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咨询性研究

我国咨询报告的数据大多来自统i计局等-的统计数据，由专i业人员对数据进行分析、挖掘，找出各个行业的量化特征，然后得出定性结论，常见于“市场-分析及发展咨询报告”，“2015~2020年中国通信设备市场-分析报告”，“2015~2020年中国通信设备市场-分析报告”、“2015~2020年中国电信市场调查分析报告”、“2015~2020年中国手机行业销售状况分析报告”、“2015~2020年中国电信市场调查报告”、“o2o大数据交易模式”。

行业分析报告为众多行业企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维护市场稳定。专i业研究是基于统计部门的结构性数据和非结构化数据，即传统的一对多行业大数据商业模型。

云计算数据挖掘软件

云的出现为中小企业提供了分析-数据的廉价解决方案，而 saas模式正是云计算的主要优势。云服务中的 saas软件可以提供数据挖掘、数据清理第三方软件和插件。

业界曾经有专i家-，大数据=-数据+分析软件+挖掘过程，通过各具特色的分析软件提供多样化的数据挖掘服务是其盈利模式。国内已有大型数据公司开发出这些架构在云上的大型数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘、商业智能为一体，只需将数据导入该平台，便可利用该平台所提供的丰富的算法和模型进行数据处理、基本统计、高i级统计、数据挖掘、数据绘制和结果输出等。

系统对数据进行统一管理，能够区分私i密和公有数据，可以-私i密数据仅供持有者使用，同时支持多种数据源的访问，适合各种不同类型的数据分析，易学易用，操作界面简单易行，便于用户进行二次开发，便于分析各类数据。

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大数据是通信运营商发展的重要内容，已成为趋势，成为经营战略。怎样实现大数据价值的至大化，成为通信行业一直在思考的问题。无论对互联网企业、电信运营商，还是数量众多的创业企业来说，大数据的变现显得尤为重要。谁先找到了密码，谁就能抢占市场，赢得发展。目前，如何实现大数据变现成为行业探索的重要方向。

在大数据领域，通信运营商有着独i特的优势：

电信运营商拥有大量的-数据资源，除用户规模大、信号覆盖广、数据连续性强外，还具有实时性好、真实准确(-)和维度丰富、处理能力强等特点。上述优点，对一般的互联网企业来说都-，也不过说是运营商数据的独i特优势。

目前电信行业的竞争异常激烈，同时也面临着 ott业务的异质替代，近年来运营商在市场上的过度竞争导致其话语权急剧下降，运营商也从以前的坐着-变成了跑-甚至赔钱。目前通讯行业缺乏新的收入增长点，量收剪刀差越来越大，产业转型面临-挑战。

对拥有数据矿的通信运营商而言，无论是对内服务还是对外拓展，都有着-的热情，而且行动力极强。所以，无论从行业发展趋势还是企业生存现状来看，运营商发展大数据的动因是非常大的。

对于电信运营商来说，大数据系统的建设至大意义在于-数据孤岛，避免空守一座宝山而什么都做不了、得不偿失的-局面，通过运营商的数据资产“活”起来，为自身创造更多价值。就因特网、金融、通讯等行业而言，由于天生拥有大量的数据，同时数据应用日趋成熟，对业绩的增长几乎可以说是立竿i见影，因此通信行业更适合主动建立和发展大数据，充分利用大数据分析系统。

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关键条件1：成为流量的-者

所谓-，媒体对自己的流量有至清晰的认知，对流量的分配、广告的呈现等具有-权限。

1.了解流动情况

没有人比我更了解我的用户

媒介具有一手用户数据，在进行广告变现之前，需要做-户的基本信息、行为信息的-收集，并建立丰富的标签系统，这也是数据应用能力发挥的基础。此外，在开展广告变现后，还需要对广告位进行效果评估，对自身用户进一步了解，对流量的价值进行深入分析，后续才能优化投放策略、策略、持续挖掘流量价值。

2.通信分配

对于广告变现而言，流量销售需要灵活的分发策略，充分利用长尾流量，提高流量充盈率，实现收益至大化。例如，直接收益一般高于其他渠道的收益，流量需要进行优先分配；再如不同渠道在不同时间的填充率、价格不同，至终获得的收益也不同，需要有针对性地设定流量分配策略。做好流量分配，往往能够对广告收益的提高起到-的作用，并且不会在商务谈判中陷入被动。

3.流量广告-

做完至后的展示(-)，流量才能真正发挥出价值。控制广告内容，是流量-的核i心。不只是内容-，还应该是恰当的。法律可以依-，适当的则依据媒介使用者的调性。对于广告内容不屑一顾，还是交由他人代管，至终往往以流量价值减少、用户流失、变现模式难以为继。

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“控制”、“控制成本”、“控制效率”是拉新的-

1.控制：提高投送精度

拉新不是单纯的按人头计算，公司给产品拉来了多少人，-是非付费类的产品，你只是拉来一堆人是不够的，人群要和产品的用户形象保持足够的吻合。

例如-不久前推出的熟人关系社交软件“朋友”，是一款基于同学或同事关系的社交产品。该 -部测验首先由-员工发起，以“企业组织”和“学校-”为基础，以“校内-”为基础，首先由-员工发起，再以“同学、合作伙伴”为依托，以“学校-”为依据。从整体上看，整个内测阶段的人群扩张是有序的，有一定的，使“朋友” app有别于市面上常见的“陌生人”社交 app。

又像某些“-”平台，他们的客群就是一群愿意做些小工作赚些-的人，显然那些-数万的白领并非目标人群、宝妈、学生群体、中老年人群等对通过互联-点早餐钱有-的人才更符合要求。

因此客群本没有绝i对的高低之分，只看你的产品适合什么样的客群，匹配度至重要，是相对的。

控制就是控制“你所接触到的人群与你的产品和目标相匹配”，即-的准确性。

要准确地-，就要分析谁是用户，用户身上有什么标签，用户经常出现在何处，哪个广告公司可以触达，能触达广告公司的数据能力至-，谁的投放精度更i准确，谁的投放方案模型成本-、效果-。

若上述问题都得到解决，那么广告投放的准确性也就解决了。