大数据场景营销基于个人画像的精准营销
用户画像与精准营销实践
用户画像与精准营销实践近年来，随着互联网技术的发展，用户画像与精准营销成为了许多企业在面对市场竞争和产品营销时追逐的目标。
通过深入挖掘用户需求和行为特征，企业可以更准确地洞察用户心理，制定个性化的产品和营销策略，提高用户粘性和消费转化率。
本文将从用户画像和精准营销两方面进行探讨。
一、用户画像什么是用户画像？简单来说，就是通过对用户进行数据收集、分析和整合，在多个维度上对用户进行描述和分类，形成一个完整的用户形象和行为模式。
在实际运用中，用户画像通常包含以下几个方面：1、基础信息：包括性别、年龄、地域、职业等2、兴趣特点：包括信息获取、娱乐消费等3、社交行为：包括朋友圈、社交关系网络等4、购买行为：包括购买渠道、频次、购买力等5、使用习惯：包括使用场景、使用时长、使用需求等通过对用户画像的分析，在新产品推广、客户维护、市场分析等方面具有非常重要的意义。
可是，要想获取到丰富的用户画像，需要哪些技术和手段呢？1、数据收集：数据是用户画像建立和应用的基础。
通过搜索引擎、社交网络、网站数据等多种手段，收集用户数据。
2、数据分析：如何从大量数据中提取有用信息，就需要数据分析的技术支持。
通过数据统计和挖掘技术，提炼出用户行为特征和人口统计学特征。
3、数据整合：不同的数据来源和数据类型需要进行整合。
需要采用数据集成技术，将多个数据来源的信息进行统一处理。
4、建立用户画像：利用机器学习、数据挖掘等技术，对用户数据进行分析和标记，建立全面的用户画像。
二、精准营销了解用户画像后，就可以针对具体的用户群体，实施精准的营销策略。
1、产品推广营销：根据用户画像，准确定位产品适合的用户群体，选择合适的营销渠道和方式，实现高效的产品推广。
2、客户维护：市场竞争日益激烈，保持客户的忠诚度和满意度尤为重要。
利用用户画像，定制化的客户服务，对不同用户提供个性化的解决方案。
3、市场分析：精准的市场分析是企业制定产品和营销策略的关键。
利用用户画像，可以更为深入地了解市场需求和趋势，有效预测市场变化。
基于大数据分析的用户画像建模研究
基于大数据分析的用户画像建模研究随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始意识到，只有了解用户的需求、喜好，并根据这些信息制定个性化的营销策略，才能真正获得用户的认可和忠诚度。
基于这一理念，用户画像概念应运而生，成为企业营销中的一项重要战略工具。
什么是用户画像？用户画像是基于大数据分析的一种模型，用于描述一个人或一组人的特点、成长经历、兴趣、家庭及社交网络、消费习惯等方面的信息。
通过建立用户画像，企业可以更好地了解目标用户，并根据这些信息制定个性化的营销策略，提高营销的精度和效率。
用户画像的建模方式主要有两种：1. 数据挖掘数据挖掘是一种非常流行的用户画像建模方式。
在大量的数据中，通过寻找潜在的关联规则、模式、分类以及异常值等，从而总结出用户的特征并建立用户画像。
这种方法主要是针对不同特征的数据进行分析，然后根据用户的特征、兴趣和消费行为等因素来进行分类。
这种方法既可以通过机器学习算法来处理，也可以通过人工提取特征来实现。
2. 社会网络分析社会网络分析是一种相对较新的用户画像建模方式。
通过对用户在社交媒体平台上的互动进行分析，可推测出用户的人际关系及其对他人的影响。
例如社交网络上的好友数量、评论数量、转发数量等信息可作为评估用户影响力和喜好的重要指标。
社交网络分析不仅可以用于用户画像的建模，还可以用于品牌营销、危机管理等方面。
用户画像的分析方法用户画像建模并非一次性的过程，而是需要不断地更新和优化。
通过对用户画像的深入分析，企业可以更好地了解用户的需求和行为模式，并根据这些信息来制定更为细致、全面的营销策略。
基于大数据的用户画像分析方法主要有以下几点：1. 应用物联网技术传感器收集用户数据助力用户画像分析物联网技术可以帮助用户采集关于他们的行为和个人设备的数据，并通过云算法进行分析来提供有用的见解。
例如，若有一家食品公司想要进行用户画像建模，可以使用物联网技术来追踪食品消费者对其食品的使用情况，收集有关消费者食品消费的数据，以便更好地了解他们的食品品味和偏好。
大数据时代的新媒体用户画像分析
大数据时代的新媒体用户画像分析在大数据时代，新媒体用户画像分析成为了一项重要的工作。
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人们在网络上的行为和偏好被大量记录和分析，从而形成了用户画像。
通过对用户画像的深入分析，可以更好地了解用户的需求和兴趣，为企业和机构提供精准的营销和服务。
一、什么是用户画像用户画像是对用户的一种描述，它包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯、行为特征等方面的内容。
通过对这些信息的分析，可以描绘出一个用户的全貌，从而更好地了解用户的需求和行为模式。
二、用户画像的重要性1. 个性化推荐：通过用户画像的分析，可以为用户提供个性化的推荐内容。
比如，在购物网站上，根据用户的购买记录和浏览行为，可以向用户推荐他们可能感兴趣的商品；在新闻网站上，可以根据用户的阅读偏好，推送他们感兴趣的新闻内容。
个性化推荐可以提高用户的满意度和忠诚度。
2. 精准营销：通过用户画像的分析，可以更好地了解用户的消费习惯和购买意向，从而进行精准的营销。
比如，在广告投放方面，可以根据用户的兴趣和行为特征，将广告投放给潜在的目标用户，提高广告的点击率和转化率。
3. 用户服务：通过用户画像的分析，可以更好地了解用户的需求和偏好，从而提供更好的用户服务。
比如，在客服领域，可以根据用户的画像信息，为用户提供更加个性化的服务，提高用户的满意度和忠诚度。
三、用户画像的分析方法1. 数据收集：用户画像的分析需要大量的数据支持。
可以通过用户注册信息、用户行为记录、社交媒体数据等方式收集用户的数据。
2. 数据清洗：收集到的数据需要进行清洗和整理，去除重复数据和错误数据，保证数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：通过数据分析的方法，对用户的数据进行挖掘和分析，提取出用户的特征和模式。
常用的数据分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树等。
4. 用户画像建模：通过数据分析的结果，可以建立用户画像模型，将用户的特征和行为模式进行描述和归纳。
用户画像模型可以是一个多维度的描述，包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等方面的内容。
大数据时代用户画像助力企业实现精准传播
大数据时代用户画像助力企业实现精准传播作者：廖琛容子来源：《广告大观》2019年第08期摘要：用户画像实现目标客户识别、描绘，准确把握消费动向并进行精准化推送，是大数据时代的一项创新型技术应用。
用户画像技术相关工具的运用，助力企业精准营销，帮助企业提升市场竞争力和营销效率。
本文对精准化的用户画像营销进行分析，讨论用户画像营销战略，目的是帮助企业运用技术手段满足消费者个性化需求，降低营运成本，赢得更好的品牌信誉度。
关键词：用户画像;精准营销;大数据应用大数据时代为企业实行精准营销提供技术支持，随着互联网技术的发展，大数据时代带来了价值密度低、大量快速海量的数据分析能力，帮助企业精准找到目标客户，借助数据了解客户购买意向、能力等，从而制定有的放矢的营销战略、方法。
1、传播学视角下的用户画像1.1用户画像帮助企业精准识别和描绘目标客户。
用户画像诞生于计算机学科研究，由交互设计之父Allen. Cooper率先提出。
他将用户画像定义为“基于用户真实数据的虚拟代表”，用户画像简单的来说就是用户标签的集合，他是基于大数据应用产生的。
用户画像又被称为用户角色，够了产品和服务目标，将真实的客户群体的原型加以还原，能够帮助企业获得客户诉求，并以此为依据进行产品设计，准确把握消费者动向。
用户画像形成的用户角色都是建立在市场、产品基础上的，以贴近生活的方式将客户的行为、属性加以连接，绘制出能够代表客户消费趋向的角色[1]。
1.2在海量数据基础上，多维度的数据采集和分析是用户画像技术的优势。
用户画像技术呈现给市场人员的是按照需求进行划分的标签，每个客户的特征一目了然。
区别于传统的市场调查，用户画像技术能够避免主观因素的干扰，而是通过大数据技术将客户调查的结果加以反应，通过行为数据研究用户、研究市场，某种意义上，用户画像技术与客户是一种关联关系，通过技术应用将市场定位和市场的反应速度都提升到了新的高度。
1.3通过用户画像，企业可以对客户进行分级管理，如核心、忠实、普通、潜在等直观的分层。
大数据分析及应用案例-精准营销
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Service Quality Analysis Competitor Analysis Customer Analysis Location Based Analysis
26.2% of the world is online
1.8 billion people are online today and this number is estimated to reach 2.2 billion by 2013 Applications
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Big Insights and Streams
DB2
Smarter Commerce
EMM
Mobile 1st
Analytics Cloud
短期目标 –大数据分析
1. 构建后台关联知识库: 从产品自身属性、说明书、销售记录、用户评 论提炼知识点，并且建立语义关联网络； 2. 标准化用户查询：把口语化的、不规范的查询补充完善，并映射到 标准产品术语； 3. 理解用户的查询需求：对用户需求进行语义归类及消歧； 4. 基于语义关联做精准搭配推荐 标准化用户查 理解用户的查
46周的销售数据加上15周的社交媒体数据用以训练， 来预测未来的销售额 某款相机: 预测精度，MAPE（平均绝对百分比误差）从31%降到了16%
在预测模型中加入社交媒 体中相关品牌产品的数据 量信息及情感挖掘信息很 大提升了预测精度
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支撑技术： 将社交媒体分析加入销售预测模型
社交媒体数据
“Bought a Nikon Coolpix S6300 + waterproof case. Can't wait to play with it.”
讨论量
去除噪声数据
基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模型研究
基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模型研究一、本文概述在数字化时代的浪潮下，大数据技术的广泛应用为市场营销带来了前所未有的变革。
特别是在用户消费行为日益复杂、个性化需求不断增长的背景下，如何通过对用户数据的深入挖掘和分析，实现精准营销，已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。
本文旨在探讨基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模型，通过构建用户画像，深入分析用户需求和行为特征，为企业的营销策略制定提供科学依据。
文章首先介绍了精准营销的背景和重要性，阐述了用户画像在精准营销中的作用。
接着，详细阐述了用户画像的构建过程，包括数据来源、数据处理、特征提取等关键步骤。
在此基础上，文章重点研究了基于用户画像的精准营销细分模型，包括模型构建原则、细分方法、效果评估等方面。
通过实证分析，验证了该模型在提升营销效果和用户满意度方面的有效性。
本文的研究不仅为企业实施精准营销提供了理论支持和实践指导，也为学术界在该领域的研究提供了新的视角和方法。
文章也指出了当前研究中存在的不足和未来的研究方向，以期推动精准营销领域的持续发展和创新。
二、用户画像与精准营销理论基础随着大数据时代的到来，营销领域正经历着一场深刻的变革。
传统的营销方式往往以大众市场为目标，采用广撒网的方式进行产品或服务的推广。
然而，这种方式不仅效率低下，而且难以满足不同消费者的个性化需求。
因此，精准营销逐渐成为现代营销的重要理念。
精准营销强调通过对消费者行为的深入研究，识别出不同消费群体的特征，从而为他们提供更为精准的产品或服务。
用户画像是精准营销的核心工具之一。
它通过对大量用户数据的分析，提炼出每个用户的典型特征，形成一幅生动的“画像”。
这些特征可能包括用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好、消费习惯等。
通过对这些特征的综合分析，企业可以更加准确地了解目标市场的需求，为产品或服务的优化提供有力支持。
精准营销细分模型则是基于用户画像的一个重要应用。
它通过对用户画像的进一步细分，将市场划分为若干个子市场。
基于大数据处理技术的用户画像构建与分析
基于大数据处理技术的用户画像构建与分析用户画像是指通过收集、分析用户行为和特征数据，对用户进行细分和描述，从而更好地了解用户需求和行为特点。
而随着大数据处理技术的发展，用户画像构建与分析也得到了更精准和高效的实现。
本文将介绍基于大数据处理技术的用户画像构建与分析的基本概念、方法和应用。
一、用户画像构建的基本概念和流程用户画像构建是指通过收集用户的多维度数据，包括但不限于个人信息、行为轨迹、社交网络等，对用户进行分类和描述，从而了解用户的兴趣、需求和行为特点。
其基本流程如下：1. 数据搜集和处理：通过各种渠道收集用户的多源数据，如用户行为数据、社交网络数据等，并将其进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据挖掘和特征提取：利用数据挖掘技术，对用户数据进行分析和处理，提取出代表用户特征的关键信息和指标，如用户偏好、购买行为等。
3. 用户分群和分类：根据用户的特征信息，将用户进行分群和分类，如按照年龄、性别、地域等进行细分，以及按照兴趣、行为等进行分类。
4. 用户画像建模：根据用户的分群和分类结果，建立用户画像模型，形成用户的全面描述和特征信息，如用户画像标签、关联关系等。
二、基于大数据处理技术的用户画像构建与分析方法基于大数据处理技术的用户画像构建与分析主要依赖于大数据存储、处理和分析的技术手段，其中包括但不限于以下几种方法：1. 数据采集与处理技术：利用分布式存储系统和数据抓取技术，实现大规模用户数据的采集与存储，并通过数据清洗和预处理技术，消除数据噪声和冗余，提高数据的质量和可用性。
2. 用户特征提取与挖掘技术：通过机器学习和数据挖掘算法，从海量用户数据中提取关键特征，如用户的购买偏好、浏览历史、社交关系等，并进行特征工程和特征选择，以提高特征的表达和分类能力。
3. 用户分群与分类技术：利用聚类分析、分类算法等技术手段，对用户进行分群和分类，实现用户的细粒度刻画和个性化描述，从而更好地满足用户需求。
数字营销中的用户画像技术
数字营销中的用户画像技术数字营销是现代企业推广产品和服务的必备手段。
随着互联网技术的不断发展，各种数字营销技术也在不断涌现。
其中，用户画像技术无疑是一种非常重要的技术手段。
本文将主要介绍数字营销中的用户画像技术。
一、用户画像的定义和作用用户画像是基于大数据分析的一种数据模型，它将用户的基本信息、行为轨迹、兴趣爱好等方面进行合理的整合和分析，从而构建出一个有生命力的用户形象。
用户画像可以通过多方数据挖掘和分析，帮助企业更清晰地认识用户，辅助企业制定更精准的用户营销策略，提高广告投放效果和用户体验度。
在数字营销中，用户画像技术的主要作用有：1.有助于深入了解用户传统的用户信息收集往往只涉及个人基本信息和简单的行为数据，而用户画像技术可以帮助企业从多个角度全面地了解用户，包括但不限于用户的消费习惯、兴趣爱好、心理特征、资产状况等。
2.有助于提高营销效果通过用户画像，企业可以制定更加精准的产品定位和营销策略，避免浪费资源，提高广告投放效果。
此外，企业还可以根据用户画像推出个性化的服务和产品，提高用户的体验度和忠诚度。
3.有助于提高企业竞争力随着用户需求的不断变化，企业如果能够根据用户画像及时调整战略，就能够更好地满足用户需求，提高企业的竞争力。
二、用户画像技术的应用场景用户画像技术在数字营销中的应用场景非常广泛。
下面将介绍其主要应用场景：1.品牌营销用户画像可以帮助企业更全面地认识用户，制定更加精准的品牌定位和传播策略，提高品牌曝光度。
此外，在品牌营销活动中，通过数据分析和用户画像技术，企业还可以了解用户最关注的渠道和平台，帮助企业提高推广效果。
2.投放广告在数字营销中，企业通常通过投放广告提高品牌曝光度和产品销量。
而用户画像技术可以帮助企业识别目标用户，制定更加精准的广告投放策略，提高广告投放效果。
此外，通过用户画像技术，企业还可以了解用户更多的信息，如用户最热爱的运动和爱好等，从而根据用户的需要推广相应产品或服务。
产品销售中如何利用大数据进行精准营销
产品销售中如何利用大数据进行精准营销在当今数字化的商业世界中，大数据已经成为企业提升产品销售和营销效果的有力工具。
通过对海量数据的收集、分析和应用，企业能够更精准地了解消费者需求，制定更有效的营销策略，从而提高销售业绩和市场竞争力。
那么，在产品销售中，究竟如何利用大数据进行精准营销呢？首先，我们要明确什么是大数据以及它在营销中的作用。
大数据并不是简单的大量数据，而是指那些具有规模大、种类多、处理速度快和价值密度低等特点的数据集合。
在营销领域，大数据能够帮助企业全面了解消费者的行为、偏好、购买历史等信息，为精准营销提供依据。
数据的收集是利用大数据进行精准营销的第一步。
企业可以通过多种渠道获取数据，比如网站访问记录、社交媒体互动、客户关系管理系统（CRM）中的客户信息、销售点系统（POS）的交易数据等。
这些数据来源广泛，包含了消费者在不同场景下的行为和反馈。
以电商平台为例，消费者在浏览商品、加入购物车、下单购买等过程中产生的一系列数据，都能够反映出他们的兴趣和购买意向。
通过对这些数据的分析，企业可以了解哪些商品受到关注，哪些页面停留时间较长，从而优化网站布局和商品推荐。
收集到数据后，接下来就是对数据进行清洗和整理。
这一步骤至关重要，因为原始数据往往存在着不完整、错误或者重复的情况。
通过数据清洗，去除无效数据，保证数据的准确性和完整性，为后续的分析打下良好的基础。
在数据清洗完成后，就可以运用数据分析技术来挖掘数据中的有价值信息。
常见的数据分析方法包括聚类分析、关联分析、回归分析等。
聚类分析可以将消费者按照相似的特征和行为分为不同的群体，例如根据消费金额、购买频率、偏好的商品类别等因素，将消费者分为高价值客户、普通客户和潜在客户等不同群体。
针对不同群体，企业可以制定个性化的营销策略。
关联分析则能够发现不同商品之间的关联关系。
比如，购买了手机的消费者往往也会购买手机壳和耳机，通过这种关联分析，企业在进行产品推荐时可以更加精准，提高交叉销售的机会。
大数据精准营销的关键要素
大数据精准营销的关键要素随着搜寻引擎、社交网络及智能移动设备的普及，用户每天网络活动产生的数据成倍增长，海量数据使用户和企业的行为产生了诸多转变。
大数据本质上是一种工具。
只有当数据被企业利用并开头制造价值时，它们才有了真正的意义。
企业应当如何驾驭数据使之为己所用，利用大数据洞察用户行为变化，精确地分析用户的特征和偏好，挖掘产品的潜在高价值用户群体，实现市场营销的精准化、场景化，是企业使用大数据技术实现精准营销时必需要考虑的问题。
1.用户画像大数据精准营销的第一步是进行共性化的用户画像——针对每一类数据实体，将其进一步分解为详细的数据维度，刻画每个用户的特征，再聚集起来形成人群画像。
用户画像是依据用户的社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，详细包括以下5个维度。
① 用户固定特征：包括性别、年龄、教育水平、职业、星座等。
② 用户爱好特征：包括爱好爱好，常常查看的网站，使用的App，扫瞄、保藏、评论的内容，以及品牌和产品偏好。
③ 用户社会特征：包括生活习惯、婚恋状况、人际交往和社交状况以及家庭成员等。
④ 用户消费特征：包括收入状况、消费水平、产品购买渠道、购买频次和购买产品种类偏好等。
⑤ 用户动态特征：包括用户当下需求、正在前往的地方、周边的商户、四周的人群等信息。
构建和生成用户画像一般通过采集和分析数据、用户分群和优化整理数据3个步骤实现。
（1）采集和分析数据数据是构建和生成用户画像的核心依据，只有建立在客观数据基础上的用户画像才是真实牢靠的。
数据来源有3种，即相关的文献资料和讨论报告、产品数据后台以及问卷调研和用户访谈。
例如，收集网站用户行为数据时，当用户登录电商平台或网站后，其Cookie就始终驻留在扫瞄器中，通过用户点击的链接和按钮，或点赞、评论，以及访问的路径，可以记录用户的全部扫瞄行为，然后持续分析其扫瞄过的关键词和页面，可分析出其短期需求和长期爱好。
也可以通过社交网站，获得用户的职业、爱好爱好等方面的信息。
大数据营销中的用户画像分析
大数据营销中的用户画像分析随着互联网时代的不断发展，大数据技术已经成为了企业营销中不可或缺的一部分。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解用户的需求和偏好，从而制定更加精准、有效的营销策略。
而在大数据营销中，用户画像分析更是不可或缺的一个环节，它可以将海量的用户数据进行分类和分析，为企业提供更加全面、深刻的用户认知。
一、用户画像分析的定义和作用用户画像分析是指通过大数据技术对海量的用户数据进行分类和分析，从而得出用户的特征、偏好、需求等信息，形成一个用户模型，为企业提供更加全面、深刻的用户认知。
用户画像分析在企业的营销决策中起着至关重要的作用，它可以帮助企业更好地了解目标用户，制定更加精准、有效的营销策略。
具体来说，用户画像分析可以实现以下几个目标。
1、客观认知目标用户：通过用户画像分析，企业可以更加客观、科学地认知目标用户，从而加深对用户需求的理解。
2、提高精准营销效果：用户画像分析可以帮助企业更好地了解用户的需求和偏好，从而制定更加精准、有效的营销策略，提高营销效果。
3、降低营销成本：通过用户画像分析，企业可以更好地了解用户需求和行为轨迹，从而避免不必要的营销投入，降低营销成本。
二、用户画像分析的实现方式用户画像分析的实现方式主要包括两种，一种是基于人工智能的分析方法，另一种是基于数据挖掘技术的分析方法。
1、基于人工智能的分析方法随着人工智能的快速发展，许多企业开始采用基于人工智能的用户画像分析方法来加深对用户的理解。
这种方法主要是通过机器学习、数据挖掘等技术对用户数据进行分析，从而得出用户的特征、需求、行为等信息。
具体来说，基于人工智能的用户画像分析方法主要包括以下步骤：（1）数据预处理：包括数据清洗、数据整合等操作，从而确保分析数据的准确性和完整性。
（2）特征选择：通过特征选择方法，筛选出对用户画像分析有重要影响的数据特征。
（3）特征权重计算：通过相应的算法计算每个特征对用户画像分析的重要性，并给出相应的权重。
2022年自贡市公需科目《大数据时代的互联网信息安全》考试题及答
2022年自贡市公需科目《大数据时代的互联网信息安全》考试题及答大数据时代的互联网信息安全正确错误2.计算机安全阶段主要保护措施是安全操作系统设计技术正确错误3.大数据分析的最佳分析模型，是正确错误4.可以通过个体人数据画像结合场景营销实现大数据的精准营销应用正确错误5.熊猫烧香是一种感染型上午蠕虫病毒正确错误6.信息安全事关国家安全，信息安全无小事，必须综合治理正确错误7.智慧城市只需要具备宽带网略就可以了正确错误8.手机病毒与正确大数据时代的互联网信息安全错误9.大数据=海量交易数据+海量交易数据正确错误10.大数据已经成为推动社会进步的一个重要引擎正确错误二、单项选择(每题2分)11.确保信息在需要时，被授权的用户可以访问信息和相关的资产，这个体现的是信息安全方面的哪个特征？（）A.机密性B.完整性C.可用性D.保密性12.通信保密阶段的主要保密措施是（）A.加密B.安杀毒软件C.控制人员泄密D.以上都不是13.安全工作的目标是（）A.达到完美健康状态B.信息安全百分百C.将风险降到最低D.逐步实现零风险14.大数据与互联网的关系是？A没有互联网，也有大数据大数据时代的互联网信息安全BCD15.大数据与攻击溯源的分析检测过程是ABCD16.大数据是现代企业主要的资产。
ABCD17.城市信息化的最高阶段是（）A.B.C.D.18.计算机科学家的梦想和最终目标是（）A.B.C.D.19.网络空间本质上是由（）发明、以供全世界使用的一种人造技术大数据时代的互联网信息安全A.英国B.美国C.中国D.日本20.大数据涉及的关键技术A非关系型数据库NoSQLB关系型数据库甲骨文C云计算和云存储D虚拟机三、多项选择(每题3分)21.ISO27001国际信息安全是如何描述的？A.保护信息免受各方威胁C.将信息不安全带来的损失降低到最小D.获得最大的投资回报和商业机会22.通信保密时代存在的主要信息安全威胁是（）A.员工恶意泄密B.搭线窃听C.密码学分析D.技术手段不完善23.上世纪70-80年代，计算机安全的主要威胁扩展到（）等A.非法访问B.恶意代码C.脆弱口令大数据时代的互联网信息安全D.密码学分析24.大数据包括三类数据？A企业内部数据B互联网数据C外部传感器数据D市场调查数据25.ISO27001中的描述信息安全包括()A保护信息免受各方威胁B确保组织业务连续性C将信息不安全带来的损失降低到最小D获得最大的投资回报和商业机会26.网络安全的主要威胁（）A数据失窃风险B来自互联网风险C链路传输风险D来自内部网风险27.计算机病毒感染可执行文件，包括ACOM文件BDoc文件CE某E文件DDLL、OC某、SYS28.网络信息安全原则有A安全态度B适当投资大数据时代的互联网信息安全C应急方案D安全技术29.常见黑客攻击手段可分为哪三个阶段？A.预攻击阶段B.攻击阶段C.再次攻击阶段D.后攻击阶段30.操作系统的常用功能有哪些？A.开机B.联网C.运行功能D.信息传输31.以下属于网上交易安全风险的是（）A.操作系统B.窃取保密数据C.盗用账号、窃取密码D.应用系统32.保护信息安全的技术和手段有哪些？A.建立防范意识B.统一输入入口，并且对输入数据进行确认，避免jvacript脚本注入C.合理使用SSLD.不断升级系统及重要信息备注恢复33.信息安全治理的相关活动包括哪些？（）A.政策制定大数据时代的互联网信息安全B.开发由标准、评测措施、实物和规程组成的安全与控制框架C.适时应用方案，并且维护实施方案D.建立控制措施，查明安全隐患，并确保其得到改正34.智慧城市的愿景是什么？A.行政效率提升的倍增器B.公共服务优化的助推器C.支柱产业发展的加速器D.信息行业发展的加速器35.智慧城市下大数据的机遇是（）A.智慧城市发展为大数据建设奠定了业务基础B.云计算、物联网使大数据应用成为技术可能C.没有大数据就没有智慧城市D.信息消费战略对大数据推广提供了新的要求36.智慧城市下大数据的挑战是（）A.异构与完备性B.协和共享的整合C.规模与即时性D.隐私与可利用37.指挥长市建设中的网络信息安全问题有哪些？A.重大安全事件B.窃取信息方法C.信息泄露危害D.智慧城市网略信息安全隐患38.云计算面临的安全威胁有哪些？大数据时代的互联网信息安全A.云计算的滥用、恶用、拒绝服务攻击B.恶意的内部员工C.共享技术产生的问题D.数据泄露39.政府公共事业通过大数据分析可以增加哪些商业价值？A.增加市场份额B.更好的对外提供公共服务C.民情分析D.准确判断安全威胁40.关系型数据库的局限性有哪些？A.难以满足高并发读写的需求B.难以满足日益增长人群的使用C.难以满足对海量数据高效率存储和访问的需求D.难以满足对数据库高可扩展性和高可用性的需求。
跨境电商的用户画像与精准营销
跨境电商的用户画像与精准营销近年来，跨境电商行业迅猛发展，不断吸引着越来越多的消费者。
然而，在面对庞大而多样化的市场需求时，如何准确洞察用户画像并进行精准营销成为了跨境电商企业追求的重要目标。
本文将围绕跨境电商的用户画像与精准营销展开讨论，探索如何通过深入分析用户需求，精确把握用户画像，实现精准营销的有效策略。
1. 用户画像的构建用户画像是基于大数据分析的一种用户群体综合描述，通过对用户的行为、兴趣、购买力等多维度数据进行统计和分析，得出用户的生活习惯、消费意向等特征。
构建用户画像是跨境电商企业了解用户需求、制定精准营销策略的基础。
1.1 数据收集与整理为了构建准确的用户画像，跨境电商企业需要通过多种渠道收集用户数据。
可以利用网站统计工具、购物平台数据、社交媒体信息和市场调研等方式，收集用户的个人信息、消费记录、浏览历史等关键数据。
1.2 数据分析与挖掘收集到的用户数据需要经过系统的分析和挖掘，以找出其中的规律和关联。
通过数据分析工具和算法技术，可以从用户数据中提取出用户的特征，如年龄段、性别、兴趣爱好、购买力等，进一步细分用户群体。
1.3 用户画像的建立在数据分析的基础上，跨境电商企业可以将用户画像进行综合展示，将各个维度的数据进行合理组合和呈现，以便更好地理解和把握用户的需求和特征。
用户画像不断优化更新，以保持与用户需求的紧密匹配。
2. 精准营销的策略基于准确的用户画像，跨境电商企业可以有针对性地制定精准营销策略，进一步提升销售效果和用户满意度。
2.1 个性化推荐通过对用户偏好和历史购买记录的分析，跨境电商企业可以利用推荐算法向用户推送个性化的商品和服务。
个性化推荐能够提高用户购买的满意度，并增加用户的忠诚度。
2.2 定向广告投放针对不同用户群体的特征和需求，跨境电商企业可以选择合适的广告渠道和广告形式，将广告投放到目标用户最易接触的渠道和场景中，提高广告的点击率和转化率。
2.3 客户关系管理通过深入了解用户的需求和偏好，跨境电商企业可以建立更加紧密的客户关系。
基于用户画像的在线广告精准投放模型
基于用户画像的在线广告精准投放模型随着互联网的发展，用户数量呈现爆炸式增长，人们的上网方式也发生了巨大的变化，从而形成了一种全新的商业模式——互联网广告。
然而，普通的广告投放方式已经不能适应大数据时代的需求，随机投放广告的效果越来越差，不仅浪费了企业的广告预算，更对用户产生了不必要的骚扰。
因此，精准投放广告成为了广告主追求的目标。
基于用户画像的在线广告精准投放模型应运而生。
它以互联网用户行为和兴趣为核心，通过数据分析和机器学习等技术手段，通过深度挖掘用户的兴趣、偏好、行为和需求，为广告主创造精准、有效的广告投放效果，提高广告投放的ROI（投资回报率）。
本文将从实现目的、适用场景、技术原理、实施流程、优劣势等角度来探究基于用户画像的在线广告精准投放模型。
一、实现目的基于用户画像的在线广告精准投放模型的实现目的是：准确把握用户需求、提高广告投放ROI、更好的与广告主合作，实现双赢。
1、准确把握用户需求基于用户画像的在线广告精准投放模型具备准确把握用户需求的精准性，能够分析用户的上网行为、兴趣、需求，全方位为广告主提供更精准的广告投放服务。
2、提高广告投放ROI通过数据分析和预测算法，基于用户画像的在线广告精准投放模型能够实现更有效的广告投放，降低企业的广告预算，提高ROI。
3、更好的与广告主合作基于用户画像的在线广告精准投放模型还支持与广告主进行合作投放，更好的满足企业的广告需求，提高合作效率。
二、适用场景基于用户画像的在线广告精准投放模型适用于各种类型的广告投放场景，尤其适用于需要达到精准广告投放的情况。
1、移动广告投放基于用户画像的在线广告精准投放模型可广泛应用于各种移动终端上的广告投放，包括移动应用程序、移动网站等。
2、搜索引擎广告投放基于用户画像的在线广告精准投放模型适用于搜索关键词广告投放，通过分析用户的搜索行为和需求，实现更加精准的推广。
3、电子邮件广告投放基于用户画像的在线广告精准投放模型可应用于电子邮件广告投放，通过分析用户的行为和偏好，实现电子邮件广告的精准投放。
基于大数据的智能营销系统的设计与实现
基于大数据的智能营销系统的设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能化时代的到来，大数据技术正在逐渐渗透到各个行业中，并对传统营销方式产生了深远的影响。
在传统营销中，市场营销人员需要根据个人经验和市场调研来决策和执行营销策略，但这种方式存在主观性强、效率低下的问题。
而大数据技术的运用可以帮助市场营销人员从大量的数据中获取有价值的信息，进一步优化和精细化营销策略，提高市场竞争力。
本课题报告旨在探讨，以帮助企业实现更高效的营销工作。
二、大数据在营销领域的应用1. 大数据对市场营销的影响2. 大数据在用户画像中的应用3. 大数据在市场分析和趋势预测中的应用4. 大数据在个性化营销中的应用三、智能营销系统的设计与架构1. 智能营销系统的基本功能需求2. 智能营销系统的技术架构设计3. 智能营销系统的数据库设计4. 智能营销系统的用户界面设计四、基于大数据的智能营销系统的关键技术1. 数据采集与清洗技术2. 数据存储与管理技术3. 数据挖掘与分析技术4. 推荐算法与个性化营销技术五、智能营销系统的实现与应用1. 智能营销系统的开发流程2. 系统的功能测试与性能优化3. 系统在实际场景中的应用案例分析六、智能营销系统的价值与前景展望1. 智能营销系统的经济价值分析2. 智能营销系统的发展前景与挑战3. 智能营销系统在未来的应用与拓展七、总结与展望本课题报告通过对进行详细的讨论和探索，旨在通过充分利用数据技术和算法优化市场营销策略，提高企业的竞争力和经济效益。
未来，随着大数据技术的不断发展和智能化水平的提升，智能营销系统将会有更多潜力和机会在各行各业中得到应用和推广，为企业创造更大的价值。
汽车大数据用户画像及精准营销
MobTech
MobTech是上市公司游族网络（SZ.002174）旗下的大数据公司，运营着全球最大的开发者平台 MOB掌淘科技，以此为基础进军大数据领域。
Mob通过7年的数据积累，拥有5000+维度的画像标签，再结合先进的智能在线学习算法、多维度模型组 合、人工智能等技术，为客户提供从线上到线下，覆盖全行业多场景的数据服务，帮助客户了解行业、产 品和用户，优化营销和运营策略，助力企业实现数字化转型升级，创造更大的价值。
汽⻋大数据用户画像
一、豪⻋用户画像概览
北奥迪、南奔驰，活力土豪选宝⻢，时尚新贵保时捷
豪华⻋用户画像概览
奥迪
北方政商精英
✓ 男性 ✓ 北方地区 ✓ 政商界人士 ✓ 有房多金
奔驰
南方成熟老板
✓ 女性比例相对其 他⻋型最高
✓ 江浙地区 ✓ 45岁以上，老板 ✓ 已婚人士
宝⻢
活力新晋土豪
✓ 浙江人士居多， 尤其杭州、宁波
合资品牌
“Roadmap E”电动
化战略
大众 2030年集团全系产品
“纯电电动动化战略”
现代
2020年前推8款纯
电动⻋ “创新2020”战略
福特 2022年前推8款纯电
动⻋型 “Evness”战略
通用 2025实全自动化
自主品牌
“电动未来战略”
未来3-5年在 200城
比亚迪 推广双模⻋
“蓝色吉利行动 ”
各类品牌纷纷确立电动化战略方向，未来市场竞争或将加剧；汽⻋市场整体将进入存量竞争
各类品牌纷纷确立电动化战略方向
豪华品牌
“CASE”电动化战略
2022年所有⻋型电气
奔驰
化
基于大数据的人物画像分析与应用
基于大数据的人物画像分析与应用人物画像分析与应用在当今大数据时代变得越来越重要。
随着互联网、社交媒体、移动应用等技术的普及和发展，我们每个人在数字世界中留下了大量的个人数据。
这些数据包含了我们的兴趣、偏好、行为习惯等信息，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以揭示一个人的基本特征和行为模式，从而形成一个准确的人物画像。
基于大数据的人物画像分析与应用具有广泛的应用场景，如个性化推荐、精准营销、舆情分析等。
在基于大数据的人物画像分析中，首先需要收集和整理大量的个人数据。
这些数据可以来自于用户在社交媒体平台的发帖、点赞、评论等行为，也可以来自于用户在电商平台的购买记录、浏览记录等行为。
然后，通过对这些数据进行清洗和处理，构建用户的行为特征向量。
这些特征向量可以包括用户的性别、年龄、地理位置、兴趣爱好、消费能力等信息。
接下来，可以利用机器学习算法对这些特征向量进行训练和建模，形成一个准确的人物画像。
基于大数据的人物画像分析在个性化推荐方面具有广泛的应用。
通过对用户的历史行为数据进行分析和挖掘，可以了解用户的兴趣和偏好，从而为用户推荐感兴趣的内容或商品。
例如，根据用户在社交媒体上的关注和点赞行为，可以推测用户的兴趣领域，然后为用户推荐相关的新闻文章或视频。
又如，根据用户在电商平台的购买记录和浏览记录，可以推测用户的消费习惯和品味，然后为用户推荐适合的商品。
基于大数据的人物画像分析在精准营销方面也具有重要的应用。
通过对用户的个人数据进行分析和挖掘，可以了解用户的消费能力和购买意向，从而为企业提供精准的营销策略。
例如，对于高消费能力的用户，可以向其推荐更高档次的商品或服务；对于对折扣敏感的用户，可以向其提供更多的优惠活动。
通过精准营销，不仅可以提高企业的销售额，还可以提升用户的购物体验，增强用户的粘性。
基于大数据的人物画像分析在舆情分析方面也有着重要的应用。
通过对用户在社交媒体上的发帖、评论等行为进行分析，可以了解用户的情感倾向和观点。
大数据营销的应用场景
大数据营销的应用场景随着大数据技术的不断发展和应用，大数据营销越来越受到企业的关注和追捧。
那么，大数据营销的应用场景有哪些呢？1. 客户洞察，提升用户体验大数据营销通过分析用户数据，深入了解用户需求和行为，从而为企业提供更为准确的客户洞察。
在此基础上，可以制定相应的营销策略，提高用户体验，增强用户粘性。
比如海底捞就在大数据分析的基础上，针对用户个性化需求，提供了包括原材料去向、服务态度、厨师推荐等多个方面的点评和反馈，让顾客感受到更贴心的服务，进而提升用户黏性。
2. 客群细分，精准营销大数据营销可以根据用户画像和行为习惯，对用户进行精细化分类，并针对不同群体制定相应的营销策略。
这样一来，营销活动就能够更加针对性地进行，精确地满足不同用户的需求，提高营销效果。
以汽车行业为例，针对中高端用户，企业可以通过大数据分析，了解用户的兴趣、偏好等，制定相应的营销计划，提供更具价值的服务和产品，进而提高品牌口碑和用户忠诚度。
3. 营销预测，提前预判市场需求大数据营销可以通过对用户行为和趋势的分析，预测市场需求。
例如，通过对用户网上购物记录的分析，企业可以了解用户对不同类别商品的喜好程度，从而预测市场需求量及趋势，及时调整产品设计和营销策略，抢占市场先机。
4. 营销效果测量，反馈优化大数据营销提供了客观、准确的营销效果测量指标，可快速、及时地获知各种营销结果。
同时，大数据营销还可以通过对这些数据的分析和挖掘，找出有效的营销模式和策略，为企业提供更多有价值的参考和建议。
例如，某饮料企业在进行一次折扣促销时，通过大数据分析，快速了解到促销效果不佳，及时对错误进行纠正，下一步行动更加精准和有效。
综上所述，大数据营销具有广泛的应用场景，它通过分析海量数据，提高了营销的准确性、效果和反馈，进而为企业带来更高的客户满意度和业绩。
因此，企业应该积极践行大数据营销，以提高自身市场竞争力。
基于大数据的用户画像挖掘和应用综合解决方案
生活习惯维度
如作息时间、饮食习惯、运动 习惯等。
基于大数据的机器学习模型构建
数据预处理
包括数据清洗、数据转换、数据归一 化等。
特征工程
提取与目标变量相关的特征。
02
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模型选择
根据数据特点和业务需求选择合适的 机器学习模型。
模型评估
通过交叉验证等方法评估模型的性能 。
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数据采集与预处理
数据来源与采集方法
用户行为数据
通过分析用户在网站、APP、线下活动等 不同渠道的行为数据，收集有关用户浏览
、搜索、购买等行为的原始数据。
交易数据
收集用户的购买记录、支付数据等，了解 用户的消费习惯和购买偏好。
社交媒体数据
通过爬虫技术抓取社交媒体平台上的用户 评论、分享等数据，获取用户对产品或服 务的态度和反馈。
用户画像的重要性
用户画像是实现精细化运营、个性化推荐、营销策略等的重要基础，有助于提高用户满意度和忠诚度 。
用户画像挖掘的流ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ和方法
数据收集
收集与用户相关的各类数据，包括用户行 为、交易、浏览等数据。
模型构建
根据分析结果，构建用户画像模型，将用 户群体划分为不同的类别，并为每个类别 赋予代表性的特征。
用户隐私保护与合规性要求
总结词
用户隐私保护和合规性要求是大数据应用必 须遵守的基本原则。
详细描述
在收集、处理和使用用户数据的过程中，要 严格遵守相关法律法规和伦理规范，确保用 户数据的合法性和安全性。同时，要加强对 用户隐私的保护，采取必要的措施减少非必
要的个人信息收集和使用。
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案例分析与应用实践
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大数据场景营销：基于个人画像的精准营销
过去的营销方式是用户在网上的一次浏览或成交记录都会被后台追踪并在你任何空闲或繁忙的时刻发送优惠信息在你的手机上，这让用户感到自己的信息被泄露。
这时的营销策略是基于统计学上的一个悖论：至少有98%的广告和营销信息被忽略或引起反感，但只要有0.5%的好评率，这样的努力就没有白费，如果好评率超过了2%就会为营销带来直接的利益。
这也是商家或者投资公司在被你退订信息或者拒接电话后，仍然乐此不疲的给你发信息和打电话的原因。
这种广泛撒网的营销方式，付出的成本太高，对于大数据的运用也是建立在最浅显的得知用户有购买倾向和购买能力的基础上。
新时期，不管你处于哪个行业，都该思考以下问题：我们应该获取哪些数据?我们应该如何获取这些数据?我们应该如何分析这些数据以得到有用的信息?我们应该如何保护这些数据和信息?我们应该如何使用这些信息来提供更好的服务?因此提出“超级私人助理”概念，它可以快速了解每个客人的来龙去脉、背景资料、个性特点、产品使用习惯。
与此同时，对公司新产品、新市场活动的信息了如指掌，能在自己的产品库中，挑出最符合其需求的组合，向客户介绍并提供最符合客人需要的解决方案。
“超级私人助理”对数据的挖掘能做到准确的发现每个人真实发生的问题，它将成为新时期最重要的场景营销手段。
这时期的营销策略颠覆了传统的大众营销原则，不同于花更多的钱去顾及更多的人，精确营销帮助卖方用较少的钱来影响较少的人，但却能实现更好的反响率。
近年来学者对于大数据的研究众多，但很少有学者从传播领域，尤其从用户的视角对大数据这一创新应用的扩散过程及应用进行深入研究。
而不论是从广告营销推广、传统媒体的创新转型还是新时期企业(尤其是互联网企业)的生存与发展，都离不开用户的数据，这些数据取之于受众，最好的利用方式便是：用之于受众。
如何更好的将数据运用到每个用户的身上呢?除了在技术上对信息的加工处理和分析，更多的是要长期的保证受众的忠诚度即深度卷入。
忠诚度是指掌握客户的需求并率先满足这一需求。
换一种角度看就是，把你的业务提供给客户而不是让他们来找你要。
这要求数据分析持续的关注受众的方向，通过对受众过去的数据
来分析受众现在的需求，甚至预设他将会产生的需求。
如我们夜跑时的穿戴设备会根据地面情况和步数多少，在提醒你更换运动鞋的同时将你需要跟换鞋的信息和喜欢哪款鞋、鞋的尺码告诉最近的销售店，使它们能够及时调货等待你上门买鞋。
这样的个性化服务和推送，节约了用户时间，完成了产业商品的精准推送，使得产品可以合理销售避免出现滞留和分配不均现象，实现了产品利润的最大化，中间减少的运输成本、用户不满意退货成本等都是合理利用大数据，找准用户的需求，精准推送的结果。
飔拓分布式机器学习平台（AInspir）就可以实现这种精准营销的支撑体系，企业只需要通过输入历史数据就可以获取精准营销策略。
基于场景的数据挖掘，在找准受众和了解受众的需求和习惯后，能创造出最大价值。
新时期，互联网媒体无论是在早期的信息采集、确认、制作和中期的传播以及后期的与用户互动和反馈过程中都能获得大量的用户数据。
这些数据繁杂而多样，但如何能及时从相关的数据库中搜索发掘出信息以满足特定时间地点场景的需要，则一直是商业公司运营中面对的一大挑战。
同时，个人对自己隐私的重视态度也会成为制约数据挖掘发展的因素。
不过企业和媒体需要自信的是，使用的便利会慢慢淡化个人对隐私被暴露的不适感。
在中国，除开技术和用户心理的不适感之外，还有两大重要问题。
一是诸如淘宝和微信的信息不公开;二是诸如今日头条的推送只是基于概念式的推送，而真正做到内容和用户的精准推送，在法律和利益等诸多因素的影响下，还很难实现。
基于上述两种困境，同样有两条路径可供参考，一是将数据公正透明的公开，正如匡文波所说，网络数据属于个人所有;二是通过建立数据库后建立有偿付费或者有赏等方式来出售数据。
这些都需要企业、广告商和媒体共同协商。
基于场景的信息服务，使生产成本(运输、消耗以及个体重复做事所浪费的时间等)最小化，而使效益最大化。
这种基于场景的大数据挖掘，将在找到精准受众后，实现多方面的互惠。
它不仅会使得广告推广效益最大化、传统媒体成功转型也将使企业和个人生活越来越好。