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大數據營銷分析范文1
2011年5月，麥肯錫全球研究院《海量數據：創新、競爭和提高生產率的下一個新領域》報告指出數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素。大數據應用于旅游行業，已經有很多成功案例。例如2012年，在倫敦奧運會和殘運會期間，Teradata公司的eCircle通過復雜數據的篩選創建目標郵件，引導市民通過專用網站來計劃他們的旅行，從而避免熱點景區，使得35%市民改變他們的旅游計劃，并在賽事期間減少倫敦的交通壓力。旅游業是典型的體驗式經濟，而這種體驗不僅會在顧客的記憶中殘留，也會以點評的方式在網絡上，如何將這些與旅游業相關的海量數據收集分析應用，是旅游業越來越需要面對的新挑戰。
二、大數據概述
目前，國內外對大數據尚未有一個公認的基本概念.專業研究機構Gartner認為大數據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；首先，大數據中的“大”不僅指數據量的規模龐大；也指數據結構已不只是傳統上的數據結構，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。其次，大數據只有通過工具進行分析，才能實現其背后蘊含的價值和能。最后，大數據是“活”的，是不停更新的“真”數據。據此，大數據是指運用新技術工具，選擇一種或多種分析方法，對大量結構化或半結構化數據進行分析，使數據背后的價值得以應用，從而影響及改變某領域的數據行為。盡管大數據沒有公認的標準定義，但是對于其特征，學界較統一的認識是大數據具有四個基本特征，即規?；⒍鄻踊?、快速化、價值化。規模化不僅是一個量化概念，更是一個定性的概念，機器生成的數據量遠大于非傳統數據量，且數據集合的規模不斷擴大，已從GB到TB再到PB級，甚至開始以EB和ZB來計數。多樣化是指數據類型繁多，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，至2012年末，互聯網非結構化數據占整個數據量的75%以上，這類非傳統數據格式變化極快?？焖倩侵笇ι杉白兓臄祿幚硭俣纫蟾?，即是1秒定律，大數據具有很強的時效性，用戶只有把握好對數據的時效性才能利用這些數據。價值化是指大數據的價值密度低，商業價值高，例如視頻，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
三、大數據時代背景下旅游業的變革
1.大數據改變旅游業發展策略。國家和地方政府非常重視旅游大數據的發展.2009年，國家旅游局信息中心申報“旅游基礎數據庫”項目；中國旅游業信息化“十二五”發展規劃中明確提出把建設和運行全國旅游基礎數據庫作為重點項目開展；2015年10月，國務院辦公廳《關于進一步促進旅游投資和消費的若干意見》，提出積極發展“互聯網+旅游”，大數據是旅游產業發展到一定規模的必然方向，政府部門希望借助大數據對動態發展的社會需求做出科學的、客觀的反應和理解，從而為政府部門、企業單位等提供科學決策。
2.大數據改變旅游者決策行為。2015年7月23日，中國互聯網信息中心在北京《中國第33次互聯網絡發展狀況統計報告》指出：截至2015年6月，在網上預訂機票、酒店、火車票或旅游度假產品的網民規模達到2.29億，較2014年底增長730萬人，半年度增長率為3.3%。與此同時，手機預訂機票、酒店、火車票或旅游度假產品的網民規模達到1.68億，較2014年12月底增長3350萬人，半年度增長率為25.0%，是整體在線旅行預訂市場增長速度的7.6倍。我國網民使用手機在線旅行預訂的比例由24.1%提升至28.3%，這說明現在越來越多的游客更愿意選擇手機移動客戶端進行旅行預定，手機移動客戶端具有非常強的便利性。
3.旅游企業經營管理的變革。每次查詢、預定、租憑及游后日志撰寫、網絡點評等都會產生大量數據，這些數據不僅對于越來越個性化的旅游者來說很重要，而且對于旅游企業來說也很重要.例如國內知名螞蜂窩旅行網站，截至2015年2月，螞蜂窩已積累8000多萬用戶，其中80%的用戶來自移動端，點評數量達1600萬條，超過50%的技術研發人員，有自己的數據研究中心，大數據是三大核心競爭力之一。螞蜂窩對用戶信息進行提取并分析其行為偏好，如攻略下載、旅游搜索與問答、目的地瀏覽等，得出自由行的熱門目的地、熱門酒店等聚焦性購買需求數據。根據這些數據，螞蜂窩與全球供應商合作，進行自由行產品的用戶反向定制和銷售，協同供應商對自由行產品進行優化和重構。
四、大數據時代旅游營銷模式創新
1.思維創新。維克托.邁爾•舍恩伯格在《大數據時代》書中指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”，這就顛覆了千百年來人類的思維慣例。這種由關聯性所帶來的思維創新主要表現四個方面，①營銷分析的重點從“為什么”轉成“是什么”，從“因果關系“轉成”關聯關系“。②營銷統計從”樣本“到”總量，大數據的統計樣本再也不是過去的抽樣，而是全部的樣本。③營銷市場調研，從“定性”到“定量”.傳統的市場調研分析存在一些不可量化因素，而大數據市場調研分析一切皆可量化。④銷核心資產從“品牌”到“數據”，大數據時代，數據成為最有價值的資產。大數據時代所帶來的營銷創新思維非同小可，例如著名的“啤酒“與”尿布“營銷故事。
2.精準營銷。旅游者獲取信息的渠道大大增加，更加追求個性化、差異化的產品和服務。旅游者在出發前，可以在網上查看目的地、攻略、點評；在旅游途中，可以通過移動客戶端查看景區客流量信息、周邊實時交通信息、以及娛、購、住、食等信息；旅游結束后，游客可在微博、博客、微信等社交媒介上撰寫游記或是分享心得。游客游前的點擊搜素，游中的目的地查詢，游后的游記都會形成涉及旅游業營銷的數據。社交媒體網站憑借大數據平臺，分析游客的上述行為數據，根據其興趣、愛好和傾向，進行個性化整合推送，實現精準營銷。
大數據營銷分析范文2
經濟社會不斷發展，助推了現代信息技術的革新，大數據逐漸成為時展的先聲，成為社會進步的見證。大數據是若干數據的集合，匯總了海量數據信息，成為巨大的資源庫。為了快速處理數據，提取有效信息，大數據技術應運而生[1]。大數據含括的內容非常廣泛，除了傳統數據之外，還包括一些視頻數據、音頻數據等等。大數據的處理方式復雜，對技術提出要求，云計算滿足了數據需要，開發了大數據的信息價值，應用范圍正在不斷擴大。
大數據對社會發展產生重要影響，對企業的輻射作用非常大。以營銷為例，大數據匯總了用戶的需求信息，企業依靠大數據技術，能夠對用戶需求進行分類，并根據用戶需求提供相應服務，提高內部的營銷水平。大數據為企業營銷指引了正確的方向，企業可以根據大數據制定營銷管理目標，預測市場的發展方向，獲得更多的發展機遇。當然，大數據也給企業帶來了挑戰：在大數據時代，市場處于時時變化之中，企業必須構建現代化的營銷體系，加大產品創新力度。同時，企業需要不斷更新營銷理念，順應市場的發展變遷，創造更多的經濟效益。鑒于大數據有利有弊，企業必須采用高效營銷策略，不斷提升自身的營銷競爭力。
二、大數據時代企業的營銷策略
（一）開展數據營銷
在大數據時代背景下，企業營銷出現了新變化，傳統營銷方式逐漸落后于時展的潮流，企業需要把握機遇，充分認識大數據特征，并依靠大數據進行營銷。與傳統營銷相比，大數據營銷更具挑戰性，其可能獲得的收益也更多。大數據以互聯網作為依托，企業可以調用互聯網中的數據信息，把握用戶的最新需要，并根據用戶需求優化設計產品等。我國推行市場經濟，全球化加速了國內市場和國外市場的整合，企業所處的市場環境更加復雜。大數據對國內外市場數據進行了匯總和分類，企業可以根據市場數據制定營銷策略，在第一時間了解市場的變化信息。營銷部門根據數據設定營銷策略，能夠創造更多的經濟效益，并搶先在競爭對手之前推出新產品。為了提高數據營銷效率，企業需要做到以下幾點：第一，企業應該獲得更多市場數據。部分企業眼光狹隘，僅僅對月份市場數據進行了調研，以偏概全對市場認知不足，難免在市場競爭中陷入不利位置。針對這一情況，需要放長眼光，獲得更多數據，并對數據發展趨勢進行分析，從中洞察用戶的個人需求等，理解消費者的消費情感。同時，企業要對市場發展方向進行預測，以便快速調整營銷策略，提高營銷質量。第二，企業應該引導客戶參與。企業需要秉持消費者優先的原則，讓消費者投入營銷工作之中，為營銷部門提供可行性意見，增進彼此之間的聯系，深化消費者對企業的情感體驗。第三，企業應該開展精準營銷。不同消費者群體有著不同的消費需求，企業需要獲取不同消費者群體的消費記錄數據，進行一對一的產品信息推送[2]。
（二）構建數據平臺
在大數據時代背景下，企業之間的各部門需要建立互通聯系，各部門需要共享客戶數據庫內的信息，并依據客戶數據庫開展各項工作。在傳統營銷過程中，客戶數據受到了忽視，客戶需求并沒有得到充分滿足，企業與客戶并未建立對話關系，其推出的產品營銷范圍有限。針對這一情況，企業需要改進營銷行為，打造專業化的營銷數據平臺，并將客戶數據作為重要資源。一方面，企業應該引入更多的技術資金，引進大數據技術，形成完善的客戶數據庫，并要求各部門共享信息，根據數據捕捉客戶的消費動態，記錄客戶的消費行為，分析客戶的消費習慣等，對客戶的消費傾向進行有效預測。另一方面，企業應該制定市場調研表，對競爭對手的產品信息進行獲取，關注競爭對手的最新動態，并制定相應的營銷方案，在競爭中占據有利位置。為了避免數據泄露，企業應該采用數據加密技術等，對數據平臺進行定期更新和維護。
（三）培養新型人才
傳統營銷人才并未充分認識到大數據技術的重要作用，對大數據內涵不甚了解，針對這一情況，企業應該加快人才培養的步伐，打造專業化的數據營銷人才團隊。首先，企業應該加大宣傳力度，明確大數據的重要作用，并定期開展培訓教育工作，對營銷部門進行培訓。其次，企業應該將培訓考核和營銷人才的薪資待遇聯系在一起，以培訓考核結果分配薪資，增強營銷人才的警惕意識。再次，企業應該邀請技術人員開展講座等，為營銷人才介紹數據收集、數據管理的方法等，不斷增強營銷人才的數據分析能力。
大數據營銷分析范文3
關鍵詞：新常態；卷煙影響；新媒體；大數據
中圖分類號：F274 文獻標識碼：A
文章編號：1005-913X（2015）05-0057-02
一、引言
在大數據時代，消費者的生活娛樂以及消費信息本身就作為數據而被記錄和存儲下來，并具有真實、前瞻、海量的特點。消費者在主動搜索他想要的工作、學習、娛樂和生活信息，這些搜索數據能夠真實反映消費者的訴求，且反映了消費者需求形成的早期想法。應用大數據技術，企業可以對消費者主動表達的購買意圖和行為軌跡的信息數據進行分析提煉，隨時了解消費者的意圖，理解消費者，從消費者的角度出發去思考營銷和創新，以大數據驅動企業營銷戰略。卷煙行業在此背景下，應充分意識到大數據可能帶來的對營銷方式的巨大沖擊。
美國資深科技記者、IT企業咨詢顧問奧爾霍斯特編著的《大數據分析點“數”成金》以大數據分析的商業及金融價值為主線，對獵尋大數據源、組裝大數據、分析大數據等進行了深入探索。該書詳細介紹了不同類型的數據源及其對企業的重要意義、企業投資大數據技術的成功商業案例、有效利用數據集的必備技能，解析了打造大數據分析系統所需的存儲、加工、軟件平臺及其他構成要素，海量數據的安全工具和技術，系統潛在風險及其規避方法，以及怎樣對大數據進行分析并從中提取有價值的可用信息，并詳實闡述了如何將大數據融入企業文化等問題。
國內學者對大數據在煙草行業的應用研究并不多見。高學彥、王棟、白曉東對煙草商業省級數據中心建設模式進行了研究探討，從煙草商業信息化發展歷程入手，通過對數據源理念的思考，從技術和應用角度提出了省級數據中心建設的5種模式。周亮對“大數據”如何應用于煙草各條線的業務進行了大膽的預測，并就浙江煙草如何打造和利用“大數據”提出了基于現狀的合理建議。
二、卷煙營銷創新模式分析
（一）推進新媒體營銷，加強消費者行為引導
以微信、智能手機為代表個人新媒體終端為煙草商業企業快速構建消費者個人移動大數據庫提供了捷徑。以煙草商業企業微信公眾平臺為例，煙草公眾平臺可以向“粉絲”（零售戶、消費者）推送包括產品信息、最新活動、新聞資訊等信息，能夠完成包括產品咨詢、客戶等功能，可以成為企業CRM系統的一部分。煙草企業可以通過公眾賬號二維碼、零售渠道面對面推廣等方式，讓零售戶、消費者訂閱煙草公眾平臺賬號。煙草企業可以通過公眾賬號的用戶分組（根據商圈、群體特征等劃分零售戶、消費者）和地域控制，針對不同用戶的需求，實現精準的消息推送。然后，煙草企業以微信公眾平臺為營銷核心，借助個人關注頁和朋友圈，實現品牌的病毒式傳播。
煙草商業企業可以設置自己品牌的專屬二維碼圖案，以各類優惠活動吸引用戶關注，開拓O2O的營銷模式。二維碼是移動互聯網的入口，微信“掃一掃”是連接煙草官方微信和零售戶、消費者的便捷渠道。目標人群只需用手機微信中的“掃一掃”功能掃描煙草企業專屬的品牌二維碼，便可獲得一張存儲于微信中的電子會員卡，可以享受煙草企業提供的會員優惠和專屬服務。由于微信一般與QQ或手機號捆綁在一起，微信使用者一般不會更變微信號，因此，微信會員卡的持久使用率很高。
通過“微信公眾平臺+微信會員卡”的新媒體營銷模式，煙草商業企業可以將區域信息平臺與微信營銷對接，不斷更新大數據庫，分析“粉絲”的日常信息關注點，利用微信消息一對一推送功能，實現煙草商業企業與“粉絲”之間的精準營銷。微信消息推送對目標人員群的到達率是100%。對于零售戶而言，煙草商業企業可以選擇產品介紹、銷售政策、網上訂貨、網上支付、網上調研、零售戶致富工程、消費者調研結論等作為重點消息推送類型，增強零售戶對煙草企業營銷策略的認識，提高煙草銷售的透明度，吸引零售戶主動執行煙草銷售的增量、提檔策略；對于消費者而言，煙草企業可以選擇產品定位介紹、網上調研、特定市場卷煙消費牌號引導、卷煙消費方式引導等作為重點消息推送類型，加強對消費者卷煙消費行為的引導，實現卷煙銷售的增量提檔。
（二）構筑“零售終端生態圈”，實施“零售戶致富工程”
煙草商業企業可以通過大數據對于“零售終端”進行全新的研究，目標在于構建“零售終端生態圈”。在零售終端的存續經營活動中，圍繞零售終端有煙草工業企業、非煙產品生產商、煙草商業企業、非煙產品經銷商、消費者、非煙服務提供商（充值、快遞收發等）、金融機構（提供個體戶、小微企業服務等）、周邊社區人群等一系列組織機構，形成一個商業生態系統，本文稱之為“零售終端生態圈”。
大數據營銷分析范文4
電商營銷。營銷策劃。大數據分析。
的大數據分析基于現代社會中成熟的商業系統和日益成熟的電子商務系統。在整個電子商務社會體系中，消費者將逐步完成從傳統消費行為到對電子商務的理解和熱衷的轉變。在此過程中，大數據分析對消費者的心理特征和行為邏輯進行統計分析，并形成相關結論。為了在未來的業務發展中取得進一步的發展，電子商務營銷必須把握大數據的特點進行分析并實現合理的應用。
。在2019年的天貓“雙11”購物嘉年華中，11月11日，全球消費者在淘寶網電商平臺上購物，僅在凌晨96秒的時間內就在人民幣完成了100億元的營業額。這些數據的背后，反映了電子商務營銷對現代消費者心理和消費行為的準確把握指導。在中國電子商務發展過程中，逐步完成了第一代消費者進入電子商務平臺的培訓。這意味著國電商平臺大學的建設已經進入了一個相對穩定的發展時期。當“數量”不再是電子商務營銷的焦點時，如何確保電子商務平臺提供的商品和服務的“質量”已成為下一個潛在的出口。
毫無疑問，中國電商平臺近年來的突破和快速發展是驚人的，但在這種發展的背后，仍然存在許多問題電子商務平臺在商品質量、服務準確性和消費者需求控制方面有提升空間。在國內電子商務普遍反思自身營銷質量、優化策略的情況下，大數據分析已成為當前背景下電子商務營銷領域中一種適用性較高的應用技術。
2.1實現了目標受眾的第一次模擬考試。在傳統的電子商務營銷過程中，
通常被視為從單一企業到龐大消費者的擴散型銷售。然而，在模式判斷中，很容易忽視電子商務本身在調節產品質量、價格和銷售組合方面的靈活性?！半娚虪I銷是代表海盜，銷售廣泛，盲目追求銷售”大數據分析可以幫助電商在平臺上搜索、收集、瀏覽、購買和售后的全過程中比較各類消費者行為信息的細節，使電商平臺能夠完成對平臺上巨大消費流的宏觀調查，最終確定待營銷商品的目標受眾形象。Sri Lanca 2.2促進服務的準確交付。在
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的電子商務營銷活動中，最重要的是優化售后服務鏈。如何提高用戶對產品的滿意度，降低用戶對電子商務營銷的警惕性，有效降低用戶的產品退貨率，正是傳統電子商務營銷規劃師在電子商務結束時所堅持的，大數據分析從源頭上提供了另一種解決方案，即：，通過對消費者心理預設和消費習慣的分析，明確適合每個消費者的產品和服務類型，從而增加電商平臺上的產品和服務與消費者的對應，也就是減少消費者的“試錯”提高電子商務平臺服務質量所需的時間成本。
23。有利于產品效果的長期跟蹤。在
，長期以來，電子商務產品一度被公認為“效果夸大”的代表還有長期價值低。電子商務營銷也被認為只重視誘惑和招攬，而忽視了后期的產品質量跟蹤。大數據分析只是為電子商務平臺提供了一個跟蹤產品效果的工具。消費者完成購買行為后，通過各平臺消費者活動和行為的變化，分析消費者對產品效果的滿意度，并根據消費者滿意度的量化評價，完成產品效果的評審和下一步迭代計劃的制定，有利于電子商務經濟的長遠發展。
3.1關注消費者保留率的統計
在傳統的傳播和營銷策劃中，我們經常關注鏈接或廣告的點擊率和點擊轉化率的統計，相信電子商務經濟通過大規模流失互聯網用戶群體實現貿易優化。但是，隨著消費者網購體驗的深入，點擊一次與最終購買的直接聯系逐漸減弱，消費者越來越關注電商平臺上的商品質量，這也意味著大數據分析的方向需要挖掘消費者購買行為背后的新邏輯關系。消費者保留是指消費者點擊一次電子商務產品后，選擇點擊兩次進入商戶的店鋪或進入同一商戶的另一商品鏈接，最終完成關注或收集的過程。這一過程意味著消費者通過自己的體驗和判斷，已經認識到電子商務平臺的營銷，并完成了對相關商品的價值感知。在消費者保留率統計中，我們必須使用大數據統計來比較消費者在每個頁面上的評論偏好以及不同圖片和信息的瀏覽時間，從而判斷消費者是否成功理解和同意預設的電子商務營銷策略。在這一過程中，大數據分析不僅成為企業了解目標受眾特征的工具，而且成為電子商務的重要工具自我營銷策略是分析電子商務營銷策略優缺點的工具，有利于電子商務營銷策略的進一步調整。
3.2分析消費者偏好和挖掘潛在消費熱點
在電子商務平臺上的運營基本上可以及時切入和分析。例如，以自由魚APP的rudder UI設計為例，電商平臺已經完成了每個功能塊的內容劃分，消費者進出功能模塊的時間記錄可以作為消費者對該類產品偏好的有效參考。同時，結合搜索引擎在電子商務平臺數據庫中的應用，可以記錄消費者輸入的相應關鍵詞，使電子商務能夠進一步控制消費者在一定類型下的產品特性需求方向。例如，一個25歲的白領可以輸入保暖、隔音辦公等關鍵詞，電商平臺可以得到“白領-隔音辦公、保溫操作、高性價比-隔音蓋耳式耳機”的營銷理念。通過對同類型消費群體的行為比較，可以推斷出該消費群體未來消費需求的發展方向，為電子商務營銷策略和產品迭代開發提供可靠的依據。
3.3闡明了消費者個人需求的重要性。
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-大數據分析絕不是一刀切的“數據網絡－整體考量地區”。其實質在于對無限個個體數據進行有效疊加分析，然后通過各種數據之間的比較完成宏觀分析。這也決定了大數據分析應用于電子商務營銷后，企業必須關注消費者的個性化需求，避免因牟利心理造成的盲目調整行為。例如，當數據分析顯示有大量消費者也購買衣服時衣架在購買熱水杯時，不能將其捆綁促銷，以吸引新的消費熱點。消費者的購買行為是復雜的。企業越是使用大數據分析統計消費者行為，就越需要客觀看待消費者在消費過程中的各種特征，在分析相似消費群體共性的同時，分析消費者的個性化需求，避免對群體消費需求的誤判，導致錯誤營銷策略的出現，使大數據分析指導下的電子商務營銷始終處于靈活、靈活的營銷狀態。
。大數據分析為其提供了從數量到質量改進的可能性。企業必須對目標受眾的消費行為、消費習慣和消費心理進行有針對性的分析，調整營銷策略，實現營銷目標，同時提高電商品牌的美譽度，實現企業與消費者的雙贏。
引用
[1]徐麗的新著作。CRM分析與大數據背景下的電子商務前景[J]。現代營銷（下一期十天版），2017（06）。
[2]王振江。大數據環境下電子商務精準營銷策略分析[J]。經濟特區，2018（06）。
[3]張龍輝。大數據背景下電子商務企業個性化精準營銷策略研究[J]。遼寧科技學院雜志，2019（03）。
大數據營銷分析范文5
關鍵詞：大數據；云資源；云計算；應用
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）05-0017-02
現階段，大數據這一概念廣泛被人們熟知，是繼數據云計算、數據挖掘后涌現出的另一項信息革命。在大數據的研究上，眾多商業機構，如IBM、Microsoft等都已介入，在借助云計算這一數據信息平臺的基礎上，研發了大數據信息資源處理產品。作為高校來講，充分運用大數據時代的相關技術及產品，著重培育及使用高校云資源，具有極強的現實研究價值。
1大數據及其基本概述
大數據這一概念首先由麥肯錫公司在于2011年在分析報告中提出，在這一報告中，該公司表示：在社會生產生活各領域中，已被數據廣泛覆蓋，數據開始作為一種生產要素存在，通過對數據的調用，可以培育出新的消費增長點。但在業界關于大數據的具體內涵界定上，尚未形成統一的表述，不一而足的內涵表述方式都是基于一點：大數據具備較為龐雜的數據量，在數據信息的種類及形式上具備繁復多樣性，大數據并不等同于海量數據[1]。
結合相關數據統計，2010年，全世界范圍內的信息數據總量達到了1.2ZB，通過對這些數據加以分析時可以獲取以下信息：結構化數據在數據總量中占比僅為10%左右，剩余的數據主要以半結構或非結構化數據形式為主，如視頻、郵件、微博等。除了數量龐雜，種類形式多樣外，大數據還具備了快速預測的特點，具有較高的應用價值。例如，美國的海洋及大氣管理部門，在日本發生地震災害后，借助大數據信息，能夠在極短的時間內制定并海嘯災害的預警防備措施，從而能夠為有效預防后續災害提供強力支撐。
2大數據時代背景下，高校云資源的整合與利用
在大數據時代，隨著信息技術及云計算的研究發展，高校信息建設能夠突破原有的信息局限性，消除原有的高校信息資源孤立化的弊端，可以通過云計算技術的運用將高校的各種教學資源加以整合利用，形成一個高校云資源儲存及管理的平臺，從而通過在此平臺中調用各類資源，為高校各項教學活動及管理決策的制定提供技術及服務參考。此外，更為重要的一點是，大數據時代背景下，伴隨云計算而出現了眾多的信息終端裝置，通過采用云計算技術，可以將這些信息終端裝置與高校的教學活動有效連接，一方面強化了教師與學生的交流溝通，另一方面有助于學生高效地開展學習活動。
總體上看，大數據時代的到來，給云計算功效的真正發揮提供了技術支持，使得云計算可以和大數據、高校三者之間有效銜接，使高校教育資源能夠被充分調動起來，為高校云資源的整合利用帶來了一些新的變革：
2.1為高校圖書館管理及發展提供契機
大數據時代下云計算的優勢在高校圖書館中體現最為明顯，其給高校圖書館管理及發展帶來的影響主要是改變了其服務的基本形態，借助云計算，可以使圖書館進行網絡及數字化應用階段，從而建立起了以云資源為主要模式的高校數字圖書館。例如，借助云計算技術，我國山東省高校圖書館構成了基于云技術的圖書館聯盟，實現了資源、管理及服務上的共享化，一體化。
此外，大數據憑借其數據分析及挖掘功能，可以對云儲存端的各種信息數據加以分析歸納，從而對學生的圖書借閱需求，學生群體的知識層次結構等加以揣摩，從而為圖書館管理者更好地進行決策提供借鑒；針對借閱者的科研及讀者與圖書館之間的交互服務，可以借助大數據開展預測分析，做到圖書館后期發展階段未雨綢繆；針對圖書館信息數據的館藏，還可以通過大數據建立相關的風險評估模型。
2.2 為高校學習效率的提升提供指導
大數據和及云計算之間的融合，能夠使教育資源實現應用上的有機整合，做到將存儲在云端的高校教學資源加以共享，再借助大數據的數據分析及挖掘功能，對教育信息資源中蘊藏的各種數據信息進行分析提煉，從而為高校教與學策略規劃提供幫助[2]。此外，通過運用大數據還可以著重對學生在學習中的各項行為及愛好等數據信息加以分析，摸準學生的學習特點，以此為教師科學制定教學決策予以指導。最后，大數據還可以被用于對學生的學習效果及學習傾向進行分析評價，通過對學生業務時間參與各項活動的信息加以解析，可以對學生的學習效果及傾向加以評估，便于教師掌握學生學習及生活動態，提升教與學的效率。
2.3為高校管理決策提供參考
傳統的數據分析是基于群體調查而展開，不具備較高的數據精準性。進入大數據時代后，借助大數據具備的數據分析整理功能，可以為決策的制定提供更加全面到位的數據信息參考，從而使管理及決策者對市場、產品及消費群體的把握更加準確。作為高校來講，通過運用大數據及云端信息分析處理技術，也可以對高校的發展狀況及后期趨勢加以模擬，將高校管理決策與相應的數據信息相印證，從而起到規避決策風險的效果。另外，通過大數據技術，還能夠使高校教育達到質量與公平上的統一，而大數據技術貫穿于高校各個部門中，又可以進一步對高校教學及管理成效加以驗證，有助于高校改革的退行實施。
3大數據時代高校云資源應用中的數據處理及服務的原理和流程
大數據時代背景下，對云資源加以利用時，人們的關注點不僅僅局限于數據的分析及使用，而更加注重通過數據分析對之后的發展趨向加以預測。這就需要我們對云資源在信息數據處理及服務方面的流程進行探究。
3.1 高校云資源的信息數據處理
伴隨著云計算的出現，在教學資源的信息數據處理上有了革命性的提升，圍繞著云計算，各大高校著力打造以云為核心的教育模式。但在對高校云資源加以分析時，通常選用關系數據庫的形式，一方面其信息分析及管理成本較高，另一方面也無法對后期教育資源應用趨勢加以前瞻分析。因此，基于大數據，Hadoop技術得以形成，該技術涵蓋了資源內存檢索、數據實時反應，主要借助Map Reduce對數據加以管理，從而做到了對信息資源的高效分析。在具體處理流程上，該平臺通過對云端上的各種信息碎片數據，如學生及教室的云端信息等加以整理匯總，然后再對這些數據碎片加以提煉，形成具有連續性的信息數據，最后該平臺接收并對這些信息數據加以分析，在數據挖掘技術的配合下，最終構成具備較強價值的信息，為教師、學生及管理者提供指導。
3.2 高校云資源的教育資源服務
在大數據及云計算的輔助下，高校資源的用戶在資源需求上也出現了一定程度的變化，由此也使高校資源在服務上，管理模式上及途徑上也有所改變。結合大數據及云計算的特征規律，可以預見到，高校教育及服務主要依靠采用大數據對信息數據加以分析、提煉，在此基礎上提供具體的資源服務，因此，高校云資源教育服務的針對性將更加凸顯[3]。首先，高校云資源是以提供準確及時的信息服務為宗旨，資源用戶不必探究其形成過程，只要對其結果加以運用即。其次，大數據技術體系下，通過對信息數據碎片加以分析，然后反饋到云端資源中，用戶可以針對某一項信息要素，如教學方法及手段進行重點分析，可以對其效果加以評估，從而使教師及時修正自身教學方式，以提高教學效率。第三，大數據時代與信息化的有效結合，能夠使高校云資源服務形式更加多樣，如教師及學生可以對資源使用情況進行評價，通過大數據進行采集及分析，可以對教育資源的使用及改進建議加以匯總，從而提高云資源服務的主動性。
4大數據時代高校云資源應用的趨勢分析
4.1 高校云資源的應用以滿足學生終身學習需求為方向
在大數據時代下，作為高校信息資源來說，已經不是傳統的較為明確的關系數據，而是各種基于學生訪問及調用的各種非結構形式的數據，如信息資源的瀏覽訪問及下載訪問等[4]。在這一趨勢下，高校云資源的信息數據處理就需要將重點轉向對此類信息數據的分析工作，然后將結果以數據的形式加以呈現，從而便于學生能夠對自身的學習情況及信息獲取頻率加以掌握，使學生從盲目地學習狀態中走出，滿足自身終身學習的需求。
4.2 高校云資源的應用以打造交流溝通類型的課堂教學形式為方向
傳統高校教學課堂，師生之間的交流不夠頻繁，教學效果收效不明顯，在大數據時代背景下，借助大數據分析技術，教師能夠對學生的學習情況加以全面掌握，從而根據學生的學習興趣點及側重點，通過多種多樣的教學手段，從高校云資源中挑選教學資源，通過教學課件及視頻的方式予以呈現，一方面可以使學生的學習更具針對性，另一方面圍繞學習中的難點及重點，教師也能夠更多地與學生展開交流溝通，從而實現教學相長的目標。
5 高校云資源的應用以促進教室及教學設備管理更加快捷高效為方向
在高校教室及相應的教學設備管理上，在大數據時代以前，往往安排專人進行負責，一方面增加了高校的人力投入成本，另一方面其管理效率未必高效。與之相對應，在大數據時代背景下，可以通過對高校云資源的存儲信息加以提煉，獲取高校教室及相應的教學設備使用數據，通過對其加以分析整理，可以形成某一時段教室及設備的應用信息及應用的趨勢，從而為管理人員科學判斷該教室及設備能否滿足教學活動需求，是否存在故障發生臨界點提供數據支持，以便管理人員及時對教室及設備加以維保，既節約了管理成本，又能夠提高教室及設備資源的利用效率。
6 結束語
大數據伴隨著信息技術及云計算技術的不斷發展而出現，現已被各行業管理人員普遍重視，并著重開展了相關的實踐及應用。作為高校來講，其信息資源逐漸向著復雜化、規?；较虬l展，通過借助大數據及云計算技術，可以建立高校云資源數據庫，為教學、學習及決策提供詳盡科學的指導。
參考文獻：
[1] 鄒流鄉，王朝斌.高校云計算資源共享平臺建設研究[J].西華師范大學學報（自然科學版），2014（1）：91-94.
[2] 郭松.大數據時代高校學習資源云存儲模型構建研究[J].軟件導刊?教育技術，2014（11）：48-49.
大數據營銷分析范文6
關鍵詞：太陽能光伏發電 太陽能電池 大城市居民小區 直流配電網
中圖分類號：TM61 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）07（b）-0022-03
隨著社會公眾的環保意識的提高以及新材料、現代電力電子技術的發展，充分利用可再生的太陽能已經越來越受到政府和公眾的重視。目前太陽能技術已經在新能源發電、交通、航空航海和空間站建設等領域得到了廣泛應用。充分利用可再生的太陽能發電，建立節能、環保、舒適的居住空間也成了社會的共識。因此，該文根據當前各種太陽能發電技術的特點與發展，以經濟、環保利用太陽能為目標，考慮大城市居民小區具有建筑密度大，高樓較多、屋頂面積小、樓間距較小等特點，分析適用于大城市居民小區的太陽能發電技術的選擇方案。
1 太陽能光伏發電技術的發展現狀
1.1 太陽能的應用形式
目前，居民小區應用太陽能的途徑主要可分為太陽能光伏發電和光熱轉換兩種形式。
太陽能光熱技術是將太陽輻射能量轉化為熱能的技術。在居民小區，常見的直接利用太陽能的方式有：（1）利用太陽能空氣集熱器供暖。（2）利用太陽能熱水器提供生活熱水。（3）利用集熱-儲熱的原理建造太陽房等。間接利用太陽能的主要方式是利用太陽能制冷。其中利用太陽能制冷技術仍處于研究階段，相關技術正在進入攻堅克難階段，預計未來將會取得突破性進展。
太陽能光伏發電是以太陽能電池為中介將太陽能轉化為電能的技術。太陽能發電系統有單獨發電和并網發電兩種發電方式，在城市小區，因為供電的可靠性要求，通常是采用并網發電方式，它是由太陽能電池陣列、蓄電池組、保護和控制系統、逆變器、小區負荷等設備構成，其中光伏電池陣列是由多個太陽能電池板串并聯而成，是整個系統最核心、最有價值的組件。
1.2 太陽能電池技術的應用發展
到目前為止太陽能電池技術已歷經三代，第一代主要為晶體硅太陽能電池；第二代是基于薄膜技術的太陽能電池；第三代是高倍聚光光伏電池。
晶體硅太陽能電池是以硅元素作為基本原材料，主要包括單晶硅和多晶硅太陽能電池兩類。這是發展最早、技術最成熟、已經形成了大規模商業化生產的太陽能電池技術，約占據93%的市場份額，其轉換效率在15%～20%。晶體硅太陽能電池最大的技術瓶頸是原材料硅的價格較為昂貴且供應不足，造成晶體硅電池價格呈現上漲趨勢。表1給出了對單晶硅太陽能電池與多晶硅太陽能電池的主要特性。
薄膜太陽能電池所需要的硅材料極少或是不需要，因而與晶體硅太陽能電池相比，在生產成本上有明顯的優勢。薄膜太陽能電池可分為硅基、碲化鎘（CDTE）、銅銦鎵硒（CIGS）、砷化鎵（GAAS）薄膜電池以及染料敏化（DSSC）太陽電池等[1]。薄膜太陽能電池應用已經逐步展開，其中2014年12月我國首個兆瓦級CIGS薄膜太陽能電站在云南石林投運，其發電效率比同等規模的晶體硅太陽能電站高出10%。根據大城市居民小區的需要，表2給出了主要薄膜太陽能電池的技術特性。染料敏化太陽電池是一種采用由有機材料構成核心部件的太陽能電池，在原材料上具有潛在的優勢，可以大面積成膜，具有可設計性強，質輕，可塑性好，是一種有前景的太陽能電池技術，但是目前僅停留在實驗階段。
從適用于大城市居民小區建筑的角度看，由于非晶硅薄膜電池可制作成半透明的類玻璃形狀，且具有較高的吸收系數，因此非常適合于與光伏-建筑一體化小區工程相結合，作為建筑物的玻璃幕墻、玻璃窗以及建筑墻面。CIGS薄膜電池由于其緩沖層CdS具有潛在的毒性，國產化水平較低，價格較高，但轉換效率高，比較適合用于商住兩用型小區、公寓型小區或是小區中的大型公共建筑的玻璃幕墻。CDTE薄膜太陽能電池成本較高，且有一定污染，可用作大型建筑的屋頂，而GAAS薄膜電池價格過高，一般不用于居民建筑。
2 居民小區的太陽能光伏發電技術的應用選擇
在我國，特別是一些低層建筑比較密集的中小城市、廣大農村地區，太陽能熱水器技術已經得到廣泛利用和推廣。但是這種利用方式無法適用于大城市居民小區，一方面是因為高層建筑物不能提供安裝位置，另一方面是因為這種雜亂無章的安裝嚴重影響建筑物的視覺美觀效果，破壞環境的和諧，不能實現與建筑物的完美結合[2]。目前推出的壁掛式大陽能熱水器是比較適合大城市居民小區的太陽能光熱利用的產品。
同時，太陽能光伏發電技術在民用領域也具有廣泛的利用和推廣空間。城市居民小區有許多公共用電設備，如小區路燈、草坪庭園景燈、高層建筑樓梯間、地下車庫的照明，樓房的電梯以及變頻調速的水泵、風機等，這些設備數量多、總體耗電量大，都可以首先考慮采用太陽能光伏發電供電。在小區的公共區域放置太陽能電池板是一個優選方案。除考慮房屋的承重和成本問題外，可以采用3種放置太陽能電池的方式：（1）放置在建筑屋頂，并加砌與建筑外觀一致的護攔，同時利用太陽能電池組件替代保溫隔熱層的作用，對于已建小區還可以與社區屋頂“平改坡”結合起來加裝太陽能電池組件。（2）在樓梯間頂部專門加裝一個放置太陽能電池板的閣樓，并采用與建筑外觀協調和諧的斜屋頂設計，維護整體環境的協調。（3）對于新建的多層建筑和高層建筑，外墻與太陽光接觸面積最大，采用與太陽能電池一體化的玻璃幕墻、透明絕熱材料，實現光伏-建筑一體化，同時達到美觀和裝飾效果。
在城市居民小區中，通常采用太陽能光伏發電系統與市政電網并聯供電的形式，如圖1所示。但是當小區內太陽能光伏發電容量比較大，且小區內直流負載比例較高時，小區采用分布式直流配網供電[3]，將市政電網通過交流-直流變換作為并聯電源，如圖2所示，更有利于太陽能光伏發電的利用，且具有更好的效率。這是因為：（1）太陽能光伏發電輸出直流電，直接接入直流配電網，可以節省大量的DC-AC換流環節。（2）大部分民用負載都是直流負載，比如個人電腦、電視、充電設備、電熱器、照明負荷，采用直流配電網后，整體效率更高；同時對于采用變頻技術的家用電器，如空調、冰箱、洗衣機，如果采用傳統的交流配電網，需要經過AC-DC-AC變換，而采用直流配電網則只需要采用DC-AC變換。因而直流配電系統的整體效率更高。（3）同時直流配電網更可靠，且沒有頻率和無功問題，也沒有傳統交流配電網的諧波污染問題。（4）直流配電網的可控性，更有利用于未來智能社區的建設[4]。
3 結語
太陽能光伏發電在大城市民用領域也具有廣闊的發展空間。但是由于大城市的地價貴、樓間距小、高層建筑多，相對中小城市、農村來說，利用太陽能光伏發電的空間較小、單位投資高、發電成本高，回收成本年限長，如果采用全國統一的補貼標準，難于達到預定的促進作用。因此，需要靠政府政策扶持，鼓勵企業、社會公益投資，同時與綠色社區、智能社區建設結合起來，達到更好的整體社會、經濟、環保效率。
參考文獻
[1] 李海濤.太陽能利用研究進展[J].科技創新與應用，2016（9）：38-39.
[2] 彭瑛.民用建筑太陽能的利用[J].湖南工業大學學報，2012，26（5）：90-94.
