光环大数据培训_大数据让企业数字业务受益的4种方法
如何发掘大数据商业价值？四大场景解决两个战略问题_光环大数据培训
如何发掘大数据商业价值？四大场景解决两个战略问题_光环大数据培训在《数据帝国时代的数字营销焦虑》一文中，我曾写道：中国的数字媒体进入了一个数据帝国时代。
BAT的帝国江山稳如磐石，直接或间接的控制着各种内容类型和内容形式的数字媒体平台。
数据帝国时代，品牌主有两大的焦虑：第一，流量税成本的不断增加，如何应对？数据帝国广告单价过去几年的增长趋势是相当惊人的，绝对大幅跑赢GDP的增长。
如何找到降低平台成本的方法，将会成为数字营销竞争的一个重要的战略竞争点。
而媒体的碎片化也为宝洁这样的大公司带来挑战。
第二，缺少数据和数据使用能力的自己，会不会有一天被帝国开始降维攻击？京东京造、淘宝心选、小米有品、网易严选……平台在尝试C2B概念，也就是按照消费者需求整合供应链，创造出一个消费者更愿意去买的产品，同时这个整合过程能让所有效率变得更高。
这种逻辑和原来的生产型企业完全不同。
因此，今天的大型数字媒体平台，有更大的基因优势跨越到制造行业中来。
也许，很快，越来越多的广告客户会发现，平台既是自己必须花费巨额广告费的媒体，又是自己直接的竞争对手，这对品牌来说才是更大的焦虑。
如何解决焦虑？建立自己的数据壁垒，是未来品牌主必须要做的事情。
如何建立数据壁垒？其实说白了，就是数据对品牌来讲，到底该怎么使用、管理和创造价值，这样的一个新的课题。
如何用好数据？简而言之，要解决两个问题：问题一：什么数据能对我产生商业价值？问题二：这些数据怎么搜集和使用？谈起数据，我们能想到的，是企业会上马各种各样的软件，很多软件的匆匆上马，可能到最后都会发现，投资回报率非常低。
在这里，我换一种方式，用具体使用场景，来解析数据的两大问题。
第一个场景：忠诚度的提升。
拼多多的崛起，证明了忠诚度的另外一个逻辑：如何让我的老客户，通过他的社交媒体，带来更多新的客户。
无论是滴滴的红包，还是拼多多的崛起，都企业者意识到了，如何激发现有客户，带来更多的消费者和新的收入，这可能是忠诚度在目前营销环境下的一个最大使用场景。
大数据以及大数据的应用_光环大数据培训
大数据以及大数据的应用_光环大数据培训对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。
分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据可实现的功能与意义现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT 就是DataTechnology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值大数据应用整体情况大数据应用主要集中在对业务数据的统计分析，作为系统或企业的辅助支撑，应用范围以系统内部或企业内部为主，例如各类统计报表、展示图表等。
伴随着各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展，数据内容和数据格式多样化，数据颗粒度也愈来愈细，随之出现了分布式存储、分布式计算、流处理等大数据技术，各行业基于多种甚至跨行业的数据源相互关联探索更多的应用场景，同时更注重面向个体的决策和应用的时效性。
大数据培训_大数据时代下如何基于算法打造自己的业务_光环大数据培训
大数据培训_大数据时代下如何基于算法打造自己的业务_光环大数据培训机器真的要代替人类？其实自2016年谷歌的人工智能程序AlphaGo 击败韩国围棋大师李世石起就揭开了人机大战序的序幕，2017年12月7日，谷歌DeepMind又调教出一个AlphaZero 程序，它在8个小时内就自学成才征服围棋、国际象棋和日本将棋，为此战役再下一城。
那么人类到底会不会被AI取代？本文暂不对此进行探讨，一盘棋局而已，所知有限，不过可以肯定的是，算法已经显露了它的锋芒，并且进入到我们的生活中，甚至已经开始改变着世界。
算法带来的颠覆就发生在我们身边：我们的出行：滴滴打车不拥有出租车，而是使用算法来连接司机和乘客。
我们的订餐：大众点评和美团战略合作后的新美大自己并不生产食物，而是使用算法连接了商家和客户和物流，将食物直接“投递”到手中。
我们的购物：全球第二大零售商阿里巴巴没有库存，而是使用算法来帮助他人销售和购买产品。
像滴滴打车，新美大和阿里巴巴这样的公司清楚地表明，智能算法会颠覆整个行业。
但是，这种改变才刚刚开始，未来十年将有可能看到所有行业都受到算法的影响。
Gartner把这一趋势称为“算法业务”，它将从根本上改变我们做生意的方式。
算法定义行动：更快做出更明智的决策，并且降低风险Gartner的高级副总裁Peter Sondergaard提出“算法定义行动”，到2020年，智能产品以及相关机构将促进40%的人与数据的交互。
算法业务并不新鲜，但是我们现在为什么还是总会提到它？从有“大数据”这个词开始，很多地方都提到：大数据是 21 世纪的石油。
的确如此，但根据 Gartner 最新发表的文章分析，数据本身而言是无含义的，数据本身并没有做任何事情，除非你知道如何使用它。
可以想想以下的场景：201802011010401317在网络零售领域——推荐引擎利用算法，根据顾客过去的购买记录、浏览“类似”顾客的行为来精准推荐产品500500422_banner在医疗领域——医务人员正在利用诊断算法来支持疾病诊疗，为病人提供第二诊疗意见，并查看患者过往的药物过敏史400088585_banner在交通物流领域——算法分析数据，应用与零配件管理及采购系统以确保在工程故障检测之前，所需配件准备已经就绪以上每种情况下，算法都不仅仅在做数字运算：它们能够直接支持某些角色（在以上案例中分别是顾客、医务人员和库存经理）。
光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论
光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。
其中有两个重点词语：量化和业务。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
人人都应学会的4个数据分析思路_光环大数据数据分析培训
人人都应学会的4个数据分析思路_光环大数据数据分析培训数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力。
在面试的过程中，社招会有面试官会问你以往你负责的产品的相关数据，如何看待这些数据，如何通过这些数据来做接下来的产品优化;校招的面试官可能会问小伙伴们关于分析数据的思维;在产品经理的日常工作当中，要时长盯着数据的报表来分析产品的健康程度。
本文不再对一些基本的数据定义再做描述，而是从分析的思路总结了一些心得，欢迎各位一起来讨论。
1.看数据的维度在对一款产品或者一款产品的其中的一个模块进行分析时，我们可以从两个大维度去分析数据。
首先是从广阔的视角先去查看数据，这里需要对该产品所处的行业数据有一个清晰的了解，该产品所处的行业自己所处的市场占有率的排名，一般市场占有率指的是用户的占有量，一般从行业报告可以看出大概的数据。
然后接下来需要分析这款产品的总的数据情况，比如下载量、DAU、WAU、MAU 等，以及该产品的最核心的数据是什么，并且如何有可能从侧面去了解这款产品的竞品的相关数据是什么。
当了解完以上这些总体的信息，我们心中应该对自己所负责的产品有了一个宏观的概念，自己在行业内所处的位置，以及现在最需要提升哪些数据指标都有了一个清晰的认识。
接下来就可以从大纬度切入到小纬度，进一步去分析一些细节的数据。
例如重要的数据信息，包括用户的基本的构成信息，每个模块自己建立的漏斗信息等。
一般在做分析的时候应该注意的是数据的异常现象，出现局部的极值(包括极大值和极小值)都需要进行分析。
2.什么才是好的数据指标?在做数据分析的过程中，我们需要了解什么样的数据才是好数据，如果单纯地去看一个数据是没有太大意义的，数据本身也具有相应的欺骗性，比如从运营同学那得到了日新增用户数1W，那么单纯看这个数据没有什么意义，我们可以说这个数据很好，因为看上去很大，但是你可能没有看到同期的数据，有可能昨天的数据达到了2W。
第一，好的数据一定是首先最好是以比率的形式存在的，不要绝对数，要相对数据。
大数据培训有用吗？五举措力推大数据产业发展_光环大数据培训
大数据培训有用吗？五举措力推大数据产业发展_光环大数据培训光环大数据培训，开设大数据培训课程，帮助想学习linux技术的人员快速掌握技能并安排就业！大数据培训，就选光环大数据！2018年中国国际大数据产业博览会新闻发布会2月28日在北京举行。
本届数博会由国家发改委、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、贵州省政府主办。
新闻发布会上，工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长李冠宇就工信部将出台哪些举措推动大数据产业发展回答了法新社记者的提问。
李冠宇指出，党中央、国务院高度重视大数据发展，特别是在党的十九大报告中提出了要推动互联网大数据、人工智能和实体经济深度融合，在2017年12月8日中央政治局就实施国家大数据战略开展集体学习时，习总书记再一次提出实施国家大数据战略，加快建设数字中国，并且提出了一系列具体指示，这为下一步推动大数据产业发展指明了方向。
据悉，下一步，工业和信息化部将在党中央、国务院的统一领导下，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入推进实施制造强国、网络强国建设，牢牢把握软件定义、数据驱动、平台支撑、服务增值、智能主导的融合发展新特征，切实抓好大数据产业发展，深入实施工业互联网创新发展战略，推动大数据和实体经济深度融合。
重点做好五个方面的工作。
一是继续深入实施国家大数据战略。
落实好《促进大数据发展行动纲要》和《大数据产业发展规划》，大力发展以数据为关键要素的数字经济。
二是推动产业集聚发展。
统筹大数据产业集聚区和国家新型工业化大数据产业示范基地建设。
进一步优化网络基础设施建设和数据中心区域布局，夯实大数据产业发展基础。
三是强化技术产品创新。
持续开展大数据产业发展试点示范，促进大数据存储管理、分析挖掘、安全保障等领域的关键技术研发和产业化。
四是深化行业融合应用。
我们将继续做好两化融合这篇大文章，利用大数据改造提升传统产业，特别是促进工业互联网、工业大数据、工业云协同发展，推动制造业数字化、网络化、智能化转型。
光环大数据培训：万能的大数据 大数据可以帮助企业获得资金
光环大数据培训：万能的大数据大数据可以帮助企业获得资金光环大数据培训了解到，企业每天都会考虑其业务和客户之间流动的所有信息。
这是“大数据”，是在正常业务过程中发生的每一次财务和社会互动的总体情况。
这种数据还包括信用信息，当前和过去的借贷行为以及企业现金流量的起伏情况。
提供这样一个全面的信用评估，使得一些顶级的另类的贷款机构更多依赖大数据而不是传统的风险评估方法。
这意味着，如果企业正在寻找短期贷款或其他类型的商业贷款，或者企业正在考虑如何为其商业理念提供资金，则表示其业务的数据越来越重要。
另类贷款机构正在利用大数据随着获得银行贷款需要大量的文书工作和等待时间，另类的贷款机构如Kabbage和OnDeck正在变得越来越受欢迎。
这些贷款机构比银行监控业务数据更有灵活性，允许他们使用信息流来确定某个公司是否值得投资。
对于企业主来说，根据此数据流获得另类贷款可能比通过银行贷款流程容易得多。
能够呈现整体业务模式的图片，这意味着企业不太可能因信用评级略低或一个不利的现金流周期被拒绝。
需要注意的信号贷款方在评估企业数据的总收入时会考虑许多元素，但这些是确定企业是否获得贷款的最重要的因素：营销数据，包括企业在广告活动的努力程度以及生成的转化次数全方位的内容创作，包括各种令人关注的媒体社交媒体活动，内容，共享和互动更灵活的方法向贷款方提供连续的有关企业健康状况的数据，可以为短期贷款和其他类型的商业贷款提供更多的机会。
与现金流量无关的硬性付款计划，可以根据市场状况的变化调整贷款条件。
另类贷款机构可以监控企业业务正常运行情况，并在异常情况发生时进行识别。
如果意外发生，企业不能支持其付款，贷款方可能愿意与其合作，拿出一个计划，以减轻财政负担，直到企业的业务恢复正常。
利。
企业可以提供的信号越多，就越容易证明可以信赖，可以更好地运用资金，并按时偿还。
与另一个能随时了解企业需要的贷款方合作，企业可以灵活地借贷，并发展其业务。
大数据时代，大数据培训，就选光环大数据、数据分析师培训机构！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
大数据培训_大数据应用方向思考_光环大数据培训
大数据培训_大数据应用方向思考_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。
关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。
优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。
大数据+时代，就选光环大数据！一、警惕大数据过热1.1 过热产生盲目性国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。
1.2 大数据应用效益存在问题大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。
1.3 大数据不是包治百病的神药现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。
任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。
二、大数据源自互联网的推动2.1 大数据是如何产生的?大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。
历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。
如何才能发挥大数据的价值_光环大数据培训
如何才能发挥大数据的价值_光环大数据培训光环大数据培训机构，大数据，数据科学，以及分析的发展与演变在今年的Strata数据会议上得到全面展示，其中包含了一个重要的信息：人们需要获取大数据的价值。
正如在一个数字表演节目中，人们选定的数字是83，认为这会难倒魔术师，魔术师在一个4×4矩阵填写了16个数字，在组合之后，每行和每列之和都是83，并且数字在各行各列中没有重复。
魔术师说，“看一下这个结果。
如果将每一行的所有数字相加，则它们的总和为83，每列中的数字总和也是83。
事实上，每一个组合加起来都是你选的数字。
太神奇了，对吧?这就像人们在获得到大量数据的时候的感受——就像魔术一样!日前在纽约举行的Strata数据会议的展位上，Diwo公司提供了一个新的认知决策平台。
并采用了这种有趣的方式来介绍他们新的解决方案，也许在无意中会有助于大数据市场的发展。
虽然人们一直在谈论大数据，数据科学和分析已经有了相当长一段时间，但在今年Strata数据会议的活动中，全面展现了市场的演变。
可以看出在主题演讲和展览层面所贯穿的几个交织的主题总结出的一个信息：现在是发挥大数据价值的时候了。
这些主题都涉及了一个广泛的观念，在现实生活中大规模应用大数据，科学的数据和分析，现在是超越探索阶段的时候了。
而这样规模的数据力量能够改变业务模式和客户体验，或许让人们对这一切感觉有点像魔术。
使大数据更加真实大数据在大多数情况下一直是技术上关注的领域。
虽然商业影响总是很明确，但市场的焦点主要在于实验，以及找出如何解决大规模数据集所面临的技术问题的办法。
当然，大数据的成功应用产生了巨大的业务成果，但市场的主要驱动力是技术开发，而不是业务应用。
然而在2017年将有一个明显的变化。
首先，随着行业的不断发展，大数据的社会影响以及数据科学家和从业者必须发挥的重要作用将会显着增加。
“数据毁灭武器：大数据如何加剧不平等并威胁民主”一文的作者，数学家Cathy O’Neil警告说：“我们还没有制定数据科学方面的标准。
光环大数据培训_ LinkedIn怎么用大数据赚钱
光环大数据培训_LinkedIn怎么用大数据赚钱光环大数据培训机构，这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了，来自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics 部门资深总监。
特别介绍一下：Simon 原是国内脑肿瘤医生，但“觉得一个人真正要想有追求，还是应该做自己喜欢的事”，于是 12 年前到美国，因个人爱好是计算机，就从医生转到了计算机行业。
四年半前，Simon 曾独自一人支持公司 200 多个销售;现在，他 80 人部门支持LinkedIn 近 5000 多员工。
该部门实际上负责所有和收入有关的数据分析。
大数据不是空洞字眼，它究竟可以怎么赚钱?我们来听听 Simon 的方法论和见解。
怎么用大数据赚钱?我来重点讲一讲商业如何变现。
我觉得这是国内最应该注重的一块，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值。
举个例子。
四年半前我加入 LinkedIn，第一份工作是支持内部销售员工。
当时加入我很幸运，公司才 500 个人，但是我一个人工作，要支持 200 名销售。
那他们每天问我的问题，就是这些：“Hi Simon，我应该给哪家公司打电话?谁是这个公司决策者?我应该怎么和这个决策者接洽?我们这么多人，谁去接洽?我们去到那边后，要讲一个什么样的故事?”这里背景是：当时 LinkedIn 内大概有 300 万公司信息，这是从每个用户简历里抽取出来的，但这 300 万个公司，作为销售人员，他不可能给每个公司都打电话，那哪家公司，他最应该打?也就是说：第一，我该给哪个公司打电话?这个公司，它对 LinkedIn 来说值多少钱?因为我们是客户每年交一笔钱这样的 Model;第二个问题，谁是这个公司决策者?比方说谷歌两万员工，难道要打两万个电话，还是说，应该给某个重点的谁打电话?第三个问题，如何才能和这个人接洽?你想，因为 LinkedIn 是个职业社交网络，它还是非常讲究人与人之间的关系，我们知道，正确关系和桥梁能提高很大生产力。
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光环大数据培训_大数据让企业数字业务受益的4种方法
如今，人们对于大数据的使用还保持一种敬畏和不信任的态度，这是因为美国国家安全局的斯诺登事件使大数据收集有了一个不好的名声。
然而，大数据却是现代企业开展业务的支柱。
随着技术的发展，企业比以往任何时候需要访问更多客户的数据。
而通过大数据仔细分析可以为企业揭示出极为有利的信息。
大数据并不只是适用于大企业。
即使是小企业，尤其是数字业务，都可以在许多方面受益于大数据。
数字企业与传统行业厂商相比，更容易收集有关客户的数据。
因此，大数据可以让微小的数字业务受益，以下是采用大数据让数字业务受益的4种方法：
1．你会比客户自己更了解需求
采用大数据，你的公司将有机会获得企业一直梦寐以求的所有数字。
你可以收集有关客户的位置，年龄，性别，以及其他的个人信息。
更重要的是，你能够看到客户需要购买的和喜欢购买的商品信息。
这些信息对于开发一种商业模式来说是至关重要的。
在过去，企业不得不花费大量成本来收集这样的信息。
即使这些企业能够负担得起这个费用，但其样本量较小。
大数据使得企业可以合法收集用户信息，并且成本更低，规模更大。
2.可以设计更具针对性的广告
通过大数据收集有关用户的信息，包括习惯和偏好等，不仅有助于提高你的业务，也可以让你创建高度针对性的广告。
例如，你的公司可能会确定大多数买家为女性，甚至可以利用这些信息，推出更具针对性的广告。
而女性并不是一个单一的范畴，使用大数据可以缩小你的客户群，例如，那些收入不菲的单身女性白领，那么你就可以采取更有针对性的营销工作，并且非常有效。
3．直接向正确的渠道投放广告
设计具有针对性的广告还有很多的方式，大数据可以帮助改善你的商业模式。
除了获得你的客户信息之外，大数据还可以帮助企业监控广告投放效果。
企业的营销团队将能够评估哪些频道是最成功的，可以吸引客户点击一个链接，并从网站上购买产品。
因此，采用大数据来发布广告并获得回报这是必要的。
4．提高业务分析的准确性
像市场营销和客户数据，大数据可以帮助你极大地提高分析业务数据的能力。
在以往，你不得不编译大型数据集，并使用统计工具进行透彻分析。
这需要大量的专业知识，企业在精力和成本上可能无法负担。
因此，中小企业可以将业务分析（例如企业业务解决方案）外包给专业机构，这是一种经济实惠和简单方便的做法。
除此以外，大数据还可以帮助你提前预知行业的发展趋势。
因此，你可以更好地预见和适应当前的业务模式，并且把握不断变化的市场趋势。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
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