运用时空大数据分析居民消费形势

运用时空大数据分析居民消费形势

来源：大数据部时间：2019-11-29

大数据时代，无论在时间维度还是空间维度，数据均呈现爆炸式增长，人们日常生活中所有社交活动及行为都将作为一组组数据被记录下来，而看似杂乱无章的数据中往往蕴含着社会运行的规律与真相。本文以消费领域为例，探讨大数据在居民消费形势分析中的应用场景和方法。

一、传统消费形势分析面临挑战

准确把握消费形势，对于认识和化解经济发展、文化建设、社会生活等潜在的隐性问题，具有正本清源、察微虑远的现实意义，因而消费一直是国内外学者的研究热点之一。但随着数字经济时代的到来，新业态、新模式的蓬勃发展使得居民消费形势分析已迈入新阶段。《2019年国务院政府工作报告》明确提出，要充分发挥消费的基础作用，稳定国内有效需求，为经济平稳运行提供有力支撑。然而，面对新形势、新需求，传统的分析方法尚存在一些问题，亟待寻求新思路、新方法。

以统计数据为主，难以满足分析研判的及时性、准确性。虽然在消费领域已有一些成熟的指数产品，如居民消费价格指数（CPI）、物价指数、恩格尔系数等，但绝大部分按月度甚至年度更新，在支撑消费形势研判时具有一定的滞后性，难以适应瞬息万变的消费形势。

以宏观分析为主，难以下沉至中微观层面。高品质生活新格局下，对消费的关注点正在由“量”过渡到“质”、由“整体”转变为“个体”，促使消费形势的监测重点也发生了改变。以消费结构为例，决策者不仅关心整体变化趋势，更关心某区域哪些消费品类发生升级或降级，传统指数在解决这类问题时较为乏力。

数据来源较单一，难以支撑决策监管需求。互联网平台经济飞速发展的今天，几乎每天都有新的消费模式和业态涌现，消费品类更是层出不穷，对监管手段和监测维度提出极大挑战，以往依靠单一数据来源的监测分析方法难以支撑。

随着大数据时代的到来，消费领域的数据获取手段、存储能力、分析方法等均得到大幅跃升，为解决上述问题带来了契机。本文旨在探索运用大数据手段进一步提高居民消费形势监测分析能力，服务消费领域决策，助力消费稳定增长。

二、居民消费形势分析“四元”模型

通过调研当前消费领域研究热点，从决策服务的需求出发，构建以“规模-结构-环境-热点”为主线的居民消费形势分析“四元”模型，以该模型为核心形成纵向联动消费形势分析数据、模型、应用服务的三层架构体系，横向服务政府、企业、个人等多个主体视角。

图1 居民消费形势分析“四元”模型架构图模型各部分的研究重点如下：

（一）测算消费规模

分析不同业态、不同模式下的消费规模变化，从线上-线下、城镇-乡村、消费品类等多个分类角度开展消费规模趋势研究。主要方法是利用龙头电商和线下商超客单销售记录，以及POS机刷卡记录等统计性数据，在不涉及企业商业机密的前提下，开展多源数据的模型化融合，测算整体消费规模，分析存在的规律和周期。

（二）分析消费结构

分品类、分地域分析居民消费供给短板、城乡消费提质升级均衡度、二元市场消费升级情况。主要方法是在居民消费价格指数、物价指数等成熟指数基础上，引入国民收入水平、可支配收入、受教育程度等多种指标构建多元指标体系衡量消费结构动态变化，跟踪分析、预警预测变化趋势。

（三）监测消费环境

监测市场消费环境，分析民众对消费市场的满意度，指出当前市场环境存在的问题和未来改进方向，针对重点城市开展横向对比分析。主要方法是利用舆情、投诉举报以及社会信用等数据，运用复杂网络分析、文本情感分析等技术，综合评价当前消费环境。

（四）关注消费热点

针对热点事件、热门商圈、热门行业（如养老特别是社区养老服务、婴幼儿照护服务、旅游）和重点消费品（如汽车、家政）等，开展对消费问题的专题分析与研判。主要方法是利用新闻、微博、微信、博客、论坛等多源舆情数据，运用元搜索引擎技术，深度挖掘消费热点问题。

三、基于大数据的居民消费形势分析初探

基于居民消费形势分析“四元”模型，本文通过搭建消费领域时空大数据监测分析平台，汇聚多源异构的海量消费数据，主要包括主流电商消费订单数据、用户手机信令数据、POI位置数据、重点城市商圈数据，以及互联网主要媒体、论坛、博客、微博等渠道中与消费直接相关的舆情数据等。同时，采用指数化方法对2019年上半年我国居民消费形势进行了初步分析。

（一）线上消费价格波动指数

线上消费价格波动指数用来衡量居民线上单笔订单平均价格波

动情况。基于主流电商的订单数据计算各品类逐月线上消费价格波动指数，分析发现：今年上半年城镇居民线上消费品类中，电子电器类

商品订单平均价格波动最大，服装类其次，日用品类价格相对稳定。分地域来看，我国东部地区商品订单平均价格波动较大。农村线上消费价格波动情况与城镇情况基本一致，但波动幅度总体小于城镇地区。

（二）居民消费升级指数

消费升级指人们在细分品类中更多地购买较贵的商品，消费升级指数可用于描述一段时间内居民消费升级情况。分析发现：2019年1月以来，消费升级指数呈明显上升趋势，于2019年4月达到最大值。商品类别上看，交通与通信类、其他用品和服务、食品烟酒、衣着类消费升级最为明显；生活用品及服务、教育文化和娱乐类、医疗保健类消费基本持平；居住类消费经历了1月的大涨后出现连续降级现象。

（三）线下商圈消费热度指数

商圈消费热度指数用来衡量居民线下消费的活跃度。利用手机移动信令数据，分析北京、上海、广州、深圳、杭州、武汉、重庆、成都、沈阳9个城市180个热门商圈在2019年上半年的到访人流量（不含职住人群），热度前十商圈中，上海（3个）、武汉（2个）、北京（2个）三城市占据七席，其中上海五角场的热度最高。

（四）消费环境评价指数

通过对互联网主要媒体、论坛、博客、微博等渠道中与消费环境直接相关信息进行分析，计算消费环境评价指数，结果显示：今年上

半年全国消费环境正面评价占比为82.76%，环比上升1.73个百分点，同比下降0.32个百分点。校园食品安全守护行动、集中销毁假冒伪劣等举措获好评。

此外，通过热点事件热点话题声量检测，显示2019上半年滥用“7天无理由退货”事件、西安利之星事件、非洲猪瘟影响肉价上涨事件为最受关注的消费热点事件，商品质量、消费维权、个人信息保护是网民最为关注的消费问题。

四、大数据强化消费形势监测分析的路径建议

本文提出了居民消费形势分析“四元”模型，并采用多源时空数据，以构建消费指数的方法对2019上半年消费形势进行了初步分析，虽然指数研究尚粗浅，有待进一步深入，但却是大数据手段在消费领域的一次尝试，更是对大数据支撑经济决策的路径探索。然而，消费大数据监测分析体系的搭建离不开多元主体的参与，营造“政府引导、主体多元、社会参与”的事中事后监管新格局，前期应着重构建以下三大体系。

推进数据归集，构建社会大数据归集汇聚体系。面向重点电商企业、线下商超、零售企业、大数据企业、行业协会商会和社会第三方机构，探索通过政府购买服务和合作机制建设，建立面向线上消费平台、线下消费巨头的业务数据采购和共享共用机制，依法依规推进消费规模、消费结构、消费环境、消费热点等消费形势相关的社会化数据资源按需、及时向相关监管部门开放。

强化技术保障，构建消费大数据监测分析指标体系。针对消费规模、消费结构、消费环境、消费热点等消费形势相关的研究重点，搭建数据加工、建模环境，开展数据融合、消费模型训练、数据测试集校验建模，构建消费领域传统统计指数与大数据指数融合模型，形成分区域、分领域、分行业消费大数据监测分析指标体系。

创新监管手段，构建消费风险预警与响应处置支撑体系。基于消费领域主体全景画像分析、主体特征识别、风险评级等大数据分析挖掘算法模型，构建消费风险的预警、响应和联动处置机制，为国家和地方相关业务部门开展消费形势监测分析与会商研判提供技术支撑，切实提升事中事后监管响应处置效能

大数据对于消费者行为研究的影响

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/e56900303.html, 大数据对于消费者行为研究的影响 作者：陈燕萍 来源：《商情》2015年第51期 【摘要】社会的所有行为都能够通过网络数据来表现，那么，数据已经成为了与劳动力、资本同等重要的生产因素，而人们对于海量数据的挖掘和运用，也预示着新一轮生产率的增长。未来企业进行市场营销费用分配，可以在大数据的指引下，找到目标消费群分布的地方，然后用有创意的投放形式让其成为企业的粉丝并形成销售。这是本文研究大数据时代背景下的消费者行为的意义所在。 【关键词】大数据；消费者行为；消费者 一、引言 随着大数据时代的到来，消费者将有更多、更广泛的信息来源，消费者的选择将更加充分，对商品的了解将更加透彻，自主权将进一步增大，对传统的消费行为将形成冲击，新的基于大数据时代的消费者行为正逐步形成。 通过大数据，一方面，在消费领域，人们能借助数以百万计的网络传感器和视频监控系统，搜索到关于消费者和供应商的大量数据，而媒体和社交网络平台中生成的未经编辑的，包括结构化和非结构化的数据，更是呈现指数式增长。另一方面，消费者的身份也由过去传统意义上的买家，转变为集买家卖家于一身的双重身份，致使来自消费者和被消费者的信息更为复杂多样。 大数据记录的是消费者的客观行为，透过数据来分析消费者行为和态度。透过大数据能更透彻了解企业的消费群分布、潜在用户分布，以及他们对于品牌和企业的看法、评价。未来企业进行市场营销费用分配，可以在大数据的指引下，找到目标消费群分布的地方，然后用有创意的投放形式让其成为企业的粉丝并形成销售。这是本文研究大数据对于消费者行为研究的影响意义所在。 二、大数据时代消费者的行为趋势 （一）消费者的消费行为更加理性。可以预见，大数据时代消费者的主动、理性消费行为在增加，盲目购物几乎不再出现。大数据时代背景下，消费者由单一的买家身份转变为集买家卖家双重身份于一身，双向接收并发出消费信息。这使得消费者在比较产品信息时，能够从多维的角度分析并做出最终决策。 （二）消费者消费行为更容易受购买评价的影响。相对传统消费模式，消费者更多的是依靠感觉器官评价产品，如产品外观，短时间的用户体验，广告宣传等。而在大数据时代，消费者依靠文字描述、网络图片、视频资料来接触产品，除此之外，既有消费者的购买评价是帮助

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

大数据冲击下——如何找准消费者

大数据冲击下——如何找准消费者 众所周知，在竞争异常激烈的今天，出售产品或服务的每一个品牌面对的一个共同问题是如何找到自己的消费者；过去单纯用年龄、性别、教育程度、月收入去描述消费对象犹如面对一张曝光不足的照片，情景十分模糊；听了十个品牌的消费者细分报告之后，往往会发现他们希望勾连的竟然是同一类人。 作为营销者，要回答的问题比做产品的要更深一步；如果品牌回答的就是为这部分人做产品，营销者要回答的问题是“这些人在消费使用信息时有什么特点是和品牌传播和营销时的信息是有相关性的”；“什么是此品牌可以区别于彼品牌、并能影响或打动该消费者的”；之后则要回答“品牌应该如何于消费者对话”“如何与同影响该消费者周边有影响力的人、社区或群体对话”。这一概念是容易理解的，但在今天这个信息高度碎片化、信息渠道高度碎片化、和信息消费者对外部事物兴趣高度碎片化的数字世界中，对于领略“虚拟”和“真实”感受的茫茫人海而言，了解他们的需求是何等不容易！ 在数字革命的背景下，对品牌和营销者的挑战是从“如何找到这些人”到“如何找到这些人在不同时间和空间中的需求”；从过去以“单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式”，到现在如何“和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，”同时在“产品”和“消费者”的“买卖“关系以外，建立更深层次的“伙伴”间的“互信”、“双赢”和“可信赖”的关系。 历史上，营销商通常利用地理位置、生活方式、消费心态、消费兴趣和消费行为等来划分消费者市场。但随数字和大数据革命的发展，通过各种信息渠道收集消费行为的实时数据以及他们和品牌的互动，给市场调研业者、营销业者及品牌厂商带来了巨大挑战，也带来了机会。大家突然发现，我们必须面对这些不断变化的目标，例如和客户讨论的主题；他们对你和其他品牌的评价；消费者与产品互动的方式，他们在购买某公司产品和竞品后与其他消费者分享的经历，这一切都必须纳入考量。 如果说过去品牌营销管理费用中用来做广告的花费100元中只有50元打动了消费者，难于回答的问题是哪50元是不白花的，如何减少那50元没起作用的花费。今天有了数字平台，相信我们眼中的消费者将更清晰，我们对他们的了解也更接近真实和准确。 回顾过去20多年互联网的发展，我们对接近解决上面这个被品牌和市场营销人员问了一个多世纪的问题似乎有了找到答案的希望！ 数字媒体兴起与大数据平台应用 第一代互联网解决了人们查找问题答案时的需求，门户网站应运而生，人们对信息使用的效率高了，准确性大了，同时可以与别人分享；然而那时涌现出的互联网大品牌已经是“昨日黄花”；以搜索引擎技术导入的第二代互联网使人们把相关信息和相关人群互联在一起，出现了与其匹配的信息提供和技术应用手段；为信息使用和电子商务平台化提供了基础；这一时期的应用使互联网公司在广告模式以外发展了大量其他的收入机会；这一时期的互联网公司在收入和公司价值方面都有很大提高；第三代互联网公司利用文字、图像、视频、音频和其他都可以被数字化这一特点，形成以“社交”平台为主的信息流通和交易方式；这类公司与第二代并存但显示出其在用户端和第二代在应用和软件上竞争加剧的态势；75年出生、

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

2015年美业消费者大数据报告

2015年美业消费者大数据报告 2015年，美业最有消费潜力的消费者年龄层次是多大？到底哪些人最爱美业消费呢？多久做一次？消费多少？最爱什么样的会员卡？2015年又出现哪些新的习惯趋势？……一起来看美丽加大数据中心重磅推出的《消费者行为报告》。 美丽加大数据中心汇集了深圳、广州、上海等一线城市5000家中小规模美业店、超过50万美业消费者的基本信息和行为数据，横跨美发、美甲、美容、养生等领域，通过线上和线下调研，贴近一线城市市场真实情况。 1、85后渐成美业消费主力，男性消费者增多

▲如今最有消费潜力的消费者年龄层次是多大？美丽加大数据中心针对这个问题研究调查发现，1985年到1995年出生的人约占48.6%，31~40岁中年人士紧随其后，约占31.5%，即20~40岁消费人群占比达8成。 美丽加大数据中心分析认为出生在1985年至1995年间的“泛90后”，凭借较高的消费信心和不断壮大的经济实力，逐渐成如今美业消费市场的消费主力，特别是美甲、美发等领域，85后是绝对的消费领头羊，有望在2020年成长为中国美业的主流消费人群。 此外，2015年一线城市美业消费者还出现一大特点，男性消费者逐渐增多。2014年，每100人女性消费者对应有16.4人男性消费者，2015年，这一数值提升到18.9人。随着美业消费意识的普及和生活水平提升，一线城市的男性也更加关注自身外在形象和身体健康。 2、月入6K以上、高学历，最爱美业消费

▲到底哪些人最爱美业消费呢？美丽加调研显示，一线城市美业消费者本科学历约占58.8%，研究生及以上学历者占17.1%，超过3/4为本科及以上学历。而收入这块，月入6000~10000元的消费者占41.6%，月入10000元以上者占37.1%。 美丽加认为，高学历且收入在6K以上，对美的要求高，具有很强的消费欲望，并且多数是白领，具备这种消费能力。而收入越高，消费者对保养和休闲享受的消费需求也越高。 3、美容平均消费频率最高

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]?。 强调时效性[2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，

它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]?并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大

数据分析的好处：用大数据分析消费者需求_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/e56900303.html, 数据分析的好处：用大数据分析消费者需求_光环大数据培训 互联网公司们雄心勃勃的电影计划成为当今影视产业中最为热门的话题。中国的电影近年来一直在蓬勃发展，投资电影的人越来越多，拍电影队伍也在不断壮大。 “中国电影快速的发展，究其原因，首先是中国经济近年来快速发展，人均GDP增长带来了文化产业的发展，也带来了电影的发展。其次，电影体制的改革，过去电影的体制都是纯国有的，不允许私人做，束缚了电影生产业的发展。现在的电影市场不仅是国企在做，民营企业也在做，电影市场自然发展很好。然后，数字技术的发展也给中国电影市场增色不少。”中国电影海外推动公司董事长杨步亭先生在第五届中国文化产业前沿论坛上对《中国产经新闻》记者表示。 然而，在电影市场“井喷”的现象背后，我们既看到希望，也发现隐忧，国产片优势下降，所占市场份额降至50%以下。 而且，据记者观察，投拍电影的资金方面也并不存在问题。据了解，电影基金作为新兴投资模式也广受关注。数据显示，截至去年11月，我国已有111只文化产业基金，已经披露规模的基金有83只，总规模折合达1330.45亿元。 那到底是哪一步掉了链子? 有专家告诉记者，其实我们现在的不足是没有建立起一个真正的电影工业体系，即在一部电影中，没有把资金的价值更好地展现出来，因此内容上没有得到回馈。 “美国有上万部电影，也包括一些电视或者其他一些网络，他们的资金都是通过众筹获得的。但是资金额度并不是最关注的，他们把焦点放在了通过关注不同的集资人的年龄结构和职业上，以至于他为什么感兴趣，他喜欢什么，对于对这个电影和产品做一个定向的营销，做出适合他们做的产品，也就是大数据的一个重筹，可以看出这个比金钱的众筹更加重要。”国影基金总裁王国伟对《中国产经新闻》记者表示。 他说，电影的众筹在电影的整个环节当中都存在，电影的整个创意阶段，从剧情、场景、演员、城市、风格这些都可以在网上征集网民的互动，用一些大数据的方式分析最合理的导向。 这就是所谓的内容众筹，通过大数据的平台，整合各种观影人的兴趣爱好，做出大众作品，中国电影未来也可以多做一些这方面的尝试。

时空数据分析算法及其

时空数据分析算法及其应用研究

时空数据分析算法及其应用研究 空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性，许多空间应用系统都需要表达地学对象的时空属性，例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需要管理历史变化数据，以便重建历史、跟踪变化、预测未来。面向对象的技术是用在软件设计中的一种方法，它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定实体的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问题[2]。下面从KNN 、RNN 、SkyLine 三种时空数据分析算法出发，论述时空数据分析算法的应用。 1、KNN 分析算法的基本概述及应用分析 KNN 算法是非参数回归模型的基本算法之一，通过在状态空间中搜索与待测点X 相近的k 个样本(X i ，Y i )估计g n (x)，因此又称为k 最近邻非参数回归，其预测 函数[3]可表示为 Y=g(X)=∑=k 1i W i （X ；X k 1，…，X k k ）Y i =∑=k 1i k i Y i （1） 其中X k 1．表示与x 距离最近的点，并赋予权值k 1；X k 2则被赋予权值k 2；以此 类推，得到k 个权函数k 1，k 2，?，k k ，满足 k 1≥k 2≥…≥k k ≥0，∑=k 1i i k =1 （2） KNN 算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最相近的K 个个体，在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较，所以算法的时间复杂度，跟样本的个数直接相关。 K 最近邻算法通常情况下是用于分类的，这只是对K 近邻算法用途的本质说明[4]。从实际来看，K 近邻算法可以应用的地方还有很多，比如系统推荐等等。简单的讲，就是挖掘出客户喜欢的相同商品，来进行相似物品的推荐。另外区分客户群体，从而使我们更好的为客户服务。 下面是KNN 分类器构建实例。KNN 的实现分训练和识别两步。训练时，把每类样本降维后的结果作为KNN 的输入。如图1所示，圆圈表示待识别数据所处的位置，选择K 值为3时，选中实线圆中的3个数据，识别结果为三角形代表的类；选择K 值为5时，选中虚线圆中的5个数据，识别结果为正方形代表的类。

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

大数据在消费者与目标客户分析中的运用

? 202 ? ELECTRONICS WORLD ? 技术交流 技术的发展，这两项技术本质上就是为开关电源智能化控制提供技术支持。开关电源的内部运行是多路控制的，是可以通过控制电子运动和时间周期增加减少来进行操作，利用计算机技术可以减少传递信号时波形失真的情况，数字化控制会提高开关电源电路的安全性能，同时单元电路模块化处理、功率模块化，开关电源中的装置模块化发展能够提高开关电源的使用性能，保障开关电源在工作时是处于正常安全可靠的状态下的，提高电能的利用率。 3.2 关注软开关 软开关技术的应用有很多优势，这项技术的应用原理就是谐振，能够弥补之前存在的电路使用缓冲电路消除电压尖峰以及浪涌电流的不足之处，能够使系统变得更加简单，减少发生事故的概率。之前的电路在电源开关打开和关上时的一瞬之间产生较强的电压以及电流，，在这一瞬之间产生的电压是不能被利用的，这样就会引起电能的损耗，但是利用软开关就会有不同的效果。软开关中的谐振电路就能够对高频变压器中的电容、电感进行充分的吸收利用，减少晶体管等不少开关电源元件的压力，在根本上提高电能的使用效率，增加开关电源系统内部的稳定性，降低能量的消耗。 3.3 重视同步整流 开关电源技术的发展进步一个主要体现就是低耗能，高效率，那么重视同步整流技术就能进一步提高电能的使用效率，该技术其实是另一种提高电能利用效率的方式，是在软开关之后进行的，主要是反接整流开关二极管中的金属绝缘体半导管，关键是它运用于低压大电流电源，同步电流会经过零电压、零电流的开关，联动信 号，这个信号是同步整流以及初始的脉冲信号之间进行的，让它的上升沿增加从而超过之前的上升沿，最终形成一种金属氧化物半导体效应晶体管、零电压的电源开关方法，其根本目标就是能够实现电能的低消耗、高效率。 3.4 绿色高效电源 对绿色电源的追求主要体现在计算机技术的应用方面，计算机技术人员对于绿色笔记本和电源的要求是比较高的，通俗来说就是要使用省电、效率高、环保的电源，绿色电源的应用对于电脑来说其实是很有必要的，能够使台式电脑的耗电量低，不使用时处于休眠状态，减少电能的损耗。电力电子技术的发展进步创造出绿色电源芯片，智能化控制电脑客户端，使电源发挥作用，准确输出电压频率，提高电能利用效率，运用同步整流技术和智能控制技术使同步电流更加方便地和其他控制电源地芯片结合，让芯片性能更加稳定，既节能又环保。 4.结束语 开关电源一般都是比较小巧，比较轻，但是利用率高的设备，日常生活中随处可见，家家必备。开关电源技术也要随着社会的发展进步而不断进步，电力电子技术应用于开关电源中，主要是为了达到提高电能使用率，降低电能的消耗，提高开关电源的工作效率。开关电源引入电力电子技术的发展趋势是网络智能控制的、高效低损耗的、节能环保绿色发展的。在未来道路上，电力电子技术与开关电源的关系会更加紧密，应用方式会完善。 随着近年来大数据在电子商务、新零售等领域的广泛、深入应用，利用大数据的技术手段来对消费者的消费心理和行为进行分析，从而更加精准地确定目标客户，是众多商业主体高度关注和重要依赖的市场营销方式。就目前大数据在消费者目标客户分析中的应用情况来看，仍然处于探索发展阶段，这就需要对大数据在实际目标客户分析中发挥的功能进行深入的论证和准确的定位，从而便于大数据技术的开发与应用。文章在对大数据进行概括阐述的同时，就大数据在消费者行为分析和目标客户确定方面的实际应用情况加以分析说明，以丰富大数据在市场营销中的应用路径和效果。 随着数据的爆发性增长和计算机处理能力的逐步提高，通过搜集、分析大量客户的消费数据信息，以此来掌握消费者的消费行为规律，为市场主体市场经营活动提供可靠的信息指导逐渐成为一种常态化的市场行为，正是基于此，基于大数据的消费者行为分析和目标客户分析逐渐成为市场发展中的重点关注内容。 1.大数据概述 大数据的本质是一种数据处理技术，其处理的主要内容和流程为数据获取、数据存储、数据管理和数据分析，而大数据的最主要功能在于分析数据背后的规律，为人类活动的开展提供稳定、可靠的规律支持。 作为一种新的发展技术，大数据的特点主要体现在数据量大、速度快、数据类型多、价值密度低、真实性等五个方 大数据在消费者与目标客户分析中的运用 山西省烟草专卖局（公司） 辛志斌 面，其中数据量大是指所获取、存储和处理的数据数量和规模十分庞大；速度快是指对数据搜集、处理的时效性很高，能够在最短的时间内完成相应的处理任务；数据类型多是指获取和最终输出的数据的类型十分丰富，既包括结构化的数据，也包括半结构化和非结构化数据，从而满足各种数据处理的需要；价值密度低是指虽然数据的数量判断、种类庞杂，但其中只有部分数据拥有积极的价值，会给人们的活动带来好处，但要想真正发挥出这些价值，还需要通过有效的方式加以处理；真实性是指最终出具的数据分析结果的质量是真实有效的，这主要是基于大数据分析算法的严谨性和科学性而言。 2.大数据在消费者目标客户分析中的实际运用 消费者与目标客户分析是现代化商业营销活动中的基础性工作内容，也是保证提升市场营销准确性、有效性的前期工作。在当前消费者消费行为趋于多元化和市场竞争日趋激烈的情况下，要

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

大数据在消费者行为研究中的应用

大数据在消费者行为研究中的应用 1、引言 早期的消费者行为研究关注消费者行为木身，通过传统的调查问卷、焦点小组访谈、个体访问、店面观察等定性、定量调查方式和手段采集人II统计学资料、购物行为、消费意向等信息，用于进行消费者行为的研究和分析。进入互联网时代，反映消费者行为轨迹的数据在网络上大量沉淀，基于购物网站的点击率、访问量及其他网络数据量化指标被大量采集，形成对消费者行为路径的概括和综合描述。当卜进入大数据时代，网络平台样式和消费者购物习惯多样化，需要对消费者数据的采集和行为的分析逐步扩展至更多数据源，结合购物网站、其他网臾浏览信息、社交媒体平台信息、移动终端、搜索引擎等多个平台去接触消费者，挖掘数据，从而进行综合评估和分析。 2、传统消费者行为研究与大数据时代的对比分析 2.1、消费者行为研究模型框架发展 1898年路易斯(E.ST.Elmo Lewis )提出的AIDA模式是研究消费行为的成热理论之一，1925年Edward.K.StrongJ:在四阶段模式的接触上增加“MemoYV"(记忆)阶段(陈培爱，2009,208提出五阶段式AIDMA模式。 AIDMA模式分为引起关注一产生兴趣一产生欲望一形成记忆一产生行动(Attention-Interest-Desire-Memory-Action )五个阶段，意在描述受众从接受信息到产生行动之间动态式地引导其心理过程并将其顺序模式化的一种法则。 随着互联网及移动应用的普及、传播环境发生了深刻变化、受众媒介信息关系变革，受众作为信息的接收者和发布者承担着双重角色。2005年口木电通提出了web2.0时代背景卜的AISAS评估模式，AISAS模式分为五个阶段:注意一兴趣一搜索一行动一分享

大数据时代的消费者洞察

大数据时代的消费者洞察 孙予加（柳莺） 阿里巴巴集团，产品经理 负责数据产品“淘宝指数”和“全景洞察” 摘要：随着互联网和移动设备的普及，用户留下的痕迹越来越完整，越来越丰富，互联网就像是一个巨大的模子把每一个人完整的印在上面，从吃穿住行到心情状态，从社交娱乐到日常工作，事无巨细的保留在网上。如果把一个人遗留在各种网站和APP上的点点滴滴串起来，就能还原这个完整的人。本文探讨了大数据时代消费者研究和社会研究领域将面临的变革，并通过数据产品“淘宝指数”和“全景洞察”向研究者阐述已经发生的未来。 关键词：大数据、社会学研究、消费者研究、数据挖掘、算法模型、淘宝指数、全景洞察 1.消费者研究领域的新纪元 这个时代是研究“人”最好的时代。传统的线下用户调研模式将面临巨大的冲击，因为传统问卷调研面临成本高、周期长、样本量小、难以迭代等问题，在大数据时代自然化解了。利用线上数据进行消费者研究将取代传统的传统问卷调研，并成为主要趋势。社会学研究和商业研究将会迎来一个新的时代。 如何从海量的繁杂无序的原始数据中提取出有价值的信息，数据挖掘技术是至关重要的角色。例如，网购收货地址结合登录IP地址的场所识别（学校、医院、写字楼、小区、政府机构、工厂、商场等），再结合上网时间地点（白天还是晚上、工作日还是周末）；通过算法模型就可以判断出一个人的工作地点、住宅小区、身份职业等信息。另外，结合消费特征、APP偏好，以及社交网站的言论、关注点和公开的身份信息，通过算法模型基本可以判断出每个人的性别、年龄、身高体型、消费能力、学历学校、兴趣爱好（摄影、户外、园艺、钓鱼、打牌、运动，甚至细化到旅游的地点和运动的类型，如跑步、足球、篮球、游泳、舞蹈、瑜伽、骑马等）、风格品味（偏好的品牌和格调）、影视偏好（喜欢的电影、电视剧和音乐风格，追的明星和导演）、生活习惯和状态（单身、热恋还是已婚；是否有孩子、孩子的年龄段；是否有宠物、宠物的类型和品种；是否有房有车、小区档次和车的品牌型号；是否和父母同住、一家几口住在一起）。这些数据只是冰山一角，百度的搜索行为数据结合地图定位信息，以及腾讯完整的社会关系网数据，大数据时代的未来充满想象。 很多人可能开始担心数据安全的问题，据我所知BAT对数据安全的措施是极其严格的，阿里云的数据安全级别超过欧洲最高标准。另外，所有和人有关的数据是经过严格加密的，只有机器才能识别；而个人只能看到一串无法识别毫无意义的代码。想要得到个人的隐私数据是根本不可能的。 2．大数据洞察全景 大数据时代的特点是数据的全面、丰富、深度和联接。不仅可以看到各个行业各种维度的数据，数据之间还能打通和联接，能够去发现事物背后的关联。真正的“大数据时代”是从全景到洞察，再到行动，是一整套体系的建立。 基于此信念，创造了一款数据产品命名为“全景洞察”，用于帮助品牌商进行商业决策的高级研究工具。其特点在于，数据的深度和宽度，可从各种角度切入，深入的研究消费者特征和行为，对现象背后的原因进行深度分析。作为“全景洞察”的产品经理，相信它将会对研究领域产生颠覆性的影响。 “全景洞察”有丰富的数据源、非常细的数据颗粒度（可无限交叉细分）、可视化的数据展现和自由灵活的数据分析方法，可进行深度的分析和数据挖掘。数据分析的结论可落地到行动上，不仅仅是为了研究而研究。在“全景洞察”中可自由选择需要的数据分析方法（如下图），以及任意的数据维度进行对比、交叉和关联分析，上亿条数据瞬间计算完成，在0.1秒内以可视化的方式呈现，呈现后可继续细分进 行深度的分析。

时空大数据平台设计

时空大数据平台设计 1.项目概况 智慧城市作为现代信息技术集中应用与展示的重要载体，已成为促进经济社会建设升级的重要力量。2006年以来测绘地理信息主管部门开始数字城市地理空间框架建设，取得了一系列地理空间数据资源、地理信息公共服务平台软件资源、应用示范建设资源等成果。2012年开始智慧城市时空大数据与云平台建设工作，分别出台了《智慧城市时空信息云平台建设技术指南》（2015版）、《智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲》（2017版）、《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲》（2019版）。 时空大数据与云平台作为智慧城市各行各业全面建设的重要基础性支撑平台，是智慧城市所有与地理空间位置有关建设内容的核心支撑，也是智慧城市中用于关联其他信息的时空信息支撑平台和时空信息基础设施，实现时间、空间的地理空间信息共享，提供时空维度的分析与应用，协调和关联各个政府部门时空信息的产生、流向、管理、应用的技术体系和数据保障，将全面服务于政府部门的管理决策，方便广大公众享受更为智能、便捷的生活服务。为推进国民经济发展和城市信息化建设，盘活地理信息资源，促进地理信息资源的共建共享和充分利用，需要建设时空大数据与云平台。 2.建设目标 智慧城市时空大数据与云平台将在智慧城市总体框架下，充分利用基础地理信息已有的建设成果以及在智慧城市方面的建设资源，对

基础地理信息数据库和地理信息公共平台在内容、功能和效能上进行补充建设，构建城市时空信息数据库和云平台，最终实现基础地理信息接入感知信息，从而发展到准确定位、有机整合、深度利用；信息资源由现在的分布式存储、逻辑式集中，发展到用云计算、宿主资源；从现在的对接式服务共享，发展到知识引擎、按需服务。选择多个应用领域，开展智能专题示范建设。 通过丰富带有时间标识的基础地理信息数据和倾斜摄影测量三维等新型产品数据，整理历史和远景规划地理信息，集成智慧城市大数据中心的典型数据资源，形成静态地理信息；同时，扩充物联网智能感知设备位置数据和实时感知的流式数据及其多层次摘要信息等，形成实时动态数据，构建时空信息大数据。建设按需提供服务能力，扩充感知定位、接入解译及模拟推演API接口、云服务系统、地名地址匹配引擎、业务流引擎、云端自主制图、按需定制服务系统，增强大数据时空分析和数据挖掘能力，搭建时空信息云平台。 3.建设内容 按照总体建设目标，时空大数据与云平台分五大部分建设内容。 第一部分是标准规范建设。建设内容包括时空大数据平台建设、使用与维护管理办法，时空数据整合、交换和共享管理办法，时空信息云平台建设的基本规定、数据规范、技术规范、服务规范、接口规范等。 第二部分是时空大数据建设。参照《基础地理信息数据库基本规定》（CH／T 9005-2009）的定义，时空信息数据库应蕴含时空信息和

用大数据分析消费者需求

用大数据分析消费者需求 8月6日，阿里影业发布了首份公告，任命前中影股份公司董事副总经理张强为阿里影业CEO，并将上市公司名称由“文化中国”改为“阿里影业”。今年3月，阿里巴巴宣布将以62.44亿港元投资获得文化中国59.32%股份，成为文化中国的第一大股东。文化中国曾参与投资2013 年国产电影票房冠军《西游·降魔篇》，与周星驰、王家卫、陈可辛等都有合作关系，董事长为影视圈大佬级人物董平。 互联网公司们雄心勃勃的电影计划成为当今影视产业 中最为热门的话题。中国的电影近年来一直在蓬勃发展，投资电影的人越来越多，拍电影队伍也在不断壮大。 “中国电影快速的发展，究其原因，首先是中国经济近年来快速发展，人均GDP增长带来了文化产业的发展，也带来了电影的发展。其次，电影体制的改革，过去电影的体制都是纯国有的，不允许私人做，束缚了电影生产业的发展。现在的电影市场不仅是国企在做，民营企业也在做，电影市场自然发展很好。然后，数字技术的发展也给中国电影市场增色不少。”中国电影海外推动公司董事长杨步亭先生在第五届中国文化产业前沿论坛上对《中国产经新闻》记者表示。 然而，在电影市场“井喷”的现象背后，我们既看到希望，

也发现隐忧，国产片优势下降，所占市场份额降至50%以下。 而且，据记者观察，投拍电影的资金方面也并不存在问题。据了解，电影基金作为新兴投资模式也广受关注。数据显示，截至去年11月，我国已有111只文化产业基金，已经披露规模的基金有83只，总规模折合达1330.45亿元。 那到底是哪一步掉了链子? 有专家告诉记者，其实我们现在的不足是没有建立起一个真正的电影工业体系，即在一部电影中，没有把资金的价值更好地展现出来，因此内容上没有得到回馈。 “美国有上万部电影，也包括一些电视或者其他一些网络，他们的资金都是通过众筹获得的。但是资金额度并不是最关注的，他们把焦点放在了通过关注不同的集资人的年龄结构和职业上，以至于他为什么感兴趣，他喜欢什么，对于对这个电影和产品做一个定向的营销，做出适合他们做的产品，也就是大数据的一个重筹，可以看出这个比金钱的众筹更加重要。”国影基金总裁王国伟对《中国产经新闻》记者表示。 他说，电影的众筹在电影的整个环节当中都存在，电影的整个创意阶段，从剧情、场景、演员、城市、风格这些都可以在网上征集网民的互动，用一些大数据的方式分析最合理的导向。 这就是所谓的内容众筹，通过大数据的平台，整合各种观影人的兴趣爱好，做出大众作品，中国电影未来也可以多

大数据应用分析案例分析

大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。