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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 二维码的打码服务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