2.基于海量数据的数据服务公司诞生在数据服务公司层面中，海量数据也催生了全新的业务范畴和调研手段，让所有数据得以展现新的营销可能。例如，尼尔森网联已经可以利用从机顶盒回传海量数据提供百万户级普查以及万户级的海量样本收视行为测量。艾瑞可提供基于超过20万中国网民样本的网络行为监测数据，覆盖3000多家网站和1000多个软件。BluefinLabs提供关于超过11000个电视节目的评论信息，统计的评论信息超过50亿条。GNIP则可以提供社交网络API聚合，通过多个API将数据聚合成统一格式，为Twitter、WordPress、Facebook、YouTube、新浪微博等网站挖掘数据。这些事实已经清晰而明显地证明，在互联互通的网络环境下，所有媒体、受众的数据都可以被有效地记录、监测和搜集整理，通过对这些数据的挖掘和分析，大数据时代的营销体系完全可以重新构建。
2用户画像用户画像是精确营销模型的重中之重，其在于用高度精炼的特征来为用户“打标签”，如年龄、性别、地域、用户偏好、消费能力等，综合关联用户的标签信息，勾勒出用户的立体“画像”。用户画像可较完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精确、快速地预测用户行为、消费意愿等重要信息，提供了多方面的数据基础，是实现大数据精确营销的基石。基于此，笔者建议从六个维度构建基于大数据分析的用户画像，包括人口属性、内容偏好、APP偏好、通信行为、金融征信、常驻/实时位置等，各维度的具体指标。3模型构建常用的数据挖掘方法主要是基于用户画像体系与结果，选取相关性较大的特征变量，通过分类模型、聚类模型、回归模型、神经网络和关联规则等机器算法进行深度挖掘。
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