大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將在未來發(fā)揮出更大的作用，數(shù)據(jù)的價值也將進一步得到體現(xiàn)，這些都會促使大數(shù)據(jù)形成一個龐大的產(chǎn)業(yè)，因此也需要大量的從業(yè)人員，所以學習大數(shù)據(jù)是目前一個比較不錯的選擇。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，業(yè)界對于政務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)開放的呼聲越來越高，經(jīng)過脫敏的數(shù)據(jù)往往并不會對個人隱私構(gòu)成侵犯，所以未來某些政務(wù)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)會陸續(xù)開放出來。

1、什么是大數(shù)據(jù)，如何利用大數(shù)據(jù)來銷售產(chǎn)品？

先看什么是大數(shù)據(jù)？百科上的學術(shù)定義就不說了，搜一搜就能找到，超子感性的介紹一下大數(shù)據(jù)。首先是大數(shù)據(jù)的“大”這個“大”描述為“多”的話比較好理解，然后這個“多”可以指兩個方面1、數(shù)據(jù)的量多，也就是有足夠的樣本數(shù)據(jù)，這樣挖掘出來的數(shù)據(jù)價值可靠性更高，假如只有一兩個數(shù)據(jù)，就算得出結(jié)論了你也不敢信啊。2、數(shù)據(jù)的種類多，可以是數(shù)字，文字，圖片，視頻，音頻，銷售數(shù)據(jù)等等都可以，

相對大多數(shù)的應(yīng)用場景，數(shù)據(jù)種類越多越豐富就越好。再看數(shù)據(jù)的高精度不管數(shù)據(jù)有多大量，多豐富，首先得要保證數(shù)據(jù)的精度，準確度。比如我要分析周邊人群快銷品的消費習慣，但是拿來了一大堆數(shù)碼產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)，驢唇不對馬嘴的數(shù)據(jù)再多也沒價值。然后還要具有高度時效性這個時效性也可以分兩個方面，1、數(shù)據(jù)本身的時效性，假如拿一堆10年前的數(shù)據(jù)來用，其實參考價值不大了，畢竟早已時過境遷了，當然也不是絕對的，只是相對于絕大多數(shù)的應(yīng)用，越“新鮮”的數(shù)據(jù)，越好。

2、數(shù)據(jù)處理的時效性，假如我拿到了一大批，種類豐富的“新鮮”數(shù)據(jù)，10年才能處理完，這樣還有啥意義，所以從這方面而言，大數(shù)據(jù)并不是只有數(shù)據(jù)本身，還要包含數(shù)據(jù)的傳輸，儲存，計算以及結(jié)果分發(fā)等一系列的處理技術(shù)。這些技術(shù)必須能都高效的加工數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)價值的時效性，總結(jié)一下，大數(shù)據(jù)可以感性的理解，就是大量的，豐富的，準確的，新鮮的海量數(shù)據(jù)，同時還要包含有能夠高效處理這些數(shù)據(jù)的一系列技術(shù)。

在銷售領(lǐng)域，不管是線上還是線下，大數(shù)據(jù)都能提供相當大的幫助，感性的理解下。一、人群定位我們的產(chǎn)品誰在看，誰在關(guān)注，誰在購買我們的產(chǎn)品，通過數(shù)據(jù)的總結(jié)分析，準確定位轉(zhuǎn)化率最大的人群，男生還是女生，老人還是年輕人，可以把流量精準的投放在轉(zhuǎn)換率大的人群。二、地域定位分析不同地域的銷售數(shù)據(jù)，哪個地域的量最大，哪個地域的銷售潛力最高，

都可以通過數(shù)據(jù)來挖掘，可以幫助我們安排銷售策略的側(cè)重點。三、產(chǎn)品定位什么產(chǎn)品賣的好，什么產(chǎn)品受歡迎，統(tǒng)計數(shù)據(jù)，根據(jù)結(jié)果可以安排不同產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售方案。四、趨勢定位通過數(shù)據(jù)規(guī)律，分析人群的潛在消費趨勢，最大概率上，什么產(chǎn)品未來會好賣，可以幫助新產(chǎn)品方向的定位，簡單的說，大數(shù)據(jù)就是為了挖掘數(shù)據(jù)背后的價值，幫助人們做決策，提供有效的依據(jù)。

2、如何利用大數(shù)據(jù)來深度挖掘互聯(lián)網(wǎng)里的潛在用戶？

大數(shù)據(jù)即巨量數(shù)據(jù)的集合，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、穿戴設(shè)備等等，在這個互聯(lián)網(wǎng)時代，人們留下的行為數(shù)據(jù)無時無刻不被記錄，造就了巨量的數(shù)據(jù)，進而出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析挖掘等崗位的出現(xiàn)，通過對大數(shù)據(jù)的分析挖掘，可以發(fā)現(xiàn)歷史規(guī)律以及對未來的預(yù)測，這也是大數(shù)據(jù)分析的核心目標。那么如果利用大數(shù)據(jù)來深度挖掘互聯(lián)網(wǎng)里的潛在用戶呢？下面從業(yè)務(wù)邏輯流程上來介紹，

1、潛在目標用戶畫像首先你需要對你的潛在用戶群進行特征分析，包含：用戶群主要在哪些渠道活躍、共同特征（喜好、職業(yè)、收入、消費力等）有哪些等，通過對用戶畫像，能夠清晰的了解你所要挖掘的潛在用戶群的一些特征及活動規(guī)律，從而為挖掘模型提供數(shù)據(jù)來源及條件支撐。例如需要挖掘裝修的潛在用戶，他們的活躍渠道主要在各大家裝網(wǎng)站、家居網(wǎng)、裝修設(shè)計網(wǎng)等與房子有關(guān)的網(wǎng)站或app，一般這類用戶都會提前在這些網(wǎng)站/app瀏覽做準備，

2、數(shù)據(jù)采集在明確了潛在用戶活躍渠道后，可以針對性的采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集后需要對數(shù)據(jù)做清洗、轉(zhuǎn)換、加載，將一些無用的數(shù)據(jù)提前篩選，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。3、數(shù)據(jù)建模這個階段是非常重要的，通過數(shù)據(jù)的建模去分析出潛在目標用戶，建模是一件非常復(fù)雜的工作，需要將用戶的行為數(shù)據(jù)、畫像數(shù)據(jù)進行拆分、合并、關(guān)聯(lián)，從而建立一套或多套數(shù)據(jù)模型。