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社会科学领域通常是用抽样的方式来研究消费者,即按照随机或者配额的原则来寻找消费者,并使用调查的方式获得数据,通过对数据的解读来支撑营销决策.但是,大数据时代,则是通过实时监测或者追踪消费者在互联网上产生的海量行为数据,进行聚合、运算和挖掘,然后根据挖掘的结果发现结论并做出营销判断.
对于很多企业而言,大数据带来的挑战是显而易见的,互联网上的大数据不仅包含传统的结构化（或关联型）数据,而且也包含各类非结构化数据（相关预测显示,到2012年,非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%）,文本、图片、视频、语音等形态的数据量的增加以及交互性的增强,加上大数据无规律分散的特点,让企业不得不面对新的挑战：如何在海量的互联网大数据中,通过合理的方法论找到对企业有帮助的数据,并且将营销预算合理地分配在为数众多的数据来源的平台上——这对企业营销人员以及企业决策人而言,都意味着新的挑战.
同时,由于大数据是个性化的,企业如果不具备整合“大数据”收集和使用的能力,就很难在广告和多个营销渠道中提供真正个性化的用户体验,甚至,大数据是实时化的,企业能不能实时针对消费者数据进行营销决策,一样并非坦途.
因此,大数据将考验企业驾驭和洞察网络数据的能力,特别是如何通过新的方法去影响消费者,如何做出更加精准的广告等等,都成为企业需要去思考的问题.
本期专题,就是围绕大数据的应用和实战展开,希望能给企业们提供些帮助.
结论：关于本文可作为掘金方面的大学硕士与本科毕业论文百度掘金论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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