大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)境下的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷

大數(shù)據(jù)營(yíng)銷是企業(yè)依托大數(shù)據(jù)技術(shù)開展?fàn)I銷的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷方式，那么具體是怎樣的呢？大數(shù)據(jù)技術(shù)主要包括哪些技術(shù)？

從大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用過程來看，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷主要依托以下這幾個(gè)方面的技術(shù)：

1、數(shù)據(jù)采集：利用ETL工具采集互聯(lián)網(wǎng)上的關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)；

2、數(shù)據(jù)存取：將采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)并關(guān)聯(lián)到數(shù)據(jù)庫(kù)，比如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等，可以從這些數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行存取操作；

3、數(shù)據(jù)處理：通過應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行處理，使數(shù)據(jù)明確直觀、簡(jiǎn)明易懂；

4、統(tǒng)計(jì)分析：通過多種分析方法對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，分析方法包括了假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析等多種方式，這是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷獲取數(shù)據(jù)價(jià)值的主要步驟；

5、數(shù)據(jù)挖掘：這是對(duì)收集并進(jìn)行了處理和分析后的數(shù)據(jù)所執(zhí)行的對(duì)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷來說十分關(guān)鍵的一步，通過數(shù)據(jù)挖掘才能獲得對(duì)企業(yè)的實(shí)用價(jià)值，挖掘主要包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、根據(jù)分類分析和估計(jì)目標(biāo)客戶的需求、從客戶需求角度出發(fā)考慮客戶的消費(fèi)傾向做出消費(fèi)預(yù)測(cè)等等，其他還有相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類算起你發(fā)、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘如Text、 Web 、圖形圖像、視頻、音頻等；

6、模型預(yù)測(cè)：將前幾個(gè)步驟的處理結(jié)果通過建立模型進(jìn)一步預(yù)測(cè)未來發(fā)展的趨勢(shì)和方向，其中包括了機(jī)器學(xué)習(xí)和仿真等等，是企業(yè)開展大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的一個(gè)重要特點(diǎn)和區(qū)別于普通營(yíng)銷方式的全新的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)；

7、結(jié)果呈現(xiàn)：將預(yù)測(cè)后的結(jié)果通過云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖的形式呈現(xiàn)出來，為企業(yè)制定或調(diào)整大數(shù)據(jù)營(yíng)銷策略提供更加明確的展示。

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