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大数据营销论文范文1
关注企业KPI完成、采用直接“推销”的强行营销方式，忽略了客户之间的偏好差异，营销时机“一刀切”，缺乏细化，营销产品与客户接受度之间缺乏适配性分析，对客户体验重视不足。为解决上述问题，基于大数据和客户事件的全触点实时营销管理采取了以下方式：（1）以客户体验为中心设计营销活动时机不再以企业自身的产品销售目的为营销设计出发点，而是以客户对营销的体验感知为出发点。营销力争做到在客户最需要的时候立即出现，让客户在惊喜中感受服务和产品溢价；客户不需要时，从不去打扰。当客户各种事件发生时、企业与客户触点发生时，企业根据客户的需要，充分利用各种触点机会，通过触点实时推送营销内容；而当客户与企业无接触的时刻，尊重客户私人空间，不去打扰客户。（2）以大数据和客户事件开展精细化营销首先，以客户标签细分锁定潜在营销目标客户。营销案的设计是基于大数据分析基础上的运营决策行为，根据客户的个性化标签，确定营销的潜在目标客户群，并且客户标签在实时营销过程中也要进行实时匹配。其次，以客户事件决定营销开展时机。营销的最终触发需要结合客户事件来确定。当营销案中定义的潜在目标客户的客户事件发生时，营销案才进行触发。此时智能服务营销系统对客户标签、客户事件、营销其他规则等进行匹配，按照预定的营销流程、规则触发营销内容。第三，以触点决定可能的营销送达方式。在客户标签和客户事件都匹配营销规则的场景下，根据客户与运营商的触点方式，决定采用合适的方式将营销最终送达客户。在某种触点上，营销人员可采取的营销送达方式可以是多种，但从营销的时效性和客户感知效果上则有首选方式。各触点上具体可选择的营销送达方式列表见表1。（3）以实时触点营销替代静态批量营销1）营销目标客户是动态实时计算出来的，而非静态提取后批量发送。只需定义出潜在目标客户标签规则、营销流程和营销规则，即可开展营销；营销的目标客户在客户事件和触点过程中实时匹配、判断完成。当营销过程中需要对营销案进行调优时，直接调整营销规则即可生效，大大提高了营销效率。2）营销具有时效性。营销匹配过程是在客户事件发生后瞬间完成判断的，并非延后较长时间推送以致错过营销时机；触点发生时，可以在客户服务、业务办理过程中同步开展营销。3）营销内容、方式是根据客户事件实时变化的。由于并不能准确预知客户事件行为，且客户各种属性、状态是实时变化的，因而营销必须实时处理上述内容以完成营销内容推送，保证对客户的营销内容始终是“适合的、恰当的”。
2建系统：整合现有信息系统，建设智能服务营销系统
管理模式的高效运转，需要IT系统的承载和固化。基于大数据和客户事件的全触点实时营销，其IT支撑能力主要包括两部分：大数据处理、挖掘、分析能力；营销管控、执行、送达的信息化支撑能力。（1）积极引入新技术，打好大数据基础借鉴互联网架构，践行去IOE理念，引入成熟开源框架，基于x86平台构建分布式计算与存储平台，采用Hadoop、Flume、Spark与Storm计算框架、爬虫、MPP等技术，实现大数据的云架构，整体性能提升5～6倍，为大数据处理和分析服务奠定基础支撑能力。（2）整合分散的IT资源，形成整体支撑能力一方面，聚合企业内、外部海量数据资源，形成大数据能力基础。在已有业务受理、客户资料、业务使用、账单、终端等数据（即B域数据）基础上，整合分散在不同部门的通信信令、上网行为、网元数据（即O域数据），以及公司运营决策的财务、人力、采购等数据（即M域数据）。M、B、O域数据统一汇总后,企业全部运营信息齐备，有利于形成对客户进行营销的全视图、全视角洞察。另一方面，打通前、后台数据与应用能力，统一收敛营销功能。新建设的智能服务营销系统，跨接前台CRM系统和经分大数据系统，打通了经分系统和前台CRM系统，使得营销整体上既有智能数据支持，也有精确的营销接触管控。（3）智能、实时、主动、协同的智能服务营销系统在具备大数据等技术能力的基础上，整合分散的IT资源，将大数据挖掘、客户接触管控、营销交互等能力进行整合，统一承载、管理营销任务，形成智能处理、统一管控、多系统联动的智能服务营销系统。其功能结构、各系统能力整合关系如图1所示。该系统可以实现营销智能推荐、智能管控，实现智能流控、智能调度，具备实时捕捉、实时营销能力。可以实时捕获商机，实现通信使用、服务过程与营销过程的实时结合；可以利用大数据挖掘模型和客户标签，主动挖掘客户需求，当最佳营销时机触发时，主动向客户或窗口人员推送营销内容；还可以针对各营销渠道进行交叉营销、协同营销，支持营销全流程的策划、审批、执行、效果分析等闭环管理。
3重运营：充分挖掘客户资源，开展多种形式的全触点实时营销服务
营销管理的提升首先从提升营销运营能力着手。实现精细化运营，需要从客户特征的全面洞察、客户事件和行为的全面快速捕获、营销内容的实时触发推送等方面开展建设。（1）对客户进行360度特征分析一方面，利用客户全息数据进行数据分析以获得客户标签。客户标签可以用来直观描述客户的基本特征及其偏好，是对客户进行细分、精细化分析的基础。利用大数据技术得到客户全视图的基本轮廓，从客户属性、特征等方面勾勒出客户轮廓，建立客户特征库。表2是从大数据中经过数据挖掘、分析获得的客户标签简单示例。另一方面,尽可能精细化地描述360度客户画像。为适应各种营销活动的精细化要求，避免营销需求开展时因客户标签不足而无法精细化画像，大数据平台围绕客户特征，提前挖掘出尽可能全息的客户画像。目前某运营商的客户标签，已经包括客户自然属性、价值属性、消费属性、产品选择属性、业务使用属性、社会交往圈属性、各种行为偏好属性、终端属性等80多个大类1200多个。（2）客户事件立体化全覆盖客户事件是通信运营商的客户在通信业务使用、业务与服务办理、属性状态变化等时刻发生的操作、动作或特征变化等行为。客户事件可以根据营销需要不断开发定义。部分客户事件可参考表3的典型举例。目前某运营商已开发出112种客户事件，基本形成了对客户各种交互事件的立体、全方位覆盖。凡是客户与运营商发生互动的时刻（如扣费、通话、网厅办理业务等），这些互动事件均可被系统根据定义自动捕获并用于营销。（3）构建客户全触点实时营销能力触点就是一次与客户发生关联、互动的接触机会。这种接触不仅是面对面的接触，也包括通过通信网络、IT服务系统等发生的接触。表4是目前通信运营商与客户之间可能的触点分类列表。上述触点基本涵盖了通信运营商与客户所有可能的接触方式，如在这些接触中推送营销，客户接受率将远远高于传统营销媒体和渠道，具有以下显著特点：1）所有触点具备营销推送能力：在所有触点上可以根据营销策略，组合、选取合适的触点，向客户推送与触点匹配的营销内容。2）营销触点可自由组合：同一营销案，可以组合选择多种触点，当客户与任一触点接触时，在该触点优先推送营销内容，其他触点不再推送，避免重复打扰客户。3）不同触点可有不同的接触、推送策略：根据每一类触点及其发生场景的特点制定适合的营销策略，使客户在任何触点中都有机会接受营销推送。4）统一管控触点：统一管控所有触点列表和定义，所有触点对应的营销内容都统一由同一个信息化平台推送；所有触点的接触信息统一存放，营销结果统一存储，不同接触渠道的协同机制统一调度。
4强机制：调整绩效考评机制，为营销服务转型提供机制保障
为更好地推进新型全触点实时营销管理的实施，运营商要从内部员工的营销薪酬激励、外部合作伙伴的营销酬金分配导向等方面，提升管理水平，实现从服务型向服务营销综合型生产模式的转变。（1）优化内部考核激励机制，推动企业管理转型首先，建立全员营销的企业文化。推行全触点实施营销管理理念，使全体一线员工由服务型转向营销服务综合型生产模式，大力提倡、实践“营销机会无处不在”的服务文化，实现由“要我营销”到“我要营销”的根本转变。其次，建立体验式营销模式。不再单纯考虑企业自身利益和KPI要求，而是更多地考虑客户的感受、体验，改变对客户粗暴的“短信广告轰炸”，使客户在服务过程不知不觉地接受营销推荐。第三，强化量化薪酬考核机制，考核内容向营销倾斜。一线全员量化薪酬后，量化薪酬中营销价值份额加强，营销与薪酬息息相关，使一线人员不再满足于仅仅给客户提供业务办理和服务。最后，建立以营销能力为导向的激励机制。在物质方面，按照营销效果的价值计算薪酬，切实体现正向激励，多劳多得；在精神方面，定期嘉奖通告，树立服务体验营销典范。此外，把营销活动与员工的职业生涯相关联，注意培养有较强服务营销能力的员工队伍。（2）优化外部合作伙伴质量，促进营销服务转型进入存量经营时代后，精细化运营要求合作伙伴加强对客户的服务、营销等工作，要从简单、粗放的入网受理转变到全面开展营销、客户服务、客户维系等工作。同时，合作伙伴要实现优胜劣汰，增强营销服务能力。在营销服务转型过程中，部分合作伙伴不能适应转型要求，难以按照转型战略完成设备投入、员工素质提升，无法获取足够的代办酬金，逐渐自然淘汰出运营商的合作名单。
5实施效果
大数据营销论文范文2
关键词：大数据；市场营销；教学；改革
引言：
由于社交网络、云存储在各领域的应用，以数量多，种类全，时效性强的非结构化数据屡屡出现在人们的视野中，逐渐让人们认识到数据的重要性，市场变化及时调整，内容缺乏先进性。如教材中关于营销理论的部分，仅仅是对以往营销理论的复述，未能添加新时期我国市场上新兴的绿色营销、网络营销等相关理论知识。新时期下，社会对市场营销人才提出了更高的要求，人才要充分了解新时期的市场新变化、新特点，并在工作中实现市场营销理论的灵活运用，才能适应时展需求。而教学内容先进性的缺乏，不仅大大降低了教学质量，也影响了学生日后工作中市场营销知识的应用效果。
一、大数据时代概念
“数据”是指加载或记录信息按一定的规则排列组合的物理符号，可以是数字、文字、图像，也可以是计算机的代码。接受信息的数据接收，只有通过对数据的解释来获取背景信息，“大数据”是指数据量巨大，无法通过大多数的检测工具，在适当的领域内收集、统计、运算和统计作为公司决策的依据。“大数据”使用传统的数据库软件工具在一定时间内收集、存储、管理和分析数据的收集。
“大数据”本身不是一种新技术，不是一种新产品，而是一种现象出现的时代。IBM在美国，大数据3V特征，即物种（品种），快（速度）、容量（体积）。国际咨询机构IDC的数据，满足“4V”：品种（品种）、速度（流量）、体积（容量）、价值（价值）指数数据称为大数据。这些特性使得大数据与传统的数据概念不同。不同的数据概念和“海量数据”。它不仅用来描述大量的数据，进一步指出，数据的复杂形式，数据的快速时间特性和数据分析和处理的特殊处理，最后我们得到了信息价值。
二、大数据背景下市场营销学教学面临的挑战
1.、企业的战略规划将减少
对于市场营销来说，企业要制定长期的、具有战略性的规划方案，这将是一个社会管理过程。在大数据时代背景下，企业做三五年的规划方案完全是没有任何意义的，我们都知道，如今的阿里巴巴很强势，但是未来几年会怎样谁都不敢保证，很有可能会被微信所替代。企业在互联网数据的不断变化下，仅需要制定一年的规划方案，才能确保企业的与时俱进。
2、传统的促销策略将被淘汰
所谓促销实际上就是沟通，而沟通的主要方式之一――广告，将被逐渐削弱。在新社交媒体下，广告技术还需要不断的完善与创新。如今已经没有过多的企业会把大量的资金投向电视广告，如果大家还认为电梯广告会占据终端，那就大错特错了，在现阶段的社会发展进程中，无线网络覆盖率才能够占据未来的终端。具有无线的数据流量，让人们在实际生活中习惯从这里开启免费WIFI，那么这个广告价值将不可估量。目前，越来越多的企业开始运用二维码来进行营销，这种方式也将使广告更加具有亲切感。
3、市场调查内容将重整
在大数据的背景下，营销决策的过程开始逐渐从经验向科学转变。以往在调查市场营销体系时都是采用抽样的方式，并根据抽样的数据进行分析，然而，在当今社会环境的不断变化下，传播平台开始出现，以往的调查方式面对当前社会的复杂环境，已经无法进行准确的判断。于是，在大数据的营销流程中，各种与之相适应的数据库开始相继出现。比如消费行为调研、新生代消费行为研究、电通等等。这些数据库的建立将帮助传统的营销体系达到最终科学化的目的。
三、基于大数据前提下市场营销学手段的更新
1、更换市场营销教学大纲
在大数据背景下，目前市场中纷纷推出了各种不同版本的营销教材，这些营销教材的内容也是多种多样，有转变经营模式的、有创新营销理念，以往较为落后的营销教材已经无法满足当前社会的发展需要。因此，作为市场营销专业教师，要改变以往墨守成规的教学模式。大数据时代更换了陈旧的理论，教师在看待问题时也要从多个视角出发，同时也需要授课者不要绝对的打破传统，而是应保持大数据时代的敏感性，打开心灵，不断吸收新信息。一方面，不断跟踪国内外营销理论的最新发展趋势，积极关注营销研究的前沿；另一方面，了解国内外最近成功的营销案例，注重海外营销的最新发展，更注重实践中的商业模式变化和市场趋势，参与研讨会的教学，与同行交流、不断创新、与时俱进，确保在营销课堂中将新的教学内容提供给学生。
2、突破传统的市场营销教学模式
在大数据背景下，充分利用现代教育技术，改变传统的教育观念，打破教师为中心的“填鸭式”、“灌输”的传统教学方法。尽量让学生参与，充分调动学生的积极性，发挥学生的主体作用，提高教学质量。在传统市场营销专业的教学过程中，教学资源大多来自教材、教学参考书、教师收集各种情况、缩小、受限制的客观条件，课堂教学能提供信息能力是有限的。但在网络环境下，信息资源十分丰富。教学资源可以是网络图书、网站信息和资源、课件、经济信息、论文等。在营销过程中，教师可以使用网络互动教学法。大数据时代的授课通过多媒体、数字、模型和更加直观的内容来呈现知识，单调的传统课堂教学方式变得丰富而有趣，激发学习，减少学生的视觉和听觉疲劳，提高课堂教学效果的新型网络课堂互动教学模式。大数据时代，教师应充分利用条件，积极探索并激发学生兴趣，提升教学方法的科学性，真正实现市场营销教学活动数字化、趣味性、生动性和真实性。
参考文献：
[1]徐玮.大数据对高等教育的影响和挑战[J].教育教学论坛，2013
大数据营销论文范文3
【关键词】大数据；科技期刊；数字化
2014年8月18日，中央全面深化改革领导小组第四次会议审议通过了《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》，对新形势下如何推动媒体融合发展提出了明确要求，强调要“推动媒体融合发展，强化互联网思维，将技术建设和内容建设摆在同等重要的位置，积极运用大数据、云计算等新技术，发展移动客户端、手机网站等新应用新业态，不断提高技术研发水平，以新技术引领媒体融合发展、驱动媒体转型升级。” 从西方到东方，从硅谷到北京，大数据的概念正被不断地传播与推广，大数据无疑已成为新技术与和产业聚焦的热点。因此，顺应时代形式、力求创新发展无疑是科技期刊的必行之路，以大数据等新兴技术为契机，加快推进科技期刊数字化建设乃是大势所趋。
1 大数据与数字化出版
1.1 大数据
1.1.1 大数据的发展历程
“大数据”一词首次被提出是在2011年有关机构的研究报告――《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领驭》之中。这份报告研究了数据和文档的状态，同时分析了处理这些数据能够释放出的潜在价值。此后，IBM、甲骨文、EMC、SAP等全球IT巨头纷纷把长期部署的海量数据设备、数据分析、商务智能等硬件、软件与服务以“大数据”这一概念推向战略前沿。大数据发展历程如表1所示。
1.1.2 大数据的涵义
大数据（Big Data）又称为巨量资料或海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为对企业经营决策具有较高参考价值的咨询。大数据具有4V特点，分别是海量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）、和价值化（Value）。这些特点预示着大数据将改变目前“IT”架构，将信息界变革的重点由“T（技术）”转向“I（信息）”，以形态多样且富有价值的数据为主体，借助一定的技术，分析得出大量额外的有价值信息和数据关系，帮助指导人们优化自身的决策和行为方式。
1.2 数字化出版
2010年新闻出版总署下发《关于加快我国数字出版产业发展的若干意见》，将数字化出版定义为：“利用数字技术进行内容编辑加工，并用网络传播数字内容产品的一种新型出版方式”。数字出版是一种全新的技术和文化形式，策划、组稿、审稿、编辑加工、出版、发行等各个环节都应在网上完成，是融语义信息、听觉信息、视觉信息、行为信息、符号信息于一体，突破时空、学科、语言的限制，将期刊带入一个超立体空间和多维的环境。数字出版包括了三层递进的含义，基本上反映了学术期刊数字化出版从低到高的演进过程，见图1。
2 大数据时代科技期刊面临的机遇与挑战
2.1 大数据时代科技期刊面临的机遇
2.1.1 有助于期刊出版模式多元
当前，虽然科技期刊数字出版已开发打造，但所提供的资源形态一般仅为文字或者图片，相对较为单一，同时也尚未建立资源之间的关联性。大数据环境下，科技期刊编辑可以通过对海量数据的搜寻与分析，聚合优质资源，并利用数字出版技术、信息技术、知识挖掘技术、大数据分析技术等，了解学术前沿情况，发现研究机构及相关作者的研究现状，进行更深层次的选题策划和组稿，并“协助”各类编辑软件对日常稿件进行筛选、选择审稿专家、、规范基本格式、校对等，快速完成资源的优化，为用户提供多维的资源服务。科技期刊将改变以往以书、文献等为单位的粗放型生产模式，转而强调科研全过程的发表，为作者提供深入的知识服务，实现科技期刊跨学科、跨行业、多角度应用以及多媒体展现。
2.1.2 有助于期刊品牌价值提升
基于大数据的信息分析能够成为科技期刊质量管理、规划和决策等提供对维度的支持，有助于科技期刊品牌价值的提升。要善于利用大数据的预测功能，科技期刊编辑根据对用户行为大数据的全面挖掘和分析，了解用户的关注点和知识需求，预测未来科技的发展趋势，展示学术前沿、热电等，为编辑筛选、评判稿件提供学术依据和技术职称，从而进行针对性约稿，开发学术前沿与热点的专栏等，解决科技期刊内容创新度不高的问题。同时大数据应用过程中，科技期刊编辑可以了解作者近期的研究方向，推测遇到的问题，实现数字期刊的精准推送，一方面提高期刊论文的引用率，一方面培养作者群，扩大期刊的流通范围，均有助于科技期刊品牌价值的提升。
科技论文出版周期长、流通环节不畅、时效性差等问题不仅广被诟病，更直接影响到科技成果的认定、传播和利用价值，以及科技期刊的学术影响力，利用大数据技术对科技期刊编辑工作流程的优化，可以显著提高工作效率，缩短论文的出版周期。大数据时代，作者、编辑、专家等的信息传输和决策行为均纳入了数字化管理轨道，并与中外公共文献数据库实现了链接与共享，这使期刊编辑中的数据互通共享、数据计算分析及数字化作业成为可能，将对优化科技期刊编辑的工作流程提供帮助。科技期刊编辑智能型办公系统将以多维度数据为基础，充分利用计算机网络和人工智能计算工具，以达到减少重复劳动和简单劳动，提升编辑质量与效率，缩短审稿周期，从而最终提高科技期刊的学术影响力。
2.2 大数据时代科技期刊面临的挑战
2.2.1 保密工作更加复杂
当前，科技期刊发展进入数字出版时期，期刊编辑出版的数字化程度日益提高，投稿、审稿均已实现网络化，开放存取平台（如万方、维普及中国知网期刊数据库）日益完善，覆盖的期刊种类日益增多，国际检索系统收纳的中国科技期刊类别也越来越多，同时，媒体融合态势明显，网络平台种类增加，普及到数据库、期刊网站、手机平台等，特别是数字优先出版模式的出现，更是加快了科技期刊的出版速度。在学术指标评价方面，论文作者的学术指标往往以文章公开发表数量、原创性以及是否被EI、SCI等检索为职称评定的关键指标，科技期刊则以期刊被引频次、影响因子、平均引文率、反应速率、期刊他引率、期刊被引半衰期等为指标，这些都是以科技期刊能够网络出版、具有强大的传播能力为前提的。这就直接导致期刊发稿时效加强，科学研究原创性成果上网周期缩短。如果存在科研机构作者保密意识不强，科研成果定密标准认知不一，科技期刊出版单位保密审查不严，即使单篇发表作品看似没有泄密，但在大数据分析技术下，泄密可能性将大幅增加。
2.2.2 期刊数字化建设水平较低
近年来我国科技期刊数字化出版虽然得到了飞速发展，但与国外同行业相比，我国科技期刊数字化出版产业仅处于初级发展阶段，相对落后的数字化建设水平阻碍了大数据在科技期刊业的应用。目前信息的主要传播方式为网络传播，加快推进科技期刊数字化建设将有效促进国内外用户的学术交流与合作，并通过积极向国外同行、国际重要检索机构进行推送，扩大期刊的国际影响力。然而目前，国内很多科技期刊编辑尚对数字技术认识不足，局限于现有的出版模式。同时，科技期刊编辑的数字技术水平也普遍较低，缺乏推进科技期刊数字化建设的自觉意识与主观愿望。
在大数据时代，科技期刊论文的发稿时效和稿件审稿编辑周期都将大大加快，对期刊编辑和身高专家提出了更高要求，有了更高的挑战。因此各个科技期刊编辑部不仅需要建立一支能适应新环境的具有高素质的编辑队伍，还需要一批乐于奉献的高水平审稿专家队伍，在新的大数据环境下，需要作者、编辑和审稿专家协同努力，以适应新的编辑环境。
3 大数据时代科技期刊生存与发展的对策
3.1 以发表优质稿件为宗旨，坚持推进期刊数字化建设
中国传统的科技期刊还处于数字化转型的关键时期，要想在内容、管理等方面实现数据化运作，首先必须彻底推进期刊数字化。科技期刊编辑应主动顺应这一潮流，并在自己的职责范围内推进期刊的数字化改革进程。期刊编辑出版工作者应该站在战略高度，认识到期刊的数字化转型是生产力发展的必然结果，是时展的必然趋势。科技期刊编辑要不断加强建设科技期刊数字化的自觉意识，主动寻找适应数字化出版需求的运营管理模式，从而为建设具有中国特色的数字化出版业做出贡献。但主动迎接大数据给予的发展契机的同时，科技期刊的定位应该是做优秀的内容提供商，因此，科技期刊编辑应认清并巩固自身的核心价值所在，坚持优质稿件的办刊理念。已经起步的数字型编辑普遍存在重技术、轻内容质量的问题。对于大数据的分析使用始终无法代替文化产业属于人的精神创造活动，编辑只有对文字内容资源，包括稿件的收集、编辑加工、知识体系的分类等进行整合和管理，坚守角色定位，专注内容质量和价值提升，大数据才能在科技期刊业得到科学利用和持久发展。
3.2 以保密管理为抓手，坚持贯彻期刊保密审查制度
一是，新闻出版行政管理部门要高度重视。依据《新闻从业人员职务行为信息管理办法》的原则和要求，加强期刊保密审查和监督工作，促使科技期刊出版单位落实保密制度和保密责任。二是，期刊出版单位要高度重视。要在日常管理中健全保密管理、严把保密审查、加强保密教育，通过物理隔离和定期检查等做好稿件各环节的管理，加强对编辑人员的保密警示教育，针对保密审查中发现问题的稿件，要禁止编辑或其他人员通过任何渠道获得或传播稿件。三是，期刊编辑人员要高度重视。编辑要从思想上树立会保密、善保密的坚实防线，应在日常业务中学习保密法律法规知识，牢固掌握保密的相关规定和业务技能，以强烈的责任意识和保密意识认真贯彻执行保密审查制度。
3.3 以传统编辑为基础，坚持提升编辑人员信息素养
首先，科技期刊编辑要搞好选题策划，除了通过参加会议与专家交流获得选题外，还要善于挖掘和借助行业创新库，实现信息的获取、存取、交换、传递和应用，运用技术手段挖掘优质作者、寻找创新点及热点等。其次，科技期刊编辑要搞好稿件审读。编辑虽然不能对工作中涉及的专业领域做深入研究，但应对相关学科、领域的热点问题以及今后的发展趋势具有较强的认知能力，科技期刊的编辑可以借助各类信息平台为专家提供辅助审读依据。如编辑可以根据期刊自身要求，将是否具有创新点作为投稿必要条件，并借助平台提取稿件的创新点。第三，科技期刊编辑要借助大数据平台搞好期刊营销。编辑要运用一定的计算机基础知识（包括数据库、网络、多媒体等计算机应用新技术）将出版物中的文字视为信息符号，将文章进行碎片化处理，得到文章的标题、摘要、创新点、关键词、主要内容、潜在用户等信息。期刊编辑按照不同终端用户需求对碎片进行打包和再加工，通过计算机技术完全能够针对不同用户的不同需求，完成对这些信息符号的不同处理，最后推送给各类终端用户群。
【参考文献】
大数据营销论文范文4
【关键词】 重入网 模型 大数据
一、背景及研究现状分析
重入网客户行为指的是已拥有某电信运营商的A地市分公司一个移动号码的客户，由于某种原因又新买了该运营商A地市分公司的另一个同类终端产品（手机、数据卡、上网本、MIFI）的号码入网。由此消耗的营销资源包括号卡资源以及渠道销售成本，还有客户在重入网后对前一号卡进行弃卡，引发恶意欠费等现象。传统的重入网识别技术是基本信息识别、IMEI识别和社交匹配度识别，这三种技术或单独或交叉使用，但是这些识别技术准确率低，例如基于用户资料的移动用户身份识别准确率仅为42%，有待改进：1、客户基本信息在实名制还未普及的情况下，很多信息是错误的；2、IMEI识别受山寨机的影响，存在错误；3、可引入大数据实现信令数据的采集，对用户的位置信息进行定位和跟踪，从而分析两个用户是一个客户的可能性。
二、客户重入网识别方法优化方案介绍
以下介绍三种模型优化的方法。
2.1客户基本信息校验
客户基本信息主要包括姓名、家庭住址和身份证，先对客户信息的有效性进行验证，仅在信息有效的客户中识别重入网用户：
1、姓名识别，剔除：
以下一个或多个词语的用户：“预开”、“营业厅”、“开户”、“直邮”、“套卡”、“代销”、“中心”、“批量”、“批开”、“直供”；
中文字符小于2个的。
2、家庭住址识别：剔除中文字符小于2个的。
3、身份证有效性识别，为防止客户乱填，号码有效性识别如下： 参数1：取前17位数字，以i表示其所在位数，从左向右依次为17、16、15...2、1；参数2：每一位上的身份证号码数字记为Ai 参数3：计算MOD（2^i，11），记为Wi；参数4：将每一个Ai与对应位置上的Wi相乘。
将参数4得到的17个数值求和，然后除以11求余数，得到一个数值n
通过n在下面的对应表中进行查表，得到最终的校验位字符：
计算值n 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
校验码 1 0 X 9 8 7 6 5 4 3 2
2.2IMEI信息有效性校验
采用IMEI识别之前，先判定客户的唯一有效IMEI，主要分为以下两种判定方式：
1、剔除1个IMEI对应多个号码的情况，即山寨机：
IMEI号对应3个以上号码；
IMEI长度小于14个字符；
IMEI字符全是0或者空的。
2、剔除1个号码对应多个IMEI 的情况，这类客户可能存在频繁换机情况：
IMEI号对应3个及以上号码 ；
用户2个IMEI号，取一个月内使用天数最多的标识为用户的唯一有效IMEI。
三、引入用户位置轨迹匹配
同一个客户的上班地点、住宅地点相对固定，而且该客户出现在这类地点的时间遵循一定的规律，所以，通过比较两个用户在上班地点和住宅地点，来识别两个用户是一个客户的可能性。首先，按照工作日白天、工作日晚上、休息日白天、休息日晚上来划分时段；其次，A口信令数据在客户进行位置移动、开机、关机、通话时等操作会产生数据，无以上操作时，将按照一定的时间间隔进行采集，由此可以计算出客户在该基站下的逗留时长；最后，匹配客户在这四个时段的相同位置的逗留时长，即可评估两个用户是同一客户的可能性。
四、总结及下一步发展
经过对比测试，对客户基本信息和IMEI信息进行校验后，分别有30%和38%的信息正确可用，只针对信息有效的用户识别，重入网准确率达到75%；其余客户基本信息和IMEI信息错误的用户，采用交往圈和位置轨迹匹配的方案提升重入网客户识别的覆盖率，这部分用户通过外呼确认，准确率为48%。总体而言，通过三种方法的引入，能有效提升模型识别的准确率。通过加强社会渠道的管控，随着实名制的普及和携号转网业务的发展，重入网客户可在业务办理时即得到识别和控制。
参 考 文 献
[1]温瑞军.移动商渠道养卡套利行为识别与治理[J].电子技术与软件工程，2015（3）：54-55.
[2]罗亚.移动电话用户重入网识别及营销建议.北京邮件大学硕士论文，2010.
大数据营销论文范文5
关键词：商业银行；互联网金融；应对措施
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）21-0080-02
引言
2015年3月，总理在《政府工作报告》中首次提出“互联网+”行动计划，明确列出了有关互联网金融的发展规划，互联网金融正从金融服务体系的完善者逐步过渡为金融体系的参与者和合作者。“互联网+”是从工业时代的创新1.0到信息时代、知识社会的创新2.0下的互联网发展的新业态，指以互联网为主，包括移动互联网、云计算、大数据技术等一整套信息技术在经济、社会各个领域的扩散，本质在于传统行业的数据化和在线化。互联网金融是“互联网+”实际运用的一种形式，凭借其快捷便利、准入门槛低等优势迅速崛起，使大众拥有更加多元化的投资融资方式，无抵押贷款、第三方支付、P2P网络贷款、众筹融资等多种商业模式不断发展完善。
一、我国互联网金融的发展现状
互联网金融是指利用互联网技术和信息通信技术等一系列现代科学信息技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新型金融模式。互联网金融产生的原因可以从供给与需求两个方面阐述。需求方面，由于传统金融机构高门槛高手续费，导致了处于长尾理论尾巴上的有资金需求的中小企业或中低收入者长期被排斥在商业银行信贷业务之外，而新兴的互联网金融因其方便快捷、透明度高、成本低，恰好满足了中小理财投资者的需求。供给方面，信息通讯技术、大数据、云计算的迅速发展，刺激了互联网技术和金融功能的有机结合，提高了金融效率，丰富了金融生态。
当前我国互联网金融主要有以下六种商业运作模式：一是第三方支付，目前常见的第三方支付有中国银联、支付宝，财付通、快钱支付、易宝支付、拉卡拉等。二是众筹，主要有京东众筹、众筹网、点名时间等，据国内金融市场研究资料显示，从平台的影响力和可靠度方面排名，众筹网综合第一，京东众筹位列第二。三是P2P网贷，常见P2P平台有陆金所、拍拍贷、人人贷、宜信等。四是大金融数据，主要有两类，以阿里小额信贷为典型代表的平台模式和京东金融为代表的供应链金融模式。五是信息化金融机构，主要有三类，分别是以“融E购”为代表的金融电商模式、以网上银行为代表的传统金融业务电子化模式和以互联网为基础的创新金融服务模式。六是互联网金融门户，常见的有网贷之家、融360、91金融超市、大童网、安贷客等。
二、互联网金融对商业银行传统业务的影响
（一）对存款业务的影响
存款业务是商业银行传统业务中的基础业务，是银行的重要资金来源途径。互联网金融业务的范围逐步扩大，本质上具有商业银行存款方面的特点，因而对商业银行存款业务造成极大的冲击。互联网基金因其明显高于商业银行存款业务的收益率，吸引了大量商业银行储户的闲置资金，从而对商业银行的储蓄存款形成分流。以余额宝为例，2013年6月上线，是目前规模最大的货币基金。2014年余额宝七日年化收益率一度高达6.76%，最近也一直维持在2.4%左右，远高于银行活期储蓄。
（二）对贷款业务的影响
商业银行传统的信贷业务具有复杂的征信体系、烦琐的审批过程和较高的手续费用，这也会导致信用记录不完备的小微企业获取贷款十分困难。互联网信贷模式则利用海量的大数据资源细分目标客户，分析客户贷款需求和还款能力，提供多元化的金融服务。互联网融资的出现分流了对商业银行融资服务的需求，给商业银行的传统信贷业务带来一定的挑战。互联网融资包含三种主要模式：P2P网贷、众筹融资和电商小贷。以中低端理财市场为主要业务目标的P2P网贷公司，不受资本充足率和杠杆率的要求，低门槛，低成本，很大程度上缓解了中小企业融资难问题。近三年来，网贷运营平台数量增长迅速，从2013年的800家上涨到2015年的2 595家，网贷成交量自2013年的1 058亿上涨到2015年的9 823亿元，增长幅度高达828.45%。随着互联网信息技术的不断完善，互联网金融的影响力将会进一步增强，对商业银行贷款业务的冲击也一定会不断加大。
（三）对中间业务的影响
商业银行中间业务主要包括支付结算、银行卡、、担保、承诺、交易、咨询等。互联网金融创新，金融市场化改革，使得商业银行存贷利差缩小，从而更加重视中间业务的盈利性，但第三方支付的发展，打破了商业银行中间业务的垄断格局。互联网金融模式下，第三方支付被广泛采用，因其价格较低，操作便捷，很容易被消费者接受，中间业务有被替代的可能性。在支付结算业务方面，如支付宝、财付通等既可为个人客户提供信用卡免费跨行还款等资金支付服务，也可为企业客户提供大额收付款、一对多批量付款等资金结算服务。作为国内最大的第三方支付平台，支付宝的支付结算功能涉及网络支付、转账、手机充值、水电煤缴费等多个领域。
三、商业银行与互联网金融的优势分析对比
（一）商业银行的优势
1.资金和客户资源丰富。传统商业银行依靠几十年来的稳健运营，已经积累了大量的优质客户资源，对其顺利开展业务起到了基础性作用，这是近几年新兴的互联网金融一时无法超越的。尽管互联网金融发展速度加快，但是自身经济资本实力依然无法与商业银行相抗衡。
2.风险管理体系健全。商业银行拥有更专业的风险控制管理体系和信用风险管理经验，切实履行着稳健经营的理念，确保了客户资金安全性，比互联网金融具有更好的风险控制管理方面的优势。互联网金融目前的发展仍缺乏规范性和自控力，例如P2P跑路的事件屡见不鲜，整体的风险水平较高，资金安全保障不完善，一旦出现系统性风险，互联网金融企业违约可能性极大。
（二）互联网金融的优势
1.满足中小企业的融资需求。商业银行传统主流业务往往需要较高的信用水平和较高的交易费用，重心放在需求曲线的头部，即资金力量雄厚的大企业上，因而中小企业难以及时获得所需的资金和服务。而互联网金融依托互联网信息技术与大数据搜索技术，成本较低，效率较高，整合跨地域的分散资源，能满足中小企业和中低收入者的金融需求，实现长尾效应和资源的有效配置。
2.信息处理分析能力高效。互联网金融借助云计算、大数据技术，记录和分析客户消费与商户经营的数据信息，掌握了客户的消费意愿、财产状况、信用水平和还款能力，获取了一些个人或机构没有完全披露的信息。而这一信息采集和分析过程，又在互联网上完成，发挥了大数据强大的整合分析能力，从而省去了不必要的中间环节，大大提高了信息处理效率，降低了资金成本，这是传统商业银行无法高效低廉实现的。
四、我国商业银行应对的措施建议
（一）加强与互联网企业的合作
互联网金融和商业银行各具有不同的优势和资源，商业银行想要得到长足发展，下一步就需要与互联网企业加强合作，借鉴互联网金融成功发展的经验，将互联网技术同传统金融业务相结合，全面提升金融服务的水平和质量，调整商业银行的服务理念和服务方式，提高客户黏度和忠诚度，突破发展瓶颈。如百度与中国银行、中信银行等多家商业银行开展合作，涉及联名信用卡、电子商务平台、大数据、金融支付等多个领域，这是银行与互联网企业深度合作的典例，较好地整合了双方资源。
（二）加大产品创新力度
互联网金融通过获取的客户需求信息提供差异化的金融产品，自身得以快速发展的同时弱化了商业银行原有的代销产品经营模式。银行若想要在扭转因互联网金融导致的客户大量流失的局面，就需要依据客户的需求与体验感受开发特色化、个性化的金融产品。商业银行可通过细分市场，构建客户相关行为数据库，为客户提供定制化、高度专业化的金融服务及产品，提升客户体验。同时，开展网络营销，通过应用互联网技术降低成本费用，保证利润来源。
（三）加强专业复合型人才的培育
互联网金融和商业银行的竞争取决于人才的竞争。在“互联网+”时代下，商业银行面对拥有高端人才的互联网金融的冲击，要积极转变发展策略，进行金融创新。在这方面，除了积极引进具备金融营销知识与互联网应用技能的专业复合型人才外，在日常的经营过程中，还要定期对银行员工进行专业知识和业务能力的培训，避免员工知识结构单一化。只有培育出一支既懂银行金融业务、又了解计算机信息技术的高素质人才队伍，商业银行真正才能保持核心竞争力。
参考文献：
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大数据营销论文范文6
关键词 大数据 休闲体育 项目 开发
中图分类号：G80-05 文献标识码：A
中科院首席科学家李国杰指出：“ 人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化，世界已进入网络化的大数据时代。”大数据，这一被称为第四次产业革命的产业悄然升起，为休闲体育的发展提供了千载难逢的历史机遇。
1大数据的概念与特点
1980年，著名未来学家阿尔文・托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年大数据更被频繁提及。2011 年全球知名咨询公司麦肯锡在题为《Big Data：The Next Frontier for Innovation，Competition and Productivity 》的研究报告中指出，大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。中国计算机学会和中国通信学会各自成立了大数据专家委员会。2013年在国内高校出现了数据科学，出现专门针对数据科学的专业硕士、博士，同时，有大量有关数据科学的学术论文、专著出版。但到目前为止，业界对大数据 （Big Data）概念还未形成统一的定义，全球最权威的咨询公司Gartner就将大数据定义为在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题。通过分析不同概念发现，大数据的基本特点可以用4V来概括：（1）Volume，指数据量巨大，国际数据公司（ IDC） 的数字宇宙研究报告称，数字领域存在着1.8万亿GB的数据；（2）Variety，指数据类型多样；（3）Value，指数据价值密度低；（4）Veracity，指时效性高。目前，大数据已经被视为与物质、能源一样重要的战略资源，大数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。谁掌握了先进的大数据技术谁就能够抢得先机，目前各国政府都把它上升到了战略高度，视为未来国家的核心竞争力之一。
2休闲体育项目的概念与特点
休闲体育项目是在参与休闲活动同时体验体育活动的乐趣，从而达到身心发展的一项任务，并具有目的性、独特性、时限性和制约性。休闲体育项目的目的是为了使参与项目的人通过参与某种形式的体育活动，体验参与乐趣并促进身心发展，其目的性就是为了休闲体验；根休闲体育项目的概念和特点，开发休闲体育项目必须符合三大基础，（1）社会基础。项目的开发不仅要考虑到项目本身特点，更要考虑到诸多社会因素与社会文化。（2）自然基础。项目必须因地制宜，根据不同的自然环境开发具有自然地理针对性的休闲体育项目，才能提升休闲体验。（3）物理环境基础。是指合理利用已有的体育场馆和设施，开发休闲体育项目，满足大众休闲体育需要。休闲体育项目开发的三大基础，对于该项目的开发和后期运作都是不可或缺的。
3大数据对于休闲体育项目开发的意义
3.1提高休闲体育项目开发的创新能力，提升顾客休闲体验
通过大数据分析顾客需求，得到最适合和满足顾客需求的资料，从而指导项目的设计开发。项目落地后通过持续跟踪，实时反馈，分析顾客在体验过程中的满意度，找出存在的问题，为项目优化提供数据支撑，从而增强项目的可操作性与便利度，提升顾客休闲体验。
3.2休闲体育项目的普及推广及时精准，提供独特专属服务
通过分析顾客的需求和行为特点，筛选目标客户，匹配相应休闲项目，结合现场，网络等多渠道方式，开展基于细分需求和顾客精确定位的精细化推广。智能匹配用户需求和项目特征，根据每一位参与者的不同兴趣与偏好为他们提供专属性的休闲运动服务，提高用户满意程度。
3.3休闲体育的服务更加网络化和智能化，拓展服务时限
通过提高休闲体育项目的创新能力和营销推广智能程度，为顾客提供个性化的服务，针对不同运动水平、不同爱好的目标用户提供针对性的项目，由点及面。由一次体验拓展为多次体验，直至终身休闲体验，从而提高项目价值。
3.4打破制约，促进休闲体育的发展
数据是移动互联网的核心资产，对数据的掌控将带来巨大的市场和巨大的经济回报。大数据为休闲体育的发展提供了充足的养分和可持续发展的肥沃土壤，为整合多种资源，打破休闲体育项目自身的局限提供了可能，开发优秀的休闲体育项目能促进休闲体育运动的快速发展，能有力支撑休闲体育产业的蓬勃发展。
4结语
数据就是事实，重视数据，就是强调用事实说话的科学精神。数据文化是一种先进文化，其本质就是尊重客观世界的实事求是精神，依托大数据，进行休闲体育项目的开发将深化现有休闲体育产业，形成新的休闲体育增长点。
参考文献
