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第1章 走进大数据商业时代1

1.1 什么是大数据2

1.1.1 大数据的基本定义2

1.1.2 大数据的发展历史3

1.1.3 大数据的结构4

1.1.4 大数据的特征5

1.1.5 大数据的商业预测6

1.1.6 大数据的重要性8

1.2 大数据的商业发展9

1.2.1 形成商业模式10

1.2.2 建立客户资源11

1.2.3 维护客户资源13

1.3 大数据的商业价值13

1.3.1 细分客户群14

1.3.2 提高投入回报率16

1.3.3 数据存储空间出租18

1.3.4 管理客户关系19

1.3.5 个性化精准推荐20

1.4 大数据的商业智能23

1.4.1 什么是商业智能23

1.4.2 商业智能是大数据的基础26

第2章 解读商业数据信息29

2.1 挖掘商业数据信息30

2.1.1 商业数据分类挖掘30

2.1.2 回归商业数据分析35

2.1.3 商业聚类分析36

2.1.4 分析商业数据关系38

2.1.5 分析商业数据特征39

2.2 整合商业数据信息40

2.2.1 商业数据信息整合的作用40

2.2.2 商业数据信息整合的方式41

2.2.3 商业数据信息整合的渠道42

2.3 利用商业数据信息43

2.3.1 如何利用商业数据信息43

2.3.2 商业营销推广44

第3章 挖掘大数据的商业价值49

3.1 大数据的八大商业价值50

3.1.1 分析用户的行为特征50

3.1.2 精准推送商业信息52

3.1.3 投用户所好占领商业市场53

3.1.4 监测竞争对手与传播品牌54

3.1.5 客户分级管理54

3.1.6 改善用户体验56

3.1.7 发现商业市场发展新趋势57

3.1.8 市场预测与决策分析58

3.2 数据转化为价值58

3.2.1 数据本身不产生商业价值58

3.2.2 数据商业需要舍得投入59

3.2.3 医疗方面的运用60

3.2.4 普拉达的试衣间61

3.3 大数据的商业创新62

3.3.1 商业数据的再利用62

3.3.2 商业数据的重组63

3.3.3 商业数据的扩展64

3.3.4 商业旧数据的使用65

3.3.5 信息数据的高速处理67

第4章 玩转电商大数据71

4.1 电商的基础知识72

4.1.1 电商的概念72

4.1.2 电商的商业类型74

4.1.3 电商的特点77

4.2 大数据下的电子商务79

4.2.1 电商更需要数据79

4.2.2 大数据是电商竞争的利器80

4.2.3 淘宝店的四大核心数据81

4.3 电商大数据背后的微信营销82

4.3.1 微信利用大数据82

4.3.2 查找附近人83

4.3.3 多元化的信息传递方式84

4.3.4 二维码营销84

4.3.5 微信漂流瓶85

第5章 大数据在销售行业中的应用87

5.1 大数据与零售相结合88

5.1.1 零售业大数据的形成88

5.1.2 大数据对于零售业的重要性89

5.1.3 如何将大数据与零售企业无缝对接91

5.2 大数据时代，电商对零售的冲击92

5.2.1 发展零售业的自身优势92

5.2.2 扬长避短，抓住时机93

5.3 大数据下零售业的应用案例95

5.3.1 Zara——以预见未来的时尚圈95

5.3.2 淘宝——妙用“数据魔方”97

5.3.3 母婴零售——利用大数据扩大生意102

5.3.4 上品折扣——用大数据走全渠道营销106

5.3.5 英国酒吧——用大数据分析顾客喝什么108

第6章 大数据在交通行业中的应用111

6.1 中国汽车行业的现状112

6.1.1 交通拥堵112

6.1.2 交通事故113

6.1.3 停车困难113

6.1.4 汽车盗窃114

6.2 用大数据解决汽车行业问题115

6.2.1 用大数据缓解交通拥堵115

6.2.2 用大数据降低事故率116

6.2.3 用大数据缓解停车难117

6.2.4 用大数据预防汽车盗窃117

6.3 大数据在汽车、交通行业中的应用118

6.3.1 日本——研究坐姿与汽车防盗119

6.3.2 福特——用大数据来造皮卡汽车120

6.3.3 车联网——用大数据建立商业模型121

6.3.4 丰田——用大数据提供交通信息124

6.3.5 诺基亚——用大数据保障行车安全125

第7章 大数据在餐饮行业中的应用129

7.1 中国餐饮业的挑战130

7.1.1 卫生安全问题130

7.1.2 成本控制问题131

7.1.3 市场竞争问题132

7.2 大数据对餐饮行业的作用133

7.2.1 用大数据控制成本133

7.2.3 用大数据进行市场竞争135

7.3 餐饮行业大数据应用案例136

7.3.1 绝味——用大数据经营鸭脖136

7.3.2 手机App——寻找合适你的餐馆138

7.3.3 节目冠名——大数据有大功劳139

7.3.4 可口可乐——用大数据优化管理142

第8章 大数据在互联网行业中的应用145

8.1 互联网中的大数据146

8.1.1 互联网如何利用大数据146

8.1.2 互联网大数据的盈利模式147

8.2 大数据在互联网中的应用案例147

8.2.1 腾讯——使用大数据营销147

8.2.2 迅雷——用大数据抓“网络票房”150

8.2.3 世纪佳缘——用大数据判断靠谱与否152

8.2.4 优酷土豆——透视大数据工程153

8.2.5 大众点评——小屏幕展现大数据154

8.2.6 PPTV——用大数据实现三赢156

8.2.7 人人游戏——大数据的新玩法157

8.2.8 酷狗繁星——用大数据打造歌手159

8.2.9 网易——开放云阅读平台161

8.2.10 搜狗携程——大数据战略合作162

第9章 大数据在通信行业中的应用165

9.1 移动通信中的大数据166

9.1.1 电信行业需要转型166

9.1.2 大数据时代的“融合通信”167

9.1.3 大数据也是通信行业的大机遇169

9.2 通信行业大数据的应用案例170

9.2.1 中国移动——分析客户投诉原因170

9.2.2 中国联通——赢得大数据先机171

9.2.3 中国电信——大数据下的智慧运营172

9.2.4 广东联通——大数据流量经营174

9.2.5 法国电信——发掘大数据价值175

9.2.6 威瑞森电信——大数据的精准营销176

第10章 大数据在影视传媒行业中的应用179

10.1 大数据下传媒业的挑战与机遇180

10.1.1 大数据对传统媒体的挑战180

10.1.2 大数据对传统媒体的机遇182

10.2 大数据下传统媒体的应对策略183

10.2.1 大数据下传统媒体的营销策略183

10.2.2 大数据下传统媒体的转型策略184

10.3 大数据与新媒体的大发展187

10.3.1 大数据与新媒体技术的发展187

10.3.2 大数据与新媒体产业链的发展188

10.4 大数据与媒体行业的应用案例190

10.4.1 湖南卫视——携手百度创大剧190

10.4.2 《小时代》——用大数据定位观众191

10.4.3 视频网站——用大数据打造自制剧193

第11章 大数据在生产制造业中的应用195

11.1 生产制造业的大数据时代196

11.1.1 大数据铸就工业互联网196

11.1.2 生产制造业如何利用大数据197

11.1.3 用大数据优化供应、降低成本199

11.2 大数据在生产制造业中的应用案例200

11.2.1 可口可乐——用大数据制定口味200

11.2.2 长安汽车——用数据造汽车201

11.2.3 大可乐——用大数据做手机202

11.2.4 西门子——数字化的生产车间203

11.2.5 哈雷摩托——用大数据把关质量207

11.2.6 福特——用大数据改变汽车制造208

11.2.7 Enevo——用大数据设计垃圾桶210

第12章 大数据在金融行业中的应用213

12.1 大数据影响着金融行业214

12.1.1 大数据为金融行业发展带来机遇214

12.1.2 大数据为金融行业发展带来挑战215

12.1.3 金融企业如何正确利用大数据216

12.2 大数据在金融行业中的应用方案218

12.2.1 用大数据分析金融数据218

12.2.2 大数据在金融行业中的应用策略220

12.3 大数据在金融行业中的应用案例221

12.3.1 光大银行——用大数据带来大贡献221

12.3.2 广发银行——用大数据深挖客户需求223

12.3.3 招商银行——突围互联网金融224

12.3.4 工商银行——用大数据创新市场营销225

12.3.5 民生银行——大数据时代的小额贷款226

12.3.6 中信银行——大数据打造全流程网银227

12.3.7 交通银行——用大数据构建营销系统231

12.3.8 浦发银行——用大数据打造“电商通”232

12.3.9 平安财险——大数据助力企业扩张233

12.3.10 彩票行业——用大数据预测结果235

12.3.11 卡得万利——用大数据融资236

第13章 大数据在企业管理中的应用237

13.1 用大数据管理企业238

13.1.1 大数据帮助管理者做出决策238

13.1.2 如何用大数据做出商业决策241

13.1.3 大数据对企业管理的作用242

13.2 大数据在企业管理中的应用案例244

13.2.1 江苏移动——用大数据创新管理244

13.2.2 西尔斯——用大数据降低成本245

13.2.3 迪士尼乐园——用数据提升游客乐趣247

13.2.4 汉庭酒店——用大数据释放财务能效248

第14章 大数据在移动微营销中的应用251

14.1 移动互联网是盘大餐252

14.1.1 移动互联网时代的微营销253

14.1.2 大数据时代的微营销254

14.2 移动互联网微营销的具体实施256

14.2.1 大数据微信营销256

14.2.2 大数据微博营销258

14.2.3 大数据App营销261

14.2.4 大数据微电影营销265

14.2.5 大数据二维码营销266

14.3 移动互联网微营销案例271

14.3.1 布丁酒店——微信客户端订房271

14.3.2 伊利舒化——世界杯微博营销272

14.3.3 星巴克——早起的鸟儿有咖啡喝273

14.3.4 海底捞——体验多功能点餐274

14.3.5 《莫陌》——旨为陌陌代言275

14.3.6 支付宝——用二维码购物276

第15章 大数据在其他行业中的应用279

15.1 大数据在旅游行业中的应用280

15.1.1 大数据对旅游行业的影响280

15.1.2 黄山——大数据引导游客分流282

15.2 大数据在医疗销售行业中的应用284

15.2.1 大数据对于医疗的价值284

15.2.2 湘雅医院——临床大数据建设285

15.3 大数据在游戏行业中的应用286

15.3.1 大数据指导游戏行业发展286

15.3.2 EA——用大数据改进游戏体验287

15.4 大数据在音乐行业中的应用288

15.4.1 用大数据分析音乐业务288

15.4.2 QQ音乐——用大数据发现音乐290

15.5 大数据在房地产行业中的应用291

15.5.1 房地产迎来“大数据”时代291

15.5.2 万科——联手百度迈入大数据292

第16章 大数据的问题和风险管理295

16.1 大数据带来的四大问题296

16.1.1 大数据泄露了用户的隐私296

16.1.2 管理大数据困难重重297

16.1.3 大数据存在网络安全漏洞299

16.1.4 大数据人才缺乏299

16.2 大数据相关问题的解决案例300

16.2.1 支付宝——账户遭窃32万元300

16.2.2 Cookies——窃取网民隐私302

16.2.3 EMC——开启“闪电计划”304

16.2.4 众安保险——用大数据控制风险306

16.2.5 斯诺登——敲响大数据规则警钟308

16.3 做好大数据风险管理309

16.3.1 IBM Storwize V7000309

16.3.2 戴尔EqualLogic310

16.3.3 NetApp FAS平台311

16.4 正确面对大数据312

16.4.1 走出大数据误区312

16.4.2 以平常心面对大数据314