農業大數據平台營銷策略

A. 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

B. 大數據能做什麼

大數據能做如下：

一、對信息的理解。你發的每一張圖片、每一個新聞、每一個廣告，這些都是信息，你對這個信息的理解是大數據重要的領域。

二、用戶的理解。每個人的基本特徵，你的潛在的特徵，每個用戶上網的習慣等等，這些都是對用戶的理解。

三、關系。關系才是我們的核心，信息與信息之間的關系，一條微博和另外一條微博之間的關系，一個廣告和另外一個廣告的關系。一條微博和一個視頻之間的關系，這些在我們肉眼去看的時候是相對簡單的。

C. 大數據培訓到底是培訓什麼

大數據培訓，目前主要有兩種：

1、大數據開發

數據工程師建設和優化系統。學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學版習、權Docker容器引擎、ElasticSearch、並發編程等；

2、數據分析與挖掘

一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。學習Python、資料庫、網路爬蟲、數據分析與處理等。

大數據培訓一般是指大數據開發培訓。

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。

D. 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

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大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

E. 大數據可以應用在哪些行業

數據首先在不同類型中生成，包括非結構化數據、半結構化數據和結構化數據。大數據獲取任何原始數據並將其處理成結構化數據。公司利用他們的過去和現在的數據來預測未來。大數據幫助企業獲得利潤，並在全球范圍內擴大業務活動，並提供大數據。它不僅預測了未來的收益，還有助於預測未來的問題和趨勢。它有助於企業做出重大決定。

1

製造業



製造部門必須采購原材料，並維持必要的人員生產高質量的產品和服務。製造業的常規和持續的任務產生大量的數據。利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

大數據可以幫助製造商減少成本和浪費，並幫助他們在更短的時間內製造出高質量的產品。大數據讓製造商能夠預測未來的需求，基於此，他們能夠及時生產和供貨，最終帶來更高的利潤。

2

金融



大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，目前國內的金融機構主要表現出盈利空間收窄、業務定位亟待調整、核心負債流失等問題。而大數據技術正是能夠幫助金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要手段。

3

零售餐飲行業



零售餐飲業是與顧客有最終聯系的行業。它必須記錄客戶的數據——包括顧客的品味、偏好和生物數據——以便與他們保持緊密聯系。客戶關系是在業務開發中發揮關鍵作用的重要途徑之一。利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。大數據提供了解決復雜問題的准確信息，這些問題與零售業有關。我們可以清楚地知道該做什麼，什麼時候使用大數據。

4

醫療保健行業



固有的醫療體系已經支離破碎，顛覆已如燎原之火，一觸即發。已經有成百上千家創業公司介入這一領域，讓人們可以成為「自己健康的主人」，以此作為傳統醫療的補充或索性取而代之。衛生部門使用其病人記錄、治療計劃和過去用於治療不同疾病的葯物，這將有助於該部門改善治療或向患者提供更好的醫療援助。

F. （市場營銷學科問題）產品生命周期成熟期的特點及營銷策略。

產品經過成長期的一段時間以後，銷售量的增長會緩慢下來，利潤開始緩慢下降，這表明版產品已開始權走向成熟期。
進入成熟期以後，市場需求趨向飽和，潛在的顧客已經很少，產品的銷售量增長緩慢，逐步達到最高峰，然後緩慢下降；該產品的銷售利潤也從成長期的最高點開始下降；市場競爭非常激烈；各種品牌、各種款式的同類產品不斷出現。
對成熟期的產品，宜採取主動出擊的策略，使成熟期延長，或使產品生命周期出現再循環。為此，可以採取以下三種策略：
1.市場調整。這種策略不是要調整產品本身，而是發現產品的新用途、尋求新的用戶或改變推銷方式等，以使產品銷售量得以擴大。
2.產品調整。這種策略是通過產品自身的調整來滿足顧客的不同需要，吸引有不同需求的顧客。整體產品概念的任何一層次的調整都可視為產品再推出。
3.市場營銷組合調整。即通過對產品、定價、渠道、促銷四個市場營銷組合因素加以綜合調整，刺激銷售量的回升。常用的方法包括降價、提高促銷水平、擴展分銷渠道和提高服務質量等。

G. 吸引消費者注意的營銷策略有哪些

傳統的營銷組合工具就是4P
主要指產品策略，渠道策略，價格策略，促銷策略

樓主所說的吸引消費版者，應該更權注重的是促銷策略

從系統上來說，我們產品設計上可以特色化，以吸引消費者，就是差異化的產品策略，產品線特色化

在選擇渠道上也可以選擇消費者熟知的，或者是具有很好信譽的營銷渠道

價格上，根據你的產品特色進行不同的定價，，如果定位於低消費群體，最好採用市場滲透戰略，，如果定位於高消費群體就用撇脂戰略，

重點來了，就是我們的促銷戰略
促銷戰略主要有一下幾種方式

廣告促銷，營業推廣，公關宣傳，人員推銷

制定有特色的廣告促銷，營業推廣方案，就ok

H. 大數據能做什麼嗎

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

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大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

I. 大數據學了有哪些用處應用廣泛嗎

1、提高生產力。
大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。
2、幫助改善決策。
如今數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。
大數據工程師通過對客戶的數據進行分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。
3、便利個人生活。
智慧醫療、智能交通、電商商品營銷推薦、線上繳納各種費用、預約各種服務等，這些服務後面都需要大數據技術的支撐。