国内技术实力最强的大数据分析营销平台
目录CONTENT 关于Ritering睿投
国内技术实力最强的大数据分析营销平台
R itering睿投核心优势
海量优质媒体资源、大数据分析、五维人群定向、智能优化系统R itering睿投定向技术
时间、地域、频次、环境、人群及媒介等多维度定向
R itering睿投合作客户
睿投与国内数百家企业合作，提升营销ROI
国内技术实力最强的大数据分析营销平台Ritering睿投系统于2011年5月开始研发，由来自Baidu、Alibaba、Tencent的技术专家团队完成，提供了专业的DSP一体化解决方案，是国内最强的大数据分析营销平台。
Ritering睿投对接了包括百度、TanX、谷歌、聚效、秒针、PubMatic、Inmobi、腾讯、搜狐、新浪、优酷、谷歌、爱奇艺、今日头条、新浪微博等在内的国际国内超过20个Adx平台，100多万家媒体，日竞价请求量过百亿，为包括秒针、优酷、Group-m、阳狮、昌荣在内的众多广告公司提供广告技术。
五大核心优势
R itering 睿投五大核心优势
全媒体覆盖
涵盖数百万网站覆盖中国所有网民
互联网广告专家
独创立体优化模型
专家优化团队和服务体系
智能竞价引擎
机器学习智能优化毫秒级精算定向或出价
全方位管控
时段、地区、频次、媒体、广告位气温、湿度、空气质量人群、兴趣、意向
大数据分析
每天超过50亿竞价请求
20万广告位，10亿受众数据
阿里巴巴、百度、秒针及睿投自有数据分析
全流量
懂广告
精算法
大数据强应用
Ritering对接了国际国内各大Exchange平台，包含PC、移动、Video每天超过100亿竞价请求，覆盖包括新浪、腾讯、优酷、网易、搜狐等大媒体在内数百万网站，覆盖全中国所有网民。
视频类
门户类ADX 类
优酷土豆、爱奇艺、腾讯视频、搜狐视频、乐视网、风行网、PPTV 、暴风影音
新浪、搜狐、腾讯、百度、网易、凤凰网、人民网等
百度、TanX 、谷歌、聚效、秒针、PubMatic 、Inmobi 、易传媒、好耶等
大数据分析
Ritering睿投系统将阿里巴巴大数据、百度大数据、秒针数据和Ritering5年运营累积的数据进行
整合分析形成一套完善的大数据分析系统，带来更精准的目标人群数据.
Ritering睿投自有大数据
阿里巴巴大数据
百度大数据
秒针大数据
媒体
意向
用户行为周期和生命周期细分最大程度命中用户需求
行为
专有DMP 系统
无限级自定义用户行为
兴趣
20大类行为人群
汽车、旅游、母婴、游戏等200+小类
人群
性别、年龄、职业等30+人口属性细分维度
内容
性别、年龄、职业等
30+人口属性细分维度20+类内容频道
无限级黑白名单与自定义分组
Ritering 睿投独创5重人群定向，X5维基本细分的多维立体定向模型，最科学地满足RTB 广告精准定位需求。结合多维立体定向模型的多重溢价策略和智能优化算法最大程度提升了广告效果。
基于DMP 的多维立体人群定向
系统智能优化
智能竞价引擎是Ritering的核心，该引擎在多维立体优化模型基础上构建，依托10亿级用户行为大数据，实时计算，动态决策，并且能够根据投放的历史数据自动学习、自动调优，确保在正确的时间、正确的位置、用正确的价格、向正确的人展现的正确广告。最大程度减少浪费，用好广告主的每一分钱。
多维立体优化模型智能竞价算法引擎降低转化成本，提升点击率
专家团队全程服务
在RTB投放过程中，专业的算法和DSP系统固然重要，
专业的广告优化团队和服务也必不可少。
我们的专家团队有8年的互联网广告分析与优化经验，
曾服务于百度、新浪、网易等各大互联网广告公司，并
且结合RTB广告的特点，提炼出一套完整的RTB广告
优化服务体系。
专业实时监测报告
Ritering系统集成了专业的广告监测系统，多维数据任意关联，多达50个广告监测指标，并且可自定义扩展。
统计数据全实时，最大程度满足广告分析和优化的需要。
六大定向技术，提升广告营销ROI
Ritering 睿投独有的七大定向技术，从时间、地域、频次、环境、人群及媒介等多维度进行定向设定，贯穿媒介购买到投放管理到最终的效果优化的全流程，全面提升营销效率和营销效果。
根据客户需求，实现分时间段定向
时间段定向
筛查IP 地址，通过
IP
地址的控制，实现分地域投放
地域定向
基本范围筛选根据投放需求选择相匹配的媒介即广告位
媒介定向
基于DMP 的多维立体人群定向，可筛选性别、年龄等社会属性及购买意向
人群定向
受众分析锁定设定广告展现次数，保证最佳展示效果，避免广告资源浪费
频次定向
可根据空气质量、温度、湿度、天气等环境因素定向
环境定向
基本范围筛选
传播效果提升
合作客户
部分合作客户
大数据分析与营销 课程背景： “大数据”的概念出现至今已经12年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能，还在使用原始低效的统计和分析方法，浪费大量的时间不说，老板还经常不满意。 大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，为决策者提供真正的决策支持，特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。 本课程从大数据的宏观知识背景开始，探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容： 1. 了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具 2. 大数据如何跟银行营销工作相结合 3. 数据挖掘的CRISP循环 4. 数据分析的工具介绍：例如指标分析的方法和统计学算法介绍 课程时间：1天，6小时/天 适合对象：市场分析人员及各销售管理岗 课程大纲： 一、大数据时代概述 “大数据”火了，但是大数据的应用已经有十几年的历史了，本节告诉你大数据是什么 1. 大数据的应用历史 2. 大数据的全景视图 3. 最热门的大数据工具有哪些 4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能？ 5. CRISP方法论 案例演练：空降经理的烦恼，您来亲身体验一下数据分析的过程 二、构建企业的分析体系
本节介绍如何在企业内部实施大数据，利用大数据驱动企业的营销动作 1. 大数据如何与企业的营销结合 a) 营销动作和大数据的结合 b) 岗位的设置和技能要求 2. 分析模型的设计、实施工具 a) SPSS Clementine简介 b) SAS简介 c) SQL Analysis简介 d) Excel控件简介 3. 数据的收集和准备 a) 数据的来源 b) 原始数据转换为业务数据 三、基于关键指标的分析方法 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1. 案例思考：从一张报表说起 2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷 3. 把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况 4. 案例解析： a) 竞争力分析模型 b) 利润分析模型 四、时间序列分析 时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。 1. 时间序列规律的三个方面 2. 如何识别周期，认识同比的风险 3. 趋势如何分析 4. 案例解析 a) 数据周期分析
电力营销大数据监控分析平台分析路亮 发表时间：2019-12-27T14:40:11.133Z 来源：《中国电业》2019年18期作者：路亮 [导读] 随着国家经济的快速发展，各领域不断的提高。 摘要：随着国家经济的快速发展，各领域不断的提高。本文以电力营销大数据平台的架构和基于大数据的客户服务态势监控进行分析。 关键词：电力营销；大数据监控；平台 引言 传统的营销数据分析仍停留在监控及统计相关指标阶段，对各类数据间的关联分析相对较少。随着IT技术的不断发展，大数据平台在供电企业营销管理中将发挥重要作用，从目前情况来看，供电企业营销系统积累了海量的存储数据，具备以营销大数据平台为基础开展数据挖掘及深入分析的条件与基础。 1电力营销大数据平台的基本概念 在了解电力营销大数据平台的基本概念之前，首先需要对电力营销有一个基本的了解。电力营销意味着在不断变化的电力市场中，电力客户需要关注电力供应和使用关系，使电力用户能够使用安全、可靠、合格、经济和可靠的电力产品及服务。以传统的能源营销理念，结合主要技术和大数据的特点，电力营销大数据平台可以简单地归纳为基于营销系统海量存储数据，利用先进的技术和方法，如数据存储、数据挖掘、数据分析、可视化展示等来实现预测分析、客户服务分析、营销精益化管理等功能，进一步提高营销服务能力和服务质量的平台。随着电力市场的不断发展，电网公司提出了营销配电等业务板块建设的集成协同运营机制，实现了信息共享、协调互动以及构建大型营销体系。 2电力营销大数据平台的架构 2.1存储 电力营销大数据平台架构设计应充分考虑存储技术，需要PB、ZB级的存储空间作为支撑，否则系统就很容易崩溃。因此，在进行存储应用时，我们可以从存储模块入手，为了降低该模块的硬件成本，提高硬件的可拓展性，将大数据存储模块与大数据处理模块构建在通用的服务器、操作系统或者虚拟机上建立存储单元，标准的普通服务器或者PC机即可成为基于该架构的终端组成单元。除此之外，存储还能在大数据调度框架之上作为企业级商业智能应用系统，用来进行查询、分析和统计等工作。 2.2操作系统 在进行操作系统的构建时，可以从四个方面进行考虑。第一，基础设施层。包括网络、服务器和存储等硬件资源以及操作系统，数据库和其他支持软件等软件资源数据源层分为数据访问和数据存储两个部分，数据访问由数据复制软件GoldenGate和ODI实现数据转换工具的数据存储使用关系数据库Oracle存储缓存数据，公司数据，系统支持数据。第二，接口交换数据业务逻辑层。平台管理软件实现业务逻辑包括模型管理、标准编码管理、数据转换管理、数据质量管理、主数据订阅管理、交换区域管理、平台资源监控和平台数据监控等八个组件和应用架构；第三，集成服务层。为其他管理系统提供数据服务，包括数据访问Web服务实现的服务和通过JMS实现的消息传递服务；第四，表示层。基于业务逻辑层组件提供的功能，一系列完美匹配用户体验的接口由JSP/Servlet、AJAX、Flex、JavaSwing、HTML和CSS等技术手段实现。 2.3服务器 电力大数据平台的总体结构与电力系统中丰富的电力数据源流相结合，包括电力流量、信息流量、业务流量、故障流量和气象流量，然后从具体的工业应用中推导出来，作为传输和转换。负载控制系统，管理信息系统，监控和数据采集系统，能量测量系统都会在电力设备或在线监测系统等上分布、使用、调整。服务器的稳定关系到上述系统的稳定性以及可靠性。因此，建立一个具有完整功能、稳定的服务器是十分必要的。 2.4数据处理 数据复制的转型是强大的数据营销平台的主要功能。通过这一功能，庞大的电力营销数据平台实时从各个营销业务系统获取业务数据，并执行标准转换来标准化数据，为营销业务监控系统提供数据支持以及每个业务系统的数据查询。 3基于大数据的客户服务态势监控 3.1客户服务态势监控过程 借助大数据分析技术，并依靠多个大数据分析的模型与场景能够掌握客户服务的多层级、多维度数据标签。对于客户服务态势监控而言，就是在监控大屏中显示分析结果；首先借助客户关注的热点话题，掌握不同地区用户实际服务需求。接着，利用业务办理实时抢修、停电态势，体现用户需求的服务进程，从大方向了解客户落地与诉求的变化趋势。紧接着，借助服务渠道掌握供电企业提供的各项服务渠道整体使用状况以及业务分布状况，并对各渠道的服务能力进行初步评估，以此为根据判断是否存在漏洞。最后，借助特点事件态势、电力舆情态势、投诉全景态势以及客户满意度态势、投诉全景态势、电力舆情态势、热点事件态势掌握客户对电力服务全方位的整体评价，进而分析影响电力服务与客户满意度的主要因素。除此之外，客户服务态势监控应当以辖区GIS地图为依据，并新增钻取、元素以及浮层等功能充分表明客户服务态势。 3.2客户关注热点态势 以GIS地图为基础，对客户关注渠道分布、关注人群分布、热点区域分布以及关注热点构成等进行实时展示，同时紧密联系历史监控数据掌握动态变化趋势，从而全方位掌握用户关注热点情况，更能够提供多元化的自定义组合条件，进而掌握详细渠道、人群、区域以及热点的实际情况，也能够了解各热点之间的关系，为电力服务决策提供可靠依据。根据种类的不同，客户关注热点主要有服务质量、供电质量、电价电费以及供电业务等，而每个分类也包含多种热点，主要有电力积分、电e宝、电量异常、电压不稳、网点查询、电费缴纳、停电公告、进度查询、电力工程、窃电行为、故障检修、停电抢修、业扩咨询以及业扩受理等。 3.3关注热点构成 结合系统判断出来的用户关注热点，体现热点关注比例、关注量、分类以及热点明细等，借助颜色的不同对近段时间内热点的变化趋势进行判断。除此之外，也能够全面展示不同时间段，每个热点的实时变化状况。系统自动展示全部热点构成状况，能够自动组合显示部
大数据分析对市场营销的影响 所谓大数据分析，是指数字信息量异常巨大，具有宏观性，而无法简单地使用人脑或计算机对其进行处理与分析。其内容丰富，信息繁杂，有用无用的数据均混作一团，相关管理人员与数据处理人员必须使用特定的分析手段与分析方式，以及明确的分析目标，来对其中蕴含的信息逐一挖掘出来。毫无疑问，大数据分析时代会推动企业市场营销战略制定规划的改革与再发展，从而使得市场营销战略的规划更加切合客户的需求，更精准地获悉市场整体动向。 1大数据与市场营销的定义与特点 1.1大数据的定义与特点 大数据实际上是指巨量数据的一个整体集合，无法在特定的空间时间范围内用常规的数据处理软件工具来进行管理、储存和处理，需要新的处理模式才能对其加以应用。目前，对于大数据的理解和应用只停留在概念层面，还未能对其有非常好的应用方案。它的特点是多、繁、杂，数据的增长速度快，所包含的信息量需要人为通过一些手段去进行甄别，其中包含许多无可避免的垃圾信息[1]。而大数据分析的工作便是通过这些手段将大数据进行处理，刨去里面的垃圾数据和垃圾信息，从而将有效的数据整理结合起来，才能通过有效数据信息的表象得出一个定论，为后续的战略制定等工作做出必要的铺垫。 1.2市场营销的定义与特点 市场营销是指企业进行的关于生产、流通、销售、售后以及其他等一切与市场有关的经营活动，前期的数据分析、市场调查、产品设
计等工作实际上也属于市场营销，前期工作与后期工作均是为市场效力，让产品更好地适应市场，让企业市场营销的整体战略更好地顺应时代需求，让消费者更加满意。市场营销的特点在于，它具有整体性、全局性、指导性、可调性，并且微观宏观的层面都均需考虑到，也可以根据时间的发展要求对市场营销进行一定程度的调整。因此，它也具有可调性。市场营销能够加强企业内部的专业分工，让企业的输出更好的同市场接轨，同社会接轨。 2大数据分析时代带来市场营销上的转变 2.1从传统的单向营销变为双方实时反馈的跟进式营销 传统的市场营销中，往往只是企业进行单向的市场营销。即在产品设计之前就进行好市场调查预测、数据分析、产品设计等，在经过分析阶段的万全准备后，才将产品投放入市场。但是产品投放入市场后，客户、消费者对产品的反应和态度并不能得到实时的、有效的反馈。企业往往对产品需要做阶段性的调查，花费大量人力物力，并再通过调查结果重新调整市场营销战略，这从产品投放到第一次反馈调查中所花费的时间是极其宝贵的，因为万一初始的产品定位就出现方向性错误，那么到了第一次反馈调查时发现，就需要更多精力、时间、金钱去调整定位，而这种调整的支出甚至会使产品在市场的整体收效入不敷出，因为木已成舟。但是如若不作调整，产品的投入便达不到预期所想。大数据的出现，使得以前这种单向的市场营销逐渐向实时反馈的跟进式营销方向转变。在电商企业中，这一点显得尤为明显。数据均为实时更新，可以看到各时间段、各群体等方面对产品的整体
商业银行大数据分析营销 课程背景： 移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......
第一讲没有互联网，没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多
3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值
前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：
大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的ROI，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。
具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
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
服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货
350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。
互联网营销与大数据分析大数据营销，依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍 生于互联网上，应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集，以及大数据技业，又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效，术的分析与预测能力，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[1]?。数据 [2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易时效性强调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对此提出了时间营销策略，AdTime要。全球领先的大数据营销企业 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： [3]?大数据营销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，国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。． 率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台 介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算
营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称：娇源直销店数据分析报告 专业：电子商务 学号： 姓名：刘娇 任课教师：黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求
学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。 目录
1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个： 针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。
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大数据营销服务成为互联网应用新热点 ?门户网站 通过大数据的商品化服务， 从数据技术角度解决市场营销问 题，优 化业务的运营效果。 史数据营销服鴛丿 1、 消费决策周期长，考虑因素多样 2、 资源被充分竞争，导致媒体价格不断 升高 需要提高用户的转化与变现效果 线下业态受线上业态冲击明显 用户易流失，亟待唤回流失用户 更加重视搜索引擎营销效果 2000年 2005年 2010年 2015年 ?社交媒体 大数据营销核心目标 大数据营销用户需求背景 ?搜索引擎 4 6
大数据营销服务市场发展推动因素 行业竞争者企业大数据营销 的需求动力来源于①内 部 数 据 自有数据 企业精细化管理数据 有偿数据 无偿数据 数据数据 外 部 数 据 业 务 营 销 与 运 营 优 化 不断加速创新的竞争者 ②企业自身的精细化管 理③自身数据管理水平 的提升三大方面。通过 整合内部与外部数据， 实现对业务营销与运营 优化的 精确支持。
程序化营销生态圈■大数据生态营销平台 基于全线产品打造自有生态圈,打破i孤岛壁垒，实现匚流自循坏,通过数据共享、打通，实现流呈价值最大化。 史前时代 2008年-2010 年 富媒体快速发展 前程序化时代 ▲ 开启大数据时代 程序化营销元年 ▲ 移动端高速发展 快速发展期 ▲ 高度竞争多元化 趋于成熟市场 ▲ 原生、大屏交互、场程序化营销发展时间轴 90 年代）> 2010 \ 2012 \ 2014 | 2016 2009年成立厂/ 'r OTV&DSP DMP5.0 言2“I MOSP _DAcg_ m三x台北布局DSP_____ ___ 命入as ； 2017台北布局DSP正式友布DMP产品 DAtA PDB+RTB H5 程序化营销生态圈互联网公司综合实力TOP14 ?
市场营销数据分析计算 公式 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC（ProductLifeCycle）：开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具
价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型
Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI（广告效果指数，AdvertisingEffectivenessIndex）指数模型 CSP（CommunicationSpectraPattern）传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具
退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI（customersatisfactionindex）模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC（IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型（SupplierPerceptionModel） 销售量比较评价法 商圈饱和度工具
1对1培训及咨询、百度文库官方认证机构、提供不仅仅是一门课程，而是分析问题，解决问题的方法！管理思维提升之旅！ （备注：具体案例，会根据客户行业和要求做调整） 知识改变命运、为明天事业腾飞蓄能上海蓝草企业管理咨询有限公司 蓝草咨询的目标：为用户提升工作业绩优异而努力，为用户明天事业腾飞以蓄能！蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！ 蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！ 蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club 定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可
- 118 - 第13期 2018年7月No.13July，2018 随着我国电子商务和移动支付的快速发展，手机已成为人们生活中必不可少的工具。除了常规的通信功能外，手机还可以进行购物、支付、娱乐、学习和交流等。因此，选择一个什么样的手机已经成为广大消费者注重要考虑的问题。移动终端的普及，让数据分析随地可行。大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，营销行动得到良性循环[1]。1 对数据进行描述性统计分析 以网络上某一品牌手机为例，进行数据分析，调查用户 的基本行为特征对手机购买的影响以及如何影响[2] 。首先对数据进行量化处理，进而建立主成分分析模型，得到影响用户购买手机的主要成分；最后，建立多项Logistic 回归模型，运用SPSS 对数据进行处理，计算出各个因素对影响购买手机的权重，用以研究各个因子是如何影响是否购买手机的[3]。研究消费者的基本属性和个人偏好对购买手机的影响，从而得出精准营销策略[4]。1.1 主成分分析模型 首先，分析用户的个人偏好，发现并不是所有偏好都与用户对手机的购买有所关联，因此，建立主成分分析模型对用户的基本属性特征以及个人偏好进行主成分分析处理。 运用SPSS 软件对表格数据进行主成分分析处理，可得结果如表1所示。 已知表1中合计项为主成分，则可知主成分为年龄、性别、学历、职业、网络购物指数、网络活跃指数。1.2 多项Logistic 回归模型 Logistic 回归分析的因变量应是分类变量，并且包含顺序变量和名义变量。不论是哪一种变量都要用数字来表示其取值。自变量是数据型的连续变量，也可以使顺序型分类变量。如果是名义变量，则需转化成哑变量来解决。 二值变量的Logistic 回归模型：假设因变量y 是一个取值 为1和0二值变量（binary variable ）， x 是一个影响y 的危险因子（risk factor ）。令在x 条件下y =1的概率是P =P (y =1|x )，则有表达式： exp() (1)11exp()x x e x p p y x e x αβαβαβαβ+++==== +++ （1） 多元L ogistic 回归模型表达式如下： 11221122exp()(1) 1exp()k k k k x x x p p y x x x x αβββαβββ++++===+++++ （2） 首先，对主成分分析模型计算出的主要因子进行集成处理，利用SPSS 软件进行多项Logistic 回归分析，将用户是否购买手机设为因变量y ，性别、年龄、学历、职业、网络购物指数和网络活跃指数为自变量x i (i =1,2,…,6)，得出模型拟合信息与拟合优度（见表2—3）。 唐志晶，孙景浩，王执政，伍玉通，周书冉 （河南师范大学，河南 新乡 453007） 摘 要：随着互联网技术的发展，企业对手机的营销方面表现得更加重视。现如今，借助大数据技术挖掘出用户在手机使用 方面的热度，精准掌控消费者群体的喜好变迁，使得在消费者的需求不断增大的同时，品牌营销的策略也在不断变化。随着我国电子商务和移动支付的快速发展，手机已成为了人们生活时必不可少的工具。文章采用深度学习算法，构造主成分分析、多项Logistic 等模型，应用于各种类型的用户，将所得结果进行定量分析，提出合理化建议。关键词：精准营销；个人偏好；主成分分析模型；多项Logistic 模型无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于大数据分析的精准营销 作者简介：唐志晶（1996— ），女，河南鹤壁人，本科生；研究方向：计算机科学与技术。
《营销管理与大数据分析》课程教学大纲 课程名称：《营销管理与大数据分析》 课程性质：内训 教学时数：学时6-12小时（1-2天） 课程简介：在互联网时代，完成销售目标要借助于大数据的管理和科学的分析，再也不能简单的拍脑袋，本课程注重目标销量的管理、新客户的开 发和对老客户的维护及客户需求的深挖，结合大数据的分析使销量 的完成更有保障。 教学要求：采用课堂讲授与课堂讨论相结合的方式，课堂讲授要求理论联系实际，运用大量实践案例和教学实例，深入浅出、旁征博引，讲师同 时配备课堂练习、现场互动以消化老师的课程内容。 教学纲要： 第一章：销售目标有效制定技能提升 一、销售目标制定的前提 1.市场分析STP法运用 2.内部营销调研 3.外部营销调研 4.SWOT分析 5.盘点公司客户资源 二、销售目标制定的六大策略组合 1、产品线策略设计 讨论：如何打造产品的差异化 2、价格策略设计 案例：某企业的定价策略
3、行业渠道策略设计 案例：某企业的渠道多元化 4、促销策略设计 模板：基于人性的促销设计准则 工具：促销评估十大标准表 三、落地实施模板参考 1、A企业销售目标书 2、B月度营销指导书 3、C企业营销执行细案 4、制定计划的smart法则 5、制定计划的5W2H 6、案例：工作周报/月报的分析 第二章：销售目标落地执行、检核及考评 一、销售目标落地执行的氛围 1、责任第一，承担使命 2、要放下包袱，克服畏惧 3、空杯归零，埋葬过去辉煌业绩 4、保持高昂的斗志和必胜的信念 案例分析：某企业区域目标超额达成之谜工具：营销目标宣誓模板 二、销售目标落地，应该做什么？ 1、达成目标依靠平时打好基础 ?市场研究：总把控 ?行业细化：列菜单 ?客户拜访：做服务
市场营销是企业的命脉，然而，为数不少的的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析的概念和方法，企业累积的大量数据得不到有效的利用，营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，结果决策者只能凭着本能的反应来运作，决策存在很大的失误风险。本课程着眼于营销数据的分析和统计，教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技能，提升科学管理和科学决策的水平。 一、导言 互联网的高速发展加上市场竞争的加剧，使得数字化营销和精确营销进入了企业的视野，并引起了营销方式的巨大改变... 1.用数字说话 2.数字化营销新趋势 3.精确营销循环 4.实施营销数据分析的系统策划和实施 5.数据分析与挖掘工具简介 二、指标分析 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标，本节对各类指标进行深入解析，并试图透视指标背后的隐含信息。 1.销售绩效的评估与考核 2.宏观市场指标 3.公司经营状况指标 4.客户相关指标 5.市场营销指标 6.对指标的细化分析，从数据的分布趋势深入分析指标 7.如何将指标分解到相关影响因子 8.案例演练 三、常规收据收集和指标统计 没有数据，营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法，为营销分析奠定坚实的基础。 1.指标统计方法与来源格式 2.数据来源和收集途径 3.数据搜集工具和手段 4.数据表的规划和设计 5.数据的有效期和保鲜 6.将目标和KPI相连 四、竞争分析 企业总是在竞争中壮大，如果能提前预知竞争对手的信息和策略，企业更容易成功。 1.市场竞争的四个层次 2.如何界定竞争对手 3.竞争对手数据收集 4.需求的交叉弹性 5.品牌转换矩阵 6.行业竞争力分析 7.竞争分析矩阵 五、常用分析方法 数据分析需要有实际的方法和手段，以下的方法将贯穿在本课程中进行学习和演练。 1.方差分析 2.时间序列分析和对比分析 3.频数分析 4.多业务条件动态分类汇总 5.可视化分段与结构分析 六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源，也是快速了解市场反应的途径，本节讨论市场调查的策划和统计方法。 1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法
基于大数据平台的电力营销信息化建设分析 1蒋国宇 发表时间：2019-03-27T16:20:10.577Z 来源：《基层建设》2018年第35期作者： 1蒋国宇 2刘浩淼 3秦强 4耿嘉谣 5刘禹辰[导读] 摘要：传统的电力营销满足不了现在人们的需求，所以电力企业不断的改革和进步，电力企业提出了基于大数据平台的营销信息化建设规划。 1国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 2国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 3国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114100 4国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 5国网鞍山供电公司辽宁鞍山 114000 摘要：传统的电力营销满足不了现在人们的需求，所以电力企业不断的改革和进步，电力企业提出了基于大数据平台的营销信息化建设规划。以电力营销系统的海量电力数据为依据，充分挖掘电力数据中有价值的信息，实现业务趋势预测、营销策略制订等，在此基础上有针对性地优化营销方式，改善服务模式。营销信息化包括基于大数据平台的全方位服务体系、基于移动互联网的智能营销服务和大数据平台的技术架构。 关键词：大数据平台；电力营销信息化；建设分析 引言 电力营销相对来说比较复杂，牵扯到不同类型的电力数据。除动态数据外，我们也应当对数据作出综合地分析，梳理数据彼此的相关性与影响。然而，电力营销尚未具备很高的信息化水平，数据分析与挖掘能力也不是很高，这就降低了营销水平与服务品质。为了改善营销水平，我们应当借助大数据平台来开展信息化建设。 1电力营销信息化管理的重要性 在企业经营发展的过程中，往往要求有关经营者能够做好相关的管理工作，因为这样才能起到一定的规范作用，进而取得令人满意的效果。而在电力营销的过程中，同样也需要有关人员能够做好相关管理工作，而信息管理就是电力营销工作中的重要内容，特别是在大数据时代的背景下，每天都有大量的信息产生，做好其信息化的数据管理则是必然的要求，这就要依靠先进的信息技术，建立健全相关的信息管理平台，以实现电力营销水平的提高，增加一定的经济效益，更好的促进企业的良好发展。可见，做好电力营销信息化管理至关重要。 2电力大数据 2.1电力大数据平台及其特征 电力大数据平台是指利用各种先进的技术和方法，如数据集成管理技术、数据存储技术、数据挖掘技术、数据计算方法等，充分挖掘电力数据中有价值的信息，实现业务趋势预测、营销策略制订等，从而提高电力企业的经营发展水平以及经济效益。电力大数据的特征可以用“4V”概括，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）：（1）规模性是指电力数据量庞大，数据流已从GB、TB级上升至PB、EB、ZB级；（2）多样性是指数据类型繁多，包含结构化、半结构化和非结构化的数据；（3）高速性是指数据以数据流的形态快速、动态地产生，数据处理的速度也必须同时达到高速实时处理；（4）价值性是指电力数据蕴含着简单数据处理无法获取的潜在价值。 2.2电力大数据关键技术 电力大数据关键技术是为了满足电力数据的飞速增长，以及各项专业工作、电力工业发展和经济发展的需要。包括集成管理技术、分析技术、处理技术、数据可视化技术等。（1）集成管理技术电力企业数据集成管理技术是将来自2个或多个应用系统的数据进行合并，创建一个具有更多功能的企业应用过程。从集成的角度看，就是把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑或存储介质上进行有机地集中，存储为一系列面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，从而为系统提供全面的数据共享。（2）分析技术电力大数据的分析技术是指利用统计学和计算机科学等学科中的关联分析、机器学习、数据挖掘、模式识别、神经网络、遗传算法等分析技术从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。（3）处理技术电力大数据的处理技术包括分布式计算技术、内存计算技术、流处理技术等。分布式计算技术用于解决大规模数据的分布式存储与处理；内存计算技术用于解决数据的高效读取和在线的实时计算；流处理技术用于处理实时到达的、速度和规模不受控制的数据。（4）可视化技术电力大数据的可视化技术是指借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，便于对数据的理解和认识。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。 3电力大数据平台中电力营销信息化建设的方式分析 3.1加强电力大数据平台的安全性 若要针对电力营销系统建立完整的大数据平台，电力企业应当确保大数据平台足够安全、平稳，注重对电力数据进行管理。为确保大数据平台自身的安全性，企业需抓好信息安全，并维护内部数据环境以及平台安全，从根本上提升大数据平台总体的安全系数，将建立电力大数据平台当作电力企业眼前的首要工作，对病毒隐患进行综合排除，设计网络防火墙。另外，电力营销人员应当培养和树立足够的安全意识，健全信息化体系。 3.2构建全方位服务体系 电力营销在实施信息化建设时，应注重对信息化建设体制作出创新。将集约化理念作为营销活动的指导，促进不同部门彼此的联动性，促进统一调度，保证营销系统的合规化，对不同营销环节作出良性地整合，建立起良好的整体，确保营销系统的集中化。利用远程抄表、流程监控、业务终端、信用管理、风险预警、营销稽查以及短信平台，同时包括电子文件或是财务EＲP协同等进行横向协同，确保信息共享，使营销数据能够从纵向上完成上报，建立和营销数据为支撑的共享系统。 3.3优化配置好信息数据资源 若要突出大数据平台的功能和地位，我们应当将大数据引入至电力营销日常的业务活动中来，了解和得到市场上的各类电力信息，同时明确反馈，对电力行业中出现的信息数据进行统筹与分配。故而，电力企业需抓好信息化建设，建立良好、完整的信息平台，分配专业人员来管理和维护平台，保证大数据平台能够在安全的状态下运转，维护企业自身的信息安全，保障最佳的经济和社会权益。