第一章：大数据的基本理念

一、大数据到底是什么?

二、大数据时代到来的条件

1. 时代的沿革

①　工业革命1.0——机械生产代替手工劳动

②　工业革命2.0——实现了生产的自动化

③　工业革命3.0——开始迈入信息化时代

④　工业革命4.0——智能工业开始拉开序幕

2. 移动数字化

3. 云计算

4. 6G网络

二、大数据的条件——大数据VS数据大

1. 大数据与传统数据的区别

①　“由业务向数据提出需求”的运营模式向“以数据指导业务”的运营模式转变

②　化“数”为“据”是关键。

2. 大数据的特点

①　数据体量够大（Volume）

②　数据类型够多（Variety）

③　数据价值密度低（Value）

④　数据具有实效性（Velocity）

三、大数据的类型

1. 结构化数据——纯数字化数据

2. 半结构化数据——图片、声音、影像

3. 非结构化数据——行为数据：归根到底是研究“人”

①　表象数据

②　心理数据

③　性格数据

第二章：大数据的商业意义和使用

一、大数据的商业意义

挖掘需求：永远不要忽略用户的行为数据和潜在需求

1. 大数据的本质：还原（通过行为数据还原用户的真实需求）——为C端精确画像

①　分析用户的特征和行为

②　筛选有价值的用户

③　注重用户体验

2. 还原的三个条件：角度、场景、数据

①　角度：企业价值和客户价值。

②　场景——推理“活”数据

③　数据——挖掘

④　表象数据——挖掘用户的潜在需求

⑤　潜在需求指标：搜索的关键词、浏览过的网页、购物车中待购品

⑥　对策分析指标：网页停留的时间、购买商品的单价、服务满意度

⑦　身份识别指标：常用的物流、常刷的银行卡、常用的送货地址

3. 心理数据——探寻用户的真实感受

①　心理数据一：对比效应——不怕不识货，只怕货比货

②　心理数据二：评估模式——女孩子相信是否要带女伴

③　心理数据三：折中效应——不知是中国喜欢中庸之道

④　心理数据四：沉没成本——人们为什么总停留在过去

⑤　心理数据五：损失规避——敢不敢冒险，会不会说话

⑥　心理数据六：禀赋效应——敝帚为什么自珍

⑦　心理数据七：心理账户——钱和钱是不一样的

⑧　心理数据八：交易效用——网购为什么疯狂

⑨　心理数据九：锚定效应——好的起点是成功的一半

4. 性格数据——找到用户的行为动机

5. 大数据的基础：经验

6. 大数据的关键作用：预测

7. 大数据的根本目的：决策

二、精准营销：开展精准化、低成本营销

1. 关联推荐：

2. 广告精准推送

3. 社区营销，建立核心竞争力

三、内部管理：提高工作效率和服务质量

1. 提高工作效率

2. 提升服务质量

3. 实现员工的扁平化管理

四、模式变革：变革商业模式，引领时代潮流

1.思维变革：信息风暴颠覆思维惯例

①　从“样本”到“总体”

②　从“精确性”到“混杂性”

③　从“因果关系”到“相关关系”

2.商业模式的变革与创新

①　企业模式创新

②　产业模式创新

③　技术模式创新

五、数据采集的方法

1. 试验法（EQ试验）

2. 访问法

3. 问卷法

4. 平台法（对于后台数据的监测）

第三章：大数据在现实生活中的应用

一、大数据时代的三大发展趋势

1. 数据资产化

2. 产业平台化（垂直整合）

3. 泛数字化化

4. 零售业——个性

①　零售行业的数据采集的目的是为了掌握用户的心理数据

②　根据用户数据重新定位零售产品的品牌

③　社群调性的设计是零售行业数据利用的最高层次

5. 制造业——智能

①　未来的汽车制造商难道还仅仅是制造企业吗?

②　无人车与无人机的发展与应用

③　未来的服装生产商还仅仅是服装生产商吗?

6. 能源业——节能

①　升级客户分析

②　提高智能控制

③　人性化服务

7. 广告业——精准

①　广告的四种收费模式：CPC、CPS、CPM、CPT

②　广告商发展的三种趋势：掌心终端、交互模式、口碑见证

③　数字媒体模式：RTB、XAD

8. 通信业——连接

①　通信行业的痛点

②　微信成为第四大运营商的理由

③　通信行业最宝贵的资源——修宽带的员工

9. 金融业——回归

①　金融行业三大痛点：重关系重产品、重背景不重体验、重政治不重效率

②　大数据时代下的第三方支付手段

③　如何运用大数据发放贷款

10. 医疗业——开放

医疗行业的痛点

医疗行业的流程改革

医疗行业如何运用数据盈利

11. 影视业——质量

①　如何运用大数据进行前期推广

②　如何运用大数据进行客户分析

③　如何运用大数据进行后续长尾盈利

12. 交通业——监测

①　传感器实现大数据采集

②　实现安全交通与智慧物流