百度大数据平台（百度迁徙大数据平台）

常用的大数据分析平台有哪些?

国家数据： 可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。

阿里指数： 最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。

微指数： 微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。

微信指州禅数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。

淘宝生意参谋： 生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。

搜狗指数： 全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.

头条指数： 头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。

360指数： 趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。

飞瓜数据： 飞瓜数据是短视频领域权威的数据分析平台，提供抖音数据和快手数据等。

七麦数据： 七麦数据是国内专业的移动应用APP数据分析平台。

百度指数： 你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动尺樱向、定位受众特征陵迹丛。

京东商智： 丰富的运营数据，覆盖电商全域，提升运营效率。多维度行业竞争数据，刻画行业趋势，洞察消费特性，辅助运营决策。

怎么用百度大数据

百度大数据+

连接垂直行业，深挖用户价值

精准拓展客户，高效经营管理

百度大数据+，是百度开放的新商业“能源库”，旨在面向行业关键诉求，开放百度大数据核心能力，帮助企业先人一步创造新商业机会、实现用户体验的升级换代。

百度大数据+，基于百度的海量用户数据，同时与行业垂直数据深度结合，挖掘百度用户千万级标签数据，帮助行业客户对用户进行空间和时间360度的立体洞察。

百度大数据+，提供的预测、推荐等深度模型，发挥百度大脑和深度学习的优势，帮助行业客户，实现行业趋势的深入洞察、客群的精准触达、分群精细定价和风险防控等。

百度大数据+，率先与O2O、零售、旅游、房地产、保险、金融等行业的新锐先锋合作，推动和实现大数据驱动业务的愿景。

面向客户

餐饮、影院、美容美发等生活服务商户

解决方案

商圈竞争分析

通过海量LBS定位数据，实时披露人流热力图帮助客户了解店铺所在商圈当前的客流水平、对比同类店铺上座率，发布店铺当前竞争力排名，及时定位店铺问题快速优化解决。

客流智能分析

实时监控店铺客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，全面掌握店铺运行情况，辅助经营情况及时判断。

顾客立体洞察

从性别、年龄、行业、学历、常驻地点等基袭洞本特征多维度立体化地了解到店顾客，结合店铺业态深度挖掘消费者兴趣爱好、消费水平、产品类型偏好、人生阶段等特征，提供全面度全方位顾客特征解析，明确需求定位进行精准营销，提升客单价和消费体验。

顾客精准触达

通过对到店消费者精准的偏好分析，构建模型，打破商圈地缘限制，触达更多潜在顾客，提升到店；结合到店顾客需求分析和挖掘，挖掘二次营销点、提升客单价和老顾客重复消费概率。

舆情口碑分析

大规模机器学习模型深度挖掘全网数据，全面毁岁实时掌控店铺受欢迎程度、同业态流行产品及相关热度，及时了解市场风向标、监测店铺口碑健康度，把握危机公关黄金时间。

应用案例

某高端连锁餐饮店铺与百度大数据达成合作，通过实时客流统计入店率、成交率、客单价，分析挖掘出高价值明星店与待改进门店，及时优化提升不足；根据到店新老顾客比例分析定位到某家门店老顾客近期到店有下降，进而推出老顾客回馈套餐，一星期后，老顾客到店率提升15%、周合计销售额增长27%。通过与门店CRM系统打通助力会员管理、会员到店实时触达，用户体验得到极大提升。

面向客户

大型购物商城、连锁商超、垂直类零售商等零售企业，及零售业咨询服务公司

解决方案

精准定向营销

融合到店消费客户的画像、消费数据和百度线上特征数据，构建模型，锁定潜在目标客户群体，通过线上线下多种渠道触达，进行有的放矢的个性化推送及精准营销。

会员价值管理

零售企业会员画像以及线下消费行为数据，叠加百度线上画像及行为特征，构建商场会员流失预警模型以及商场会员价值评估模型。针对高价值会员以及高流失风险会员，分别进行个性化精准推送，从而达到高价值会员挖掘以及流失会员挽留等会员管理的目的。

顾客深度洞察

从6大维度全面准确地刻画到店顾客的线上线下行为特征，从基本属性到行为模式，从消费水平到人生阶段，多维度立体化地帮助零售企业全面认识自己的顾客，辅助经营管理。

客流智能预测

实时监控商场和店铺的到店客流情况，分析新/老顾客比例、重复顾客率、驻店时长及进店时段分布等情况，基于过往历史数据进行客流分析预测，并可在此基础上调整产品和仓储运营、优化停车排队等服纤禅睁务安排和客流引导，从而提升顾客到店体验及消费粘性。

价值收益

辅助精准营销，提升营销转化

深入洞察消费客户的基础上找到更精准的潜在客户群体，通过线上线下多种渠道进行有的放矢的个性化推送及精准营销，能有效提升潜在客户识别度以及捕获率，从而大幅提升广告投放的ROI，保证营销活动的转化效果。

优化会员管理，拉动收入增长

基于大数据的流失预警模型，能及时有效地识别有流失倾向的会员，分析原因后有针对性的执行流失挽回方案，能有效降低会员流失率；根据会员价值评估模型进行的个性化精准推送，也能激活高价值会员的潜在消费，有效提升高价值会员的ARPU值，为零售企业带来整体收入有效增长。

深入洞察顾客，辅助经营管理

帮助零售企业更全面立体的了解到店顾客，据此优化产品、供应链、仓储、运营、服务等多方面，降低经营管理成本，间接提升收入增长。

预测线下客流，提升消费体验

通过获取的实时到店客流情况，分析预测线下客流，提前安排产品仓储、停车排队、引流导购等，借助大数据的力量帮助提升线下到店的消费体验及顾客粘性。

应用案例

深入洞察顾客，辅助经营管理

百度大数据和朝阳大悦城进行深度合作，对其消费者群体进行多维刻画和细分，基于特定消费者群体历史线下消费行为特征与其在百度线上全局行为数据进行融合打通，学习消费者群体的品牌偏好和消费特征，对其会员进行精准个性化优惠信息短信触达，会员到店消费率 +11%，其中不活跃会员到店消费率+53%，拉动朝阳大悦城19天内会员消费总金额（GMV） +12%，同时提升会员消费体验和顾客粘性。此外基于大悦城现有进场顾客群体洞察分析以及周边人群分析对比，对大悦城潜在会员及消费能力进行预测，指导大悦城线上线下精准营销，有力拉新。

面向客户

景区、旅游局、OTA、旅行社、酒店、航空公司、旅游咨询类机构等

解决方案

旅游行业宏观分析

应用百度海量搜索数据，及时、有效反映旅游行业酒店、交通、票务等细分行业经营状况，提高经济监测的全面性和及时性。

通过省、市、景区多维度搜索数据分析，宏观掌控旅游行业趋势数据，了解各大景区、酒店、OTA在网民心中的搜索份额和认知度。

目的地游客特征多维分析

从性别、年龄、消费水平、酒店偏好、目的地偏好、游客来源去向等多个维度对目的地游客进行全面交叉分析，辅助景区、酒店、旅行社、航空公司进行游客市场细分、客源流失分析及潜在市场挖掘，有效进行精准营销及新产品线路研发。

实时客流量监控及预测

实时监控目的地当前人群密度，并对未来2小时及未来3-7日客流量及拥挤风险进行预警；辅助景区、政府进行相应的人力、运力安排，保障游客出行安全及体验；帮助酒店、旅行社、OTA基于线路客流量进行房源调配、热点线路产品销售备货、航线运力调配。

实时舆情监控

通过对多个平台舆情数据的整合分析，辅助景区、政府、旅游企业等及时把握舆情事件影响面、网民情感倾向、主要传播节点、及游客关注要点，有效进行舆论引导并制定相应措施，整体提升旅游服务体验。

价值收益

提升精准营销能力

通过对目的地游客特征分析，帮助景区、酒店、旅行社、航空公司进行客源市场细分及潜在市场挖掘，优化营销投放渠道，提升营销精准度。

优化安全管理效率

区域人群分布热力图、客流量预测及风险预警，辅助景区/政府合理安排人力、运力，提升旅游体验，降低安全风险。

提高游客服务质量

辅助景区、政府、旅游企业全面、实时、有效把握舆情事件影响面，有效进行舆论引导并制定相应改进措施，整体提升旅游服务体验。

应用案例

九寨沟

九寨沟景区通过与百度大数据达成合作，利用百度大数据提供的客流量预测服务，在景区网站进行实时客流量预测呈现，提前预知当日及未来2日九寨沟客流量，方便游客进行行前决策；同时景区结合百度预测结果，制定不同客流量下景区安全运营人力及运力安排方案，在旅游小长假及黄金周有效进行相应安排及游客疏导，提升景区运营效率及游客游览体验。

峨眉山

峨眉山景区购买百度大数据旅游行业全面解决方案，全方位提升游客在峨眉山景区的旅游体验。

1、通过对峨眉山游客多维度分析，判断峨眉山重点客源市场分布，进行客源市场细分，准确发现潜在市场，优化营销重点和渠道，实现精准营销；

2、利用百度提供的景区客流量预测服务，结合预测数据，提前进行峨眉山景区运营人力安排，优化安全管控效率；

3、通过百度舆情系统进行峨眉山景区舆情监控，及时了解游客正负面反馈，改善旅游服务， 同时通过网络舆情事件网络关注度及热点事件诊断，可以辅助判断景区阶段性网络营销效果。

面向客户

房地产公司、物业、中介、营销代理商等

解决方案

城市人口动态分析

分析城市人口分布、人口密度、常驻人口变化趋势、人群日常和节假日移动轨迹，帮助地产商更清晰、及时、全面地了解目标城市（地区）人口概况，为选地及营销推广等决策提供参考依据。

目标客户特征分析

从年龄、职业到购房需求、消费习惯、线下行为偏好等，全面细致描绘目标人群特征，帮助开发商挖掘并了解目标用户，制定相应销售策略，辅助线下定点营销。

精准受众营销

针对已购房用户、潜在购房用户的特征分析，利用百度大数据的模型，找到更多的潜在消费者群体进行针对性广告投放。

行业、项目、品牌舆情分析

分析目标城市（地区）人群对房地产行业是否积极乐观、以及对自身楼盘和竞品项目的评价、购房意愿对比等，帮助了解消费者/潜在消费者的关注点，指导项目、品牌的提升方向并进行针对性营销。

价值收益

了解城市人口，助力科学选地

掌握城市变化速度，了解城市人口分布和移动情况，为地块客流预判和新楼盘选址提供数据支持，同时也帮助地产商更精准评估地块价值。

线上线下精准营销，降低投放成本

颠覆基于传统调研数据得到的营销策略，把广告费投到更有效果的渠道，把地推人力放到目标人群更集中的地区，有的放矢地投放广告，提升广告效果和转化率，同时降低投放成本。

跟踪消费者动态，优化营销策略

第一时间知道消费者和潜在消费者对自身楼盘、竞品楼盘的态度，关注哪些问题，对价格、户型、优惠政策等是否满意，支持地产商制定更有吸引力的营销策略，提升项目和品牌的口碑。

应用案例

与知名房地产商多个楼盘合作，帮助其分析目标客户进行精准广告投放，提升广告效果，降低销售费用。

利用百度大数据将看房客户、附近区域意向客户等潜在客户的数据进行分析，如购房需求特点、消费特征、日常通勤路线等，得到潜在客户的用户特征，利用大数据模型，在线上找到更多意向客户，针对性投放广告。

此外，通过分析定位目标人群线下活动区域，找到高覆盖地区，选择高效户外媒体，进行针对性的地推活动。将500~1000元的有效电话成本，降低到200~400元左右。

面向客户

金融机构：银行、P2P公司、小贷公司

解决方案

精准受众营销

挖掘和分析营销产品现有客户的线上及线下行为特征，包括客户的常访地点、行为特征、关注偏好等，构建模型，通过模型寻找到与转化客户特征相似的更多潜在目标客户，进行精准的受众营销——在合适的地方，针对合适的目标用户，进行有的放矢的线上及线下营销推广。

客户流失预测

挖掘和分析现有客户线上及线下行为特征，结合金融机构客户的业务数据变动情况，构建客户流失预警模型，有效识别即将流失的客户，从而采取一定的业务措施进行高价值客户挽留，降低客户流失率。

偿债能力评估

根据贷款客户线上线下行为特征的挖掘，判断客户资产状况、负债状况、消费水平、健康状况等内容，全面评估客户偿债能力，帮助银行、P2P、小贷公司等金融机构评估贷款客户的偿债能力，从而拒绝或减少偿债能力较低的客户贷款金额，降低金融机构的风险资金投入。

偿债意愿识别

通过贷款客户的线上线下行为特征，挖掘客户拒绝履约特征，判断客户信用情况，识别客户欺诈风险，从而拒绝欺诈风险高（偿债意愿低）的客户贷款，降低金融机构的风险资金投入。识别方法包括：

虚假信息挖掘：多维度交叉验证，识别虚假信息

重大风险识别：识别信用卡套现、身份伪造、高频贷款等高危信息

多重黑名单过滤：法院失信、网站用户信息泄露、偷税漏税黑名单等

价值收益

深入洞察客户，提高营销效果

帮助金融机构深入洞察客户，更全面的了解客户，从而针对不同产品或业务服务的特征，找到更精准的客户，在恰当的线上或线下渠道进行更精准的营销，提高金融机构的营销精准度、广告投放的ROI以及线上线下营销活动的效果。

降低客户流失，提升客户黏性

帮助金融机构有效的识别有流失倾向的客户，分析客户流失原因，从而有针对性的开展客户挽留工作并提升业务能力，降低高价值客户流失比率，提高老客户保留率，有效减少收入负增长，为金融机构带来可观的收入增长效益。

丰富客户信息，优化信贷结构

帮助金融机构更全面立体的了解客户信息，全方面、综合性的判断客户的还款能力，根据不同客户还款能力的不同，给予不同额度的授信，从而实现真正的个性化授信，优化整体信贷结构。

识别欺诈风险，提高风控质量

帮助金融机构了解贷款客户历史信用情况及其信用特征，有效识别具有欺诈风险的客户，拒绝欺诈风险高的客户申请，从而降低风险资金的投入，提高整体风控质量及风险识别效率。

应用案例

多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。

面向客户

保险公司

解决方案

精准受众营销

保险潜在客户群体大、行为多样化、不可预测性强。大数据模型，在对目标客群精准理解的基础上，可以找到更多具有目标客群特点的人群，协助精准营销。

差异化、精细化产品定价

精细化定价决定着保费收入是否能转化为更多的利润。大数据综合评价模型，在传统定价方案基础上，增加对每个客户的综合了解，以便制定更精确的价格方案。

针对寿险，利用大数据分析能力对承保客户进行健康状况分析、行业安全性与健康性评估、兴趣偏好风险等级评估等，精细甄别完美体、标准体、次标准体。

针对车险，通过对客户常出没地点的事故发生情况，急刹车、急转弯等不良驾驶行为出现情况，驾驶行为稳定性判断等数据进行建模提供个性化定价能力。

客户欺诈骗保预警

除了历史有过骗保行为之外还有更多角度可为核保工作带来提升。从真实身份交叉验证、健康状况分析、职业状况立体验证等多个维度建立大数据信用模型，综合评价客户特质和购买保险的真正意向。有效识别拒保体。

价值收益

提升营销效果，提升转化率

精准定位目标客群的特征，预测目标客群的行为。在合适的时间合适的场合直接触达目标客群，减少不必要的营销渠道投资，从而提高营销转化率，带来ROI提升。

个性化差异定价，降低赔付率

了解保户真实需求，全方位衡量保户自身价值与出险概率。抓住低风险保户，差异化甄别高风险保户。从而降低赔付率，也让保户得到实惠。实现保险公司与保户双赢策略。

全方位风控策略，降低风控成本

提前发现客户潜在特征，多方位评估减少信息不对称，第一时间定位拒保体。使防范骗保的工作更提前更精确。从源头减少骗保行为，降低风控成本。

应用案例

多维度挖掘用户特征，帮助金融机构识别优质客户，防范欺诈风险。金融风控的服务接口共被调取45万次，命中风险客户650户，按每户授信额度平均5000元计算，节约风险敞口达325万元。

国内有哪些做的比较好的大数据平台，你怎么评价？

比较好的大数据平台有阿里云,腾讯,百度,华为和星环.

阿陆颤判里云的大数据平台偏技术,产品比较齐全.

腾讯大数据产品偏分早改析,产品和方案偏少

百度大数据的产品也比较齐全,另外偏营销的解决方案不少

华为的产品偏薄弱.

另外一家是星环,产品很有特点,但是研发能力和市场等比较弱.

阿里云大洞缓数据

腾讯大数据

百度大数据

华为大数据

星环大数据

阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，百度和阿里巴巴相对更加开放。对侍举岩于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更老御多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

BAT的互联网大数据应用有何不同

从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据，腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据，其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。百度的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主，百度的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求，百度的数据以非结构化数据更多。

百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景

百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系，该体系一共分为七层，代表了企业不同层面的数据价值应用场景，形成了企业运营的数据价值金字塔：

（1）数据基础平台答冲层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果，这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理；业务目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户（客户）的目的；

（2）业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策；

（3）用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户（客户）体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务；

（4）精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面：第一，构建基于用户的数据提取和运营工具，以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来，从而对客户进行营销或运营活动；第二方面，通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应；第三，通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理；第四，主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化，如淘宝商品的个性化推荐；

（5）数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户，如百度通过提供百度舆情、百度代言人、百度指数等服务其广告主客户；淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户；腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面，主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现（如淘宝指数、百度指数、百度春节迁徙地图）。

（6）经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计，形成经验分析周报、月报和季度报告等，对用户经营情况和收入完成等情况进行分析，发现问题，优化经营策略。

（7）战略分析层面。这方面既要结合内部的大数据形成决策层的数据视图，也要结合外部数据尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据来辅助决策层进行战略分析。

虽然百度、阿里巴巴和腾讯在企业运营的数据价值的应用体系上有共同的特点，但由于企业的商业模式以及数据资产不同，他们在整体的大数据发展策略也有显著的不同。

百度大数据策略

百度大数据最重要的是来源是通过爬虫搜集的100多个国家的近万亿网页数据，数据量是在EB级的规模。百度的数据非常多样化，其收集的数据既有为非结构化的或者半结构化的数据，包括网页数据、视频和图片等数据，也有结构化的数据，如用户的点击行为数据，广告客户的付费行为数据等。

百度大数据主要服务三类人群：一类是互联网网民，通过大数据和自然语言处理技术让网民的搜索更加准确；第二类是广告主，通过大数据让广告主的广告和搜索关键词的匹配度更高，或者和网民正在看的网页内容匹配度更高；第三类是，也是在重点推进的百度大数据引擎，重点是服务传统行业拥有一定规模数据的企业。

百度大数据引擎代表了互联网企业数据服务能力开放和合作的趋势，百度大数据引擎由以下三方面构成：

开放云：百度的大规模分布式计算和超大规模存储云，开放云大数据开放的是基础设施和硬件能力。过去的百度云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。据百度相关人员称，百度开放云还拥有CPU利用率高、弹性高、成本低等特点。百度是全球首家大规模商用ARM服务器的公司，而ARM架构的特征是能耗小和存储密度大，同时百度还是首家将GPU（图形处理器）应用在机器学习领域的公司，实现了能耗节省的目的。

数据工厂：数据工厂为百度将海量数据组织起来的软件能力，与数据库软件的作用类似，不同的是数据工厂是被用作处理TB级甚至更大的数据。百度数据工厂支持超大规模异构数据查询，支持SQL-like以及更复杂的查询语句，支持各种查询业务场景。同时百度数据工厂还将承载对于TB级别大表的并发查询和扫描，大查询、低并发时每秒可达百GB。

百度大脑：百度大脑将百度此前在人工智能方面的能力开放出来，主要是大规模机器学习能力和深度学习能力。此前它们被应用在语音、图像、文本识别，以及自然语言和语义理解方面，并通过百度等平台开放给了智能硬件。现在这些能力将被用来对大数据进行智能化的分析、学习、处理、利用，并对外开放。

百度将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，通过大数据引擎开放出来之后，拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。从架构来看，企业或组织也可以只选择三件套中的一种来使用，例如数据存放在自己的云，但要运用百度大脑的一些智能算法或者数据存放在百度云，自己写算法。

百度大数据引擎的作用

我们可以从两方面来具体看百度大数据引擎的作用：

（1）对于 *** 机构：如交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，如果这些数据与百度的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用百度大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划和运力管理；卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，如果和百度的搜索记录及全网数据结合，便可进行流感预测、疫苗接种指导。

（2）对于企业：很多企业也拥有海量大数据，不过很多企业的大数据处理和挖掘能力比较弱，如果应用百度大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。如在2014年4月的百度技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用百度的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。

阿里巴巴大数据策略

阿里巴巴大数据整体发展方向是以激活生产力为目的的DT(data ，数据技术驱动)数据时代发展。阿里巴巴大数据未来将由“基于云计算的数据开放+大数据工具化应用”组成：

（1）基于云计算的数据开放。云计算使中小企业可以在阿里云上获得数据存储、数据处理服务，也可以构建自己的数据应用。云计算是数据开放的基础，云计算可以为全球的数据开发者提供数据工作平台，阿里分布式的存储平台和在这个平台上的算法工具，可以更好的为数据开发者所用；同时，阿里巴巴还需要做好数据的脱敏，把数据的商业定义，每个标签打得足够清晰，能够让全球的数据开发者在阿里巴巴平台展开数据思维，让数据为 *** 所用、消费者所用以及行业所用。阿里的大数据开放之后，线上线下的数据能够串联起来，所有人都是数据提供方，也是数据的使用者。

（2）在大数据应用上，马云已经在整个数据应用上确定了两个方针：

第一个方针：从IT到DT（数据技术），DT就是点燃整个数据和激发整个数据的力量，被管理所用，被社会所用，被销售所用，为制造业所用，为消费者信用所用。前文已经分析道，阿里巴巴的数据资产是以电商为主，其中，淘宝和天猫每天会产生丰富多样的数据，阿里巴巴已经沉淀了包括交易、金融、生活服务等多种类型的数据。这些数据能够帮助阿里巴巴进行数据化运营（如下图）。

另外一个其最为重要的应用是金融领域——小微金融。在小微金融企业融资领域。由于银行无法掌握小微企业真实的经营数据，不仅导致很多企业无法拿到贷款，还因为数据类型的不足导致整个判断流程过长，阿里已经通过其电商数据中的交易、信用、SNS等多种数据来决定是否可以发放贷款以及放贷的额度。

第二个方针：让阿里巴巴的数据、让阿里巴巴的工具能够成为中国商业的基础设施。阿里巴巴已经开始在转型，阿里将由自己直接面对消费者变成支持网商面对消费者，阿里会根据其已有的运营和数据经验，开发更多的工具，帮助网商成长，让网商们更懂得用最好的工具、服务去服务好消费者。正如马云所言“我相信没有一个网商不希望拥有自己的客户，没有一个网商不希望知道客户对自己的体验到底好还是坏，如何持久的拥有这些客户，我们觉得一个国家的经济，应该让给企业家群体去做，我们觉得淘宝网商未来的经济，是应该留给网商们去决定，而不是我们去做决定”。

腾讯大数据策略

腾讯的大数据目前更多的是为腾讯企业内部运营服务，相对于阿里和百度，数据开放程度并不高。因此，对于腾讯我们主要重点介绍腾讯大数据在服务企业内部的应用场景和服务。

腾讯90%以上的数据已经实现集中化管理，数据集中在数据平台部，有超过100多个产品的数据已经集中管理起来，而且是集中存储在腾讯自研数据仓库（TDW）。腾讯大数据从数据应用的不同环节可以分为四个层面，包括数据分析、数据挖掘、数据管理和数据可视化：

（1）数据分析层有四个产品：自助分析、用户画像、实时多维度分析和异动智能定位工具。自助分析可以帮助非技术人员通过简单的条件配置实现数据的统计和展示功能；用户画像则是对某一群用户或者某一业务的用户实现自动化的人群画像；实时多维度分析工具则是可以对某一指标可以实现实时的多个维度的切分，方便分析人员从不同角度对某一指标进行多维度分析；异动智能定位工具则实现数据异动问题的智能化定位。

（2）数据挖掘层面的产品应用有：精准广告系统、用户个性化推荐引擎和客户生命周期管理。精准广告系统如广点通，是基于腾讯大社交平台的海量数据为基础，通过精准推荐算法，以智能定向推广位导向实现广告精准投放；用户个性化推荐引擎根据每位用户的兴趣和喜好，通过个性化推荐算法（协同过滤、基于内容推荐、图算法、贝叶斯等），实现产品的个性化推荐需求；客户生命周期管理系统，则是基于大数据，根据用户/客户的所处的不同生命周期进行数据挖掘，建立预测、预警和用户特征模型，以根据用户/客户所处的不同生命周期特点进行精细化运营和营销。

（3）在数据管理层面则有：TDW（腾讯数据仓库）、（数据银行）、元数据管理平台和任务调度系统和数据监控。这一层面主要是实现数据的高效集中存储、数据的业务指标定义管理、数据质量管理、计算任务的及时调度和计算以及数据问题的监控和告警。

（4）在数据可视化层面有：自助报表工具、腾讯罗盘、腾讯分析和腾讯云分析等工具。自助报表工具可以自助化的实现结构相对简单和逻辑相对简单的报表。腾讯罗盘分为内部版和外部版，内部版则是服务于腾讯内部用户（产品经理、运营人员和技术人员等）的高效报表工具，外部版则是服务于腾讯合作伙伴如开发商的报表工具。腾讯分析是网站分析工具，帮助网站主进行网站的全方位分析。腾讯云分析则是帮助应用开发商决策和运营优化的分析工具。

总的来看，百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，百度和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

bat的互联网大数据应用有何不同

这个得从BAT各自的基因来分析。百度主要是以搜索产品，所以大数据对于百度来说主要用于搜索方面，使搜索更加的精准和匹配；阿里巴巴以电子商务为主，所以大数据对于阿里巴巴来说会主要用户商品方面；腾讯主要是社交，所以大数据对于腾讯来说可能更多的应用于社会网络分析。大数据的主要用途为预测，所以BAT对于大数据的共同点都是为了通过对用户的分析，进行更加准确的服务和营销。

看百度，阿里与腾讯是如何利用互联网大数据应用

阿里有数据魔方，为卖家提供收费服务。

百度里，“互联网”和“所有空间”有何不同？

“互联网”

和

“所有空间”

互联网 就是指Inter上所有的信息

对百度来说

主要就是中文信息

所有空间

就是指百度中的所有用户

建了百度空间

（博客+相册+留言板）

显然搜索后者

是不包括百度空间 以外的博客的

如何获取并应用互联网大数据

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。

大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。

亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。

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互联网大数据培训应用前景如何?

不用担心，学好了就会有好的前景。｛变量9｝

大数据和小数据有何不同？

1.大数据重预测，小数据重解释；2.大数据重发现，而小数据重实证；3.大数据重相关，小数据重因果；4.大数据重全体，小数据重抽样；5.大数据重感知，小数据重精确。

企业数据中心和互联网数据中心有何不同

DCCI互联网数据中心（DCCI DATA OF CHINA ，简称DCCI），互联网监测研究权威机构数据平台，互动营销之测量、分析、优化服务提供者。以Panel软件、代码嵌入、海量数据挖掘、语义信息处理等多种领先技术手段为基础，进行网站、用...

互联网数据中心：是idc 他是主要存放网络数据的（网站+数据+下载站点等）囊括比较广泛，任何的正规企业或者是中小型站长都是可以进行选择的。

企业数据中心：它的更加具有针对性，它可以隶属于互联网数据中心的一部分的。

了解下数据的平台都有哪些呢？谢了

众所周知，百度凭借在大数据领域多年的深厚技术积累，一直冲在产业智能化的最前线。在去年的百度AI开发者大会上，百度大数据发布了全新的大数据产品技术栈，覆盖了数据工程、数据科学、数据产品和行业解决方案，并推出了百度点石大数据开放平台。今年，百度大数据又会带来哪些新的突破和进展呢？

在7月3日的百度大脑论坛上，百度大数据部高级总监郭谢以“百度大数据技术开放平台”为主题进行了演讲，让我们通过下面精彩内容分享来深入了解一下。

百度大数据部高级总监 郭谢

经过持续的建设，百度点石已成为国内第一家落地的大数据 iPaaS 平台，聚焦解决大数据产业中的安全和效率两大问题。点石平台有三大核心特性：“安全的数据融合加工环境”，是聚焦解决安全问题，这也是大数据应用的关键前提。“多层次开放的可定制组件”以及“功能一体化的大数据开发平台”，则是聚焦解决效率问题，只有降低了大数据的开发及应用门槛，才能使大数据价值更加充分地释放出来。

安全的数据融合加工环境，为打破数据孤岛提供强力支撑

随着大数据行业的迅速发展，数据如何安全地应用是摆在每一家企业和机构面前的难题，任何一个环节的疏漏，都可能造成宝贵的数据资产的流失。

针对可信云端计算、多方安全计算、联合建模等安全计算的常见场景，百度大数据部研发了相关核心技术，通过技术手段来保证数据安全。由于信息学、密码学知识的复杂性，计算效率往往会大幅下降，难以工业化落地。百度通过强大的工程能力和对核心技术的攻关，同时提供了云、端两套安全方案，大幅提升了计算性能，使这些场景都可以在当前算力条件下实际落地，使数据安全解决方案可以适配更多的场景。

案例：与清华大学携手为城市治理提供新思路

城市品质评估是镇帆近年各地政府智慧城市建设中的重要课题，粗放式城市发展导致城市空间品质良莠不齐，甚至出现空间失序。清华大学建筑学院基于大规模街景图片数据，使用人工判别与计算机深度学习等方法对城市空间失序现象的分布、程度、类型与原因等进行分析，开发城市品质评估模型力图解决该难题。

通过点石平台云端的隔离域和安全建模环境，清华大学将自有数据和数据供应商的街景数据进行了安全的融合建模，依托更加丰富的街景数据样本，模型效果大幅提升，并在此过程中保证了数据的可用不可见，防止数据流失，有力保障了街景数据所有方的利益，也为这些宝贵数据以后的变现提供了实际支撑。

多层次开放的可定制组件，积木式快捷搭建企业级应用

百度在多年的大数据实践过程中，积累了众多业界领先的核心技术能力。现在通过点石平台将这些能力开放出来，使开发者可以充分复用已有的各种开放组件，采用积木式应用构建理念，尽可能降低大数据开发应用的综合成本。其中，开放的可定制组件分成了多个层次，既有粒度细、可定制性高的基础算法组件；也有粒度粗的场景化业务组件。开发者通过融入深层次的业务理解，将平台开放组件进行二次集成与开发，即可低成本地建立定制化的应用服务，并发布到点石平台的应用市场，为更多的使用方提供服务。

案例：与天闻数媒共建智能稿件审核新场景

传统的稿件审校流程需要经过人工的三道审核才可被发布出来。随着互联网和新媒体的发展，各类媒体生产的内容越来越多，传播效率和影响面也越来越大，但现有的审校机制还依然停留在传统的人工逐字逐句的审核上。

百度和合作伙伴天闻数媒联合开发的智能稿件审核系统利用百度在智能勘误领域的AI技术沉淀，结合合作伙伴天闻对媒体行业的深刻理解，为某头部报业客户提供智能稿件纠错服务，对文本中的错误信息进行识别和提示，保证重要表述的准确性。

功能一体化的大数据开发平台，打通应用开发全流程

在点石平台上做大数据开发的优势主要体现在三方面：高效、易用、先进。

首先，在高效方面，点石平台提供一站式的大数据开发环境，解决以往庆或开发过程中组件分散、协同运维难度高的难题，大幅提升开发者的工作效率。

其次，在易用性方面，通过自动机器学习可以完成自动搜索优化模型，充分释放数据价值，不再需要付出誉旅伍高昂的人力成本去进行模型的构建优化等工作。

最后，在先进性方面，点石平台原生集成了百度先进的AI技术，如、NLP技术等，让业界领先的AI技术为你所用。

案例：助力卓思快速搭建智能营销新模式

在日趋激烈的汽车市场竞争环境下，汽车厂商越来越多依赖互联网大数据分析，辅助制定营销方案、选择投放策略等。通过优化营销及销售政策，实现优化分配资源、优化销售效果的目的。

通过使用点石平台的数据安全融合服务，卓思实现了多方数据的安全融合建模。同时，根据具体的应用场景，集成了平台相关的开放组件，最终快速搭建起SaaS产品，形成汽车营销产品矩阵，并在点石平台发布。在实际生产效果验证中，营销拉新和流失会员召回等核心指标都取得了很好的效果，大幅提升了产品竞争力。

为个人开发者提供提升舞台，让大数据普惠千万行

点石平台在过去一年多的时间里，支持了多场国内外大数据竞赛，提供了从底层算力、数据处理、特征工程、在线编程环境、模型训练及调优的全流程支持。参赛选手只需要一台电脑，即可完成整个比赛。通过成本和门槛的大幅降低，参赛选手可以把精力聚焦到最需要创造性的工作上。未来，会有更多的机构发布它们的产业难题，让全世界的开发者通过“众智众创”的大数据技术，帮助机构寻找解决良方。

以上就是在本次百度开发者大会上百度大数据发布的重要理念和进展，可以清晰可见百度大数据正在生态赋能中积极发力。随着大数据产业的不断发展，百度期望通过产品、技术、渠道等多方位合作与伙伴共同挖掘数据价值，携手帮助广大的企业和机构实现产业升级，点石成金，共创未来。