包邮玩转大数据-商业分析+运营推广+营销技巧+实战案例

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 1.3.1 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 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