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从大数据技术的四个环节来把控数据质量，提高数据利用度大数据技术可以分为四个环节，数据采集、数据建模、数据分析、指标。联通大数据外呼

想要真正做好数据分析，首先要把数据基础建好，要点就是“全”和“细”。比如不要只收集局部环境的数据比如几家门店的客流量来分析它对店面营业的影响。比如搜集数据时不能只通过APP或客户端收集数据，服务器的数据、数据库数据都要同时收集打通，收集全量数据，而非抽样数据，同时还要记录相关维度，否则分析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的成本相比数据积累的价值，非常廉价。同时，为了确保海量数据的真实性和准确性，数据的取得来源、取得方式、取得的环境等信息就显得异常的重要了。

海量数据来源，一般情况下主要有两个路径：①一种是在企业自有的服务器或者租赁的服务器里存储，企业自己的业务会自动生成业务数据存储在服务器，企业都自己的数据负责，这种主要是游戏、软件等互联网研发生产企业。②另外一种就是企业的数据与其他公司一样统一存储在大的一个统一的平台上，比如电商企业，可能有无数家企业的数据都会存储在阿里巴巴或者京东的服务器上。 徐州营销联通大数据公司！遂宁联通大数据前景

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如今，年轻人受到的影响大多来自自媒体平台，而非严肃、传统的媒体。另一方面，AI技术的发展让营销平台可以对庞大的用户群体行为大数据进行深度学习和分析，将合适的内容在合适的场景传递给合适的用户。做好营销的关键在于，营销平台必须与内容化广告融合，优化AI算法、采集数据精细、降低存储消耗，使用简单易懂，它不只是软件产品，还必须是营销产品。而传统的营销方式早已不能满足营销的需求，营销成本越来越高，客户却不见增多，这也是很多企业老板很头疼的事情！在这个互联网快速发展的时代，人的作用逐渐缩小，慢慢变为数据信息时代，得数据者得天下！2019年，营销势必朝着大数据精细获客的方向发展！大数据精细获取客户、智能获取数据信息才是营销解决方案的比较好方法！用户画像。电信联通移动运营商可以基于客户终端信息、位置信息、通话行为、手机上网行为轨迹等丰富的数据，为每个客户打上人口统计学特征、消费行为、上网行为和兴趣爱好标签，并借助数据挖掘技术(如分类、聚类、RFM等)进行客户分群，完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征。以运营商大数据库为强力支撑，通过用户的网上浏览行为精细定义用户画像，洞悉用户需求。

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