第一篇：基于大數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)性化和精準(zhǔn)化服務(wù)研究

基于大數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)性化和精準(zhǔn)化服務(wù)研究

數(shù)據(jù)一直是信息時(shí)代的象征。2011年5月麥肯錫全球研究院發(fā)布了報(bào)告《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)新領(lǐng)域》后，大數(shù)據(jù)的概念備受關(guān)注。金融業(yè)是大數(shù)據(jù)的重要產(chǎn)生者，交易、報(bào)價(jià)、業(yè)績(jī)報(bào)告、消費(fèi)者研究報(bào)告、官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公報(bào)、調(diào)查、新聞報(bào)道無一不是數(shù)據(jù)來源。金融業(yè)也高度依賴信息技術(shù)，是典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)行業(yè)。1．研究?jī)?nèi)容

（1）大數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用和創(chuàng)新。如依托大數(shù)據(jù)分析促進(jìn)高頻交易、風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶交叉行為分析、客戶關(guān)系管理等。

（2）互聯(lián)網(wǎng)金融的架構(gòu)和發(fā)展模式及發(fā)展方向。按照二八法則定律來看，80%的金融產(chǎn)品將通過互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)終端等技術(shù)走向標(biāo)準(zhǔn)化、大眾化、規(guī)?；缆?。例如，信用卡消費(fèi)記錄中早就包含消費(fèi)時(shí)的位置信息，現(xiàn)在就可以被互聯(lián)網(wǎng)金融利用。

（3）金融行業(yè)客戶行為分析。通過大數(shù)據(jù)分析客戶行為，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化和精準(zhǔn)化客戶服務(wù)，有助于企業(yè)在創(chuàng)新經(jīng)營模式時(shí)更加貼近、深刻理解客戶需求并做出預(yù)判，從而改善經(jīng)營水平、提升經(jīng)營效率。2.關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)

（1）數(shù)據(jù)搜集。收集客戶信息，對(duì)客戶的基本信息及行為信息進(jìn)行分析，依托平臺(tái)細(xì)分客戶。

（2）客戶的行為分析。建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)客戶的交易行為進(jìn)行精準(zhǔn)化分析，以及參數(shù)的設(shè)定。

（3）高性能計(jì)算。依托計(jì)算機(jī)高效的運(yùn)算能力，分析模擬客戶行為，對(duì)不同的客戶提供不同的個(gè)性化及精準(zhǔn)化的服務(wù)。

第二篇：2100基于大數(shù)據(jù)分析的互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究（推薦）

基于大數(shù)據(jù)分析的互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

摘要：大數(shù)據(jù)分析和互聯(lián)網(wǎng)金融都是時(shí)下最火熱的詞匯，大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)在金融行業(yè)的完美運(yùn)用無疑將帶給整個(gè)金融行業(yè)以巨大的變革。但互聯(lián)網(wǎng)金融是機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)并存的，它的風(fēng)險(xiǎn)因其與網(wǎng)絡(luò)的融合比傳統(tǒng)金融業(yè)更大，做好金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是十分重要的，本文分析了互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，并提出了具體措施。關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)分析；互聯(lián)網(wǎng)金融；金融風(fēng)險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 引言

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，數(shù)據(jù)的大量積累和迫切需要數(shù)據(jù)處理的時(shí)期，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)運(yùn)而生。與此同時(shí)，阿里巴巴、騰訊、等互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛涉足金融服務(wù)，以支付寶為代表的各類互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品紛紛出現(xiàn)，基于大數(shù)據(jù)分析的互聯(lián)網(wǎng)金融日益發(fā)展。大量客戶為獲得高投資回報(bào)將金融資源轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究得到廣泛關(guān)注。

（一）基于大數(shù)據(jù)分析的互聯(lián)網(wǎng)金融特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)

大數(shù)據(jù)分析就是通過統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得數(shù)據(jù)中有價(jià)值的東西，以發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。互聯(lián)網(wǎng)金融把傳統(tǒng)的金融業(yè)務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，帶給大家全新的體驗(yàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融基于對(duì)大數(shù)據(jù)的分析。不可否認(rèn)，互聯(lián)網(wǎng)金融具有自身的優(yōu)越性。

互聯(lián)網(wǎng)覆蓋面積大，各個(gè)系統(tǒng)間相互聯(lián)系，信息共享，其便捷的數(shù)據(jù)傳遞可以解決信息不對(duì)稱問題；互聯(lián)網(wǎng)金融在支付、信貸、存款等各領(lǐng)域均有創(chuàng)新，快捷的交易突破地理距離和時(shí)間的限制，便利人民大眾的生活，沖擊了傳統(tǒng)金融行業(yè)的傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)。

（二）基于大數(shù)據(jù)分析的互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險(xiǎn) 1，信用風(fēng)險(xiǎn)

互聯(lián)網(wǎng)金融畢竟還屬于新興事物，配套的法律法規(guī)體系尚不完善，信用體系構(gòu)建也有待進(jìn)一步加強(qiáng)，對(duì)注冊(cè)企業(yè)的資格審查要求不如銀行嚴(yán)格，準(zhǔn)入門檻也參差不齊，客戶身份識(shí)別上也有漏洞，不能排除一些注冊(cè)企業(yè)資質(zhì)不夠，發(fā)生違約的信用風(fēng)險(xiǎn)，甚至利用互聯(lián)網(wǎng)金融從事洗錢等違法犯罪行為。一般情況下，主流的互聯(lián)網(wǎng)金融軟件，如支付寶，采用第三方支付的方式在一定程度上降低了信用風(fēng)險(xiǎn)，但還有些企業(yè)由于資金、技術(shù)等各方面原因，本身不具備第三方支付能力，信用風(fēng)險(xiǎn)極大。2，隱私風(fēng)險(xiǎn)

在網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)信息可以快捷流動(dòng)的同時(shí)也存在信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。如開戶資料中要求投資者詳細(xì)提供身份信息，銀行賬號(hào)、銀行賬號(hào)密碼、手機(jī)號(hào)碼，家庭住址等信息，如果泄露出去會(huì)給投資者帶來難以估量的損失。還有一些軟件要求綁定手機(jī)，用手機(jī)驗(yàn)證碼完成系列交易，那萬一手機(jī)丟失，則隱私泄露，威脅財(cái)產(chǎn)安全。3，技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)

互聯(lián)網(wǎng)金融基于互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)分析，必須以互聯(lián)網(wǎng)的正常運(yùn)作為前提條件，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境還有待進(jìn)一步優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)金融犯罪問題突出，黑客攻擊，網(wǎng)絡(luò)病毒、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)故障等情況下，網(wǎng)絡(luò)不能正常運(yùn)行，給投資者帶來資金損失的風(fēng)險(xiǎn)。而且這樣的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)模巨大，難以及時(shí)控制。

（三）金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警機(jī)制 1，預(yù)警信號(hào)的分析 早期預(yù)警信號(hào)往往是金融風(fēng)險(xiǎn)的先兆，關(guān)注早期預(yù)警信號(hào)可以再風(fēng)險(xiǎn)到來前預(yù)測(cè)時(shí)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)，采取有效措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。早期預(yù)警信號(hào)有的很明晰，比如企業(yè)的信譽(yù)受損、財(cái)務(wù)狀況重大變化等，可以做出很清晰的判斷。有的信號(hào)如財(cái)務(wù)報(bào)表、政策變化等就需要決策者判斷、分析、做出正確的解讀了?？傊?，對(duì)早期預(yù)警信號(hào)的分析判斷風(fēng)險(xiǎn)還是機(jī)制中的一種較為直觀的方法。2，預(yù)警指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)

建立科學(xué)的指標(biāo)體系是金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析的首要基礎(chǔ)，我們希望能通過對(duì)一系列的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把握金融風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的前兆，在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前做出預(yù)警，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。指標(biāo)的選取要遵循一定的原則，比如可測(cè)、可控、相關(guān)、抗干擾、有代表性等，方便得到數(shù)據(jù)，并且靈敏的反應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)。我們可以從宏觀經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)、中觀經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)、微觀經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)三個(gè)方面分別建立指標(biāo)體系，針對(duì)不同系統(tǒng)做出預(yù)警。

（四）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警措施

1，科學(xué)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系和考核評(píng)價(jià)體系

科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系考核評(píng)價(jià)體系都要要以數(shù)據(jù)為核心，以定量描述的指標(biāo)為檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)達(dá)到預(yù)警值得指標(biāo)要及時(shí)處理。具體步驟就是，首先選取合適的指標(biāo)，建立一套與金融風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)體系，再根據(jù)經(jīng)驗(yàn)及預(yù)測(cè)選取各個(gè)指標(biāo)的預(yù)警值，最后用數(shù)值監(jiān)控互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)參與者各項(xiàng)評(píng)估檢查也要依托數(shù)據(jù)體系，量化考核機(jī)制，嚴(yán)明獎(jiǎng)懲制度，對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)均在目標(biāo)值以內(nèi)的參與者給予獎(jiǎng)勵(lì)或適當(dāng)減小檢查頻率，對(duì)指標(biāo)達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)值得參與者采取增大檢查頻率，約見談話，要求反思原因，要求制定改正措施等特定性處理措施。

2，三位一體的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)

對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的監(jiān)控要靠部門間的協(xié)調(diào)配合，相互制約，金融監(jiān)管部門監(jiān)管、行業(yè)內(nèi)部自律管理、社會(huì)公眾監(jiān)督相互配合，形成三位一體的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)是行之有效的監(jiān)管方案。監(jiān)管部門起到引導(dǎo)作用，制定目標(biāo)和規(guī)范，統(tǒng)籌該預(yù)警機(jī)制的建立和維護(hù)工作。金融部門要根據(jù)自身發(fā)展情況制定內(nèi)部管理制度、風(fēng)險(xiǎn)防范措施，具體執(zhí)行互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警工作。當(dāng)然了，要使該預(yù)警監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮巨大作用還離不開廣大人民群眾的監(jiān)督。3，完整的法律體系保障

互聯(lián)網(wǎng)金融要想健康持續(xù)發(fā)展，必須在法律法規(guī)的框架下運(yùn)行，還要有政府的政策支持和投資者的相互監(jiān)督、自律管理。創(chuàng)造健康、公平的環(huán)境，保護(hù)互聯(lián)網(wǎng)金融投資者的資金安全。政府要加強(qiáng)立法和執(zhí)法監(jiān)管，制定的規(guī)定要具體化，比如建立大額資金報(bào)告制度，可疑交易報(bào)告制度等，對(duì)突發(fā)事件或可疑事件可以采取技術(shù)加以暫?；蜓舆t成交等措施，要規(guī)范各方的行為，比如開戶時(shí)的客戶身份核實(shí)需要的具體證件等都要做出具體的規(guī)定，督促各個(gè)參與者自覺加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作，對(duì)違法違規(guī)的參與者處罰措施要做到實(shí)處，提高監(jiān)管能力。結(jié)語

綜上所述，我們必須建立健全金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體制機(jī)制，采取有效的措施防范風(fēng)險(xiǎn)，為保障互聯(lián)網(wǎng)金融正常運(yùn)行，基于大數(shù)據(jù)的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，在金融互聯(lián)網(wǎng)化的時(shí)代背景下將會(huì)得到快速的發(fā)展

第三篇：精準(zhǔn)營銷下的大數(shù)據(jù)分析利用

大數(shù)據(jù)模式下的精準(zhǔn)營銷

于大部份營銷者來說，網(wǎng)站再定向(onsite retargeting)是其中一個(gè)最重要的營銷手段，所謂網(wǎng)站再定向的意思是對(duì)曾訪問您網(wǎng)站的用戶進(jìn)行宣傳，在他們?yōu)g覽網(wǎng)絡(luò)時(shí)向其展示廣告。此手段之所以重要是因?yàn)樵诘谝淮谓佑|中真正轉(zhuǎn)化為購買的只占2%，而沒有產(chǎn)生購買就離開網(wǎng)站的人群體高達(dá)98%。網(wǎng)站再定向的威力在于它能夠幫助你吸引很多的潛在客戶，由于這些用戶之前已經(jīng)訪問了您的網(wǎng)站一次，這意味著他們確實(shí)對(duì)您的產(chǎn)品和服務(wù)感興趣。當(dāng)你不斷向這些用戶顯示相關(guān)的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購買。理論上，網(wǎng)站再定向技術(shù)聽起來完美，但執(zhí)行起來，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因?yàn)樗荒軌蚋采w到舊有的訪客，而無法接觸新訪客。對(duì)于廣告主來說，網(wǎng)站再定向是一把雙刃刀，它雖然能帶來絕佳的ROI，卻由于覆蓋度不足，會(huì)在無形中扼殺銷售機(jī)會(huì)。

其實(shí)無論是廣告數(shù)據(jù)或購買行為數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)都能記錄下來，而網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)記錄特性，讓它成為當(dāng)下廣告主實(shí)現(xiàn)定位營銷的不二之選。隨著技術(shù)不斷革新，廣告主精細(xì)化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會(huì)簡(jiǎn)單地對(duì)比幾大定位技術(shù)，并通過電商案例分析來討論如何讓這些數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)同起來，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購買的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)廣告主的收益最大化。

網(wǎng)絡(luò)營銷的精細(xì)化定位潛力只有在大數(shù)據(jù)的支持下才能完全發(fā)揮出來。圖中的數(shù)據(jù)金字塔劃分出了數(shù)據(jù)的四個(gè)層級(jí)。最底層是廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)，是關(guān)于廣告位置和其表現(xiàn)的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網(wǎng)頁的位置、以往的點(diǎn)擊率、可見曝光(viewable impression)等指標(biāo)。

再上一層就是受眾分類數(shù)據(jù)。如今，市場(chǎng)上的數(shù)據(jù)提供商可以通過用戶的線上和線下的行為，來收集到廣告受眾的興趣、需求等數(shù)據(jù)。這些不會(huì)涉及個(gè)人真實(shí)身份的信息會(huì)被分析，并劃分為不同的群組，例如性價(jià)比追求者、網(wǎng)購達(dá)人等。有了受眾分類數(shù)據(jù)，廣告主可以在互聯(lián)網(wǎng)上按自己的需求和品牌的特性來投放。受眾分類數(shù)據(jù)的針對(duì)性更強(qiáng)，也能帶來比單純依賴廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)更好的點(diǎn)擊率與轉(zhuǎn)換率，因?yàn)樗峁┝讼M(fèi)者行為和偏好等寶貴信息。

第三層是搜索動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)。搜索再定向是個(gè)用于發(fā)掘新客戶的技術(shù)。它的出現(xiàn)讓我們能夠發(fā)掘出那些很可能會(huì)購物的用戶，因?yàn)樗麄円呀?jīng)開始搜索與廣告主產(chǎn)品相關(guān)的信息了。那些具有高商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步被篩選出來，廣告主可以將具有高購買意愿的人們?cè)俣ㄏ虻阶约旱漠a(chǎn)品信息上來。

而位居數(shù)據(jù)金字塔頂端的是站內(nèi)客戶數(shù)據(jù)，這指的是用戶在廣告主網(wǎng)站上的用戶行為數(shù)據(jù)，包括了用戶瀏覽的頁面，下載的信息，以及加入購物車的商品等數(shù)據(jù)。網(wǎng)站用戶通常是那些已經(jīng)了解過品牌并且對(duì)公司也熟悉的一群人。

對(duì)于廣告主來說，金字塔四層的數(shù)據(jù)都獨(dú)具價(jià)值。舉例而言，廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)是每個(gè)廣告主都首先會(huì)關(guān)注的信息，因?yàn)檫@些信息在大多數(shù)廣告管理平臺(tái)和廣告交易平臺(tái)都能輕易獲得的。同時(shí)，那些與用戶需求和偏好相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠助力廣告主更好地實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營銷。因此，要想針對(duì)性地影響消費(fèi)者購買路徑的每個(gè)過程，我們就需要把這四層的數(shù)據(jù)分析整合，才能制定一個(gè)更全面的營銷方案。

以下，我們將分享一個(gè)真實(shí)的案例，讓廣告主明白應(yīng)當(dāng)如何打通各層數(shù)據(jù)，制定覆蓋消費(fèi)者購買路徑的精準(zhǔn)定位的營銷方案。

案例分享

背景：愛點(diǎn)擊的客戶，國內(nèi)最知名的電子商務(wù)網(wǎng)站之一，希望能提高ROI(投資回報(bào)率)和線上交易數(shù)量

挑戰(zhàn)：客戶已經(jīng)使用了網(wǎng)站再定向技術(shù)來實(shí)現(xiàn)一個(gè)較好的ROI，但是，從再站內(nèi)定向所帶動(dòng)的交易數(shù)量開始有下降的趨勢(shì)。

優(yōu)化策略︰利用多重?cái)?shù)據(jù)的整合，提升轉(zhuǎn)化漏斗每一階段的人群數(shù)目，以提升總轉(zhuǎn)化量

第一步：網(wǎng)站再定向

廣告主會(huì)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站內(nèi)再定向帶來的購買轉(zhuǎn)化量有限，這是因?yàn)榇蟛糠輳V告主只會(huì)再定向曾經(jīng)將商品加入購物車的訪客。要想提升網(wǎng)站再定向的效果，最優(yōu)的方法是根據(jù)用戶瀏覽過的頁面進(jìn)行屬性分類，并呈現(xiàn)具有針對(duì)性的內(nèi)容。具體參考下圖：

有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數(shù)量的基數(shù)大幅增加。在短短兩個(gè)星期內(nèi)，交易數(shù)量顯著提升，尤其是來自老訪客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及購買第三方受眾分類數(shù)據(jù)

一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復(fù)進(jìn)入網(wǎng)站及購買的可能性。但同時(shí)，廣告主還應(yīng)該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉(zhuǎn)化漏斗有足夠的新增流量。

首先，我們利用搜索關(guān)鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲(chǔ)存有關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，最后，在交易平臺(tái)上將合適的廣告呈現(xiàn)給該用戶。此外，我們還會(huì)關(guān)注第三方受眾分類數(shù)據(jù)中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進(jìn)行精準(zhǔn)投放。

在進(jìn)行搜索再定向及購買受眾數(shù)據(jù)后，新客戶所帶來的成交大幅度上升254%，廣告效果花費(fèi)CPA下降29%，同時(shí)增加該網(wǎng)站整體的瀏覽量。

第三步：利用機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)進(jìn)一步擴(kuò)大客戶的數(shù)量

用戶來進(jìn)行定位廣告投放。XMO的算法可以對(duì)比客戶的CRM消費(fèi)者數(shù)據(jù)與第三方受眾數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)出哪些網(wǎng)絡(luò)用戶會(huì)有特定的購買傾向。在這個(gè)案例中，XMO能通過機(jī)器學(xué)習(xí)來不斷產(chǎn)生新的受眾，平均每周能夠細(xì)分出一個(gè)有著230萬樣本的人群。通過將廣告投放到我們已有的目標(biāo)受眾群和由機(jī)器學(xué)習(xí)鎖定的新目標(biāo)受眾，我們可以看到非常喜人的廣告效果，雖然CPA輕微上升14%，但新客戶成交量大幅增長26%說明了機(jī)器學(xué)習(xí)能有效地為廣告主發(fā)掘新客戶。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)?(摘自維基百科Wikipedia)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，根據(jù)數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，通過設(shè)計(jì)算法來模擬背后機(jī)制和預(yù)測(cè)行為，并獲取新的數(shù)據(jù)。這是一個(gè)重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的過程。研究者可以

通過機(jī)器學(xué)習(xí)來抓取現(xiàn)有數(shù)據(jù)的特征來預(yù)測(cè)未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數(shù)據(jù)并加入庫中。機(jī)器學(xué)習(xí)中最關(guān)鍵的就是開發(fā)出能智能識(shí)別復(fù)雜模式并能智能化決策的算法。

觀點(diǎn)總結(jié)

多渠道數(shù)據(jù)的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現(xiàn)。

首先，此舉可以增加廣告受眾總數(shù)，并會(huì)為廣告主贏得源源不斷的訪問量。第二，多渠道數(shù)據(jù)整合后的定向還能促進(jìn)消費(fèi)者購買漏斗的每一個(gè)過程，廣告主通常利用網(wǎng)站再定向技術(shù)來召回“購物車放棄者”或者流失的老客戶，但實(shí)際上，廣告主應(yīng)該把注意力放在現(xiàn)有客戶和新客戶的比例?？偠灾?，從搜索動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)，到受眾分類數(shù)據(jù)，到最終的機(jī)器學(xué)習(xí)，都能促進(jìn)購買漏斗的頂端訪客數(shù)量的增加。結(jié)合上創(chuàng)意的策略定制、精準(zhǔn)的位置選擇，客戶的轉(zhuǎn)化率將會(huì)提高，廣告主也將挖掘出更多的商機(jī)。

第四篇：大數(shù)據(jù)分析將成為化學(xué)工業(yè)精準(zhǔn)營銷未來發(fā)展趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)分析將成為化學(xué)工業(yè)精準(zhǔn)營銷未來發(fā)展趨勢(shì)

2014-12-01 中國氯堿網(wǎng)

大數(shù)據(jù)是當(dāng)下高溫?zé)嵩~，它憑借規(guī)模超乎想象的海量資訊數(shù)據(jù)，通過收集、分析、存儲(chǔ)的一些新方法，正深刻地改變著人們生產(chǎn)生活的方方面面。大數(shù)據(jù)在石油化工領(lǐng)域會(huì)有哪些應(yīng)用？對(duì)生產(chǎn)、經(jīng)營會(huì)有何促進(jìn)或者改變？為此，記者進(jìn)行了深入調(diào)查。

大數(shù)據(jù)分析是行業(yè)趨勢(shì)其實(shí)，大數(shù)據(jù)離我們并不遙遠(yuǎn)。2013年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主就是將看似不相干的大數(shù)據(jù)信息化處理方法比較完美地運(yùn)用于化學(xué)研究之中，從而摘取了化學(xué)科學(xué)研究的王冠。其開發(fā)的多尺度復(fù)雜化學(xué)系統(tǒng)模型，翻開了化學(xué)史的“新篇章”，讓傳統(tǒng)的化學(xué)實(shí)驗(yàn)走上了信息化的快車道。如今，反映真實(shí)情況的計(jì)算機(jī)模型已經(jīng)成為現(xiàn)在化學(xué)界大多數(shù)新進(jìn)展的關(guān)鍵，通過模擬，化學(xué)家能更快獲得比傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

大數(shù)據(jù)具有體量大、種類多、價(jià)值密度低、速度快等一系列特點(diǎn)。其數(shù)據(jù)體量巨大，從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別；數(shù)據(jù)類型繁多，如視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求；價(jià)值密度低，以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒；處理速度快，時(shí)效性要求高，這也是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)最顯著的特征。事實(shí)上石油化工企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)早已應(yīng)用多年，比如對(duì)生產(chǎn)運(yùn)行指標(biāo)，銷售產(chǎn)品的品種，以圖表的形式，由點(diǎn)到線，由線至面，分析、研判，為企業(yè)決策做參考，只不過應(yīng)用的數(shù)據(jù)沒有積累、挖掘到一定的量級(jí)，因此大數(shù)據(jù)很難用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫管理工具或傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用來處理。北京北大方正電子有限公司大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)部總經(jīng)理于林認(rèn)為，石油石化行業(yè)具有數(shù)據(jù)量大、類型多樣、存儲(chǔ)格式復(fù)雜及數(shù)據(jù)分散等特點(diǎn)，盡管大數(shù)據(jù)在石油石化行業(yè)的應(yīng)用前景非常廣泛，但應(yīng)用程度并不高。面對(duì)節(jié)能的挑戰(zhàn)、新能源的發(fā)展、兩化融合等多項(xiàng)問題，必須通過大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新與應(yīng)用，幫助石油化工行業(yè)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，通過語義分析技術(shù)和元搜索引擎，完成相關(guān)信息采集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、檢索和智能分析，從數(shù)據(jù)深度關(guān)聯(lián)、可視化查詢、數(shù)據(jù)報(bào)告等多個(gè)方向，為石油石化企業(yè)實(shí)現(xiàn)企業(yè)決策、生產(chǎn)管理的智能化提供數(shù)據(jù)支持。

例如英國石油公司在某采油廠安裝無線感應(yīng)器，通過全網(wǎng)式的數(shù)據(jù)采集，發(fā)現(xiàn)有些種類的原油比其他種類更有腐蝕性，這個(gè)發(fā)現(xiàn)可以在設(shè)備和管線的使用上加強(qiáng)防范，使生產(chǎn)更安全。雖然只是一個(gè)局部的應(yīng)用案例，但是已經(jīng)能夠說明大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用對(duì)石油化工行業(yè)有著重要的作用和意義。

此外，近年來，我國的石油化工企業(yè)安全生產(chǎn)隱患排查工作主要靠人力，通過人的專業(yè)知識(shí)去發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中存在的安全隱患，這種方式極易受到主觀因素影響，且很難界定安全與危險(xiǎn)狀態(tài)，可靠性差；由于缺少有效的分析工具和對(duì)事故規(guī)律的認(rèn)識(shí)，導(dǎo)致我國對(duì)于安全生產(chǎn)主要采取“事后管理”的方式，在事故發(fā)生后才分析事故原因、追究事故責(zé)任、制定防治措施，這種方式存在很大局限性，不能達(dá)到從源頭上防治事故的目的。若控制事故，減少損失，必須對(duì)大量人的因素、工作的因素、不合規(guī)行為等進(jìn)行控制。而控制這些需要將安全生產(chǎn)中的有價(jià)值的信息進(jìn)行深度挖掘，尋找出內(nèi)在規(guī)律。

第五篇：我國大數(shù)據(jù)分析工具的研究情況探析論文

2016年流行一個(gè)術(shù)語叫做數(shù)據(jù)主義，數(shù)據(jù)主義認(rèn)為整個(gè)世界由數(shù)據(jù)流構(gòu)成，數(shù)據(jù)每天以指數(shù)級(jí)增長，電話、飛機(jī)、網(wǎng)購、出行都是一個(gè)新的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)將會(huì)有越來越重要的作用，同時(shí)人的地位慢慢開始下降。未來人的價(jià)值取決于對(duì)數(shù)據(jù)流的分析解讀能力，因此分析技術(shù)在未來變得越來越重要。

數(shù)據(jù)和人之間將通過算法連接，所以我們推出一個(gè)新的概念叫算法經(jīng)濟(jì)或算法革命。傳統(tǒng)的算法很多，如最早的數(shù)學(xué)算法，后來的天文算法，現(xiàn)在的統(tǒng)計(jì)學(xué)開啟的算法，但都不能滿足機(jī)器學(xué)算法。追求更智能化正改變著人類的進(jìn)程，數(shù)據(jù)離開了算法就沒有太多的意義。

到了新時(shí)代，我們發(fā)現(xiàn)很多是不規(guī)則的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更重要的是希望通過機(jī)器做一些事情，這對(duì)算法提出了新的要求。人工智能主要包括以生物為基礎(chǔ)的生物智能和以算法為基礎(chǔ)的機(jī)器智能。而機(jī)器智能的核心是數(shù)據(jù)智能，這完全取決于算法。

大數(shù)據(jù)分析的工具是怎么發(fā)展的？第一代是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的分析，在這方面中國人比較落后，因此我們推出了馬克威關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的分析軟件，現(xiàn)在已經(jīng)有很多用戶了。

而到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不能滿足大量數(shù)據(jù)分析的需求，所以出現(xiàn)一個(gè)新的算法-分布式的算法，要調(diào)用分布式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就需要分布式的算法體系，到目前為止，算法體系只有一個(gè)開源，是簡(jiǎn)單的9個(gè)算法，而且對(duì)計(jì)算結(jié)果不敢負(fù)責(zé)，另外是馬克威分布式算法軟件-馬克威云挖掘軟件。

這一點(diǎn)上我們已把傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫拋在后面。我們和阿里巴巴合作開發(fā)該軟件，在阿里云測(cè)試3000臺(tái)服務(wù)器，一張表176億條記錄，68個(gè)變量，體積大概是3.4T.這張表是指淘寶的零售表，我們計(jì)算的結(jié)果是36秒，這意味著可以做很多的分析。這是真正用了大數(shù)據(jù)算法，不是停留在理論。

馬克威是完全基于分布式架構(gòu)來重新編寫，是真正的分布式軟件，其理念是實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)找算法變成算法找數(shù)據(jù)，通過算法逐步計(jì)算，然后將結(jié)果累計(jì)起來。

就在剛剛完成了分布式不久，Spark RDD用Scala語言編寫的分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)處理應(yīng)用，馬克威把分布式算法變成分布式內(nèi)存計(jì)算，把我們的算法和Sp a rk對(duì)接。這意味著當(dāng)下算法的發(fā)展已到了比較新的生態(tài)-分布式內(nèi)存生態(tài)，既可以處理大量數(shù)據(jù)，同時(shí)可以快速解決問題。

還有一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)，未來是人工智能的時(shí)代，人工智能說到底拼的還是算法模型。因此，天律公司正在研制基于硬件技術(shù)的嵌入式芯片。

機(jī)器智能就是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，大部分還是在軟件中運(yùn)行，其速度跟不上工業(yè)設(shè)備的需求。因此我們采用FPGA技術(shù)，把算法做成極速嵌入式的裝置，可以滿足人機(jī)一體化的需求。目前FPGA是最快的技術(shù)，且有很多機(jī)器設(shè)備在用。我們?nèi)〉昧艘恍┏醪匠晒?，第一個(gè)應(yīng)用是上海期貨，而期貨高頻交易是因?yàn)榇蠹倚枰斓乜吹叫星椤?/p>

我們推出中國第一個(gè)算法交易平臺(tái)，這里有一個(gè)理念-套裝軟件衰落，算法模型興起?，F(xiàn)在我們將所有的算法重新編寫，編成大量小的模型，部署在云端算法的交易平臺(tái)上。我們的理念是第一代互聯(lián)網(wǎng)門戶，如新浪、搜狐、網(wǎng)易；第二代互聯(lián)網(wǎng)交易平臺(tái)，如阿里巴巴、京東、1號(hào)店；第三代算法平臺(tái)，即知識(shí)產(chǎn)品、智慧產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)的交易。我們正在緊鑼密鼓測(cè)試我們的平臺(tái)，希望我們的算法能夠?yàn)樯鐣?huì)各領(lǐng)域服務(wù)，由現(xiàn)在的B2B變成B2C或C2B,允許別人把他們的算法模型拿到我們的平臺(tái)交易，這是我們開創(chuàng)的新商業(yè)模式。

15年以來，我們專注的一件事情就是算法。我們有算法大全、應(yīng)用模型大全、算法學(xué)院，還有集權(quán)的文檔，并網(wǎng)羅全世界難找到的開源算法。我們將免費(fèi)的算法知識(shí)都匯集到一個(gè)平臺(tái)上，要讓所有的中國人一想到分析和算法，就上馬克威算法平臺(tái)。

天律公司于2001年成立，是中國第一家真正做大數(shù)據(jù)分析化軟件的公司，我們現(xiàn)在是國家統(tǒng)計(jì)局“大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)建?！钡闹付◤S家，以及全國大學(xué)生統(tǒng)計(jì)建模競(jìng)賽（SUCM）的指定參賽軟件，國家火炬計(jì)劃項(xiàng)目、中國商務(wù)智能領(lǐng)軍品牌，國家統(tǒng)計(jì)局、海關(guān)總署、商務(wù)部、環(huán)保部、水利部、國家質(zhì)檢總局、上海世博會(huì)，阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)公司，以及一些大型企業(yè)和高校都是我們的客戶。

我們有五大產(chǎn)品，馬克威云挖掘，馬克威分析系統(tǒng)、馬克威決策支持平臺(tái)、馬克威算法交易平臺(tái)、馬克威硬件極速交易系統(tǒng)。這些系統(tǒng)得到很多金融界朋友的認(rèn)可。