销得以实现，精准营销又为大数据提供更多信息积累。
二、大数据下的精准营销模式三、大数据在精准营销中的应用四、精准营销的大数据技术应用1.大数据分布式存储管理技术。
大数据是涉及整个软硬件系统的各个层面上诸多计算技术的融合。
当大数据处理平台搭建后，将要考虑数据存储问题。
在集群环境下，需要大数据的储存并发访问，主要采用分布存储系统[2]。
分布式存储对大数据才存储通过可扩展的方式高效可靠的管理，但无法对结构化、半结构化数据进行访问和管理[3]。
因此，面向结构化和半结构化数据存储管理和查询分析系统营运而生：例如HBase和Hive等系统[4]。
2.大数据并行计算及系统平台。
大数据并行计算系统平台框架主要是Hadoop、MapRe-duce。
近年来人们研究实现了更多种大数据并行计算模型与框架，以提高大数据的处理效率。
其中，集多种计算模式为一体的Apache、Spark发展迅猛，成为新一代主流大数据并行计算系统，受到了工业界和学术界的广泛关注和使用。
3.数据分析。
金融征信、互联网舆情、商业用户画像、电信精准营销及智能交通管理等领域的大数据分析应用层出不穷。
大数据以应用系统需要有相关专业及知识结构的应用行业专家对领域应用的具体案例和问题构建行业具体应用的逻辑业务模型，并采用分析软件进行分析归纳数据，计算机专业人员通过以上分析，再进行设计和开发相关大数据应用系统。
数字化营销论文集锦9篇
数字化营销论文集锦9篇关键词：大数据；数字营销；精准营销在我国的白酒行业里，白酒是一种基于感性消费的精神与物质饮品，以情动人，同时也因地理、气候、人文等因素导致产品的差异，本文旨在通过大数据技术将成千上万的数据汇总收集、分析数据从而建立白酒数据库，打造不被同质化的产品和服务，整合与提升白酒产业链，大数据背景下的数字化微营销无疑为深陷泥潭的传统白酒销售注入了强心剂。
一、传统白酒营销的弊端如今电视白酒广告的内容设计，沿街白酒门店装修陈设、参加各种白酒订货会，大家会发现白酒行业不同厂家的产品、品牌故事、招商渠道、包装设计、价格定位存在高度同质化现象。
比如虚构的“品牌故事”、统一的“纯粮酿造”、独有的“陈年窖藏”甚至虚假的功能疗效等浮夸的广告用语，相互模仿的平面包装设计、陈旧的促销推广模式等，白酒行业现已进入高度同质化的营销误区。
无论是老品牌还是新产品大都在相互借鉴、相互模仿抄袭，整个白酒市场的产品和营销模式都走入了同质化营销怪圈。
而真正创造出并实施差异化营销模式的品牌厂家寥寥无几。
大数据时代的到来，如何将数以万计的数据进行科学严谨的量化分析，从而全面了解和预测客户需求打造客户专属的白酒产品。
传统白酒的销售渠道不外乎有以下几种类型：（一）流通渠道：经销商、特约经销商;（二）商超渠道：大、中、小型超市;（三）餐饮渠道：酒店、餐厅、大排档;（四）团购渠道：各大中型单位、外资企业、电商团购等;（五）直销即零售业。
但就目前的白酒行业的销售现状与整个经济环境，经销商、商场超市、餐饮这三个渠道由于包含经销商促销费用、铺货产品占用资金、销售返点、员工工资、差旅费等开支，销售利润不尽如人意；电商销售受传播渠道制约也不够成熟，直销业绩更是少之又少；因此白酒行业急需借助“大数据”东风进行渠道资源整合。
二、如何进行数字化微营销2.基于大数据的精准微营销最大特点就是产品数字化。
2023年以来，因宏观政策、产能过剩、行业恶性竞争等因素，白酒行业进入了深度休眠期，白酒行业的“黄金十年”已一去不复返。
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大数据精准营销的论文
2019-11-30
现代科技的发展给人们的生活带来了许多新变化，消费者越来越强调自我，追求个性，企业在捕捉消费者越来越多样化的需求上面临更多挑战。
以IT 应用技术、智能通信技术为基础的精准营销应运而生。
正如现代营销之父菲利普科特勒所认为，市场营销是企业需要更精确的有效通信和市场营销策略的实施过程，同时交流通信的结果是必须能够计算出来，并且市场营销可利用高效的通讯得到较大利润。
在智能数据挖掘分析时代，我们可以通过对数据的AI＋挖掘的管理、准确程度与精密程度、选择客户与市场定位等多方位来展现精准营销的价值。
一、引言
大数据应用于精准营销就是在大数据的支撑下，尽可能多地获取消费者的信息，从中分析挖掘他们的潜在需求，并利用数据技术进行精准的广告投放，使营销更具针对性。
首先，大数据为精准营销提供了海量的数据信息[1]。
在互联网中，用户的信息行为都能转化为数据，企业通过分析这些数据，挖掘消费者的潜在需求，运用信息技术进行精确的、个性化的广告投放，实现精准的营销。
同时，在营销过程中，每一个用户的Cookies数据是可记录和查询的，即与目标用户的每一次接触都会留下痕迹，利用这些“痕迹”可以建立一个消费者数据库，实现客户的信息管理。
大数据使更高效的精准营销得以实现，精准营销又为大数据提供更多信息积累。
二、大数据下的精准营销模式
1.受众精准。
大数据技术为营销找到更能满足业务需求的受众。
通过对数据的整合分析，我们可以得出清晰的用户画像，了解用户的个性与需求，从而实现一对一的精准投放和服务。
如拥有强大的数据管理平台（DMP）的TalkingData，能对超过20亿移动受众人群的数据进行汇聚、清洗、萃取，结合一系列算法模型，输出人群分类标签数据体系和目标受众分析工具。
由此，企业可以更加精准地找出目标受众，进行针对性的广告投放。
2.成本精准。
大数据技术使广告投放更加精准，提升了广告的转化率和回报率，大大节约了成本。
在大数据的支持下，我们能挖掘大量与消费者相关的数据信息，从中分析出消费者的基本属性、兴趣爱好、消费习惯、消费需求等，更加准确地定位目标受众并进行细分。
再运用人群定向技术，精准地向受众投放针对性的广告。
这样的精准投放，改变了以往大范围无目的的广泛投放模式，大大节约广告投放成本，避免浪费。
同时，精准的广告信息往往能主动迎合消费者的需求，更容易使其对产品和服务产生好感，从而大大提高了广告的转化率和回报率。
企业通过大数据进行精准营销，可最大程度降低营销成本，提升品牌价值。
3.效果精准。
运用大数据对消费者的需求进行筛选跟聚合，使精准营销的层次得到进一步提高。
在大数据技术的支撑下，我们可以得到清晰的目标受众定位，有效细分人群，提供针对性较强的个性化聚合服务。
改变了以往精准营销提供综
合化服务的局面，大大提高了营销的效果。
如，网舟科技通过对用户线上线下的数据进行只能筛选，为不同的使用情境建构了不同的推荐机制，使推荐引擎从以往的综合化服务转向个性化聚合服务。
由此，商品导购更加智能化，消费者好感度增强，有效提高产品和服务的销量，增强了营销的效果。
三、大数据在精准营销中的应用
1.用户数据的挖掘。
互联网时代下，用户的任何行为都会留下痕迹，利用系统日志数据、访问社交网络信息等，我们通过用户反馈信息，识别分析出用户的基本属性、兴趣爱好、消费行为、潜在需求等。
以Facebook为例，超过12亿的用户量为其提供了海量数据。
Facebook可以从Cookies追踪它的用户，如用户在使用Face-book的同时浏览网页，便可以追踪到用户所访问页面的网址。
用户在Facebook里添加的标签，点过的赞等等也都可以成为Facebook识别和分析用户的基本属性、个性取向、情感状态、消费水平、政治倾向等各方面信息的数据依据。
企业可以通过访问Facebook主题数据对消费者进行研究，进一步了解消费者，绘制品牌受众地图，进行品牌内容评估，从而准确地投放广告、开发客户，实现精准营销。
2.定向广告的推送。
精准营销成功的一个重要条件是精准的营销信息推送，即将相关的产品广告、促销活动等信息向目标受众推送，引发其关注并产生点击、阅读等行为，从而进一步吸引其购买产品。
它包含两方面，一是目标受众，即营销信息应该推给谁；二是信息内容，即向其推送怎样的信息。
以前，企业难以获取足够的`用户信息，因此无法采取有针对性的传播内容，造成大量的广告资源浪费。
在大数据时代，我们可以搜集大量的用户信息并进行分析，从而判断出我们的目标受众，进行个性化的定向广告推送，大大提升了广告效率，节约广告成本。
3.主题数据的开发。
主题数据的开发，将数据信息预处理，通过预处理后进行识别，根据不同的管理需求及其相应的信息，将工作定义为不同的分类，再针对各个主题数据库进行主题定义。
它可以为营销者带来一个清晰的用户视图，从而实现更精准的营销。
如企业可以访问Facebook主题数据，识别提取用户信息，再从信息的不同利用角度出发进行分类，整理形成各个主题的数据库。
根据这些主题数据选择性地改变他们在平台和其他渠道的营销方式，使广告投放更加精准。
四、精准营销的大数据技术应用
1.大数据分布式存储管理技术。
大数据是涉及整个软硬件系统的各个层面上诸多计算技术的融合。
当大数据处理平台搭建后，将要考虑数据存储问题。
在集群环境下，需要大数据的储存并发访问，主要采用分布存储系统[2]。
分布式存储对大数据才存储通过可扩展的方式高效可靠的管理，但无法对结构化、半结构化数据进行访问和管理[3]。
因此，面向结构化和半结构化数据存储管理和查询分析系统营运而生：例如HBase和Hive等系统[4]。
2.大数据并行计算及系统平台。
大数据并行计算系统平台框架主要是Hadoop、MapRe-duce。
近年来人们研究实现了更多种大数据并行计算模型与框架，以提高大数据的处理效率。
其中，集多种计算模式为一体的Apache、Spark发展迅猛，成为新一代主流大数据并行计算系统，受到了工业界和学术界的广泛关注和使用。
3.数据分析。
金融征信、互联网舆情、商业用户画像、电信精准营销及智能交通管理等领域的大数据分析应用层出不穷。
大数据以应用系统需要有相关专业及知识结
构的应用行业专家对领域应用的具体案例和问题构建行业具体应用的逻辑业务模型，并采用分析软件进行分析归纳数据，计算机专业人员通过以上分析，再进行设计和开发相关大数据应用系统。
通过其存储、计算、分析等技术层面的运用，能够构建针对不同行业领域的大数据分析或解决[4]。
五、结论
大数据时代下，我们可以在不同媒介不同领域中挖掘、提取各种数据资源，通过对这些数据的整合与分析，我们可以得到用户的基本属性、兴趣爱好、消费需求等，绘制出精准的用户画像，明确他们的潜在需求，并针对这些差异化需求进行精准的个性的广告传播。
这大大提高了广告主寻找目标消费者的效率和精准性，极大地节约了广告投放成本，提高了广告投放效率。
我们要时刻关注技术的发展，抓住大数据带来的机遇，同时也不能盲目迷信大数据，要积极应对它对广告业的挑战与冲击。
参考文献：
［1］李洁,应昌成.大数据发展趋势［J］.电子技术与软件工程,2017(22).
［2］严格非.大数据处理技术与系统研究［J］.信息与电脑(理论
版),2018(5).。