客户从何获取，大数据来告诉你！

很多做营销的朋友，都说自己没有数据，没有客户来源，不知道如何来推广自己的产品给精准客户，也没有渠道推广自己的产品。今天给大家分享新媒体时代我们如何获取大数据（3个小点），同时利用一些工具进行自动化，最大化，标准化的营销（3个小点）。

大数据获取

渠道1：qq

qq获取数据是一个非常好的渠道，qq比较传统，但不乏是一个好的渠道，因为现在qq抗封号性能好，而且如果你的客户是b端，很多办公人士还是习惯使用qq办公的。现在的95后00后也普遍使用qq多，我在15年16年在大学和中学讲微营销的时候，培训的时候，发现他们也不怎么使用微信，很多才刚刚使用微信，但是用qq非常普遍。微信应该是我们85后90后用得多。

A.qq群获取：

本来今天想和大家分享下qq群提取精准数据的方法的，但是刚刚使用之前，发现这个方法已经被腾讯封锁了，但是这个工具，这个方法是我们最开始做业务做得非常成功，基本上一天成交1到2个订单，也还是给大家分享下具体的步骤。毕竟这个是之前我获取精准客户的最好渠道。

首先进入同行的群，我们当时候进入别人的群里，首先作为一个客户的身份先混到别人的群里，在群页面，可以获取到所有的群成员，大家知道网页代码都是数字和字母组成把这个网页的代码全部复制出来，放在正则表达式里面，正则表达式选取数字列表，一下子同行群里的所有客户数据就都到了你电脑上面。你现在是有一个群，如果你有同行5个以上的群数据，然后把群数据放在Excel表格里面统计下，2个以上的重复数据，你都标记下，提取出来，这些肯定不是同行就是非常精准想要购买或者已经购买好你产品的人了。

这个是之前的方法，现在的群成员已经看不到这么多了。但是这个方法也可以用其他的手段代替，只要你想，总有办法的。

B.qq空间访客提取：

如果qq没有关闭访客数据，那么每个陌生人进入qq空间，都可以看到访客，那么，我们可以通过很多方式收集到同行的qq号，同行qq空间访客，肯定就是你的精准客户，通过qq访客工具提取qq访客，你也可以很快获取到客户。

C.小偷软件：

这里大家要提防下网络上面随意荡过来的软件，很多软件是偷资料的小软件，有时候网上下载的一些软件，说是免费的，结果关闭杀毒软件运行之后，提示不能使用，很有可能就是这一类的软件。我前面一个客户，就送我一套这么的软件，只要别人使用了qq，然后打开这个软件，这个软件就可以获取到对方的qq好友列表，qq群列表，qq群成员列表。你把软件伪装成最厉害的微信营销软件，那么肯定都是一些喜欢微信营销的人，他的客户很有可能在qq好友列表里面，如果用这么一款软件获取到了别人的数据，你从群列表也可以分析出这个人的属性。所以警告大家很小心使用网上弄过来的软件。大家可以看下我这个客户获取到我小号的数据列表。

渠道2：b2b网站，阿里巴巴等网站

之前阿里巴巴网站的没有发现这个漏洞，我们可以通过手机网页版本的爬虫获取到所有阿里巴巴的数据，例如你的客户是茶叶，可以直接搜索到茶叶的老板，把所有的茶叶老板的电话号码给copy下来，现在阿里巴巴封杀爬虫ip，除非你有很多ip才好获取到阿里巴巴上面的老板数据

现在还有一些小的导航或者b2b网站，可以用爬虫技术获取数据

渠道3：百度地图采集

我们知道百度地图上面都有公司和店铺的标记，很多都带有电话号码，带有具体地址的参数，用数据爬虫软件，可以获取到所有的这些资料。

做营销一定要知道自己的精准客户是哪群人，如果不分析客户属性，那就捉不到客户。

我有一个客户做茶叶批发的，也是福建的朋友，做茶叶的，应该都知道茶叶是有地区属性的，每个地区喜欢的产品是他们本地的，例如浙江，喜欢的是绿茶龙井，福建肯定铁观音等，如果你卖茶叶的，不知道这个属性，想把龙井在福建卖好，那就要一定的水平了。我这个客户就是他就在网上开发了一套百度地图数据采集软件，指定区域（福建），指定关键字（茶楼，餐厅）把这些相关联系方式全部获取出来，提取出来之后，进行分析，用大数据工具批量添加，然后营销。做得非常好。

我和这个客户沟通完之后，真心发现不是生意难做了。只是做生意的方式变了。20年前只要摆个地摊就可以发财，10年前，只要随便找个工厂给外国人代加工点产品就可以赚到钱，但是这些人，同时发现现在赚钱难了。其实不然，现在真心是要懂得一些工具，一些现代化的软件来获得财富了。

结语：

上面介绍的一些方法一些具体的步骤可能不是最新的，但是思路肯定是超前的，只要你找到合适的技术，找到合适的工具，这些软件呢，网上都有得卖，花点钱都可以搞到。只要你肯付出，肯定可以获取到意想不到的收获。

我们公司，为各行各业解决了寻找客户的难题，所有采集的客户都是精准客户群体，有需求的客户。现在的商业模式一定是得数据者，得天下！用你的数据获取客户的心吧！拥抱大数据，就是拥抱未来！

想了解更多数据营销私信评论小编吧！

作为二千零一十七世纪流行的技术，大量的数据越来越受到人们的重视。对于一个想进入大数据的朋友来说，他想知道的是：什么是大数据学习？今天，我们将与大家分享数据，并分享一篇关于大数据学习内容系统的文章。

大数据技术体系过于复杂，数据采集，涵盖了基本的数据处理、分布式存储、NoSQL数据库、多模式计算（批处理、联机处理、共享大数据交流学习裙722680258低中高资料每天都有，欢迎大家加入。实时流处理、记忆、处理）多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能、并行计算、可视化技术和不同层次。此外，大数据应用得到了广泛的应用，不同领域的技术差异仍然很大。在很短的时间内，很难掌握大数据理论和技术的许多领域。从应用的角度出发，从实际应用需求出发，一定要把它修改一下，然后再掌握一些技巧，然后再画横向扩展，这样学习效果会更好。大数据技术初探

过去几年到现在的所谓的大数据时代，先进的信息技术在移动互联网、物联网、云计算、人工智能领域、机器人、大数据、火又一个接一个，什么是大数据，大数据技术类包括那些，他们中的许多人都是根据自己的熟悉该领域盲人摸象估计。

从DT以下（数据技术，数据技术）技术，系统地介绍了大数据的普遍看法是什么，包括核心技术、各领域的关系：首先我们说机器学习，机器学习（机器学习），是计算机科学统计的一门交叉学科，其核心目标是通过优化映射的数据，训练函数实现，评价模式我，和一系列的自动分类和预测算法，让计算机具有数据保存功能；机器学习领域包括各种智能算法、分类、聚类、回归和相关分析，对每一类下有很多算法的支持，支持向量机，神经网络，logistic回归，EM、决策树、贝叶斯网络、随机森林、LDA、十或20网络排名算法，只是冰山一角角尖；在计算机智能机器学习为核心，深入学习，核心数据挖掘、商业智能、人工智能、大数据的核心技术，如机器学习、机器学习是用于图像处理处理和机器视觉识别，机器学习是用来模拟自然语言处理人类语言，自然语言处理是机器视觉和一般数据分析、人工智能技术支持的核心数据挖掘，机器学习数据挖掘和商业智能技术的肺。

深入学习（深学习）是机器学习的一个分支，它是非常热门的，深层学习是基于神经网络算法，经过几十年的分类和识别，在图像数据的语音识别的条件下，取得了良好的效果，有望成为人工智能核心技术的一个突破。因此，科研机构和IT巨头正在做相关的研究和开发工作，投入了大量的人力和物力。数据挖掘（数据挖掘）是一个非常宽泛的概念。

与采矿相似，我们需要从大量的石头中挖出大量的石头，从大量的数据中挖掘出有价值的、有规律的信息。数据挖掘的核心技术是机器学习领域。例如，深学习是机器学习的一种比较火的算法，当然它也可以用于数据挖掘。此外，传统的商业智能（BI）领域还包括数据挖掘，OLAP多维数据分析可以挖掘和分析，甚至可以对excel的基本统计分析进行挖掘。关键在于你的技术能真正挖掘出有用的信息，如果信息包含在数据挖掘中，那么这些信息可以增强你的决策指导。人工智能（AI）是一个伟大的概念。

智能机器的最终目标是拟人化。机器可以做同样的事情。人的力量只有几瓦，能处理各种复杂的问题和惊人的事情。虽然机器的计算能力强于人类，但人类的理解、感知推理、记忆和幻觉以及心理功能都是D。

“大数据”，一个听起来很牛逼的词，业界人士座谈，不聊点大数据仿佛都对不起自己所干的行业了。那么经常被大boss挂在嘴边的“大数据”，指的到底是什么呢？

高科技时代的产物

社会经济高速发展，网络信息普及，信息流通也变得更加快速，人与人之间的交流越来越密切，生活条件也越来越好，大数据在一定程度上可以说是高科技时代的产物。

简介

大数据又称巨量资料，通过处理后具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，做为海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据的到来也将会在众多领域掀起变革的巨浪，它通过分布式计算架构，依托云计算对海量数据进行挖掘和分析，从而提出有用的信息，其核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值。

大数据的5V特点

Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

大量，指的是信息量庞大，信息多，并且信息元素多样化，在我们的生活中，每天都在产生多种多样并且大量的信息，而我们更看中的更应该是大数据的价值密度所在，以及其真实性。

高速，很简单地理解就是信息的高速化，随着网络科技的发展，信息的传播速度变得越来越快，甚至超乎你我的想象。如今信息传播早已经突破了纸媒体和传统广播，举个最贴近我们生活的例子——微信朋友圈和微博，几乎离不开手机的我们，也几乎每天必刷朋友圈，朋友圈的信息量不仅多，而且传播速度也非常快，微博也是如此，除了微信和微博，还有更多的社交软件充斥在我们的生活中为我们所用，同时也收集着我们的信息。

接下来是价值密度，收集到的信息不等同于具有可利用价值的信息，我们需要从大量的数据中分析查找，最后才能得到具有可利用价值的信息，信息的价值密集度越高，可利用价值也就越高，筛选可利用的价值信息，也是现在企业转型和发展过程中必不可少的环节。

最后我们要说的是真实性，针对互联网信息而言，真实性显得尤为重要，生活中的信息泛滥，而且传播速度快，并且各种各样的信息都有，真真假假，难以辨清，因此真实可靠的有效信息就显得更加珍贵了。

企业可以利用大数据进行精准营销，传统企业转型时必然需要利用大数据。利用大数据进行精准定位，是现代企业常用的营销手法之一。通过大数据将消费者的消费习惯和喜好进行精准定位，帮助企业定位目标用户。比如A喜欢上网，用的流量比较多，而B喜欢打电话，用的话费比较多，那么电信公司对A、B推送的服务就会不一样。大数据是精准营销的基础，大数据时代，给精准营销带来方便的同时也带来许多程序上的麻烦。

身边很多朋友提过或者是想要走进大数据这个行业

每个人的Background不一样，能力，擅长的领域都不一样

卡里有一句发自肺腑的话要说给大家听

不是热门的，薪水高的，所谓好找工作的专业就值得去学；

真正值得学的是你理性地衡量了所有标准以后，最适合自己的，才是值得你学的

作为大家的小超人

卡里今天要给大家写一篇很长很长很长的文章

你可以选择 现在就滑出去 不看

然后卡里从此跟你老死不相往来

或者你可以继续读下去

然后卡里仙女可以用仙气笼罩你

首先，卡里给你准备了一篇很优秀的文章里的几句话

这篇文章叫做：在你想要读数据科学的学位前，你需要知道的五件事

“

1

你不一定非得读一个数据的学位；你可以自学，或者去一个boot camp。

不讲笑：此刻你可能需要一个网站

dataapplab

2

数据科学从来就不仅仅是数据，它牵扯了无数个不同的领域。

3

如果有一个专业或者项目提供的课程只是简单地把各种别的相关课程包装一下，别去。

4

理论之上还有不同的理论要去学习，好好掌握基本的理论

5

无论你读不读一个学位，你都要稳步提升自己的软实力。

”

每个小仙女在成为大仙女之前都得知道自己的能力条可以发展到哪里，然后为之努力。

卡里就早早知道自己是不能靠脸吃饭的仙女，于是决定做一只才华仙女。

（有一丢不要脸）

理性，合理，不违背真心地衡量自己是你做出人生重大决定的第一要义。

让我们来举一个可爱的

布吉岛大家还记不记得当年火遍全球的

Pokemon GO!

如果你是一只Pidgey，那你就特别特别努力地进化自己，然后变成一只Pidgeotto，然后再继续努力，变成一只厉害的Pidgeot。你可以做你擅长的领域的大牛，或者你可以做你擅长的领域的数据师，毕竟数据从来都不仅仅是数据。

如果你是一只Eevee，那你可以努力看看，看看自己会变成哪种小精灵。是数据科学家，商业分析师，还是数据工程师？

如果你是一只 Jigglypuff，Clefairy 或者 Pikachu，

请乖乖做一只小可爱好么？

当然你也可以是会数据分析的小可爱。

如果你是一只Magikarp，请认识到自己的潜力，你，就是下一个吴恩达。

好啦 让我们回到正文

【本科篇】

本科的专业相比于研究生，可能课程更具多样性。和别的专业的学生一样，都要修一些General Education，不同领域各种门类的普遍性教育课。然后专业课的部分更多的是对于基础性教育课一层一层的积累，所以相比于研究生再转进去读的同学来说，本科开始读可能基础会更扎实一些。然而，本科的数据专业并不多，而且都很新，加上正规的不正规的，大概齐是有六十个左右的学校开设了本科的数据科学专业。

卡里从中选择了4个项目来跟大家分享。

【Columbia University -- B.A in Data Science】

一个综合排名贼高的藤校，本科设立了一个数据科学的专业，计算机院的专业。

官网上稳准狠地说明了Data Science的本质，不过就是学好了计算机和统计。

从官网的课程设置来看，还是对于学生的计算机和统计功底要求都很高。这对于一部分还没有决定是不是要走数据科学走到黑的人来说是好的，研究生可以重新回到计算机科学的回报或者去做个统计学大牛也不是不可以。

核心课程

Probability Theory

概率论

Statistical Inference

统计推断

Linear Regression Models

线性回归模型

Statistical Machine Learning

统计机器学习

Introduction to Computer Science

计算机科学

Data Structures

数据架构

Discrete Math

离散数学

Analysis of Algorithms

算法分析

看了这些，你是不是有一丢心动？

卡里告诉你：请安抚好你的小心心别乱动，哥大不是你想考想考就能考。

【University of Rochester - B.A / B.S in Data Science】

这个大学是厉害的，同一个专业，你可以选择以BA毕业也可以选择以BS毕业，你要是想以BS毕业，你就得多读几节课。官网里说了，BA呢更自由一些，一般是你想要双专业毕业的话会更合适一些。如果你想深度了解数据，那就选择BS的课程。

对于这个专业设置，卡里觉得是厉害的，

给你，你想要的全部自由，非常适合射手座的一个学校（微笑）。

核心课程

Discrete Mathematics

离散数学

The Science of Programming

编程

The Science of Data Structures

数据架构

Linear Algebra with Differential Equations

线性方程

Ordinary Differential Equations

常微分方程

Computational Introduction to Statistics

计算机统计

Elements of Probability and Mathematical Statistics

概率论与数理统计

Applied Statistics for the Biological and Physical Sciences

生物与物理统计

Intermediate Statistical and Computational Methods

中级统计与计算机方法

如果大家有幸被录取到了这所美丽的学校，可以考虑跳进数据科学的大坑。

【Ohio State University - B.S Data Analytics】

曾经年幼无知的卡里以为OSU只有商学院厉害，后来卡里的老铁去OSU读了Data Analytics，卡里发现，咦，技术也是挺厉害的。介绍它的原因呢是因为它这个专业下有几个很有趣的分支，我觉得作为本科的专业，这一点是比较难得的。因为相比于别的传统专业，数据科学已经是非常细化的专业了，能够分出一定的师资在专业下开设分支以便学生学习不同领域的数据是难得的。

核心课程也没有什么可惊喜的 所有学校都大同小异

Calculus and linear algebra

微积分和线性代数

Data mining and statistical learning

数据挖掘和统计

Database design and cloud computing

数据库设计和云计算

Optimization （这个课是有一丢厉害的，一般研究生的program里才会出现）

最优化

Probability and statistical inference

概率与统计推断

Regression modeling and statistical decision making

线性回归和统计决策

Software design and programming

软件编程

Visualization （这个课也是有一丢重要和厉害的）

可视化

每个学生从下面四个里面选择一个方向专攻，看上去都是厉害的不得了的方向

但基于卡里作为一个本科生 对 本科生群体的了解

选的最多的应该还是Business Analytics 和 Computational Analytics

Biomedical informatics

生物信息学

Business analytics

商业分析

Computational analytics

计算机分析

Social science analytics

社会科学分析

【University of California, Irvine - B.S Data Science】

最重视的当然要放在最后，这是卡里的母校，DS也是卡里当年心心念念的专业。这个专业比较新开设的较晚，它出现的时候卡里已经没有机会转进去了。

毕竟，得不到的就成了卡里心尖尖上的朱砂痣和明月光

当然，也希望得到了的幸运的小朋友们不要觉得这个可爱的专业是蚊子血和饭米粒

好的让我们来看看这个专业的

核心课程

Introduction to Programming

编程

Programming with Software Libraries

进阶的编程

Intermediate Programming

最厉害的编程

Introduction to Writing and Rhetoric

写作和修辞学

Critical Reading and Rhetoric

批判性阅读和修辞

Seminar in Data Science

数据科学研讨会

Calculus

微积分

Statistics

各种统计课

Machine Learning and Data-Mining

机器学习 & 数据挖掘

Design and Analysis of Algorithms

算法的艺术

Information Visualization

信息可视化

UCI 最引以为豪的writing program也是特色之一，在我司之前做的各高校数据项目分析里，Communication and Story Telling也是极其重要的一点，所以UCI在这件事情上是完胜的。其他的呢，公正地说其实和各个program的差距不大，都是以编程和统计为主，然后上一些高阶的计算机课。但Irvine真的是个太好的地方，如果你还在纠结要去哪里读数据科学，Welcome to Irvine！

【研究生篇】

研究生的数据科学Program可就是百花齐放了，要是选起来卡里能选一天一夜，所以卡里先简要地给大家介绍几个厉害出名的Program，然后再说几个比较常见的项目，让大家能够对研究生项目的有所了解。

首当其冲地，让我列出一溜全美最6的数据类研究生项目,

# 排名不分先后，这只是卡里看了一堆文章以后罗列出来的，没有学校塞钱给我好么？

大数据学习需要很多干货技能，教你面对大量的学习课程和学习资料时，怎么巧妙的躲过“学习高峰期”，一点一点充实自己，提高自己的大数据专业技能!相关推荐：这些数据获取平台将助攻你的大数据学习。

实用干货技能——大数据获取方法统统get！

一、 大数据获取方法之网络共享数据集

想要最简单快速获取大数据资料，最直接的就是从网络上查找共享的数据集，小编整理了一些大数据学员常用的公开数据网站，希望给你们一些思路：

1.国家数据网——国家数据网的数据一般都来自国家统计局，里面有很多数据栏目信息分类，包括地区数据、普查数据、国际数据等一系列数据信息浏览，里面的信息比较全面也比较权威，毕竟是国家统计数据信息。

2. 中国统计信息网——中国统计信息网提供全国各地行业最新的统计年鉴、统计公报、经济信息、GDP资料等国家级统计数据信息资料，海量的数据信息可以给学生作为全面的数据参考。

3.搜数网——搜数网是专门面向统计和调查数据的专业数据垂直搜索数据网站，数据来源比较权威广泛，数据更新比较及时数据控制也比较严格，学生可以通过浏览获取想要的大数据资源。

二、 大数据获取方法之政府可利用资源

获取大数据的方法，除了有那些网络共享的数据集，还可以从政府的相关开发数据中获取有价值可以利用学习的大数据资源。

1. 贵州省政府数据开放平台 ——贵州省政府数据开放平台是安全建立、可靠、权威的公共数据开放平台，里面有各种经济建设、社会发展、科技教育和城市建设等开放性数据信息资源;累计647个数据资源，其中有数据类型资源470个。

2. 北京市政务数据资源网 ——北京市政务数据资源网提供数据下载、API开发服务、应用程序上传和下载等功能，网站数据涉及了各种类型实时与非实时的政府可公开数据。

3. 上海市政务数据服务网 ——　上海市政务数据服务网 提供全面搜索，致力于数据资源开放，覆盖各个领域数据信息，可供学员们学习了解。

这些满满的大数据获取方法你get到了吗?获取大数据的方法有很多，除了利用网络共享数据集、政府可利用资源之外，还有很多干货技能，想要知道就来魔据咨询吧!

至顶网CIO与应用频道 01月22日 编译：现在数据科学家、数据分析师和数据工程师的需求量很大。这里是证明你的事业的优势。数据和大数据分析正在迅速成为任何成功企业的命脉，正确采用技术可能是一项挑战，但是建立打造一个出色的团队，具有能够承担起大数据项目的团队可能更难。这一点也从大数据技能和认证的需求不断上升得到了印证。

如果您正在寻求提高竞争力，那么大数据认证是一个不错的选择。认证这种方式是根据行业和厂商特定的基准，来衡量你的知识和技能，向雇主证明你拥有所需的技能。大数据证书的种类数量正在迅速增加。

以下是最受欢迎的大数据认证指南，可帮助你决定哪种证书适合你。

寻求大数据认证是值得吗？

企业组织正在搜寻那些拥有分析大数据所需技能的数据科学家和分析师。他们还需要将需求转化为系统的大数据系统架构师，构建数据管道的数据工程师，熟悉Hadoop集群和其他技术的开发人员，以及将所有内容联系在一起的系统管理员和管理员。

这些技能的需求量很大，而且相对来说比较少见。具有适当经验和技能的人可以要求高薪了，相关的认证可以助你一臂之力。

Foote Partners公司联合创始人、首席分析师兼首席研究官David Foote表示：“先进的数据分析能力对保持竞争力来说至关重要。这些能力的覆盖范围已经从几个行业扩展到几乎所有行业和市场。还有物联网，是数据和分析服务的下一个关键点。IDC预测，未来5年物联网市场的复合年增长率将达到30％，而麦肯锡预计，到2025年物联网将对全球经济贡献4万亿到11万亿美元，因为企业希望借助物联网技术提供更多见解。

Foote Research的数据显示，未经认证的高级分析技能的市场价值，在基本薪酬方面增长要快于获得认证的大数据技能的价值，Foote认为，未经认证和认证技能的薪酬水平将在未来12个月到24个月中稳步上升。

19个顶级数据和数据分析认证

Analytics: Optimizing Big Data Certificate

Certificate in Engineering Excellence Big Data Analytics and Optimization (CPEE)

Certification of Professional Achievement in Data Sciences

Certified Analytics Professional

Cloudera Certified Associate (CCA) Administrator

Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst

Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer

Cloudera Certified Professional (CCP): Data Engineer

EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA)

IBM Certified Data Architect – Big Data

IBM Certified Data Engineer – Big Data

Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Data Management and Analytics

Mining Massive Data Sets Graduate Certificate

MongoDB Certified DBA Associate

MongoDB Certified Developer Associate

Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11 Certified Implementation Specialist

SAS Certified Big Data Professional

SAS Certified Data Scientist Using SAS 9

Stanford Data Mining and Applications Graduate Certificate

Analytics: Optimizing Big Data Certificate

该认证是面向企业、营销经理、运营经理、数据分析师、数据专家、金融行业专业人士和小型企业所有者的本科课程。该认证汇集了统计、分析、书面和口头沟通技巧，向学生介绍分析大型数据集所需的工具，包括将数据导入到分析软件包、探索性图形和数据分析、构建分析模型、找到最佳模型以探索变量之间的相关性等等。

组织：特拉华大学

价格：2895美元课程费用

如何准备：建议具有统计学基础背景和之前上过类似大学课程。

Certificate in Engineering Excellence Big Data Analytics and Optimization (CPEE)

该认证主要在印度海德拉巴和班加罗尔地区提供，是一项为期18周的密集课程，包括10门课程（讲座和实验），涵盖分析的各个方面，包括使用Hadoop处理大数据。该认证侧重于R和Hadoop技能，以及统计建模、数据分析、机器学习、文本挖掘和优化。学生将通过实际的顶尖项目和一系列测验进行评估。

组织机构：印度国际工程学院（INSOFE）

价格：3000卢比申请费，325000卢比加15％服务税的项目费用。

如何准备：INSOFE根据入学考试成绩和之前的学术背景和工作经验招收学员。

Certification of Professional Achievement in Data Sciences

该认证是一个非学位课程，旨在开发基础数据科学技能。该认证包括四门课程：数据科学算法（CS / IEOR）、概率统计（STATS）、数据科学机器学习（CS）和探索性数据分析与可视化（STATS）。

组织：美国哥伦比亚大学

价格：每学分1858美元（完成课程需要至少12学分，包括四门课程）。此外，校内课程还有85美元不可退还的申请费用，在线课程费用为150美元。在线课程还包括每门课程395美元的额外不可退还技术费用。

如何准备：需要本科学位和学过计算机编程入门课程。

Certified Analytics Professional

该认证是一种通用的分析认证，认证分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据、方法、模型构建、部署和模型生命周期管理。它要求完成CAP考试并遵守CAP准则。

组织：INFORMS

价格：如果你是INFORMS会员，需要495美元，如果你不是，需要695美元。团队定价适用于企业组织。

如何准备：通过注册可以获得一系列学习课程和一系列网络研讨会。

Cloudera Certified Associate (CCA) Administrator

该认证可认证个人具有在企业中部署Cloudera所需的核心系统技能和集群管理员技能，其中包括：

- 了解Cloudera Manage、Cloudera Hadoop（CDH）以及生态系统项目的安装过程

- 能够执行有效管理Hadoop集群所需的基本配置和高级配置

- 维护和修改集群以支持企业日常运营的能力

- 了解如何启用相关服务并配置群集以实现安全策略所定义的目标，以及基本安全实践的知识

- 能够对集群运营指标进行基准测试，并测试系统配置的运行和效率

- 排除故障的能力，包括找到问题的根本原因，优化低效执行以及解决资源争用情况

该认证需要通过远程监控的CCA管理员考试（CCA131），该考试由预配置的Cloudera Enterprise集群上的8到12个基于性能的动手任务组成。每个问题都需要考生解决一个特定的情况。有些需要通过Cloudera Manager进行配置和服务更改，而另外一些需要知道命令行Hadoop实用以及Linux环境的基本能力。考生有120分钟的时间来完成考试。

组织：Cloudera

价格：295美元

如何准备：没有必要的先决条件，但Cloudera称，考试遵循与Cloudera管理员培训相同的目标。

Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst

获得Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst认证的SQL开发人员具备核心分析师的技能，可以加载、转换和建模Hadoop数据，以定义关系和从原始输出中提取有意义的结果。考生需要通过CCA数据分析师考试（CCA159），这是一个远程监控的CDH 5集群中8到12个基于性能的动手任务。考生有120分钟的时间为每项任务实施技术解决方案。他们必须分析问题，并在允许的时间内达成最佳方案。

组织：Cloudera

价格：295美元

如何准备：Cloudera建议考生参加Cloudera Data Analyst Training课程，其目标与该考试相同。

Cloudera Certified Associate (CCA) Spark and Hadoop Developer

该认证主要证明专业人员具有使用Apache Spark和Cloudera核心企业工具来获取、转换和处理数据的核心技能。该认证需要通过远程监控的CCA Spark and Hadoop Developer Exam (CCA175)，该考试由Cloudera Enterprise集群上的8到12个基于性能的动手任务组成。每个问题都需要考生解决一个特定的情况。有些情况下可能需要使用Impala或Hive等工具，其他则可能需要编码。考生有120分钟的时间来完成考试。

组织：Cloudera

价格：295美元

如何准备：没有必要的先决条件，但是Cloudera称该考试的目标与Cloudera Developer Training for Spark and Hadoop课程目标一样。

Cloudera Certified Professional (CCP): Data Engineer

该认证证明了在Cloudera的CDH环境中执行获取、转换、存储和分析数据所需的核心能力。该认证需要通过远程监控的CCP: Data Engineer Exam (DE575)考试，这是一个亲身实践的考试，每个用户有5到8个客户问题，每个问题都有一个独特的大型数据集、一个CDH集群和4个小时。对于每个问题，候选人必须实施一个高度精确的技术解决方案，以满足所有的要求。

组织：Cloudera

价格：400美元

如何准备：Cloudera申请该认证的专业人员具有现场实践经验，以及参加Cloudera Developer Training for Spark and Hadoop课程。

EMC Proven Professional Data Scientist Associate (EMCDSA)

该认证证明了作为数据科学团队成员参与大数据项目的能力，包括部署数据分析生命周期、将业务挑战重建为分析挑战、运用分析技术和工具来分析大数据并创建统计模型、选择适当的数据可视化等等。

组织：Dell EMC Education Services

价格：视频ILT流媒体600美元；导师指导5000美元

如何准备：EMC提供培训课程，视频课程或讲师指导课程的形式。

IBM Certified Data Architect – Big Data

该认证专为数据架构师设计，要求通过包含五个部分的测试，总共55个选择题，证明数据架构师可以与客户和解决方案架构师密切合作，将客户的业务需求转化为大数据解决方案。

组织：IBM专业认证计划

价格：200美元

如何准备：IBM推荐一系列7门为期多天关于SPSS Modeler to InfoSphere BigInsights的课程，为考试做好准备。

IBM Certified Data Engineer – Big Data

该认证适用于大数据工程师，他们直接与数据架构师和实际开发人员合作，将架构师的大数据愿景转化为现实。数据工程师了解如何应用技术解决大数据问题，并有能力为企业构建大型数据处理系统。他们在企业组织内开发、维护、测试和评估大数据解决方案，为架构师提供关于所需硬件和软件的建议。该认证要求通过包含五个部分的测试，总共53个选择题。

组织：IBM专业认证计划

价格：200美元

如何准备：IBM推荐一系列7门为期多天的课程，为考试做好准备。

Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Data Management and Analytics

该认证证明了SQL管理、构建企业级数据解决方案、以及在本地和云环境中利用商业智能（BI）数据所涉及的广泛技能。为了获得认证，考生必须通过12个考试之一。

组织：微软

价格：每门考试165美元

如何准备：要获得此认证，你必须先获得下面7个认证之一：Microsoft Certified Solutions Associate (MSCA) Certifications: MSCA SQL Server 2012/2014、MCSA: SQL 2016 Database Administration、MCSA: SQL 2016 Database Development、MCSA: SQL 2016 BI Development、MCSA Machine Learning、MCSA: BI Reporting、MCSA: Data Engineering with Azure。此外，微软为12门考试中的每门考试提供准备工具，通过这些考试可以获得该认证。

Mining Massive Data Sets Graduate Certificate

该认证针对软件工程师、统计人员、预测建模人员、市场研究人员、分析专业人员和数据挖掘人员，需要完成四门课程，可证明对于从大型数据集（例如Web、社交网络图和大型文档库）中提取信息的高效强大的技术以及算法的掌握。该认证通常需要一到两年才能完成。

组织：斯坦福专业发展中心

价格：18000美元学费

如何准备：具有本科GPA 3.0或更高的学士学位是必需的。申请人应该具备基本的计算机科学原理和技能的知识，其水平足以编写一个合理的计算机程序。

MongoDB Certified DBA Associate

该认证旨在证明操作专业人员理解管理MongoDB所需的概念和机制。这需要90分钟的多项选择考试。

组织：MongoDB University

价格：150美元

如何准备：没有先决条件，但MongoDB建议候选人完成面对面的培训或其中一个在线课程（M102：MongoDB for DBA，M202: MongoDB Advanced Deployment Operations）。 MongoDB还提供了MongoDB认证考试学习指南，供已经注册该认证考试的人使用。

MongoDB Certified Developer Associate

该认证是针对那些希望证明具有使用MongoDB设计和构建应用的基础知识的软件工程师。这需要90分钟的多项选择考试。

组织：MongoDB University

价格：150美元

如何准备：没有先决条件，但MongoDB建议考生完成面对面的培训或以下在线课程之一（M101J: MongoDB for Java Developers、M101JS: MongoDB for Node.js Developers、M101N: MongoDB for .NET Developers、M101P: MongoDB for Developers）。 MongoDB还提供了MongoDB认证考试学习指南，供已经注册认证考试的人使用。

Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11 Certified Implementation Specialist

该认证证明了基于Oracle商务智能套件实施解决方案的技能，包括安装Oracle业务智能企业版（OBIEE）、构建BI服务器元数据存储库、构建BI仪表板、构建即席查询、定义安全设置以及配置和管理缓存文件。该认证适用于具有最新培训和现场经验的中级实施团队成员。获得该认证需要通过Oracle Business Intelligence (OBI) Foundation Suite 11g Essentials exam (1Z0-591)考试，这是一个由75个问题组成的多选题考试。考生有120分钟的时间来完成考试。

组织：Oracle University

价格：245美元

如何准备：Oracle建议候选人完成以下两个培训课程之一：Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus Implementation Boot Camp（仅面向合作伙伴），或�...

在人人都在说“大数据时代”的今天，“大数据”似乎被提到一个前所未有的高度。在河南，大数据也有着很高的地位。在一部分人刚刚听明白大数据是什么的时候，另一部分人已经靠大数据抓住了机遇走上了人生巅峰。那些站在风口上的人，利用大数据获得了第一桶金。那么问题来了，那些依靠大数据赚钱的人是如何获得大数据的，获得的都是一些什么数据，又是如何利用数据赚钱的？

首先说说如何获得大数据？小编通过对一些河南企业的走访调查得知一般搜集数据信息的方式有三种。分别为：1、自身及竞争对手网站外部可统计查询数据2、网站流量统计数据3、可监控关键词数据。利用互联网工具，可以有效的得到自己所需的数据，不仅功能丰富，而且还方便快捷。

其次，得到数据还不够，要能够分析辨别哪些是能为自己所用的，哪些是无效数据，进而深入获得更多有价值的信息。具体的大数据处理方法其实有很多，但是最常用的分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。常用的数据分析方法有可视化分析，预测性分析、数据挖掘算法、数据质量和数据管理等，这些分析方法要根据企业自身的情况，采用合适的方法进行分析。清楚大数据的属性，包括数量，速度，多样性等，更好的利用大数据。

最后，如何利用大数据创造价值；让大数据创造财富；帮助我们规避风险，这才是我们不断了解大数据，利用大数据的最终目的。比如科技公司可以通过大数据精准计算，推送用户喜欢的视频，音乐，外卖等，这些都是利用大数据来提高用户体验感，提高客户满意度，企业可以“投其所好”投放广告，达到盈利目的。在新兴市场，制造商可以通过抓住市场份额，提高利润率，开始建立竞争优势。通过整合数据和应用先进的分析技术提高生产力，制造商可以提高效率，提高产品质量。在发达市场，化学公司可以使用大数据来降低成本，并在产品和服务方面提供更大的创新。据了解，郑州佳源信息技术有限公司在河南大数据领域积极参与，为河南大数据发展进步做出了很大贡献。

获得数据并分析数据，除了这些，一定要高效利用数据，不然数据只会白白浪费，只是一堆杂乱无章的数字，并不能转化为公司利益。在“质”和“量”都有的情况下，大数据才会发挥最大作用。

曾经，有这样的创业公司，关于医疗数据方面的，投资人问他，你的初期数据是如何获取的？

项目负责人是这样回答的，我去医疗机构买啊。

很显然，这是一个从技术想象医疗行业的典型例子。

如果是一个在临场一线的医疗公司，来谈医疗数据来源问题，他至少可以自己解决一部分数据，而不是第一时间想去买。

获取健康数据的成本是比较高的，不像那些信用卡公司。

人体的健康数据，按照现代医学的标准，是非常庞大，非常立体的，从头到脚，从皮表到五脏六腑，到骨骼骨髓，血液，尿液，DNA测序信息，等等等等。

很多人估计不明白，就算是一般的医疗机构，对自己的医疗数据，恐怕也不是很相信，更不要谈运用价值了。

有些经验的，应用非常窄，所以健康医疗数据项目的切入点，往往都不能做的太宽，凭想象，面面俱到是很难进行的。

无论拥有多么庞大的计算机优势，必须是一个基于医疗的团队打底，是健康医疗数据公司的基本要求。

不然，一群AI精英，在想象医疗，估计就是推倒重来，场面很壮观，实现起来，又是很遥远的。

不要以为阿法狗可以下围棋，就代表着人工智能可以洗衣服做饭了。

无人驾驶，最近出车祸的频率，还是需要关注一下，不喝酒的司机也会乱开车的。

那么，对中小初创的健康数据公司，最大的忠告是，踏踏实实自己收集数据，在做好切实可行有效的服务之后，总结出来自己的模型。

这不是餐饮行业，也不是信用卡公司，这是为人体健康服务的数据公司。

关注谦和解决智能中医，关注中医体质分析项目。

对于保值率的计算，我们采用的是“用户卖车价÷厂商指导价”的计算方式，来真实的反映一款车的价值。对于大部分车型的保值率，我们可以通过大数据计算获得，而部分车型上市时间较短，多年保值率则由模型推导计算得出。在排名方式上，从交易的数据来看，三年车型的二手车在市场中的比例最多，所以我们采用三年保值率为参考依据进行排序。

　数据显示，雅阁的主要分布地区是在东南沿海及渤海湾地区，其中，广东、浙江、江苏三地的成交量已经占到了全国交易总数的三分之一。除此之外，河南、辽宁、上海等地也有着不错的销量成绩。在城市分布数据中，上海、宁波、温州的城市交易量占到了全国各地交易分布的前三名。

通过上图所示的大数据来看，本田飞度2014款1.5L LXCVT舒适性、丰田威驰2014款1.3L手动型尚版、铃木雨燕2012款1.3L手动超值版在这三款车系中属于热门车型，二手车的交易量较为活跃。我们以厂商指导价为8.18万元的本田飞度2014款1.5L LXCVT舒适性为例，该车2014年8月上牌，据今已经有2年7个月车龄了，在2017年3月份以5.92万元转手卖出，根据我们的数学模型计算，其第三年保值率为70.4%，当前保值率为72.4%。同时，上述所得出的保值率与模型计算的保值率结果差距极小。

项目分享第二十七期

分享嘉宾：刘爽

大学毕业4年，4年前屌丝一个,4年后在长沙已经拥有两套房产，并且准备在杭州配置第三套房产。

混迹网络圈子4年，4年前淘宝贷款回家过年，4年后拥有两家网络公司。

开公司4年时间，4年前连员工都怀疑，因为公司营业额一个月1万，都不够发工资，4年后，带领骨干月入过2万。

非常感激创咖会的邀请，我有幸成为创咖会企业圈的成员。我做过的项目很多，开7个淘宝店铺卖切糕；也做过网站商城app开发；卖安卓侠客版本奥创版本群控系统，到后来卖清客云控系统。

今天给大家分享的也主要是我做云控群控以来，也是我从零到做到现在，帮助员工、客户成长的纯分享，今天毫无保留分享给大家，因为我一直相信越分享越成功；越能帮助人，你就能获得极大的收货；但是提醒大家成长、进步是需要原动力，懂了一些方法绝对没有用，如果没有原动力，不去坚持，不去突破，不去分享，也等于白学，白了解。

很多做营销的朋友，都说自己没有数据，没有客户来源，不知道如何来推广自己的产品给精准客户，也没有渠道推广自己的产品。今天给大家分享新媒体时代我们如何获取大数据（3个小点），同时利用一些工具进行自动化，最大化，标准化的营销（3个小点）。

大数据获取

渠道1：qq

qq获取数据是一个非常好的渠道，qq比较传统，但不乏是一个好的渠道，因为现在qq抗封号性能好，而且如果你的客户是b端，很多办公人士还是习惯使用qq办公的。现在的95后00后也普遍使用qq多，我在15年16年在大学和中学讲微营销的时候，培训的时候，发现他们也不怎么使用微信，很多才刚刚使用微信，但是用qq非常普遍。微信应该是我们85后90后用得多。

A.qq群获取：

本来今天想和大家分享下qq群提取精准数据的方法的，但是刚刚使用之前，发现这个方法已经被腾讯封锁了，但是这个工具，这个方法是我们最开始做业务做得非常成功，基本上一天成交1到2个订单，也还是给大家分享下具体的步骤。毕竟这个是之前我获取精准客户的最好渠道。

首先进入同行的群，我们当时候进入别人的群里，首先作为一个客户的身份先混到别人的群里，在群页面，可以获取到所有的群成员，大家知道网页代码都是数字和字母组成把这个网页的代码全部复制出来，放在正则表达式里面，正则表达式选取数字列表，一下子同行群里的所有客户数据就都到了你电脑上面。你现在是有一个群，如果你有同行5个以上的群数据，然后把群数据放在Excel表格里面统计下，2个以上的重复数据，你都标记下，提取出来，这些肯定不是同行就是非常精准想要购买或者已经购买好你产品的人了。

这个是之前的方法，现在的群成员已经看不到这么多了。但是这个方法也可以用其他的手段代替，只要你想，总有办法的。

B.qq空间访客提取：

如果qq没有关闭访客数据，那么每个陌生人进入qq空间，都可以看到访客，那么，我们可以通过很多方式收集到同行的qq号，同行qq空间访客，肯定就是你的精准客户，通过qq访客工具提取qq访客，你也可以很快获取到客户。

C.小偷软件：

这里大家要提防下网络上面随意荡过来的软件，很多软件是偷资料的小软件，有时候网上下载的一些软件，说是免费的，结果关闭杀毒软件运行之后，提示不能使用，很有可能就是这一类的软件。我前面一个客户，就送我一套这么的软件，只要别人使用了qq，然后打开这个软件，这个软件就可以获取到对方的qq好友列表，qq群列表，qq群成员列表。你把软件伪装成最厉害的微信营销软件，那么肯定都是一些喜欢微信营销的人，他的客户很有可能在qq好友列表里面，如果用这么一款软件获取到了别人的数据，你从群列表也可以分析出这个人的属性。所以警告大家很小心使用网上弄过来的软件。大家可以看下我这个客户获取到我小号的数据列表。

渠道2：b2b网站，阿里巴巴等网站

之前阿里巴巴网站的没有发现这个漏洞，我们可以通过手机网页版本的爬虫获取到所有阿里巴巴的数据，例如你的客户是茶叶，可以直接搜索到茶叶的老板，把所有的茶叶老板的电话号码给copy下来，现在阿里巴巴封杀爬虫ip，除非你有很多ip才好获取到阿里巴巴上面的老板数据

现在还有一些小的导航或者b2b网站，可以用爬虫技术获取数据

渠道3：百度地图采集

我们知道百度地图上面都有公司和店铺的标记，很多都带有电话号码，带有具体地址的参数，用数据爬虫软件，可以获取到所有的这些资料。

做营销一定要知道自己的精准客户是哪群人，如果不分析客户属性，那就捉不到客户。

我有一个客户做茶叶批发的，也是福建的朋友，做茶叶的，应该都知道茶叶是有地区属性的，每个地区喜欢的产品是他们本地的，例如浙江，喜欢的是绿茶龙井，福建肯定铁观音等，如果你卖茶叶的，不知道这个属性，想把龙井在福建卖好，那就要一定的水平了。我这个客户就是他就在网上开发了一套百度地图数据采集软件，指定区域（福建），指定关键字（茶楼，餐厅）把这些相关联系方式全部获取出来，提取出来之后，进行分析，用大数据工具批量添加，然后营销。做得非常好。

我和这个客户沟通完之后，真心发现不是生意难做了。只是做生意的方式变了。20年前只要摆个地摊就可以发财，10年前，只要随便找个工厂给外国人代加工点产品就可以赚到钱，但是这些人，同时发现现在赚钱难了。其实不然，现在真心是要懂得一些工具，一些现代化的软件来获得财富了。

结语：

上面介绍的一些方法一些具体的步骤可能不是最新的，但是思路肯定是超前的，只要你找到合适的技术，找到合适的工具，这些软件呢，网上都有得卖，花点钱都可以搞到。只要你肯付出，肯定可以获取到意想不到的收货

利用工具标准化营销

工具1：自己编辑或者定制一些脚本

自己编译一些软件来获取精准粉丝和获取流量需要一些脚本语音基础，如果有兴趣的朋友，可以自学下lua语言，或者c语言，如果没有语言基础的，建议大家还是不要去碰，没有一个小半年，没有足够的定力，是弄不好的，即使你写出来了，也很难变现，因为写程序的目的是变现，写好一个程序不是太难，但是拿这套程序出来变现是最难的。定制一些特定的脚本一般找一些写游戏代码的朋友，或者在淘宝上一搜一大堆。上面找人专门定制一些脚本

工具2：花钱购买一些小软件

大家如果是小卖家，只有1个微信，大家可以到淘宝上面或者一些微商朋友这里买一些小营销软件，这里给大家推荐使用微商达人软件（这个给大家推荐，选择看自己了。没有一款外挂软件能完全避免封号和一些风险，如果想赚钱，又怕风险，那就不要试）这个有转发和加人功能也还比较稳定。不过据说今年的8月份要关闭服务器，具体不太清楚，需要的朋友，可以自己打听。

工具3：云控系统

其实云控这种模式早就有了。我有一个客户在13年就有500台苹果手机，一台手机登录几十个微信号。

原理主要是一台手机上面下载不同的微信版本，每个版本的微信里面登录一个号，但是所有的需要用脚本来实现，每台手机操作的时候，非常麻烦，2个人工需要2天时间才可以给这500台手机更新一个朋友圈。每台手机都需要安装脚本上传资料到手机上面。

下面的图片，是我去年年底给这个客户安装云控系统的时候拍的照片。这个客户之前一直做站街业务，据说13-15年每年平均赚500万。而且人很少，一家人请了两个帮手，总共5个人完成这些事情。

他的说法很简单，一台手机等于一个人工，我大学的时候是学习的机械，我们之前干的事情，就是想办法用机器代替工人，我们去参观落后点的工厂全部是人工半自动化，但是吉利汽车湘潭生产线上面有一个流水线全部是机器人，整个流水线是全自动，只有5个技术员，相比其他流水线节约人工20人（当时候吉利汽车是不愿意我们拍照片的，所以留下的照片非常少，这个是我们12年参观生产线的照片）

现在的流水线是机器人代替工人，现在的营销是智能化代替销售员。之前我们需要聘请很多销售人员，但是现在一台全自动的营销云控就好。加人、发圈甚至是实名制的事情，都可以一键提交解决，非常方便。

当然，不要把云控当成营销神器，买了就能发财，需要一定的经验和实力才可以操作好。公司体量大，本来就熟悉微营销的朋友，可以考虑，如果连微营销也不懂的人，建议先熟悉微营销。

如何正确使用群控云控转化粉丝？

粉丝一般分为两类，一类是泛粉丝，另外一类是精准粉丝，泛粉丝一般价格便宜，容易获取，通过摇一摇，附近人，漂流瓶等轻松可以获取到；精准粉丝价格贵一般是通过我上面介绍的3类方法获取，这类粉丝获取成本高，转化时间长。针对两类粉丝的转化方式也有所不同。

这里先给大家普及一个点，微信封号问题：

谁都没有办法避免封号，违规多了，大号都有被封号的可能，你的微信号只有极大程度表现像一个常规的人使用，才有可能极大避免封号，试想一个微信号，200个好友，很少好友给你备注姓名，很少好友给你备注你的电话号码，或者备注的姓名都不一样，这个号腾讯八成知道就是一个营销号，如果再加上ip不稳定，登录环境不稳定，不封号才怪。所以我们的微信号只有极大程度的模仿一个正常人，用之前从来没有注册过，或者很少注册微信的手机号注册微信，前面一个月加同一个地区的朋友，让他们备注你的名字，电话，找朋友实名制，有一些转账，开通一些理财，才能避免封号。我手上有一些专门的防封秘籍，欢迎各位朋友和我交流。

和微信打交道多的人都知道，微信一直封号，从12年开始就在封杀一些不常规的推广号。微信封号问题很正常，就像我们开车一样，没有一个老司机说自己没有吃过罚单的，老司机告诉你的也是慢点开，稳点开，就可以少吃罚单。

A精准粉丝：

如果你的客户是比较精准的，意味着你的业务是单价高，利润高，转化时间长的，那么微信号一定要相对稳定，或者找一个稳定的号作为主号，其他的都是小号，找到客户之后导流到主号。

我杭州一家培训公司的客户，利用这类方法每次在任何一个城市开讲座都是满座，以他们的营销方式做案例（这里涉及到他们公司内部的一些资料和方式方法，我就不透露具体的公司名字）

前期准备

1.苹果手机20台

2.20套一控50云控系统

3.城市老板数据10万（工商数据和群嗅探数据）

4.营销素材200条

5.相对应的知识型礼品若干

嗅探就是进入群里，通过群成员列表批量获取到群成员的id。进入精准的客户群，例如我进入了宝妈群，一下子获取到群里面400多个成员的数据。

下面这些资料，打通一些资源，很容易弄到手，基本上一下子搞到整个城市的老板资源都没有太大问题，他们就是用这个方法，小号1千个，20台手机，每台手机50个号，大概发送10天朋友圈，打造10天朋友圈内容，我们后台直接可以编辑一个素材库，批量指定时间发送信息。10天的朋友圈一天可以编辑好。

朋友圈打造好，号码也养得差不多了。开始加人----通过两种方式通讯录导入和手动输入两种方式每种10个人一天。1000个号，一天加提交2万个数据，5天完成。

这里话术也很重要，如果你加的是企业老板，你说你准备来面试，八成通过，如果你做的是微营销，你说加你送他25G微信营销网络营销的资料，他也肯定通过你。我被祥子成交也是因为我还没有付款的时候，他就给我送了25G的网络营销资料。

加来的人，分为两种，第一种通过了，想了解了解的人，通过了的，可能不会愿意和你沟通，但是他会看你的朋友圈。

只要有沟通意向的人，都直接利益诱惑导流到老号进行进一步营销。（此处他们更加厉害，他们有多重流量池，微信老号，微信群，微博，甚至是app这里就看你的资源了，导流的目的是防止封号导致数据丢失带来损失。）他们用这套方法，每个城市培训都是满满的人。精准粉丝15天时间实现转化。

B泛粉丝：

泛粉丝一般只要是人，就能成交,成交的周期也比较短，一般几天时间成交。很多情况是涉灰，赚快钱是可以用这个的，不建议长期从事，难到达客户积淀。

我们客户有棋牌类的游戏的，一套系统，总共养好了20个号。每天5个号轮流定位站街在他们城市的东西南北中5个方位

玩附近的人这个工具的，大部分都是无聊的，无聊人士有几个特点：缺钱，好色，好赌，好奇。如果你的产品能满足他们，也可以用这招。他通过这招，每天可以吸引同城数据20来个新客户。

泛粉丝有很多玩法。今天时间有限，只介绍这一个。

很多传统生意的朋友说生意难做，其实不是生意难做了，是要改变下营销和推广的思路了。我的客户有上海陈安之培训机构的，上海亚龙微营销的，还有杭州好几家微营销厉害的公司，他们都是每个员工最少10个微信，虽然10个耐封的微信成本高，但是如果有了，�...