移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:李军

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2016-1

价格:49.80元

装帧:平装

isbn号码:9787115410160

丛书系列:

图书标签:

数据分析
商业分析
大数据
移动大数据了解下
移动大数据
市场营销
商业
设计理论
移动大数据
商业分析
行业营销
精准营销
海量数据
数据挖掘
智能营销
决策支持
大数据应用
数字化转型

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具体描述

《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》通过7大营销――LBS位置营销、APP移动营销、O2O线上线下营销、QQ社交营销、微信互动营销、微博手指营销、二维码扫描营销进行深入讲解，并从10大行业――餐饮、住宿、交通、通信、零售、电商、旅游、影视、金融和游戏领域精选典型代表，通过技巧＋方法＋案例的模式，帮助读者快速掌握移动大数据的精髓。

《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》结构清晰、案例丰富、实用性强，适合互联网时代和移动互联网时代对大数据感兴趣的营销人员、企业经营和管理等相关人员阅读参考。

《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》一、内容概述本书深入探讨了在移动互联网时代，如何有效地利用海量移动大数据进行商业分析，并将其转化为精准的行业营销策略。全书围绕“数据赋能商业决策，洞察驱动精准营销”这一核心理念展开，旨在为读者提供一套系统、实用的移动大数据应用框架。第一部分：移动大数据的基石——理解与采集本部分将从宏观视角出发，引领读者认识移动大数据的独特价值与挑战。第一章：移动互联网时代的商业变革与数据浪潮 1.1 移动互联网的颠覆性影响用户行为的碎片化与个性化：深入分析移动设备如何重塑了用户的消费习惯、信息获取方式以及社交模式。从“触网”到“网不离手”，用户的在线时长、使用场景、偏好内容等均发生了根本性变化。商业模式的创新与重构：探讨移动互联网如何催生了共享经济、直播电商、短视频营销等新兴商业模式，以及传统行业如何面临数字化转型压力。数据即资产的时代到来：强调数据不再是企业副产品，而是核心战略资产，拥有高质量、可分析的数据将成为企业核心竞争力。 1.2 移动大数据的内涵与特征体量（Volume）：解析移动设备用户量、应用安装量、内容生成量等维度下的海量数据规模，以及这种规模带来的机遇与挑战。多样性（Variety）：区分不同类型和结构的数据，包括但不限于：用户行为数据：APP使用日志、网页浏览记录、点击流、搜索关键词、社交互动（点赞、评论、分享）、地理位置信息（GPS、Wi-Fi、基站）、支付记录、通信记录（通话、短信，在合规前提下）等。设备属性数据：设备型号、操作系统、屏幕分辨率、网络类型、运营商等。应用内数据：商品浏览、加购、收藏、订单信息、内容消费时长、用户互动偏好等。位置服务数据：用户在特定区域的停留时长、移动轨迹、到访兴趣点（POI）等。传感器数据：加速度计、陀螺仪、指南针等（用于特定场景分析，如运动健康、AR/VR）。速度（Velocity）：强调移动数据产生和更新的实时性，例如用户的实时浏览行为、位置变化、交易信息等，以及如何处理和分析流式数据。价值（Value）：指出海量数据并非直接等同于价值，其真正的价值体现在通过深度挖掘和有效分析，转化为可执行的商业洞察。真实性（Veracity）：讨论数据质量、准确性和噪声问题，例如传感器漂移、用户填写的虚假信息、网络错误等，以及如何进行数据清洗和校验。易逝性（Volatility）：部分移动数据具有时效性，例如短期促销活动数据、实时热点话题数据等，需要及时捕捉和利用。 1.3 移动数据采集的挑战与合规性技术挑战：分布式存储、高并发写入、实时处理、数据融合等技术难题。隐私保护与法律法规： GDPR、CCPA等国际隐私保护法规。中国《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规对数据采集、存储、使用、传输的严格要求。用户授权、匿名化、去标识化、最小化原则。行业自律与伦理规范。数据孤岛问题：企业内部不同系统之间、以及企业与第三方数据提供商之间的数据壁垒。数据质量控制：如何确保采集数据的准确性、完整性和一致性。 1.4 移动数据采集的关键技术与方法埋点技术：用户行为数据采集的核心，包括前端埋点（JavaScript、SDK）和后端埋点。 SDK集成：通过移动APP集成第三方SDK，实现多维度数据采集。 API接口对接：与其他系统或平台通过API进行数据交换。日志采集：服务器日志、应用日志的收集与分析。传感器数据获取：合规情况下利用设备传感器接口。第三方数据源：合作的征信机构、流量数据提供商、行业数据库等。第二章：移动数据资产的管理与治理 2.1 数据资产化思维：从数据到资产的转变，强调数据的生命周期管理和价值创造。 2.2 数据仓库与数据湖：数据仓库：结构化数据的集中存储和管理，适合BI分析和报表。数据湖：存储原始、半结构化和结构化数据的集中存储库，为后续探索性分析提供可能。数据中台：整合数据能力，提供统一的数据服务，加速数据价值释放。 2.3 数据治理的核心要素：数据质量管理：数据清洗、校验、去重、标准化。数据安全与隐私保护：访问控制、加密、脱敏、合规审计。元数据管理：对数据进行描述、分类、追溯，提升数据的可理解性和可追溯性。数据标准与规范：统一数据格式、命名规则、业务口径，确保数据一致性。数据生命周期管理：数据采集、存储、处理、使用、归档、销毁的全过程管理。 2.4 数据资产盘点与价值评估：如何识别、梳理和评估企业现有的数据资产，明确其潜在价值。第二部分：移动大数据分析——洞察的生成器本部分聚焦于如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为驱动商业决策的洞察。第三章：用户画像——理解你的客户 3.1 用户画像的构建原理：基于多维度数据，描绘出具象化的用户模型。 3.2 用户画像的核心维度：基本属性：年龄、性别、职业、收入、教育程度、地理位置等。行为偏好：兴趣爱好（阅读、音乐、电影、运动、游戏）、消费习惯（价格敏感度、品牌偏好、购物周期）、内容偏好（阅读类型、视频风格、信息获取渠道）、社交偏好（活跃时间、互动对象、话题倾向）。生命周期阶段：新用户、活跃用户、沉默用户、流失用户、潜在用户。价值等级：高价值用户、中等价值用户、低价值用户（基于RFM模型、LTV模型等）。设备与网络环境：设备品牌、操作系统、网络类型、使用频率等。 3.3 用户画像构建的方法论：规则引擎：基于预设规则进行标签匹配。统计模型：如聚类分析（K-Means、DBSCAN）用于用户分群。机器学习模型：如因子分析、主成分分析（PCA）用于降维；协同过滤、基于内容的推荐用于兴趣挖掘；分类模型（如逻辑回归、SVM）用于预测用户行为。专家知识与业务经验：与业务专家协同，赋予画像更多业务含义。 3.4 用户画像的应用场景：个性化推荐、精准营销、产品设计、用户体验优化、风险控制等。第四章：用户行为分析——挖掘行为背后的逻辑 4.1 用户行为分析的分类：宏观行为分析：整体用户增长、活跃度、留存率、转化率趋势分析。微观行为分析：用户在APP内的具体操作路径、页面停留时间、点击行为、功能使用偏好等。 4.2 核心行为分析指标解读：活跃度指标：DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）、MAU（月活跃用户）、用户粘性（日/周/月平均使用时长）、使用频率。留存率：次日留存、7日留存、30日留存等，分析用户生命周期价值。转化率：从浏览到点击、从点击到加购、从加购到购买等关键环节的转化漏斗分析。流失率：用户流失的原因分析与预警。用户路径分析：分析用户在产品内的导航路径、关键触点，识别瓶颈与优化点。 4.3 数据分析方法论：漏斗分析：可视化用户在转化过程中的流失比例。路径分析：分析用户在产品内的行为流，识别用户习惯和异常行为。 AARRR模型：Acquisition（获客）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（变现）、Referral（推荐）的分析框架。 Cohort Analysis（同期群分析）：分析具有相同特征的用户群在不同时间段内的行为表现，用于评估产品改进效果和用户生命周期。事件分析：追踪和分析用户发生的特定事件，例如“注册”、“完成支付”、“分享内容”等。 4.4 关键行为分析工具与技术：Google Analytics, Amplitude, Mixpanel, 数据可视化工具（Tableau, Power BI, FineBI）等。第五章：地理位置与时空行为分析——位置即信息 5.1 地理位置数据的价值：空间洞察：用户在特定区域的聚集度、流动性、活动半径。消费场景识别：识别用户在商圈、交通枢纽、办公区、住宅区的活动规律。精准营销触达：基于地理位置的推送与广告投放。 5.2 时空行为分析的核心方法：轨迹还原与分析：基于GPS、Wi-Fi、基站数据还原用户移动轨迹。 POI（兴趣点）识别与分析：识别用户常去地点，判断其生活、工作、休闲偏好。热力图分析：可视化用户在地理区域内的活动密度。空间聚类分析：识别用户聚集区域，发现潜在消费群体。 OD（Origin-Destination）矩阵分析：分析用户在不同地点间的迁徙流动。 5.3 地理位置数据在行业应用：零售业：选址分析、客流预测、周边营销。出行服务：路线规划、供需匹配、交通流量监测。旅游业：景点热度分析、行程规划、精准旅游产品推荐。广告业：基于位置的精准广告投放（Geo-targeting）。城市管理：人流监测、交通拥堵分析、公共安全预警。第六章：关联规则与序列模式挖掘——发现隐藏的联系 6.1 关联规则挖掘： Apriori算法：经典的关联规则挖掘算法，用于发现“啤酒与尿布”式的商品购买关联。 FP-growth算法：更高效的关联规则挖掘算法。应用场景：商品推荐、交叉销售、捆绑销售、超市货架摆放优化。 6.2 序列模式挖掘： SPADE算法：用于挖掘具有时间顺序的事件序列。应用场景：用户行为路径分析、用户生命周期预测、内容消费序列推荐（例如“先看A电影，后看B电影”）。案例：分析用户从“浏览商品”->“加入购物车”->“提交订单”->“支付成功”的典型序列，找出其中导致转化失败的关键节点。 6.3 机器学习在挖掘中的应用：深度学习模型：如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理上的优势。图神经网络（GNN）：在分析用户-商品、用户-用户等复杂关系网络中的应用。第三部分：行业营销——数据驱动的精准实战本部分将前两部分的数据分析洞察转化为具体的行业营销策略，实现从“海量”到“精准”的飞跃。第七章：精准营销的策略与实践 7.1 精准营销的核心理念：在正确的时间、正确的地点、向正确的人、传递正确的信息。 7.2 精准营销的关键环节：用户细分与分群：基于用户画像和行为分析，将用户划分为不同的细分群体。个性化内容与创意：针对不同用户群体的偏好，设计差异化的营销内容、文案和视觉元素。多渠道触达与协同：整合APP推送、短信、EDM、社交媒体、信息流广告、线下活动等多种营销渠道。实时营销与自动化：利用营销自动化平台，根据用户实时行为触发营销动作。效果衡量与优化：持续监测营销活动的效果，并进行迭代优化。 7.3 精准营销的数据化工具与平台：营销自动化平台 (MAP)：HubSpot, Marketo, Salesforce Marketing Cloud 等。用户数据平台 (CDP)：实现跨渠道用户数据的整合与管理。数据分析与BI工具：支撑营销决策与效果评估。广告投放平台：Google Ads, Facebook Ads, 百度营销等。 7.4 营销活动的AB测试与效果评估： A/B测试：对比不同营销方案的效果，选择最优方案。关键指标：ROI（投资回报率）、CPA（单次转化成本）、CTR（点击率）、转化率、LTV（客户生命周期价值）等。第八章：不同行业的移动大数据营销应用案例 8.1 零售与电商行业：个性化商品推荐：基于用户浏览、购买历史、协同过滤算法。精准促销与优惠券发放：针对不同用户群体推送定制化优惠。会员精细化运营：分析会员消费行为，制定差异化会员权益。私域流量运营：构建社群，通过内容营销和互动提升用户忠诚度。 8.2 金融服务行业：风险评估与反欺诈：利用用户行为数据评估信用风险，识别欺诈行为。个性化金融产品推荐：根据用户财务状况、风险偏好推荐理财、保险、信贷产品。客户流失预警与挽留：分析用户行为，预测流失风险并及时干预。金融知识普及与内容营销。 8.3 互联网/App行业：用户增长与拉新：精准广告投放，优化获客渠道。用户活跃与留存：通过推送、活动、内容优化提升用户粘性。产品功能优化与迭代：基于用户行为数据反馈，改进产品设计。广告变现优化：精准广告位推荐，提升广告填充率和CPM/CPC。 8.4 旅游与出行行业：个性化行程推荐：根据用户兴趣、历史足迹推荐目的地和景点。实时交通信息与路线优化。周边优惠信息推送。目的地营销与攻略分享。 8.5 媒体与内容行业：内容推荐与个性化分发：根据用户阅读兴趣推荐文章、视频、资讯。用户偏好分析与内容生产指引。广告位优化与精准投放。用户评论与互动分析。第九章：数据驱动的营销闭环与持续优化 9.1 构建数据驱动的营销闭环：目标设定：明确营销目标（如提升用户转化率、降低获客成本）。数据采集与整合：汇聚各渠道营销数据。分析洞察：从数据中发现营销规律和优化点。策略制定：基于洞察，调整营销策略与创意。执行落地：通过营销自动化等工具执行。效果评估与反馈：监测营销效果，并反馈至下一轮的分析与优化。 9.2 营销数据分析的进阶：归因分析：确定哪些营销触点对最终转化贡献最大。生命周期价值（LTV）预测：预测用户在整个生命周期为企业带来的总价值。客户流失预测模型：提前识别可能流失的用户，并采取措施。增量营销：衡量营销活动带来的“增量”效果，排除自然增长。 9.3 敏捷营销与迭代优化：强调营销策略的灵活性和持续学习能力。 9.4 未来的趋势展望：AI在营销中的深度应用、超个性化营销、营销伦理与合规性发展。四、本书价值与读者对象本书适合以下人群阅读：企业决策者与管理者：帮助其理解移动大数据的战略价值，制定数据驱动的商业决策。市场营销人员：提供从数据分析到营销策略落地的实操指导，提升营销效率与精准度。产品经理与运营人员：深入了解用户行为，优化产品设计与运营策略。数据分析师与科学家：提供移动大数据分析的理论框架与实践案例。对移动互联网商业模式与数据应用感兴趣的读者：提供系统性的知识体系。通过阅读本书，读者将能够掌握：理解移动大数据的重要性和复杂性。构建用户画像，深入洞察目标用户。分析用户行为，挖掘数据背后的商业逻辑。运用地理位置与时空数据，拓展营销维度。将数据分析洞察转化为切实可行的行业营销策略。构建数据驱动的营销闭环，实现营销效果的持续提升。应对移动互联网时代的数据挑战，实现商业价值的最大化。

作者简介

李军

数据分析师，10年以上数据分析、挖掘经验，对商业数据敏感，能够通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息，持续地改进完善数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库，能够对大数据条件的消费者行为分析，并进行数据建模，实施结构化数据的管理，曾参与编写图书：《大数据：从海量到精准》《大数据时代的营销与商业分析》。

目录信息

基础入门篇
第1 章移动时代―大数据火爆来袭
1.1　当数据遇上移动互联网／ 4
1.1.1　大数据的定义与基本特征／ 4
1.1.2　大数据带来个性化的移动体验／ 5
1.1.3　移动互联网成为大数据的重心／ 7
1.2　移动大数据的发展意义重大／ 8
1.2.1　移动大数据带来了什么／ 8
1.2.2　移动大数据的发展趋势／ 9
1.2.3　移动互联网提升大数据价值／ 10
1.3　大数据下的移动营销机遇／ 11
1.3.1　大数据价值挖掘的营销方向／ 12
1.3.2　大数据下的4G 时代／ 12
1.3.3　大数据时代移动营销趋势　／ 13
第2 章精准定位―大数据的用户分析
2.1　移动互联网打造用户生活／ 18
2.1.1　移动互联网给用户带来了什么／ 18
2.1.2　手机网民与移动互联网用户／ 19
2.1.3　中国移动互联网用户行为统计／ 20
2.2　移动大数据下的客户定位／ 21
2.2.1　客户定位方式／ 22
2.2.2　通过数据去定位消费者／ 24
2.2.3　互联网客户如何定位／ 25
2.3　如何使大数据分析的价值最大化／ 26
2.3.1　将数据进行融合／ 27
2.3.2　分析才是核心／ 27
2.3.3　做好用户运营／ 28
第3 章精准营销―大数据的核心应用
3.1　移动互联网的营销模式／ 32
3.1.1　广告植入模式／ 32
3.1.2　用户体验模式／ 34
3.1.3　内容营销模式／ 35
3.1.4　网站购物模式／ 36
3.1.5　定位服务模式／ 37
3.2　大数据如何实现移动精准营销／ 38
3.2.1　移动精准营销需要大数据／ 38
3.2.2　移动互联网数据获取策略／ 39
3.2.3　改掉粗线条式推送／ 40
营销工具篇
第4 章位置营销―LBS 精准营销
4.1　大数据下LBS 的商业模式／ 44
4.1.1　什么是LBS ／ 44
4.1.2　LBS 的营销功能／ 45
4.1.3　LBS 的主要特点／ 45
4.1.4　LBS 的热点应用／ 47
4.2　大数据下LBS 的营销策略／ 48
4.2.1　用户洞察，确定营销目标／ 48
4.2.2　传播策略，减少流失用户／ 48
4.2.3　商业智能，分析客户行为／ 49
4.2.4　市场预测，规范商业分析／ 49
4.3　大数据下LBS 的精准营销案例／ 50
4.3.1　【案例】一嗨租车：便捷租车服务／ 50
4.3.2　【案例】好大夫在线：轻松定位找医生／ 51
第5 章移动营销―APP 精准营销
5.1　移动APP 营销走进生活／ 56
5.1.1　什么是APP ／ 56
5.1.2　什么是APP 营销／ 57
5.1.3　APP 的营销模式／ 58
5.2　大数据时代的APP 营销／ 60
5.2.1　挖掘APP 中的数据／ 60
5.2.2　建立APP 用户的忠诚度／ 60
5.2.3　把握大数据的APP 营销机会／ 61
5.2.4　大数据APP 精准营销要点／ 61
5.3　APP 精准营销案例分析／ 62
5.3.1　【案例】优衣库：创意服务APP ／ 63
5.3.2　【案例】塔吉特：APP 帮助用户找商品／ 64
第6 章线上线下―O2O 精准营销
6.1　走进移动大数据O2O 营销世界／ 66
6.1.1　人们生活在O2O 世界里／ 66
6.1.2　O2O 营销的模式／ 67
6.2　移动大数据O2O 精准营销技巧／ 68
6.2.1　营销必须靠自己／ 68
6.2.2　内容营销强于广告／ 69
6.2.3　服务也是营销环节／ 69
6.2.4　在线营销就是互动／ 70
6.2.5　拉到线下是关键环节／ 71
6.2.6　分析O2O 客户类型／ 71
6.2.7　跟用户使用同样的在线工具／ 72
6.3　移动大数据O2O 精准营销案例／ 73
6.3.1　【案例】蚂蜂窝：决战O2O 营销时代／ 74
6.3.2　【案例】吉野家：O2O 创意营销／ 75
第7 章社交营销―QQ 精准营销
7.1　移动QQ 是营销的法宝／ 78
7.1.1　移动QQ 营销平台／ 78
7.1.2　移动QQ 的强大功能／ 79
7.2　移动QQ 聊天必会操作／ 81
7.2.1　QQ 账号设置技巧／ 81
7.2.2　移动QQ 精准添加好友／ 83
7.2.3　营销沟通的6 大技巧／ 84
7.3　大数据结合QQ 精准营销／ 85
7.3.1　大数据与QQ 精准营销新起步／ 85
7.3.2　大数据具体入驻QQ 精准营销／ 86
7.4　大数据+QQ 成功营销案例／ 88
7.4.1　【案例】煎饼阿姨： QQ 群赢得商机／ 88
7.4.2　【案例】联想笔记本：QQ 秀徽章渗透营销／ 89
第8 章互动营销―微信精准营销
8.1　初步认识微信营销／ 92
8.1.1　什么是微信营销／ 92
8.1.2　微信营销的特点／ 93
8.1.3　微信营销的优势／ 94
8.2　大数据下的微信精准营销模式／ 95
8.2.1　微信订阅营销：丰富的资讯呈现／ 95
8.2.2　微信推送营销：精确的用户定位／ 95
8.2.3　微信电台营销：语音收听为基础／ 96
8.2.4　微信二维码营销：神秘的信息解读／ 96
8.2.5　微信自动回复营销：快速菜单互动／ 97
8.3　大数据下的微信精准营销思维技巧／ 97
8.3.1　助力思维：病毒式传播，感染你我／ 98
8.3.2　抢红包思维：精众传播，立竿见影／ 98
8.3.3　节日思维：传递温情，传播品牌／ 99
8.4　大数据下的微信精准营销案例／ 100
8.4.1　【案例】语音推送型：明星王力宏的微信／ 100
8.4.2　【案例】维也纳酒店：服务1500 万会员／ 101
第9 章手指营销―微博精准营销
9.1　初步认识微博营销／ 104
9.1.1　什么是微博营销／ 104
9.1.2　微博营销的特点／ 105
9.1.3　微博营销的优势／ 106
9.2　大数据下的微博精准营销技巧／ 107
9.2.1　微博基本设置技巧／ 107
9.2.2　微博精准定位客户／ 110
9.2.3　微博培养目标用户／ 110
9.2.4　微博营销定位与目标明确／ 111
9.2.5　微博精准营销控制时间／ 111
9.3　大数据下的微博精准营销案例／ 112
9.3.1　【案例】伊利舒化奶：打造“我的世界杯”／ 112
9.3.2　【案例】可口可乐：独一无二的定制昵称瓶／ 113
第10章扫码营销―二维码精准营销
10.1　走进二维码营销世界／ 116
10.1.1　什么是二维码营销／ 116
10.1.2　二维码营销的模式／ 117
10.1.3　二维码营销的优势／ 119
10.2　大数据下的二维码精准营销策略／ 120
10.2.1　牢牢抓住用户定位／ 120
10.2.2　体现二维码扫描的价值／ 120
10.2.3　创意二维码增光添彩／ 121
10.2.4　营销活动促进互动／ 123
10.3　大数据下的微博精准营销案例／ 124
10.3.1　【案例】哈根达斯：燃起二维码扫描动力／ 124
10.3.2　【案例】蜂子二维码：独特的“空码赋值”／ 125
行业案例篇
第11章餐饮行业大数据分析
11.1　餐饮行业的大数据营销／ 130
11.1.1　大数据给餐饮行业带来的变革／ 130
11.1.2　大数据给餐饮行业带来的机遇／ 131
11.2　大众点评的大数据精准营销／ 132
11.2.1　大数据分析用户口碑／ 132
11.2.2　基于LBS 的位置营销／ 133
11.2.3　大数据定位产品／ 134
11.2.4　大数据提供营销方案／ 135
11.3　餐饮大数据商业分析与营销案例／ 136
11.3.1　【案例】食神摇摇：寻找合适你的餐馆／ 137
11.3.2　【案例】星巴克：满足用户高品质需求／ 137
11.3.3　【案例】海底捞：带来多功能客户体验／ 139
第12章住宿行业大数据分析
12.1　住宿行业的大数据营销／ 142
12.1.1　大数据给酒店行业带来的变革／ 142
12.1.2　大数据给住宿行业带来的机遇／ 143
12.2　酒店大数据精准营销应用与策略／ 144
12.2.1　大数据分析用户口碑／ 144
12.2.2　大数据下的个性化服务／ 145
12.2.3　大数据下小型酒店营销策略／ 146
12.3　住宿行业大数据营销案例／ 151
12.3.1　【案例】四季酒店：移动社交营销／ 151
12.3.2　【案例】99 旅馆：疯狂的睡货／ 152
第13章交通行业大数据分析
13.1　交通行业的大数据现状／ 156
13.1.1　大数据给交通行业带来的挑战和机遇／ 156
13.1.2　大数据时代移动交通的发展趋势／ 157
13.1.3　交通行业大数据应用与探索／ 159
13.2　滴滴打车的大数据精准营销模式／ 161
13.2.1　滴滴打车软件解决的问题／ 161
13.2.2　滴滴“红包+ 情感+ 场景化”营销组合／ 162
13.2.3　滴滴打车的精准营销对策／ 163
13.3　交通行业大数据营销案例／ 164
13.3.1　【案例】京港地铁：数据化运营／ 164
13.3.2　【案例】一嗨租车：轻松移动租车／ 165
第14章通信行业大数据分析
14.1　移动通信行业的大数据时代／ 168
14.1.1　移动通信行业的大数据应用／ 168
14.1.2　移动通信行业的精准营销／ 169
14.2　移动通信行业的三大巨头／ 170
14.2.1　中国移动的大数据应用／ 170
14.2.2　中国联通的大数据应用／ 171
14.2.3　中国电信的大数据应用／ 172
14.3　三大运营商发展离不开大数据／ 174
14.3.1　中国移动6 项服务认准大数据／ 174
14.3.2　中国联通敢为人先掘金大数据／ 176
14.3.3　中国电信打造“天翼客服”／ 178
第15章零售行业大数据分析
15.1　零售行业的大数据营销／ 182
15.1.1　将零售策略与“大数据”技术进行结合／ 182
15.1.2　零售行业结合移动大数据的必要性／ 183
15.1.3　零售行业结合移动大数据的可能性／ 184
15.1.4　移动大数据时代零售行业的未来／ 185
15.2　沃尔玛的精准营销离不开大数据／ 186
15.2.1　沃尔玛深挖大数据／ 186
15.2.2　沃尔玛结合大数据的移动精准营销／ 188
15.2.3　沃尔玛的移动APP 营销／ 189
第16章移动电商大数据分析
16.1　移动电商离不开大数据／ 192
16.1.1　什么是移动电子商务／ 192
16.1.2　大数据给移动电商带来的影响／ 193
16.1.3　大数据给移动电商带来的机遇／ 193
16.2　移动电商的大数据精准营销／ 195
16.2.1　手机淘宝成为必备移动APP ／ 195
16.2.2　手机淘宝的大数据用户分析／ 196
16.2.3　手机淘宝的精准营销现状／ 197
16.2.4　把握微商特点，实现精准营销／ 199
16.2.5　选择微店平台，开启微商之路／ 201
第17章旅游行业大数据分析
17.1　旅游行业的大数据精准营销／ 204
17.1.1　旅游行业需要挖掘大数据／ 204
17.1.2　大数据时代如何提升旅游体验／ 205
17.2　携程APP 的大数据精准营销／ 206
17.2.1　携程APP 的90 后市场蓬勃发展／ 206
17.2.2　携程APP 点评功能突出／ 209
17.2.3　携程APP 的精准营销模式／ 210
第18章影视传媒大数据分析
18.1　影视传媒行业的大数据营销／ 214
18.1.1　大数据打造影视传媒商业模式／ 214
18.1.2　大数据时代影视传媒行业的应用／ 214
18.2　爱奇艺APP 的大数据精准营销／ 217
18.2.1　移动大数据时代给爱奇艺带来的变革／ 217
18.2.2　爱奇艺APP 的产品定位／ 217
18.2.3　爱奇艺APP 的产品功能体验／ 219
18.2.4　爱奇艺APP 注重用户感受／ 222
第19章金融行业大数据分析
19.1　金融行业的大数据精准营销／ 226
19.1.1　金融行业大数据应用需求分析／ 226
19.1.2　金融行业大数据的发展机遇与挑战／ 227
19.2　P2P 的大数据精准营销／ 229
19.2.1　大数据风控是P2P 生存之本／ 229
19.2.2　宜人贷玩转大数据／ 231
19.2.3　人人贷大数据营销／ 233
第20章游戏行业大数据分析
20.1　游戏行业的大数据精准营销／ 236
20.1.1　大数据对游戏行业的影响／ 236
20.1.2　大数据对游戏行业的挑战／ 236
20.1.3　大数据助力移动游戏／ 237
20.2　百度游戏结合大数据精准营销／ 239
20.2.1　百度游戏依靠大数据打造特色平台／ 239
20.2.2　大数据平台帮游戏开发者了解用户／ 240
20.3　游戏行业大数据精准营销案例／ 241
20.3.1　【案例】《疯狂猜图》：打造热门游戏／ 242
20.3.2　【案例】《喜羊羊快跑》：结合电影推广／ 243
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

幼稚园水平，为什么网上的评分可以这么高，对于那些互联网小白可能觉得开了另一个局面，但稍微在行内的人都知道其内容苍白无力。幼稚园水平，为什么网上的评分可以这么高，对于那些互联网小白可能觉得开了另一个局面，但稍微在行内的人都知道其内容苍白无力。幼稚园水平，为什...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它提供了一个非常实用的“工具箱”，而不是一本空泛的“理论大部头”。与其他侧重于数学原理或编程实现的著作不同，这本书聚焦于“转化”——如何将原始数据流有效地转化为可执行的商业行动。作者在描述各种分析模型和工具的使用场景时，都非常注重“投入产出比”的考量。比如，它会清晰地指出，在某些特定商业场景下，采用复杂度较低但见效快的A/B测试方法，远比投入巨大资源去构建一个复杂的深度学习模型更明智。这种务实、以结果为导向的叙事风格，非常符合快节奏商业环境的要求。我感觉自己读完后，可以直接带着书中的方法论去指导团队进行下个月的营销策略调整，这种即时的应用价值是我在其他同类书籍中很少获得的体验。它成功地架起了技术世界与商业决策层之间的桥梁，使得大数据分析真正落地生根。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排和行文逻辑简直是教科书级别的范本，尤其适合需要系统性学习的读者。它不是零散的知识点罗列，而是一条清晰的脉络，引导读者从“数据的收集与清洗”这一基础环节开始，逐步深入到“模型构建”、“指标解读”，最终指向“商业变现”。我个人对其中关于数据治理和数据质量控制的部分印象尤其深刻。很多业内人士都避而不谈这些基础但至关重要的环节，但这本书却花了相当的篇幅来强调其重要性，观点非常辩证和成熟。它提醒我们，再精密的算法，如果没有高质量的输入，最终输出的也只会是错误的决策。此外，作者对于风险控制和数据合规性的讨论也体现了其专业性和前瞻性，这在当前这个数据安全日益敏感的时代，显得尤为重要。整体来看，它不仅仅是一本技术指导书，更是一部蕴含商业智慧的实践指南。

评分☆☆☆☆☆

老实说，作为一名在传统行业摸爬滚打多年的资深人士，我对技术类的书籍通常抱有一种敬而远之的态度，总觉得太偏理论化，缺乏实操性。然而，这本书却让我眼前一亮。它的高明之处在于，它没有仅仅停留在描述技术有多么强大，而是巧妙地将技术能力与行业营销的实际痛点紧密结合起来。我能感受到作者对市场动态有着深刻的理解，他懂得我们这些业务人员真正关心的是什么——如何用数据驱动决策，如何更有效地触达目标客户。书中对于不同行业数据应用的剖析尤其精彩，它仿佛在对我说：“看，你的同行们正在用这种方式解决你遇到的难题。”这种代入感极强，让我不再觉得大数据分析是IT部门的事情，而是我们每一个营销人都应该掌握的核心竞争力。读完后，我感觉自己看待市场调研和推广活动的角度都发生了转变，更注重数据的验证和反馈循环的构建，可以说是非常实用和启发性的。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我之前也看过好几本关于大数据分析的书籍，但很多读起来都像是在翻译国外的文献，语言生硬，缺乏本土化的应用场景。这本书的语言风格则流畅自然得多，充满了活力和洞察力。它没有故作高深，而是用一种近乎聊天的口吻，将复杂的商业策略娓娓道来。我特别欣赏作者在探讨行业案例时所展现出的那种敏锐的商业嗅觉。比如，它分析某个电商平台如何通过对用户浏览路径的细微调整，实现了转化率的显著提升，这种细节的捕捉和放大，恰恰是普通分析师容易忽略的“金矿”。阅读过程中，我的笔记本上密密麻麻地记满了各种“灵光一闪”的想法，很多关于我目前工作中的瓶颈，似乎都在书中找到了新的突破口。这本书的价值，在于它能激活读者的思维，让你不只停留在“知道”数据能做什么，而是真正思考“如何将数据转化为我业务增长的驱动力”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种刚接触大数据领域的小白量身定做的！我之前一直觉得大数据分析是个高深莫测的领域，各种术语和复杂的模型把我绕得晕头转向。但这本书的叙述方式非常亲切，它没有一开始就堆砌那些拗口的理论，而是从一个非常接地气的角度切入，就像一个经验丰富的老师傅手把手教你如何辨识一块好料子。作者似乎深知读者的痛点，总能在关键时刻用生动的例子来解释抽象的概念。比如，它讲到如何从海量的用户行为数据中，提炼出真正有价值的洞察，而不是淹没在数据的噪音里。我尤其喜欢它对“精准营销”的阐述，不再是空泛的口号，而是结合了具体的案例，让我看到了如何将分析结果真正转化为商业价值。这本书读下来，感觉自己不再是旁观者，而是有了一套清晰的分析框架和操作流程，为我后续的实战打下了坚实的基础。对于想从零开始了解移动大数据应用的朋友来说，这本书绝对是值得信赖的入门砖。

评分☆☆☆☆☆

系统地阐述了移动大数据的新思维和玩法。不仅涵盖了各种类型的典型案例，还有大量的新观点和新模式，参考价值颇高

评分☆☆☆☆☆

对移动大数据商业分析得非常到位，非常有参考价值，作为入门读物来说也是非常合适的

评分☆☆☆☆☆

对移动大数据商业分析得非常到位，非常有参考价值，作为入门读物来说也是非常合适的

评分☆☆☆☆☆

除了书里讲得那些基础的理论，我更看重书中针对移动大数据商业模式提出的一些新颖观点，很有建设性，部分内容对我启发很大，为接下来的下一步目标规划提供了很好的思路

评分☆☆☆☆☆

以前做过的各种营销和推广，虽然有些效果，但是相对于投入的人力和成本来说，成绩并不让人满意。在海量的客户信息中如何精确地筛选出潜在客户，一直是困扰我的难题。看了这本书，让我认识到以前推广方案中的一些不足，如果早一点发现这本书好了。