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怎样获取可变现的数据产品？

数据产品，承载着大数据中蕴藏的逻辑，是大数据产业链价值的至终体现。在一个完整的大数据产业链中，其本质是不断地挖掘数据，发现其中的规律，然后封装成数据产品，至后通过数据产品进行变现。

找出大数据背后的逻辑，把它们转变成可实现的数据产品，我总结了5个步骤：

1、获得数据

2、资料查询和分析

3、找到数据中隐含的逻辑

4、把这些逻辑法则封装到数据产品中

5、将数据产品转变为业务模式

以上5步又可以分为三个阶段：1、2步“准备”、3、4步“发现”、5 “应用”。

先得数据，“巧妇难为无米之炊”，没有数据一切都是空谈。

但是所获得的数据是否可用，是否有价值，还需要研究和分析。实际上，所谓的大数据，80%都不能称之为大数据，而剩下的20%可称得上的大数据中，可能还有80%是-价值的“垃圾数据”。因此，数据能否为我所用，对此进行判断和分析是绝i对-的。数据采掘领域里有一句话，“垃圾挖出来的只能是垃圾”，这句话不虚。

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因特网的出现，使得产品形态的丰富度得到了-的提升，主要原因在于通过网络赋能创造出更多的产品，而不再局限于传统的、可见的、触摸的产品。

基于这一观点，互联网产品主要有两种形态：第i一种，通过互联网将传统产品升级成为新的产品，可以理解为“+互联网”的产品，如实物产品和服务，经过互联网改造后的互联网新产品和服务；第二种，互联网创造的新产品，-是各种虚拟产品及服务。

因特网背后的本质实际上是“数据的流动”，它可以将多种变现形式结合在一起，形成一种产品载体。就这一观点而言，往往没有绝i对-的、属于哪一种形式的商品化产品，混合形态已成为变现常态。

在传统商业时代，甚至在互联网发展初期，变现产品的形态相对比较单一，比如我们卖硬件变现、卖软件变现、卖广告等，而这些变现都是独立进行的，彼此间很少关联。所以，负责广告设计的可能会认为只需了解广告的变现逻辑，负责软件设计的人可能会认为了解软件变现逻辑，诸如此类。

随著因特网的快速发展，做商品化产品越深入，就越会发现，产品变现的方式多种多样，而且产品变现方式也在不断变化，变现本身并没有固定的公式。只有理解变现产品的多种形态，掌握多种商业化的可能情况，才能-地评估和进行商业化实践。

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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。