大数据营销

大数据的精准营销，其实早就不是什么新鲜事儿了，但这篇 2014 年的文章《大数据技术在精准营销中的应用》，到现在看依然挺有参考价值的。里面讲了不少干货，比如**MPP 数据库**、**Hadoop 平台**还有**ETL 流程**这些关键架构，说得挺系统。还有像**语义引擎**、**数据挖掘算法**这类进阶技能，结合了实际的应用场景，适合做数据或者做营销系统相关开发的你看看。 MPP 架构的优势比如扩展性强、并行快，在大批量结构化数据时表现稳。如果你在搭建企业数据仓库，这部分内容能帮你少踩不少坑。 还有**Hadoop**那块，讲得比较清楚，尤其是HDFS和MapReduce怎么配合跑批任务，

汽车行业的朋友看过来！大数据+RTB广告+运营商 DMP，这三板斧凑一块，做精准营销还真挺带劲的。用户爱看啥、搜啥、聊啥，运营商都有点门道能摸得着，结合上实时竞价，广告就能砸在对的人脸上，效果别提多直接了。电信运营商的用户数据，不只是手机号那么简单。比如，用户常刷汽车资讯、搜索车型，甚至是在 4S 店附近晃悠得比较频繁，这些行为都能当信号。平台能把这类人群细分成高端车、经济型车或者新能源车的潜在买家。你可以用RTB技术，直接投给这些人，系统还能边投边学，优化投放策略，省钱又高效。比如有人常看特斯拉 Model Y的测评视频，那给他推试驾预约，是不是比纯打品牌广告更有意思？，大数据不是瞎用的，数

随着信息技术的不断发展，商业银行正日益依赖大数据技术来实现更精准的营销策略。

文章介绍了用户画像技术在目标客户识别、消费者行为分析和精准化推送等方面的重要作用，帮助企业利用大数据实现营销策略的个性化和精细化。通过多维度数据的收集和分析，企业能够准确描绘出目标客户的特征和需求，从而优化产品推广和服务优化，提高市场竞争力。

随着互联网技术的飞速发展，当当网面对庞大的用户数量和海量图书选择，如何高效利用数据成为关键挑战。2006年，当当网开始探索个性化推荐和精准营销技术，采取了多步骤处理、限制计算周期、数据剪枝和高效存储查询等策略。随着技术的演进，引入Hadoop等新技术，实现了分布式推荐算法、用户画像构建和实时数据分析，极大提升了推荐系统的效率和用户体验。

对于网购用户来说，每年有两次薅羊毛的机会不容错过；而对于电商广告主来说，每年同样有两次大型的抢量与促销黄金时间段，那就是618与双11。 2018年，电商618营销战有哪些看点？各位老铁们，别眨眼，《618大数据洞察报告》抢先看！ 《618大数据洞察报告》重点： 2018年618流量稳定，点击大涨，PC同比上涨近三成，移动上涨近七成； PC点击峰值提前至6月1，移动端还是618当天； 618当日是JD主场，AL、SN将自己的“主场日”提前至6月1及6月15； JD移动端点击优势大，AL在上涨；浏览器托盘消息成点击NO.1资源位；手助、手卫、手机浏览器开屏依旧是明星资源，快视频则异军突起； 网友

商业银行可以通过大数据分析客户基本信息和金融行为，精准描绘客户画像，深度理解客户产品需求。 基于精准的客户需求洞察，银行可以将产品精准推销给目标客户，并设计出更受欢迎的产品，推动产品迭代和创新。

保险公司大数据营销合作其实有两种常见模式，分别是保险公司自建电销合作模式和大数据公司与保险公司共建电销合作模式。自建电销合作模式其实蛮直接的，保险公司独立负责所有的工作，从数据收集到销售团队建设都有自己掌控的主动权。这样做虽然完全掌控，但成本也比较高，风险也大。而大数据公司与保险公司合作的模式则更注重资源共享，优势是能够利用大数据科技公司的技术和算法，进行精准获客，成本也能降低。选择哪种模式，取决于你的业务需求和风险偏好哦。

大数据行业正快速发展，各大厂商纷纷推出各自的方案。在这其中，IBM、微软、EMC 和 Oracle 等大公司已在大数据领域占有一席之地。IBM 的 InfoSphere bigInsights 是基于 Apache Hadoop 的大数据产品，了从数据到商业化服务的全套方案。微软与 HP 合作开发的产品提升了生产力和决策效率，EMC 也推出了多个大数据产品，广泛应用于金融、风险管理、媒体等领域。Oracle 的大数据机与 Oracle Exadata 系列产品组成了一个集成化、高效的系统。无论你是大数据新手还是有经验的开发者，这些工具都能为你强大的支持，你在行业中立足。要了解更多关于这些产品的

大数据金融的爆发，带火了大数据安全这块需求，资源也挺多，但靠谱的还真不多。大数据金融_亟待_大数据安全这篇内容挺不错，关注点实在，聚焦在金融场景下的大数据安全问题，像数据隔离、访问控制这些老生常谈的点都有聊到，但讲得不枯燥，思路也清晰。文章还贴心地列了不少配套资源，想从理论学起的可以看看《大数据安全的新视角》，方式挺新，思维方式可以学一学；想快速了解真实威胁的，推荐《探秘大数据安全：潜伏的威胁》，案例多，看得直观。如果你准备在项目中用HBase + Kerberos做权限控制，可以直接撸这个安装包，少走弯路。金融大数据的朋友别错过华为的实战方案，落地性蛮强，平台架构、合规模型这块都讲得清楚。你