互联网数据分析报告范文

互联网数据分析报告范文第1篇

继LinkedIn、Facebook、Twitter等硅谷互联网公司依靠数据分析实现闪电式扩张后，国内互联网行业也开始反思烧流量、大规模地推、补贴等粗放式增长模式是否可以持续。

许多互联网公司纷纷开始了数据驱动业务增长的尝试，希望借助技术手段和数据分析，以最低成本甚至零预算获取客户和收入的指数级增长，成为和上述明星公司一样的“增长黑客”。

GrowingIO是一家商业数据分析公司，成立于2015年5月，其实时商业数据分析产品GrowingIO V1.0同时适用于Web页面、HTML5页面以及iOS/Android客户端的数据分析。创始人兼CEO张溪梦曾任LinkedIn美国商业分析部高级总监，创建了LinkedIn近百人的商业数据分析和数据科学团队。GrowingIO创始团队主要来自LinkedIn、eBay等互联网和数据公司。

张溪梦认为：“无论全球还是中国范围内，移动互联网的增长红利窗口正在逐渐消失，粗放商业模式带来的利润和利润率已越来越低。我们希望能帮助企业用商业数据分析这种直接有效的方式实现运营效率、用户数和收入的指数级提升。”

采集数据需手动埋点成企业痛点

普华永道2015年度CEO调查分析报告显示，受访的绝大多数CEO在这一年里更加关注企业的运营效率、数据分析和用户体验。与此同时，利用实时分析数据，可以带动企业高速增长。

然而，数据处理周期长、大量数据没有有效收集、不能灵活满足需求等因素导致企业对数据的使用效率实际上非常低。采集数据要手动埋点，是很多企业转向数据驱动业务的核心挑战之一。从Tag Management的研究报告来看，从需求沟通到完成代码预埋，平均用时是3周。

GrowingIO主要针对此前数据分析产品需手动埋点、数据采集不全、核心业务数据无法保留、工程量繁重、可视化图表制作耗时漫长、业务人员无法自主按需分析、无法对用户行为进行实时深层分析等痛点，首次实现了无埋点数据采集、全面收集实时数据、一键出图、实时数据分析等功能，还可为企业提供高级定制分析解决方案。

GrowingIO V1.0只需加载一次JavaScript代码或SDK即可使用，极大缩减了安装和调试的时间。用户加载完成几分钟后就可以实时采集到页面任一元素的用户交互数据，实时地看到所有的历史数据趋势，而不用提前定义需要采集的事件和功能。

这种无埋点技术不需要工程人员在任一元素上单独设置代码就可以收集数据，极大降低了工程量，让数据分析流程从传统的数天、数周缩短到了几小时，甚至几分钟。

张溪梦告诉《创业邦》：“我们开发的是普适化产品而非定制化服务，所以这个方案是全自动化完成。我们希望让企业内部的每一个人都能做到数据驱动决策，用商业数据分析推动用户和营收的增长。”

支持多维度自定义指标深层次分析

张溪梦说，GrowingIO V1.0的优势在于，“除了基本DAU、PV、停留时长和留存率等基础指标之外，能进行在任意多维度下自行定义指标，对用户行为进行深层分析，如追踪转化率、观察用户行为趋势、预测流失用户等，进一步辅助提出产品优化建议”。

此外，GrowingIO还能为企业提供高级定制分析解决方案，帮助客户实现拉新、留存和激活，最终实现用户、营收和利润的指数级增长。

对于收费模式，GrowingIO主要以客户的客户数量为标准进行收费。GrowingIO除了提供相应代码，还会提供分析师为客户提供数据体系建立的培训。以此计算，平均每个月每个客户所花费用约为500元至600元人民币，这一价格是企业建立基础数据分析团队成本的5%?10%。

互联网数据分析报告范文第2篇

在移动应用方面，娱乐需求地位稳固。移动即时通信依然是网民的首选，游戏的日均使用时长最高。腾讯系应用的布局最广，横跨社交、视频、应用商店、浏览器、音乐等多个领域，而应用渠道中，360手机助手的用户覆盖率达32.1%，居各渠道之首。

此外，报告显示，移动互联网已经度过了需求集中于通信与社交方面的“萌芽期”和以购物与娱乐为代表的“初步发展期”，迈入到“高速发展期”。这一时期，出行、医疗、教育、餐饮等与生活密切相关的细分领域应用纷纷涌现，多元化生活服务为用户带来极大便利，线上与线下联动（O2O）成为趋势。典型应用的不断涌现，也让O2O行业迎来用户增长与资本市场融资双重热潮，移动端的消费闭环正逐渐形成。

在以智能终端为主要载体的移动互联时代，聊微信、刷微博、玩游戏、手机支付等大量移动应用，让越来越多用户贡献了海量的数据。深入整合、挖掘这些大数据，企业能够提高对市场的洞察，增强竞争优势，改变他们的运作甚至是完全变革商业模式。但是，大数据分析因为技术和投入的门槛高，在国内市场还处于初级阶段，往往只具有简单维度的统计能力。而技术成熟的互联网巨头推出的大数据分析报告，又因其定位原因很难保持中立。

TakingData数据服务部高级总监陶京琪表示：“TalkingData长期钻研分布式运算架构、海量数据处理、数据挖掘算法，大数据已经成为骨子里的基因。期望TalkingData中立、专业、多维的大数据服务能够在已成红海的移动互联网领域，给更多公司带来更多价值。”

从创建之初，TalkingData就定位于“第三方的中立数据平台”，对于使用移动数据的企业来说，扮演的是桥梁和裁判的角色。据介绍，此次的报告，TalkingData使用自己研发的移动大数据统计分析平台，将10亿移动智能设备数据作为数据蓝本，从多个维度对移动互联网用户数据进行对比分析，为移动数据使用者提供真实可靠的行业观察结果。

据大数据分析获知：移动互联网网民近6成为男性，80后中青年是移动网民的主力军，90后青少年也逐渐成为新生力量。从用户使用习惯分析，大屏幕移动设备越来越受网民青睐，使用4～5英寸屏幕设备的用户增长最快，iOS用户对操作系统的更新行为更加积极。而对于运营商的选择，安卓用户更倾向于选择中国移动，iOS用户则青睐中国联通。在接入网络方式方面，Wi-Fi上网用户占比最大，并且有越来越多的用户转向4G网络，使得上网环境得到明显改善，加速移动互联网的深层演进。

互联网数据分析报告范文第3篇

一、创新数字管理工具：着眼常规，夯实德育根基

常规工作是德育的根基。互联网的崛起，打破时空限制、加速信息流转速度、外显跟踪事项进度等给德育常规工作带来极大的便利。1.梳理部门职能，科学分工根据学校德育部门具体情况及实际需要，我校对学校德育工作进行重新整合安排，对分管德育的各位教师进行明细分工，设立常规部、生活部、数据部、传媒部、培训部、研发部六个职能部门，搭建德育教学一体化管理平台，在平台内部建立学生基本信息管理系统、学生操行分管理系统、文明班管理系统、学生成绩管理系统、家庭报告书管理系统五大系统，实现德育管理的数字化，同时将学生操行、活动获奖、学业成绩、教师评价等信息汇聚一起，为后期数据分析提供基础。2.发挥互联网优势，加速信息流转德育常规信息具有较强的时效性，学校利用互联网的优势，加速信息记录、反馈、跟进，在最短的时间内，将每一项常规信息送至班主任那里并让其跟进。精准的学生坐标是确保数据信息正确有效的前提，我校实行学生宿舍坐标与课室坐标管理两套体系，确保各项常规反馈精确到个体；操行管理系统全时段监控学生操行分的等级，并即时发送“到线”学生跟进消息，协助班主任及时有效地进行个体跟进教育；文明班管理系统汇总全班每一位学生各项操行表现含各类加扣分项目，为班主任营造集体舆论导向提供有力支撑；学生成绩管理系统记录学生入学成绩和各阶段检测成绩，全面记录学生在校成绩动态，为教师指导学生“自我剖析、自拟计划、自我监督、自我成长”提供参考数据；家庭报告书管理系统将为家长提供学生在校某个阶段的学习生活报告，可选择某几次成绩、学生操行、教师评语等作为报告数据内容。此外，学校还将德育教学一体化管理平台对接学校公众号，方便家长使用移动设备查询学生在校期间学习生活的详细表现，凝聚家庭教育力量，实现家校有效互动。3.引入智能数据分析，优化教育效果谷歌Alphago的胜利让我们再一次看到人工智能的威力，同时也让我们思考如何将智能数据分析引入教育，优化教育效果。德育教学一体化管理平台汇聚了学生海量的数据，涵盖了学生操行、学业成绩、活动获奖、教师评语、家长评价等，引入智能数据分析连接最前沿的教育学、心理学等理论支撑下的专业教育指引，可以分别在个体分析报告和集体分析报告中为班主任提供相似教育案例和方法指导，让班主任的工作更加科学高效。

二、升级互动分享平台：助力科研，提升德育实效

班主任自主成长模式是我校德育科研工作的主要策略，通过专家引领、团队科研、交流反思、自主修炼等四大措施，引导班主任在学习中进步、在实践科研中成长。学校将这一模式融入到教师互动分享平台——礼山师说。1.班主任频道：让优秀班主任以群体的形式出现班主任频道是班主任学习、交流、分享的平台，也是一个展示自我的空间。教师可以了解最前沿的教育资讯、向优秀的同行、跨界的教育精英学习等；交流身边的鲜活案例、分享教育实践沉淀下来的智慧。频道中优秀的案例、有效的教育方式方法等将被引入德育教学一体化管理平台，为教育同行提供有效参考。2.家校频道：让家长成为教育的专业助手学生的成长需要学校教育和家庭教育的融合，产生1+1>2的教育效果。我校在互动分享平台“礼山师说”上开设家校频道，倡导家校交流。班主任主动反馈学生在校情况，并推送相关教育方法指引，让家长成为教育的专业助手；家长主动学习，积极配合学校老师，联合帮助学生健康成长。

三、优化德育数字资源：关注课堂，拓宽德育途径

主题班会课是高中阶段德育的主阵地。我校整体规划高中三年各阶段主题班会，并提供丰富的德育素材，为班主任提供科学有效的德育数字资源。1.主题班会系列化，增强班会课感染力习惯养成是个长期的过程。系列主题班会更能满足教育的实际需求，其效果更具持久性和穿透力。依据高中学生心理、生理特征及该时期教育需求，我校将主题班会划分为三阶段。第一阶段：了解，角色转变；第二阶段：熟识，品质提升；第三阶段：奋斗，实现梦想。各阶段主题班会由年级组统一设计制作，其中融入阶段培养目标及实施策略，学校同期也将开展配套活动，形成教育合力。2.素材模块化，充实主题班会课堂学校成立班会素材整合开发小组，把素材划分为五大模块：小活动、小视频、小故事、小歌曲、小图片，每个模块再分为励志、感恩、学法指导等类别，并通过数字资源库实现共享。这样，班主任在开展班会课时，能有更多的精力分析班级情况，选择更合适的素材丰富课堂内容，从而达到更好的教育效果。

互联网数据分析报告范文第4篇

2016年，中国互联网的发展风起云涌、波澜壮阔。人工智能技术引发新革命，席卷全球并改造着各行各业，中国企业在人工智能领域的角色日益重要；《国家网络空间安全战略》，建设网络强国成为国家战略；大数据国家战略加速落地，大数据基础设施建设如火如荼。尤其是工信部近日印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，特别提出加快推进大数据产业应用能力，到2020年，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右。

显然，大数据的产业应用能力建设不容忽视。

截至目前，国双已在商业、运营商、政府、新媒体、司法等五条业务线方向取得了优势和突破。

数据洞察

2017年2月28日下午，“关键洞察――国双2017年数据报告会”于在北京召开。

会上，国双除了重磅《2016中国互联网发展报告》外，还展示了基于用户的电商购买、品牌搜索和自媒体评论等行为数据分析提炼而成的定制化报告《数往知来――用户竞争态势分析报告》。另外，还推出了其全新的CMP汽车营销解决方案。

2013年和2016年，国双先后两次被国家知识产权局评为“北京（中关村）审查员实践基地”；2014年和2015年，连续两年发明专利申请量位居中关村前十，并连续入选中关村知识产权领军企业，2016年入选国家知识产权优势企业。

国双联席总裁李峰表示：“国双数据中心自2013年成立以来，每年都会中国互联网发展报告，揭示中国互联网用户行为发展态势和趋势。迄今为止，国双已经连续五年这一主题报告。”一直以来，国双“专注数据，创造价值”，在数往知来的趋势中，洞察关键动向。他们协助企业主从海量数据中，找到关键数据，形成决策依据。

国双数据中心基于独有的交互式数据挖掘平台，全方位采集Web端、移动端等源头的海量数据，运用多维度数据剖析方法，打造了《2016中国互联网发展报告》（以下简称《报告》），从全网概况、访问特征、渠道分析、行业视角等四个方面，以女装、IP影视剧植入、汽车、美妆等四个行业领域为典型案例，多维透视解读了2016年中国互联网的发展大势。

会上，国双数据中心总监徐瑛对《报告》进行了解读，指出2014年以来手机端访问量增长率呈逐年上升的趋势。2016年手机端访问量较去年再创新高，全年增长率由7.4%上升至20.4%；与此同时，PC端访问量增长率逐年下降，由-7.9%跌至-19.2%。而访问终端方面，来自于国产手机品牌华为的访问量超越三星位居第二位，与苹果的差距进一步缩小。

网民每日上网时间分布方面的统计显示，在PC端，人们的活跃时间依然呈现出双峰“马鞍”状的分布，即最高峰出现在早10时，下午15时；但是在移动端，访问的高峰期出现在夜间的21时左右，对于新媒体内容营销运营者来说，要掌握消费者上线访问的时间点，非常关键。

在IP影视剧的植入方面，2016年饮料、食品、美妆等行业较多品牌选择IP影视剧植入，其次是手机、零售、汽车等。就单一品牌来看，OPPO、三只松鼠等植入更多IP影视剧。康师傅及百度地图因分别植入《青云志》及《从你的全世界路过》等IP电视剧获得较高关注，收获了很好的品牌效益。

而在汽车行业方面，2016年人们对汽车行业的关注度呈上升趋势。紧凑型车关注度占比45.9%，位居第一位；SUV关注度占比达19.2%，超越中型车，成为本年热议的细分市场。紧凑型车在经历4月、10月的两个关注高峰后，均出现平缓回落趋势，SUV关注度则成波动式爬升，表明近年来兴起的SUV热还在持续燃烧。

数据解读

本次会上，国双产品市场总监张桐介绍了国双为客户推出的系列定制化报告《数往知来――用户竞争态势分析报告》（以下简称《竞争态势报告》）。《竞争态势报告》基于用户的电商购买行为数据、品牌搜索行为数据和自媒体评论行为数据，去量化分析品牌搜索竞争格局、品牌电商竞争格局和品牌口碑竞争格局，帮助品牌主实现清晰化运营、优化营销内容和指导媒介投放。

在市场瞬息万变的今天，对于企业来说，时刻关注竞争对手变得尤为重要，而大数据带来了更大范围的竞品监测，更高效率的情报反馈，更有效的横向对比。国双“数往知来”系列报告是以竞品情报为核心的报告体系，通过追踪每个用户的搜索行为，购买行为和评论行为，深度刻画用户竞争格局，找出用户的品牌筛选因素、购买决策因素和二次传播因素，从而帮助品牌实现清晰化运营，量化指导营销内容决策和投放媒体的选择。会上所展示的用户竞争态势分析报告，通过动态可视化的数据分析呈现，让企业主可以很直观捕捉数据分析结果，快速调整营销策略。

数据支撑

近年来，中国汽车销量增速放缓，市场趋于饱和，竞争加剧。数据显示，77%的购车者从萌生购车想法到成交提车只花了不足90天时间，购买决策窗口期更短。而在比较筛选阶段，高达61%的消费者改变了他们原有的车型偏好，消费者更加善变。这些都为汽车企业带来了严峻的挑战，预示着车企需要在研发、制造、营销、售后等从上下游产业链环节，随时掌握消费者需求变化，灵活应变调整，才能在竞争中稳步发展，立于不败之地。

在这一背景下，国双依托于长久以来服务上汽大众、克莱斯勒、北京现代等知名汽车企业的丰富经验，结合大数据处理和数字营销方面的领先技术，推出了全新整合消费者（Consumer）、媒体（Media）和平台（Platform）洞察的CMP汽车营销解决方案，由国双副总裁张继生对这一解决方案进行了介绍和解读。

互联网数据分析报告范文第5篇

“小明”喜欢在刚上班时关注金融、证券的行情；在中午休息时，玩网页游戏；晚上回家后上社交网站和视频网站。平时，随性了就会逛逛网上商城。对于网民“小明”的这些判断，并不是空穴来风。普通网民的行踪和喜好，通过网宿CDN监测所抓取的大量数据，就能形成一套精准体现网民行为、喜好的分析报告。

根据网宿的数据分析，人们大多喜欢在刚上班时关注金融、证券的行情；中午休息时，网页游戏则更受欢迎；下午股市、证券等网站的交易时间结束前，这类网站会再度集中“迎客”；下班后，社交类网站和视频网站才是大多网民最爱去的地方。而7×24小时开业的网上商城已经渐渐成为网民生活的一部分，随时都会有人想要“逛逛街”。

北京人最爱SNS

该报告显示，SNS（社交网络）的访问高峰出现在20:00；网页游戏白天的访问高峰期出现在12:00，晚上的高峰期出现在19:00；视频网站的访问高峰出现在21:00；政府和企业网站访问集中在工作时间；招聘类网站网民访问峰值出现在工作日10:00～11:00；财经类网站的访问最高峰出现在上午9:00、下午13:00~14:00以及晚上21:00，而电子商务网站的访问时间整体比较平稳，没有明显峰值。

网宿的报告还显示，人口和经济发达程度对网民地理分布比例有重要影响，人口多、经济越发达地区网民访问比例越高，反之则比较低。2011 年第一季度， 对于SNS（社交网络），来自北京、江苏、山东的网民访问频率最高；广东、山东、河北的网民则更钟爱网页游戏；对电子商务类网站的访问量，广东、上海、北京最高；对视频类网站的访问量，广东、浙江、江苏排在前三位；访问政府、企业类网站的时候，来自广东、北京和江苏三省的访问量名列前三。

Symbian依旧是老大

在中国，苹果手机和Android平台的手机是最受欢迎的吗？《2011年第一季度互联网报告》显示，移动互联网操作系统Symbian、Apple iOS 和Android 的访问比例分别为39.36%、11.67% 和9.12%。这说明，在中国最受欢迎的移动互联网操作系统依旧是Symbian，而且摇摇领先于其竞争对手。此外，报告显示，在移动互联网浏览器访问比例方面，Webkit、UCweb、Nokia、Opera 占据大部分份额，分别为35.14%、31.29%、10.20% 和4.94%。对于智能手机应用的开发者来说，这些信息显然很有价值。

互联网数据分析报告范文第6篇

一、创新数字管理工具：着眼常规，夯实德育根基

常规工作是德育的根基。互联网的崛起，打破时空限制、加速信息流转速度、外显跟踪事项进度等给德育常规工作带来极大的便利。

1. 梳理部门职能，科学分工

根据学校德育部门具体情况及实际需要，我校对学校德育工作进行重新整合安排，对分管德育的各位教师进行明细分工，设立常规部、生活部、数据部、传媒部、培训部、研发部六个职能部门，搭建德育教学一体化管理平台，在平台内部建立学生基本信息管理系统、学生操行分管理系统 、文明班管理系统、学生成绩管理系统、家庭报告书管理系统五大系统，实现德育管理的数字化，同时将学生操行、活动获奖、学业成绩、教师评价等信息汇聚一起，为后期数据分析提供基础。

2. 发挥互联网优势，加速信息流转

德育常规信息具有较强的时效性，学校利用互联网的优势，加速信息记录、反馈、跟进，在最短的时间内，将每一项常规信息送至班主任那里并让其跟进。精准的学生坐标是确保数据信息正确有效的前提，我校实行学生宿舍坐标与课室坐标管理两套体系，确保各项常规反馈精确到个体；操行管理系统全时段监控学生操行分的等级，并即时发送“到线”学生跟进消息，协助班主任及时有效地进行个体跟进教育；文明班管理系统汇总全班每一位学生各项操行表现含各类加扣分项目，为班主任营造集体舆论导向提供有力支撑；学生成绩管理系统记录学生入学成绩和各阶段检测成绩，全面记录学生在校成绩动态，为教师指导学生“自我剖析、自拟计划、自我监督、自我成长”提供参考数据；家庭报告书管理系统将为家长提供学生在校某个阶段的学习生活报告，可选择某几次成绩、学生操行、教师评语等作为报告数据内容。此外，学校还将德育教学一体化管理平台对接学校公众号，方便家长使用移动设备查询学生在校期间学习生活的详细表现，凝聚家庭教育力量，实现家校有效互动。

3. 引入智能稻莘治觯优化教育效果

谷歌Alphago的胜利让我们再一次看到人工智能的威力，同时也让我们思考如何将智能数据分析引入教育，优化教育效果。德育教学一体化管理平台汇聚了学生海量的数据，涵盖了学生操行、学业成绩、活动获奖、教师评语、家长评价等，引入智能数据分析连接最前沿的教育学、心理学等理论支撑下的专业教育指引，可以分别在个体分析报告和集体分析报告中为班主任提供相似教育案例和方法指导，让班主任的工作更加科学高效。

二、升级互动分享平台：助力科研，提升德育实效

班主任自主成长模式是我校德育科研工作的主要策略，通过专家引领、团队科研、交流反思、自主修炼等四大措施，引导班主任在学习中进步、在实践科研中成长。学校将这一模式融入到教师互动分享平台――礼山师说。

1. 班主任频道：让优秀班主任以群体的形式出现

班主任频道是班主任学习、交流、分享的平台，也是一个展示自我的空间。教师可以了解最前沿的教育资讯、向优秀的同行、跨界的教育精英学习等；交流身边的鲜活案例、分享教育实践沉淀下来的智慧。频道中优秀的案例、有效的教育方式方法等将被引入德育教学一体化管理平台，为教育同行提供有效参考。

2. 家校频道：让家长成为教育的专业助手

学生的成长需要学校教育和家庭教育的融合，产生1+1>2的教育效果。我校在互动分享平台“礼山师说”上开设家校频道，倡导家校交流。班主任主动反馈学生在校情况，并推送相关教育方法指引，让家长成为教育的专业助手；家长主动学习，积极配合学校老师，联合帮助学生健康成长。

三、优化德育数字资源：关注课堂，拓宽德育途径

主题班会课是高中阶段德育的主阵地。我校整体规划高中三年各阶段主题班会，并提供丰富的德育素材，为班主任提供科学有效的德育数字资源。

1. 主题班会系列化，增强班会课感染力

习惯养成是个长期的过程。系列主题班会更能满足教育的实际需求，其效果更具持久性和穿透力。依据高中学生心理、生理特征及该时期教育需求，我校将主题班会划分为三阶段。第一阶段：了解，角色转变；第二阶段：熟识，品质提升；第三阶段：奋斗，实现梦想。各阶段主题班会由年级组统一设计制作，其中融入阶段培养目标及实施策略，学校同期也将开展配套活动，形成教育合力。

2. 素材模块化，充实主题班会课堂

学校成立班会素材整合开发小组，把素材划分为五大模块：小活动、小视频、小故事、小歌曲、小图片，每个模块再分为励志、感恩、学法指导等类别，并通过数字资源库实现共享。

互联网数据分析报告范文第7篇

据中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力估算，国外大数据行业约有1000亿美元的市场，而且每年都以10%的速度在增长，增速是软件行业的两倍，产业发展潜力非常巨大。

大数据厂商联盟秘书长李永接受《中国经济信息》记者采访时表示，“人们都在大量地产生和接受数据，个人将越来越靠数据选择，政府企业将越来越靠数据决策，大数据将真正地改变人们的工作、生活和思维方式。”

大数据产业链现雏形

近几年，大数据行业在国外受到极大重视。2012年1月，世界经济论坛年会把大数据、大影响作为重要议题。

美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月29日，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动《大数据研究和发展计划》，希望增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。

大数据的火爆，也带动了国内学术界、产业界和政府对大数据的热情。随着技术的日益成熟，市场逐步向前推进，再加上高科技的快速发展，互联网速度的进一步提高，我国大数据产业链雏形显现，给产业链企业带来巨大的投资机会。大数据的快速发展，使它成为IT领域的又一大新兴产业。

2011年以来，中国计算机学会、中国通信学会先后成立了大数据委员会，研究大数据中的科学与工程问题，科技部的《中国云科技发展十二五专项规划》和工信部的《物联网十二五发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。

但目前而言，我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外，而丰富的数据源是大数据产业发展的前提。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值。

哈佛商业评论说，大数据本质上是一场管理革命。要让大数据能够真正发挥作用，深层次看，还要改善我们的管理模式，需要管理方式和架构与大数据技术工具相适配。这也是大数据产业发展极其重要的环节。

大数据对于所有行业而言，都绝对是一个关键的竞争优势之源。那些很好地理解并且擅长利用大数据的组织，将有可能实现持续性地创新、保持敏捷性并能持久改善盈利状况。

中小企业大数据前景广阔

目前国内，不论是国企还是民企，真正在业务决策中以数据分析结果为依据的，主要集中在银行、保险、电信和电商等几个行业。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，大数据只是一堆IT库存，成本高而收益为零。

国内国外，大企业在大数据运用方面都方兴未艾，有很多逻辑运用。中国三大通信运营商都在结合自身业务情况，积极推进大数据应用工作，并取得了较好的进展。

对于中小企业来说，大数据似乎关系不大，其实不然。每个人都是数据的曝光者、贡献者、所有者。在李永看来，中小企业其实就是大企业的一个缩影，所以在数据采集、分析处理、运用以及数据的价值方面跟大企业是一样的。小微企业有非常广阔的大数据运用前景，同时，大数据的运用对于中小微企业而言也是很有必要的。

李永认为，对于每一个中小微企业，大数据的运用应体现在三方面。第一是要充分利用政府、社会的数据资源、数据分析的结果。第二是要利用社会某些大型企业的数据报告，或者是一些指导性的数据分析报告。第三个也是至关重要的，就是如何利用这些数据来服务自己的企业，提高企业竞争力。这样的大数据分析不亚于大企业对数据的分析，所以中小微的大数据分析是社会至关重要的一部分。

“随着中小企业的发展，他们的数据量会相应激升，这就需要对核心数据进行分析，并且得到一个全面的解决方案”，一位业内人士称。但是在国内能够对大数据进行基本分析和运用的，只有少数几个行业的少数企业。对于大型企业来说，他们有足够的人力和财力对海量的数据进行数据挖掘。相比之下，数量众多的小微企业由于资金实力相对有限，一套IT系统再加上进行数据分析需要花费的资金可能就是他们无力承担的。

高成本难题的解决之道

对于小微企业无力承担高昂费用的问题，犀思云计算CEO张雄国认为，可以让专业的人做专业的事情。中国的传统产业虽然很多都是跟互联网结合紧密，但是毕竟主营的不是互联网产业。他们没有时间也没有必要去研究这么专业的问题，特别是中小微企业。中小企业面临的问题主要还是如何存活下去，包括如何发展核心业务，在没有成长到一定级别时候，没有必要去做复杂且专业的事情。

他认为，整个大数据，包括大数据的分析、部署到后端支撑，涉及的软硬件、管理等环节包含的逻辑思维太多，对于中小企业而言，可以购买大数据厂商由专业能力抽离出来做成的具体产品。目前在我们国家，能对大数据产业从软件到思维再到底层基础架构都非常了解的团队和个人比较少，面临人才紧缺时期，需要社会化大分工，大数据厂商将互联网专业思维抽离出具体产品，这是对中小企业比较有价值的地方。

北京九章云极科技CO-CEO方磊表示，大数据以及云计算可以给中国企业市场带来变革。企业可以通过产品，快速便捷地开发适合自己的大数据分析平台。他指出，云上服务意义在于可以降低企业开发大数据的成本，特别是对于中小企业，可以快速开发自己定制的服务，不需要消耗太多的人力、财力。

另外，李永提到，大数据服务离不开媒体。媒体通过利用互联网、纸面、语音等各种媒体优势平台来进行数据传播。对于大数据的采集，特别是数据的，媒体是作为数据公开、推送、传播的一个最重要的载体。现在广东成立大数据局以后，广东省政府会把各个行业、政府各个主管部门的信息通过一个公共平台上去，这对于中小微企业来说也是了解政府政策、行业动态的一个好的渠道。

互联网数据分析报告范文第8篇

完整的数据分析主要包括了六个既相对独立又互有联系的阶段，它们依次为：明确分析目的和思路、数据准备、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等六步，所以也叫数据分析六步曲。

明确分析目的和思路

做任何事都要有个目标，数据分析也不例外。经常有一些数据分析爱好者，向数据分析高手请教以下问题：

这图表真好看，怎么做的？

这数据可以做什么样的分析？

高级的分析方法在这里能用吗？

需要做多少张图表？

数据分析报告要写多少页？

为什么这些数据分析爱好者会提出这些问题呢？原因很简单，就是他们没有明确的分析目的，为了分析而分析，而且一味追求高级的分析方法，这就是数据分析新手的通病。

如果目的明确，那所有问题就自然迎刃而解了。例如，分析师是不会考虑“需要多少张图表”这样的问题的，而是思考这个图表是否有效表达了观点？如果没有，需要怎样调整？

所以在开展数据分析之前，需要想清楚为什么要开展此次数据分析？通过这次数据分析需要解决什么问题？只有明确数据分析的目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，甚至可能将决策者引入歧途，后果严重。

当分析目的明确后，我们就要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析？需要从哪几个角度进行分析？采用哪些分析指标？

同时，还要确保分析框架的体系化，以便分析结果具有说服力。体系化也就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑关系。如何确保分析框架的体系化呢？可以以营销、管理等方法和理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保数据分析维度的完整性、分析框架的体系化、分析结果的有效性及正确性。

营销方面的理论模型有4P理论、用户使用行为、STP理论、SWOT等，而管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。

明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据收集、处理以及分析提供清晰的指引方向。

数据准备

数据准备是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等；第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据，如统计局在互联网上的数据、公开出版物中的数据等。

数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。

数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。

数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

由于数据分析大多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉主流数据分析软件的操作。一般的数据分析我们可以通过Excel完成，而高级的数据分析就要采用专业的分析软件进行，如数据分析工具SPSS、SAS等。

数据展现

通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢？一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。

多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。一般情况下，能用图说明问题的，就不用表格，能用表格说明问题的，就不用文字。

报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

一份好的分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且层次明晰，图文并茂，能够让读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读对象正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。

最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案，作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们在决策时参考。所以，数据分析师不光需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。

互联网数据分析报告范文第9篇

[关键词] 商业银行；大数据；理财业务；转型升级

[中图分类号] F620 [文献标识码] B

作为互联网时代的重要产物，大数据的应用已经被公认为是一个企业乃至国家的核心竞争力之一。2012年2月奥巴马政府宣布了美国的大数据研发计划；同年6月经合组织统计委员会第九届会议了题为《使用大数据作决策》的研究报告；日本总务省很快推出了新的CIT综合战略，将大数据应用列为重点关注领域；2013年初我国科技部公布的《2014年度国家重点基础研究发展计划》中将大数据计算的基础研究确立为重要支持方向；2015年11月的中国共产党第十八届五中全会的公报中明确提出要实施“国家大数据战略”，这一举措标志着大数据战略正式上升为中国的国家战略，开启了我国大数据建设的新篇章，必将对我国社会生活的各个领域产生革命性的影响。

一、商业银行依托大数据进行理财产品在和互联网金融企业的竞争中的优势

在此时代背景下，商业银行能否通过大数据建设来摆脱利率市场化进程加速推进和新兴的互联网金融步步紧逼所造成的困难局面，顺利实现转型升级成为理论界和业界关注的焦点。理财产品是商业银行发展中间业务的主要形式之一，通过理财产品销售带来的中间业务收入是商业银行真正意义上的中间业务收入。因此，如何应用大数据有效提高理财产品开发和销售已经成为商业银行打造新盈利模式急需解决的现实问题。当前我国商业银行依托大数据进行理财产品的开发与销售的现实条件已经基本成熟，在和互联网金融企业的竞争中占据了一定的优势。这主要体现在以下几个方面：

（一）商业银行数据储备足以支持个性化的理财产品开发与销售

互联网金融的重要特征之一就是以用户为中心的集约化金融生态模式取代以产品为中心的粗放式服务模式。面对互联网金融企业的竞争，商业银行只有通过有效的数据分析、准确的市场定位、柔性的产品生产、精准的客户营销等手段才能开发出真正的个性化定制产品。想要顺利实现这个目标，充足的数据储备毫无疑问是根本要素之一。由于商业银行长期占据着社会信用和金融信息中心的支配地位，它拥有了庞大的客户群体以及多年开展金融业务所积累的海量客户数据，而且与互联网金融企业获取的客户数据相比较，商业银行的数据规模并不少，甚至可以说更大，历史更长，忠诚度更高，能够更加全面准确的反映客户的金融行为。这一优势是商业银行在我国长期作为金融业的核心领域所决定的。商业银行可以从这些数据中有效筛选和获取客户的信息，如账户信息、资产状况、既往理财产品买卖记录、投资风格、风险承担能力、理财产品选择倾向等具有高价值密度的数据信息，从而建立起个性化产品研发的数据库和盈利模式。因此商业银行可以将其掌握的客户信息作为运用大数据战略开发和销售理财产品的强大依托，设计出更有针对性、更贴近客户需求的理财产品，从而迅速增加其有效客户群，提升盈利空间。

（二）商业银行可以为大数据战略建设提供雄厚的资金支持

大数据服务平台的硬件部分主要分为基础设施、系统平台、云计算服务器、智能终端以及增值服务等，其可靠的运行需要依赖大规模并行处理数据库、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等多种特殊的技术；在硬件部分处理瞬间获取的海量数据后，还要求具有一定规模的、经验丰富的专业人员对相关数据进行分析研究，得出科学的结论，为管理层制定决策提供参考和依据。因此，大数据服务平台的构建、完善和有效运行等环节均需投入大量的物力和人力，是一个耗资巨大的系统工程。例如惠普公司为了开发Haven大数据平台的相关技术，2014年与Hortonworks达成战略性合作关系，对后者投资5000万美元。美国大数据分析师的平均年薪高达17.5万美元，在私营企业内所获得的薪酬比其他行业高出近70%。而随着大数据产业在国内的蓬勃发展，大数据相关人才已经出现了供不应求的状况。在一些知名互联网公司里，大数据分析师的薪酬平均要比同一个级别的其他职位高出20%-30%。我国商业银行资本雄厚，盈利能力较强，这可以为其建立大数据服务平台提供强有力的资金支持。据中国银监会监管统计数据显示，2014年12月末，我国银行业金融机构境内外本外币资产总额为172.3万亿元，同比增长13.87%。中国产业信息网的《中国银行业信息化市场趋势预测与投资前景分析报告（2012-2017年）》指出：从国内的银行IT投入情况来看，据统计，2013年国内银行业IT投入规模为370亿元，预计2014年银行业IT投资规模将达到390.6亿元。如此巨大的资金规模是新兴的互联网金融企业在短期内难以超越的。商业银行信息化资金投入的增加为大数据战略的实施打下了良好的技术基础。商业银行可以凭借其雄厚的资本构建数据库、云计算服务器等大数据运行设备，保障大数据硬件、储存等数据中心基础设施的完善和运行。

（三）商业银行可为大数据战略建设提供强大的人力资源支持

长期以来商业银行都是我国高素质金融人才的聚集地、储备库和培养基地。丰富的人力资源储备是商业银行与互联网金融企业相比较的突出优势之一。商业银行的领军者中有一大批优秀的银行家，他们具备了精深的专业知识，拥有敏锐的市场洞察力，善于从大局和全盘的角度制定发展战略，能够准确地判断金融事业的发展方向，为商业银行的转型升级制定切实可行、同时又具一定超前性的战略方针；商业银行在发展过程中还培养了一大批产品开发和客户服务的专业人才，他们有较强的职业荣誉感和使命感，充满创造力，乐于接受新事物、新技术的挑战，熟练掌握电脑与网络应用知识，善于与客户沟通互动，精确分析客户的需求。如果能依托大数据平台获得更加全面的客户信息，他们就可以迅速推出并且不断完善差异化的、有竞争力的理财产品和服务。

二、商业银行依托大数据开发理财产品会遇到的困难

（一）商业银行获取的数据性质与大数据应用的要求尚有一定差距

商业银行通过日常业务所积累的数据大多是标准化、结构化的，而更多的外部化、非结构化的数据掌握在互联网金融企业、电商平台等媒介中。互联网金融公司留存了海量的、包括历史交易记录、客户交互行为、海关进出明细等在内的结构和非结构化交易信息，可为精准营销和定制服务提供数据支撑。因此商业银行不仅需要收集来自物理网点、消费者账户的结构化数据，更需要加强对于非结构化数据信息的收集。

（二）商业银行获取的数据质量有待提高

大数据信息一般都来自多个不同的源头，数据流中常常会夹杂大量无序的、低效的无用信息，形成噪声数据，这往往会导致严重的数据失真；同时，数据产生和获取的便利化正在大幅降低数据造假的成本。这些问题都增加了信息误读的风险，造成战略决策的偏差乃至失误。

（三）商业银行的数据处理能力不足

大数据要求数据分析人员能够有效地对数据去伪存真，把“大数据”变回“小数据”，在海量数据中挖掘出真正有价值的信息，因此商业银行的数据分析人员需要精通数据建模和信息挖掘，能实现银行业务与大数据分析的无缝对接。但是我国商业银行目前尚处于大数据应用的初始阶段，专业的数据分析人才匮乏，无法满足商业银行提高数据处理能力的需求。

（四）商业银行还需进一步提高信息安全工作

随着互联网技术的不断进步和互联网金融的逐渐普及，人们越来越担心和关注网络信息的安全问题。大数据应用在提升效率、更好地为个人和企业提供服务的同时，也蕴含着潜在的、日趋严重的安全风险。一系列信息安全事件的爆发严重地影响了用户对互联网理财产品与服务的信任，阻碍了互联网金融事业的进一步发展和壮大。因此商业银行应该采取更有效的措施保证客户信息的安全，打造良好的交易环境，为理财产品的开发与投放保驾护航。

（五）商业银行需要应对来自互联网金融企业的日趋激烈的竞争

近年来，互联网电商巨头正在不断加快布局金融业的步伐。阿里巴巴2014年10月成立了蚂蚁金融服务公司，业务覆盖支付、贷款、保险、理财等诸多金融服务，开始建立起一个庞大的阿里金融帝国；百度推出的“百度财富”致力于打造一个专业化的金融服务平台，全面涉及理财等多项金融业务；腾讯在其庞大的用户资源的基础上，借助大数据、云计算等技术，大力开展理财业务。这些新兴的互联网金融企业凭借资金配置效率高、交易成本低、支付便捷等优势，打破了传统银行业时间和空间的限制，给人们带来了前所未有的高效、便捷的用户体验，对整个银行业产生了全面而持久的冲击。他们设计和推出了多种理财产品，凭借其个性化的设计和高于银行理财产品的收益率，大量分流了银行理财产品的客户，在很大程度上挤占了原本属于传统银行业的利润空间。

综上所述，我国商业银行理财产品开发迎来了极佳的战略机遇期，只要商业银行能够把握机遇，在规避各种风险和弊端的同时，有效建构和利用大数据平台，推出真正个性化的理财产品，就可以建立起新的盈利模式。这一依托互联网进行的转型升级不仅关乎商业银行理财业务的成败，对于中国商业银行整体的转型升级也具有重要的参考价值。

[参 考 文 献]

[1]谷澍.2015中国金融创新论坛主旨演讲[Z].北京，2015（5）

[2]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域[J].战略与决策研究，2012（5）

[3]胡增永.互联网理财与传统银行理财业务比较研究[J].财会通讯，2014（11）

[4]杨坤.互联网浪潮下的银行理财业务发展问题研究.国际金融，2014（3）

[5]赵峰.浅谈我国商业银行理财业务中存在的问题及政策建议[J].时代金融，2014（1）

互联网数据分析报告范文第10篇

关键词：通信行业；数据；分析与挖掘；相关分析

中图分类号：TN91 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）012-000-01

引言

大数据在通信行业的资源十分丰富，但是怎样才能对这些数据进行深层次的去挖掘，把在各个系统中分散的数据整合起来，形成有用的数据，十分复杂且非常困难，本文选取了几个方面的数据进行了简单的介绍，一起来研究下大数据在通信行业的应用。

一、通信行业大数据概述

近两年来，大数据的概念受到了各界的热捧，一时间大数据无处不在，而且随着数据量的迅速膨胀，它正在决定着企业的未来发展，在商业、经济及其它领域，越来越多的决策都是在大数据的基础上做出的，而不再是传统的依靠经验以及直觉来进行重大决策的做出。大数据主要是指没有办法在可承受的时间范围内，通过常见的软件对其进行收集并管理再到处理的数据集合，是需要通过新型的处理模式才可以做出更强的决策力、洞察发现力以及流程优化能力的大量且高增长率并且多样化的信息资源。大数据有以下几个方面的特征：首先，数据体量十分大。由TB到FB；其次，类型复杂。比如说：网络日志以及视频、地理位置等等相关的信息等。第三，速度非常快，能够快速的从不同类型的信息当中筛选出有用的信息。最后，高回报。对数据进行合理的搜集、利用和分析，能够获得很高价值的回报。业界将其归纳为4个“V”――Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。大数据的来源主要包含泛互联网（物联网、移动互联网、车联网等）、工业互联网（大量传感器等）、行业/企业信息系统、社交网络（Facebook、微信等）。

通信行业发展至今积累的数据非常丰富，从2G、3G到4G数据的不断升级，从话音、话单数据发展到GPRS上网的日志数据，从视频、音乐、阅读等不同业务所需要的数据到各类通信的行业数据等等各类数据，从数据量、数据质量等方面提供各类大数据资产。

二、通信行业大数据的分析方法

对于大数据进行分析的方法对大数据来说是十分重要的，它能够最终决定信息是否具有价值。进行大数据分析的方法及步骤如下：（1）确定目标。在进行数据采集前，需要业务部门根据科学的手段制定获取价值数据的目标，通常需要进行大量的数据收集和分析，制定一个可以衡量的方式，由数据来分析业务发展的方向是否正确。在进行数据分析的过程当中，关键权值或者性能的指标一定要尽量早点发现。（2）对业务方式的确定。不断的该表业务方式，将关键指标提升并且最终达到业务所要完成的目的，在项目中，要尽早的将目标确定，以此来规避无用功的出现。（3）搜集数据。通过各种不同的渠道，搜集到各种类型的数据，找到更具有相关性的数据，塑造更完善的模型。（4）数据清洗。对采集的原始数据进行数据校验、数据清洗、数据关联、转换处理等，形成目标文件和汇总数据，为数据分析提供数据基础。（5）数据建模。数据建模是数据业务分析的关键所在，需要利用统计学、机器学习等知识，结合业务实现目标，构建科学、精确的模型。（6）优化和重复。为了保证预测数据的准确，业务达到预定的目标，要对模型进行重复的修正和迭代。由于数据量非常庞大，因此在进行大数据分析时需要更高效的分析手段和工具，目前比较流行的包括Hadoop、SparkStreaming、Storm、MPPDB等。

三、通信行业数据分析及应用

1.改变营销方式

一是，实现精确营销，将销售和客户的位置、关系网络有效结合起来，开展实时销售。对客户的通信行为、位置、偏好、终端等数据进行整理，根据客户的实际情况准确地推送合适的业务产品。二是，降低客户流失率。综合分析社交媒体数据、交易数据，对客户流失率实现准确预测，进而可以制定有针对性的控制措施以有效地保留客户。三是，挖掘客户需求。主要是对各项业务系统的详单、日志、用户内容等数据信息进行整理，详细分析不同类型用户的特性，以更好的了解客户的需求，进而可以实现客户需求定位，有利于增强客户满意度，提高市场占有率。

2.改善客户体验

通过利用数据分析，可以更好地收集和分析客户投诉的行为、网络质量的相关数据、客户上网的时间以及聚集区域等相关的数据信息。通过对搜集到的数据进行分析总结的结果，运营商就可以对客户的情况有一个准确的了解，之后根据客户的需求不断的优化流程。在此基础上，运营商可以更好地制定销售政策，并针对有可能发生投诉的行为进行预防和控制，以更好的实现客户体验。

3.开发和销售新的产品

一是，运营商能够利用打包销售数据或者是报告的方式来给银行或者零售商、政府和OTT服务提供商提供客户信用查询服务、客户分析报告、目标客户群行为轨迹分析等。

二是，定向广告，通过对客户的相关信息进行不断分析，根据目标客户的资料以及位置和消费习惯从而能够更加有效地去投放相关的广告。

三是，充分利用手机的高覆盖率，和移动网络相结合，对手机用户的分布以及相关的行为属性做出相应的统计分析，为政府以及旅游管理等有关部门提供一个标准化的基于位置的移动用户多维度的统计信息管理平台。四是，对于客户的消费行为、位置信息、偏好等数据进行分析，对客户进行分类和整理，以更好的获得目标客户，对经过商户附近的目标客户自动下发优惠券。

4.对通信网络进行优化

通过开展大数据分析可以促进通信网络的优化，进一步完善通信网络监控体系，实现对整个通信系统的良好监控。通信网络中的各个环节都会产生大量的数据，例如通信设备、终端、用户和网络等环节的数据信息，在对这些数据进行整理以及分析的基础上，能够对网络运行的状况有一个很好的掌握，从中分析网络中的问题和不足，并采取有针对性的解决措施。

四、结束语

综上所述，随着大数据的不断渗入到人们的生活和工作当中，怎样更多的去获取有价值的信息，对其充分的利用，是大数据的一个核心所在。大数据是一个蕴含无限机会的宝藏，海量的数据就是财富。

参考文献：

[1]侯优优，隋严峰.网络优化中的大数据应用[J].互联网天地，2014（01）.

[2]夏磊.探究大数据下的智能数据分析技术[J].科技创新导报，2014（10）.

[3]刘震，付俊辉，赵楠.基于移动通信数据的用户移动轨迹预测方法[J].计算机应用与软件，2013（02）.