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大数据平台自主分析
伴随着大数据的价值在各行各业中逐渐被认可，拥有大量客户群的大中型企业也开始开发、建立自己的平台来分析大数据，并将 ERP系统嵌入企业内部的信息流中，通过数据引导企业内部决策、运营、资金流管理、市场开拓等，发挥其增值作用。
数据仓库被看作是分析1.0时代的基础。在2.0时代，公司主要依赖于 Hadoop集群和 NoSQL数据库。3.0时代新的“敏捷”分析方法和机器学习技术在提供分析结果方面的速度更快。越来越多的企业将在其战略部门设立首i席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、市场营销经验丰富的人员进行各类数据的混合分析。
股i市行为、各种指数与投资者的分析、判断、情绪等因素密切相关。2002年度诺贝尔经济学奖授予行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史i密斯，行为经济学开始为主流经济学所接受，行为金融理论把心理学特别是行为科学引入金融领域。
在现实生活中，拥有大量用户数据的互联网企业将论坛、博客、新闻报道、文章、网i民情绪、投资行为与股i市对接，研究互联网行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发大数据投资工具，进行大数据分析和投资行为分析。它们直接把大数据转化为投资理财产品。
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近年来，随着移动互联网的迅猛发展，大数据在业界中成为当之无愧的“网红”，电信运营商是大数据应用开发的生力军。根据统计，截至2017年，我国运营商的大数据业务主要分布在九大领域，分别是电信、金融、零售、政务、旅游、智慧城市、交通、体育和游戏。但是，尽管目前大数据的业务场景很多，但是它还没有完全释放出应有的商业价值。那么，将来的运营商应该如何更好地变现大数据，从而为第三条曲线做出真正的贡献呢？
至好的市场机会
Gartner研究了13个垂直行业，140个大数据案例，全i球100多家运营商，为全i球100多家运营商绘制了四象限图。在这些因素中，横轴代表着行业产生巨大数据收入的机会，纵轴代表运营商未来5年的盈利机会。可见，至有利于运营商变现的是右上角的第i一象限：广告/营销，医i疗保健，智慧城市应用。
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因特网产品都是以赢利和商品化为至终目标，否则就会失去其生存的生命力支撑，而产品免费与商品化对于使用者而言，毕竟人人都爱免费，这是一个统一的共识.如何将新媒体产品商业化变现，是每个产品创建者或产品经理必须考虑的问题。
关于商品化的变现分析，一般来讲目前市场上的产品变现方式一句话都可以概括为，海量用户带来巨大的流量，巨大的流量带来大量的变现手段，其实主要有以下几点：
首先：广告的投放
广告业是至普遍的一种方式，同时也是对产品体验伤害至深的方式，如果没有很好的广告展示方式，就会拉低平台的价值，造成平台的损害，所以这两年有一个专i业名词比较流行—— feed流广告， feed流广告的形式基本上都已经很常见了， feed流广告隐藏在浏览信息的瀑布流中， feed流广告的形式很难找到。
一个平台通过与广告商对接，投放特定广告以获取收益，这是大多数平台的主要收入来源，比如：今日头条，每年的广告赞助水平都在千亿级别。如何精i确地将广告推送给用户，而不会严重影响用户体验。
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