一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行标签层的分类，再根据这些对个体消费者进行营销信息推送，你的课大数据营销培训班讲师一般将这些数据按照3种标签层进行划分，分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告：

第1，属性标签层。这些属性可以从人群属性（性别、年龄、职业、收入等），设备属性（设备价格、设备系统、设备型号等），运营商属性（移动、联通、电信等），城市属性（发展程度、人口数量、区域位置），商圈属性（位置等）等几个主要的属性方式进行标签，属性标签数量的多少与一个平台的技术及经验有直接的关系，技术越成熟，抓取的属性越准确，经验越丰富，属性的分类就越合理。

第二，行为标签层。是指经过对用户在特定时间段、位置范围内的登陆网页或者app的行为分析而产生的标签层。行为标签层的分类依据行为发生的频次统计做出标签，大数据概念，如果用户的行为只是在某个时间段内产生过寥寥几次，并不会被列为一个标签，只有该行为的发生有一个规律的频次或周期出现才会被视为一个标签。现在报名你的课大数据营销培训班，掌握大数据精准营销核心技术。

比如经常玩手机游戏，经常使用旅游软件等细分出像商旅人群、手游人群、理财人群、爱车一族、化妆品受众、教育受众等等。由于用户的行为方式多种多样，这类的标签就会有成千上万个，对广告投放的的精准性来讲无疑是一大优势。

第三，目标人群层。这是与广告投放直接相关的层级，目标人群层主要是根据属性标签层与行为标签层组合之后产生的标签层，这种组合会产生一个极大标签量，同时一个用户被贴上多个标签之后就会变成一个综合标签体，也就保证了目标人群的精准性，例如某广告主需要定位在35岁左右的男性汽车受众，就可以通过第1层级的年龄、性别加上第二层级的汽车浏览行为组合后得到目标人群，从而定位出与该品牌相关的人群，这样投广告针对性极强。

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大数据怎么转变为商业价值呢，这又是一个大的话题。阿里在大数据的应用上，早的提出了存、通、用三个概念，大数据分析解决方案，而现在大数据应用更多是在谈数据反馈闭环。根据数据反馈闭环，你的课大数据营销培训班讲师一般把数据使用分成如下几个层面来描述：

一、数据化

所谓存，其实就是大数据的采集与存储，必须先有数据。很多时候，如果我们连数据都没有，大数据只能是空中楼阁。所以，一个想要做大数据的企业，必须先想办法拥有数据，或者采集、爬取、购买数据。

关于通，主要是两个层面的问题：

其一是指数据的互通，比如一个企业内部存在很多信息孤岛，信息孤岛之间必须打通，形成统一的大数据平台。关于通，蕞好的办法其实就是企业建立一个统一的大数据平台，不管这个大数据平台是基于私有云（如hadoop生态的解决方案），还是基于公共云（如阿里云数加的解决方案），当所有的数据上传到这个大数据平台，数据天然就打通了。现在报名你的课大数据营销培训班，掌握大数据精准营销核心技术。

其二是数据的标准，如果想让不同的数据源可以相互关联，形成更大的效应，就跟我在上文讲到的一样，就得有数据标准。如上文所言，数据标准不仅仅可以指导etl过程中的数据清洗，数据校验，好的数据标准还可以使得无线的数据跟pc的数据相互关联互通，甚至企业之间的数据关联互通。

这些过程，我们可以把它叫做数据化的过程，也就是大数据的基本要素 -- 数据的形成。

二、算法

用，就是大数据的加工使用，指采用数据科技的相关技术，对大数据进行加工，分析，并终创造商业价值的过程。这个过程中，核心就是算法。我们提到算法时，往往也会谈到引擎，仅仅提引擎一词，更多想到的可能是汽车的发动机。

汽车引擎不管多复杂，其实输入输出是很简单的，需要的是+空气，输出动力（的能量）。大数据的引擎可能是一组算法的封装，数据就是输入的，通过引擎的转换，输出数据中的能量，提供给更上层的数据产品或者服务，大数据分析，从而产生商业价值。

算法也是“机器学习”的核心，机器学习又是”人工智能“的核心，是使计算机具有智能的根本途径。在过去十年，机器学习促成了无人驾驶车、篙效语音识别、精却网络搜索及人类基因组认知的大力发展。

如果你不去利用数据，世界上的数据就不会有用。算法其实指的是如何在业务过程中有效拓展人为管理，利用数据。现在报名你的课大数据营销培训班，掌握大数据精准营销核心技术。

从根本上来说，数据是不会说话的，只有数据没有任何价值。如果拥有大量的数据，而不知道怎么使用 ，阿里曾经做过一个比喻，“坐在金山上啃馒头”。大数据真正的价值在算法，算法决定行动。在不远的未来，“所有业务都将成为算法业务”，算法才是真正价值所在，世界上所有大规模的东西都将被数据和算法所管理。

dt时代的智能商业对算法提出了全新的要求：算法的迭代方向、参数工程等等，都必须与商业逻辑、机制设计、甚至是价值观取向融合为一。当算法迭代优化时，决定其方向的不仅是数据和机器本身的特性，更包含了我们对商业本质的理解、对人性的洞察和创造未来商业新样貌的理想。

这就是我们称算法为智能商业的“引擎”而非“工具”的关键理由，它是智能的核心。 基于数据和算法，完成“机器学习”，实现“人工智能”。

三、数据产品(或数据应用)

把用户，数据和算法巧妙地连接起来的，是数据产品（或数据应用），这也是互联网时代特别强调产品重要性的根本原因。因此，智能商业的成功，关键的一步往往是一个极富想象力的创新产品，针对某个用户问题，定义了全新的用户体验方式，同时启动了数据智能的引擎，持续提升用户体验。

智能化数据产品的要求是非常高的，不仅仅是与终用户形成个性化，智能化的交互，有完好的用户体验与突破的技术创新之外，重要的，同时需要再次记录数据，使得用户反馈的闭环得以发生。现在报名你的课大数据营销培训班，大数据，掌握大数据精准营销核心技术。

整个过程是自动的、智能的、可学习提升的，它是大数据时代的灵魂，是智能商业的根基。智能商业的核心特征就是能主动地了解用户，通过学习不断提升用户体验。智能商业的成功，关键的一步往往是一个极富想象力的创新产品，针对某个用户问题，定义了全新的用户体验方式，同时启动了数据智能的引擎，持续提升用户体验。智能模块和学习功能将成为应用的大脑

比如蚂蚁小贷，通过数据和产品的紧密融合，基于算法的数据智能实时发挥作用，终能实现秒级放贷，这个是传统的金融服务没法想象的。同时，获贷后的用户产生的数据，又被源源不断的采集起来，作为未来更多判断的基础。

再比如搜索系统，用户的任何一次点击行为，都被实时记录并反馈到智能化的算法引擎，不仅优化了你的搜索结果，而且优化了任何搜索这个关键词的人得到的搜索结果。

这样的智能商业，才是对传统商业的颠覆，才是真正的“降维”攻击，胜者一骑绝尘。

四、反馈闭环

上面已经谈到自动化、智能化、可学习提升的反馈闭环，闭环的形成决定了智能化商业的形成，但是，闭环的效率决定了大数据的使用效率。所以说，一个好的大数据产品，不仅仅是有用户反馈闭环，而且需要一个篙效的用户反馈闭环。

用户行为通过产品实时反馈到数据平台，通过数据智能算法，优化结果又通过数据产品实时提升用户体验，在这样的反馈闭环中，数据既是高速流动的介质，又持续增值；算法既是推动反馈闭环运转的引擎，又持续优化；产品既是反馈闭环的载体，又持续改进功能，在为用户提供更赞的产品体验的同时，也促使数据反馈更低成本、更篙效率地发生。

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