《玩转大数据 商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例》PDF 海天电商金融研究中心

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《玩转大数据 商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例》PDF 海天电商金融研究中心

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信息简介  

书名:《玩转大数据》

副标题:《商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例》

作者:海天电商金融研究中心

类别:经济管理

页数:280

格式:PDF

ISBN:9787302449850

出版社:清华大学出版社

出版日期:2017年01月 

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。

作者简介 

“十年•专注,精品•奉献”!本团队组织者有着十多年图书行业策划经验,并由专注于金融、理财、营销、电商、微商等行业的几十位专业人士参与,他们中的成员大都是财经记者、银行金融理财师、财富顾问、互联网营销专家、电商和微商店主等。本团队组织者紧扣时代潮流趋势,力求为读者打造一系列精品理财、营销、金融类图书。由作者团队编写的“新手理财系列”、玩转“电商营销 互联网金融”系列图书,一经上市就受到读者的一致好评!

作品目录

第1章发展揭秘:全程破解大数据1

1.1相关了解,全面分析2

1.1.1大数据的发展历程2

1.1.2大数据的4大特征4

1.1.3大数据增长的结构类型5

1.1.4大数据发展的三大趋势7

1.1.5大数据视角下的世界9

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

1.3.14G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

2.3.3Immersion的用户邮件

挖掘33

2.3.4LinkedIn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

3.2Hadoop分析技术 45

3.2.1Hadoop的含义概述 45

3.2.2Hadoop的4大特点 47

3.2.3Hadoop的企业应用 47

3.2.4Hadoop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

5.1.4LBS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

5.2.4O2O模式的移动大数据

营销89

5.3App的各类生活应用 90

5.3.1App的基本概念91

5.3.2App的营销优势93

5.3.3App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

6.3.2QQ互动的营销优势120

6.3.3QQ营销的数据应用121

6.3.4QQ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

14.2.1【案例】可口可乐的

大数据昵称捕捉 225

14.2.2【案例】长虹的大数据

家电战略226

14.2.3【案例】欧派电动车的

大数据服务 227

14.2.4【案例】长安汽车的

大数据制造应用 228

第15章对内经营:企业管理的大数据战略 229

15.1大数据与企业管理的相关知识230

15.1.1企业管理的大数据内部

重塑230

15.1.2企业管理的大数据

方法231

15.1.3企业管理的大数据

智能232

15.1.4企业管理的大数据应用

关键232

15.1.5企业管理的大数据

要点233

15.2企业管理的大数据应用 235

15.2.1【案例】智慧商贸进销存的

企业管理235

15.2.2【案例】汉庭酒店的

大数据预算管理 236

15.2.3【案例】机场的大数据

预测管理238

15.2.4【案例】国药集团的

大数据平台 240

第16章线上线下:金融行业的大数据竞争 241

16.1大数据时代下的金融行业 242

16.1.1金融行业的大数据变革

理念242

16.1.2金融行业的大数据应用

途径244

16.1.3金融行业的大数据趋势 245

16.1.4金融行业的大数据挑战 246

16.2银行业的大数据营销应用案例246

16.2.1【案例】工商银行的

大数据方案 247

16.2.2【案例】招商银行的

大数据战略248

16.2.3【案例】花旗银行的

大数据服务249

16.3金融行业其他领域的大数据

 应用 250

16.3.1【案例】纽交所的大数据

系统250

16.3.2【案例】基金业的大数据

预判251

16.3.3【案例】保险业的大数据

风险控制251

第17章广泛发展:其他行业的大数据应用253

17.1大数据时代下的旅游行业254

17.1.1旅游行业的大数据发展

趋势254

17.1.2【案例】黄山游客大数据

引流256

17.2大数据时代下的游戏行业257

17.2.1游戏行业的大数据关联

指导258

17.2.2【案例】EA游戏体验的

大数据改进258

17.3大数据时代下的房地产行业262

17.3.1房地产行业的大数据

营销262

17.3.2【案例】万科地产的

大数据战略264

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标签: 经济管理

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