第一章：大數據的基本理念

一、大數據到底是什么?

二、大數據時代到來的條件

1. 時代的沿革

①　工業革命1.0——機械生產代替手工勞動

②　工業革命2.0——實現了生產的自動化

③　工業革命3.0——開始邁入信息化時代

④　工業革命4.0——智能工業開始拉開序幕

2. 移動數字化

3. 云計算

4. 6G網絡

二、大數據的條件——大數據VS數據大

1. 大數據與傳統數據的區別

①　“由業務向數據提出需求”的運營模式向“以數據指導業務”的運營模式轉變

②　化“數”為“據”是關鍵。

2. 大數據的特點

①　數據體量夠大（Volume）

②　數據類型夠多（Variety）

③　數據價值密度低（Value）

④　數據具有實效性（Velocity）

三、大數據的類型

1. 結構化數據——純數字化數據

2. 半結構化數據——圖片、聲音、影像

3. 非結構化數據——行為數據：歸根到底是研究“人”

①　表象數據

②　心理數據

③　性格數據

第二章：大數據的商業意義和使用

一、大數據的商業意義

挖掘需求：永遠不要忽略用戶的行為數據和潛在需求

1. 大數據的本質：還原（通過行為數據還原用戶的真實需求）——為C端精確畫像

①　分析用戶的特征和行為

②　篩選有價值的用戶

③　注重用戶體驗

2. 還原的三個條件：角度、場景、數據

①　角度：企業價值和客戶價值。

②　場景——推理“活”數據

③　數據——挖掘

④　表象數據——挖掘用戶的潛在需求

⑤　潛在需求指標：搜索的關鍵詞、瀏覽過的網頁、購物車中待購品

⑥　對策分析指標：網頁停留的時間、購買商品的單價、服務滿意度

⑦　身份識別指標：常用的物流、常刷的銀行卡、常用的送貨地址

3. 心理數據——探尋用戶的真實感受

①　心理數據一：對比效應——不怕不識貨，只怕貨比貨

②　心理數據二：評估模式——女孩子相信是否要帶女伴

③　心理數據三：折中效應——不知是中國喜歡中庸之道

④　心理數據四：沉沒成本——人們為什么總停留在過去

⑤　心理數據五：損失規避——敢不敢冒險，會不會說話

⑥　心理數據六：稟賦效應——敝帚為什么自珍

⑦　心理數據七：心理賬戶——錢和錢是不一樣的

⑧　心理數據八：交易效用——網購為什么瘋狂

⑨　心理數據九：錨定效應——好的起點是成功的一半

4. 性格數據——找到用戶的行為動機

5. 大數據的基礎：經驗

6. 大數據的關鍵作用：預測

7. 大數據的根本目的：決策

二、精準營銷：開展精準化、低成本營銷

1. 關聯推薦：

2. 廣告精準推送

3. 社區營銷，建立核心競爭力

三、內部管理：提高工作效率和服務質量

1. 提高工作效率

2. 提升服務質量

3. 實現員工的扁平化管理

四、模式變革：變革商業模式，引領時代潮流

1.思維變革：信息風暴顛覆思維慣例

①　從“樣本”到“總體”

②　從“精確性”到“混雜性”

③　從“因果關系”到“相關關系”

2.商業模式的變革與創新

①　企業模式創新

②　產業模式創新

③　技術模式創新

五、數據采集的方法

1. 試驗法（EQ試驗）

2. 訪問法

3. 問卷法

4. 平臺法（對于后臺數據的監測）

第三章：大數據在現實生活中的應用

一、大數據時代的三大發展趨勢

1. 數據資產化

2. 產業平臺化（垂直整合）

3. 泛數字化化

4. 零售業——個性

①　零售行業的數據采集的目的是為了掌握用戶的心理數據

②　根據用戶數據重新定位零售產品的品牌

③　社群調性的設計是零售行業數據利用的最高層次

5. 制造業——智能

①　未來的汽車制造商難道還僅僅是制造企業嗎?

②　無人車與無人機的發展與應用

③　未來的服裝生產商還僅僅是服裝生產商嗎?

6. 能源業——節能

①　升級客戶分析

②　提高智能控制

③　人性化服務

7. 廣告業——精準

①　廣告的四種收費模式：CPC、CPS、CPM、CPT

②　廣告商發展的三種趨勢：掌心終端、交互模式、口碑見證

③　數字媒體模式：RTB、XAD

8. 通信業——連接

①　通信行業的痛點

②　微信成為第四大運營商的理由

③　通信行業最寶貴的資源——修寬帶的員工

9. 金融業——回歸

①　金融行業三大痛點：重關系重產品、重背景不重體驗、重政治不重效率

②　大數據時代下的第三方支付手段

③　如何運用大數據發放貸款

10. 醫療業——開放

醫療行業的痛點

醫療行業的流程改革

醫療行業如何運用數據盈利

11. 影視業——質量

①　如何運用大數據進行前期推廣

②　如何運用大數據進行客戶分析

③　如何運用大數據進行后續長尾盈利

12. 交通業——監測

①　傳感器實現大數據采集

②　實現安全交通與智慧物流