《玩转大数据：商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例》内容简介与阅读建议

Name: 玩转大数据：商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例
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作者: 海天电商金融研究中心
分类: 经济管理
语言: 中文

《玩转大数据：商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例》内容简介

一家公司，如何运用大数据进行客户定位、营销推广、品牌传播? 一个行业，如何运用大数据进行产业分析、前景预测、商机挖掘? 本书将全面揭秘大数据价值挖掘、平台构建、营销定位、生活服务、社会互动、风险管理和未来应用，特别是对销售行业、餐饮行业、网络通信、交通能源、医疗领域、娱乐传媒、生产制造、企业管理、金融行业、旅游行业、游戏行业和房地产行业等影响力大的行业或领域进行剖析，帮助读者知晓赚钱公司的大数据是怎样玩转的! 书中内容零基础、全图解，通过12个行业应用挖掘 17章专题内容详解 400多张图片图解展示，深度剖析了大数据的商业分析、运营推广、营销技巧和实战案例，让您一书在手，轻松玩转大数据! 本书对象为对大数据分析、营销感兴趣的所有读者，特别是企业经营者、管理者、互联网营销岗位的工作人员等。

《玩转大数据：商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例》书籍信息摘要

《玩转大数据：商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例》内容简介与阅读建议，作者海天电商金融研究中心，经济管理。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：大数据、运营推广、营销技巧、经济管理。

作者：海天电商金融研究中心
分类：经济管理
语言：中文
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1.2 深入了解，营销获益 10
1.2.1 新型营销模式的形成 11
1.2.2 新型业务模式的发掘 12
1.2.3 存量客户的价值发掘 12
1.2.4 新客户资源的高效获取 13
1.3 核心建设，把握机遇 14
1.3.1 4G时代下的大数据
产业链 14
1.3.2 大数据营销机会的挖掘 15
1.4 商业智能，价值转型 16
1.4.1 大数据下的商业智能
概述 16
1.4.2 商业智能的大数据基础 17
1.4.3 商业智能的行业掘金 17
1.5 综合利用，未来曙光 19
1.5.1 必然走向的大数据 19
1.5.2 大数据时代的业界生态 19
1.5.3 大数据的未来应用 20
1.5.4 大数据未来的发展要求 21
第2章价值获取：深度挖掘大数据 23
2.1 数据挖掘的相关知识 24
2.1.1 数据挖掘的基本概念 24
2.1.2 数据挖掘的商业解读 25
2.1.3 数据挖掘的具体计算 25
2.1.4 数据挖掘的一般过程 26
2.2 基础设施的建设与发展 27
2.2.1 云计算数据中心 28
2.2.2 存储服务器 28
2.2.3 全面虚拟化模式 29
2.2.4 虚拟化网络模式 30
2.3 互联网数据库的营销应用 31
2.3.1 免费Wi-Fi的客户数据
搜集 31
2.3.2 用户头像的信息获取 32
2.3.3 Immersion的用户邮件
挖掘 33
2.3.4 LinkedIn社交数据的商业
分析 34
2.4 不同行业的大数据源 35
2.4.1 文本数据的用户情感分析 35
2.4.2 电网数据的用户需求分析 37
2.4.3 车载信息数据的风险评估
分析 37
2.4.4 遥测数据的活动状况分析 38
第3章平台构建：大数据分布计算 41
3.1 分布式计算的相关概念 42
3.1.1 云计算系统的运行概述 42
3.1.2 分布式文件系统的数据
存储 43
3.1.3 分布式计算系统的优势 44
3.2 Hadoop分析技术 45
3.2.1 Hadoop的含义概述 45
3.2.2 Hadoop的4大特点 47
3.2.3 Hadoop的企业应用 47
3.2.4 Hadoop的拓宽应用 48
3.3 平台搭建与营销效果 50
3.3.1 大数据平台搭建 50
3.3.2 英特尔的云生态圈构建 51
3.3.3 公有云解决方案的应用
选择 54
3.3.4 云创存储的智能门户
平台 55
第4章精准定位：大数据策略营销 57
4.1 做好细分，客户定位制胜关键 58
4.1.1 客户属性细分 58
4.1.2 精准定位的地位 59
4.1.3 目标客户群定位 60
4.1.4 企业客户细分 61
4.1.5 二次细分与动态调整 63
4.2 品牌传播，企业客户定位优选 64
4.2.1 企业品牌的基本含义 65
4.2.2 品牌定位的基本含义 66
4.2.3 品牌的客户定位策略 67
4.3 特征把握，行业客户定位技巧 69
4.3.1 零售行业的个体特色
定位 69
4.3.2 房地产行业的服务意识
定位 71
4.3.3 汽车行业的品牌塑造
定位 71
第5章生活服务：日趋便捷的移动大数据 75
5.1 移动LBS的位置服务 76
5.1.1 移动LBS的定义和特点 76
5.1.2 移动LBS的生活服务
应用 78
5.1.3 移动LBS的未来发展 80
5.1.4 LBS的移动大数据营销 81
5.2 移动O2O的购物模式 84
5.2.1 移动O2O模式的基本
概念 84
5.2.2 移动O2O模式的发展
优势 85
5.2.3 移动O2O模式的商业
用途 87
5.2.4 O2O模式的移动大数据
营销 89
5.3 App的各类生活应用 90
5.3.1 App的基本概念 91
5.3.2 App的营销优势 93
5.3.3 App的移动大数据营销 93
5.4 二维码的扫码服务 96
5.4.1 二维码的相关应用与价值 96
5.4.2 二维码的营销优势 97
5.4.3 二维码的移动大数据营销 98
第6章社交互动：全天候的移动大数据 103
6.1 微信的多样化互动 104
6.1.1 微信互动的营销条件 104
6.1.2 微信互动的营销含义 106
6.1.3 微信互动的营销模式 107
6.1.4 【案例】南航的微信互动
服务体验 111
6.2 移动微博的文本互动 112
6.2.1 微博互动的营销含义 113
6.2.2 微博互动的营销价值 113
6.2.3 微博互动的营销原则 114
6.2.4 微博互动的营销策略 115
6.2.5 【案例】京东的微博
引流营销 118
6.3 移动QQ的大范围沟通 119
6.3.1 移动QQ的营销平台 119
6.3.2 QQ互动的营销优势 120
6.3.3 QQ营销的数据应用 121
6.3.4 QQ营销的互动技巧 122
6.3.5 【案例】西瓜的QQ空间
创意营销 125
第7章风险管理：大数据安全应用 127
7.1 五大风险，日益凸显 128
7.1.1 企业数据管理风险 128
7.1.2 用户隐私泄露风险 129
7.1.3 企业成本控制风险 130
7.1.4 网络数据安全风险 131
7.1.5 数据人才缺乏问题 131
7.2 七大误区，问题丛生 132
7.2.1 项目噱头应用误区 132
7.2.2 成果过分夸大误区 133
7.2.3 项目盲目跟风误区 134
7.2.4 软件万能认识误区 134
7.2.5 项目应用僵化误区 135
7.2.6 数据量偏重的误区 135
7.2.7 他人经验轻忽误区 135
7.3 三大板块，管理优化 135
7.3.1 三大硬件设备管理 135
7.3.2 两类软件管理 137
7.3.3 两项认识调整 138
第8章完整记录：销售行业的大数据攻略 139
8.1 大数据时代下的销售行业 140
8.1.1 大数据下的智能零售
形成 140
8.1.2 大数据下的零售业挑战
产生 141
8.1.3 大数据下的零售业商业
价值 141
8.2 锁定客户的大数据实体零售 143
8.2.1 实体零售的信息化趋势 143
8.2.2 【案例】精准定位的
"上品折扣" 144
8.2.3 【案例】服务转型的
富士通 145
8.2.4 【案例】构建大数据
战略的朝阳大悦城 146
8.3 大数据领域的电商零售方针 147
8.3.1 金麦奖的实体零售方案
探索 147
8.3.2 【案例】阿里巴巴的大数据
营销变革 149
8.3.3 百度视频的大数据建模 150
8.4 大数据的广告营销引导 152
8.4.1 广告投放的一般法则 152
8.4.2 【案例】投放精准的
"泰一指尚" 153
8.4.3 【案例】亚马逊的RTB
广告模式 154
第9章市场定位：特色餐饮的大数据策略 155
9.1 大数据与餐饮行业的相关知识 156
9.1.1 餐饮业市场的大数据
需求 156
9.1.2 餐饮业发展的大数据
作用 158
9.1.3 餐饮业经营的大数据
应用 159
9.1.4 餐饮业管理的大数据
挑战 160
9.2 餐饮行业的大数据特色营销
案例 162
9.2.1 【案例】活力舒化：大数据
和微博双助力 162
9.2.2 【案例】美团美食：LBS
与大数据双联合 163
9.2.3 【案例】海底捞订餐：
大数据与App双选择 165
9.2.4 【案例】食谱：大数据
与创意双营销 166
第10章信息累积：网络通信的大数据变革 167
10.1 大数据与信息行业的相关知识 168
10.1.1 信息行业转变的大数据
环境 168
10.1.2 信息行业发展的大数据
前景 170
10.1.3 信息行业营销的大数据
方案 170
10.1.4 移动互联网的大数据
分析 171
10.2 互联网企业的大数据营销 172
10.2.1 【案例】PPTV聚力：
大数据智能推送 172
10.2.2 【案例】大众点评：
大数据智能展现 173
10.2.3 【案例】世纪佳缘：
大数据智能判断 174
10.3 通信行业的大数据应用手段 175
10.3.1 【案例】中国移动：
大数据信息化战略 175
10.3.2 【案例】中国联通：
大数据标准化进程 177
10.3.3 【案例】湖南电信：
大数据综合化推进 177
第11章智能监控：交通能源的大数据效益 179
11.1 大数据与交通行业的相关知识 180
11.1.1 交通行业的城市发展
难题 180
11.1.2 交通行业的大数据应用 181
11.1.3 交通行业的大数据优势 183
11.1.4 交通行业的大数据挑战 184
11.2 交通行业的大数据营销利器 185
11.2.1 【案例】数据交流，
行车安全 185
11.2.2 【案例】信息服务，
丰田畅通 186
11.2.3 【案例】数据救援，
安联智能 187
11.3 能源行业的大数据开发与应用 188
11.3.1 电力行业的大数据应用 189
11.3.2 【案例】谷歌的漂浮数据
中心 190
11.3.3 【案例】UPS的物流数据
中心 191
第12章高效服务：医疗领域的大数据价值 193
12.1 大数据时代下的医疗营销 194
12.1.1 医疗领域的大数据
价值 194
12.1.2 医疗领域的大数据
应用 195
12.1.3 医疗领域的大数据
前景 196
12.1.4 医疗领域的大数据
挑战 197
12.2 医疗领域的营销大数据 198
12.2.1 医疗领域的大数据
增长 198
12.2.2 医疗领域的大数据
关系 199
12.2.3 医疗领域的大数据
方案 200
12.3 医疗领域的大数据应用案例 201
12.3.1 【案例】"南湘雅"的
临床大数据系统 201
12.3.2 【案例】"好大夫在线"
的大数据定位 203
12.3.3 【案例】康诺云的大数据
医疗服务 204
第13章迅速反应：娱乐传媒的大数据冲击 205
13.1 大数据时代下的娱乐传媒 206
13.1.1 娱乐传媒的大数据
意义 206
13.1.2 娱乐传媒的大数据
挑战 208
13.1.3 娱乐传媒的大数据
策略 209
13.2 娱乐传媒的大数据营销应用 211
13.2.1 娱乐传媒的大数据
趋势 211
13.2.2 娱乐传媒的大数据商业
模式 212
13.3 娱乐传媒的大数据营销案例 213
13.3.1 【案例】新影数讯的
大数据分析 213
13.3.2 【案例】《小时代》的
大数据分析 214
13.3.3 【案例】《纸牌屋》的
大数据变革 215
第14章供需调控：生产制造的大数据支撑 217
14.1 大数据与生产制造业的相关
知识 218
14.1.1 生产制造业的大数据
挖掘 218
14.1.2 生产制造业的大数据
冲击 220
14.1.3 生产制造业的大数据
应用 221
14.1.4 制造业的大数据商业
智能 222
14.2 生产制造业的大数据价值体现 224

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