何为大数据精准推广？

大数据精准营推广就是在各个平台上几亿的用户找出我们客户（产品营销商家的客户），在这些用户中去推广我们的产品知识，达到我们精准营销的效果。

在现在国内的互联网平台上，每时每刻都在产生各个行业的数据，这些数据中有很对对于我们有价值的信息，比如某某今天在某平台上面发布、关注我们行业的类似信息（包括我们行业的），那怎么去找到这些客户呢？就可以接下来就可以使用我们的大数据去统计。

目前可操作的平台为8个（今日头条、咸鱼、支护、微博、喜马拉雅、腾讯扣扣、腾讯视频、优酷视频），这几个平台的优点是：1、流量大。2、具有强大的商业价值.3、能支持我们进行精准的数据分析。当然现在的平台也是特别多的，其他排名比较靠后的平台我们也是可以进行分析的（只要其数据能够进行精准分析，其商业价值比较大）。

在前期我们会针对客户所在的行业做一个行业报告，同时也为后面对数据的精准抓取做准备。在客户使用前期做行业报告时提供的方法获取满意的流量后，后期我们就可以给他们提供我们为他们在平台上抓取的数据了。

抓取数据的方法步骤如下（按照今日头条数据为例）：

一、利用4台服务器在互联网平台上抓取今日头条的所有数据，其中包括基本信息（头像、昵称、个人说明、他的关注、他的粉丝、动态、和包括特殊的头条号下面的文章视频等）、隐藏信息（例如此用户看了哪些文章、评论了什么）、协议信息（我们会找到协议接口看此用户一些隐藏的信息，例如他收藏了哪些文章以及他对某种生活中不好表达特殊爱好或者物品），我们这4台服务器都是24小时不断对更新的数据进行抓取。

二、在第一步采集的数据中都是杂乱无章的，其中包括对我们没有利用价值的和我们不能分析的（比如：链接，图片，没有商业价值等）现在会使用两台服务器对他进行分析，然后再使用两台服务器对这些抓取的数据经行一个标签化，在标签化的时候会对数据进行算法运算（具体的运算方式就是核心的东西，是不能告知的），举个例子：我们公司之前做群控的时候的客户标签就是：1、老板，2、开公司，3、营销寻找客户等；然后把这些数据放入我们的数据库（注：这些数据是没有电话号码或者微信号的，就算有我们也不会给你们的，这些敏感数据在互联网安全法中明确是违法，而且就算是微信号你们添加通过率也是很低，而且也会导致封号）

三、我们在前期的时候对你们的行业做报告的时候会有行业的关键词，现在我们把这些关键词放入我们的数据库中赛选就可以选出你们需要的客户数据。

现在的数据就是我们给你们抓取的精准数据，完成我们全部流程的30%，剩下的就是如何把我们抓取的这一批精准数据导入我们的常用聊天工具（现在主要是微信）

现在我们就会对这些数据用户提供诱饵（前期的报告中我们就会分析出来），就像我们平时钓鱼一样，鱼上钩必先食饵，鱼竿鱼钩就是我们后期使用的自动化营销工具（其中包括我们提供的方法，方案，软件和硬件），利用这些软件把我们的客户导入我们的聊天工具。

在使用我们自动化营销工具的时候我们会提供一个指标，对你们那边的操作人员进行管理考核，如果完成这个指标才能达到我们前期的预想效果。

在这批数据导入微信后我们会提供一个激活系统和一个转化系统，把我们数据中部分有欲望但是在纠结的客户转化下单。

数据肯定是无价的。但分析数据并非易事，因为结果越准确，成本就越高。鉴于数据急剧增长，需要一个过程来提供有意义的信息，最终变成实用的洞察力。

数据挖掘是指这个过程：在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。本文介绍了广泛用于大数据行业的6种综合数据挖掘工具。

1. Rapid Miner

Rapid Miner是一个数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。它是领先的数据挖掘开源系统之一。

该程序完全用Java编程语言编写。该程序提供了一个选项，以便用户试用大量可任意嵌套的操作符，这些操作符在XML文件中有详细说明，可由Rapid Miner的图形用户界面来构建。

2. Oracle Data Mining

它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。该系统配合强大的数据算法，锁定最佳客户。

此外，它可识别异常情况和交叉销售机会，让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外，它以所需的方式定制客户画像。

3. IBM SPSS Modeler

说到大规模项目，IBM SPSS Modeler最适合。在这个建模器中，文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法，基本上不需要编程。

它可广泛用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器和反向传播学习的基本神经网络。

4. KNIME

Konstanz Information Miner是一个开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。在商业智能界，KNIME号称是有助于为毫无经验的用户提供预测智能的平台。

此外，数据驱动的创新系统有助于发掘数据潜力。此外，它包括数千个模块和随时可用的示例以及一大批集成的工具和算法。

5. Python

Python是一种免费的开源语言，因易用性常常与R相提并论。与R不同，Python学起来往往很容易上手，易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的亲和度分析。

只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。

6.火车采集器

火车采集器由合肥乐维信息技术有限公司开发，是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。

大数据时代，数据就是金钱，很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制，防止网页上的数据被爬虫爬走。简单低级的爬虫速度快，伪装度低，如果没有反爬机制，它们可以很快的抓取大量数据，甚至因为请求过多，造成服务器不能正常工作。而伪装度高的爬虫爬取速度慢，对服务器造成的负担也相对较小。所以反爬的重点先是把那种简单粗暴危害大的爬虫先阻击在门外，然后再来对付那些伪装度高的爬虫。

大型网站，门户网站都会有自己的反爬虫制约机制。爬虫不是以浏览器方式来访问页面的，爬虫只下载网页的源代码这是区分爬虫与否的一个关键。

反爬虫思路要考虑以下几点：

1、能被google、百度等正规搜索引擎爬虫抓取，不限流量和并发数；

2、阻止山寨爬虫的抓取；

3、反爬虫策略应该是实时检测的，而不是通过一段时间后的访问统计分析得出；

4、误判后的人性化处理；

反爬虫的实用方法：

1、验证检查User-Agent；

2、增加图形验证、拖动、拼图等人机验证；

3、前端js script 实时计算 parameter 加给请求在后端进行验证；

4、检测 Cookie 中 session_id 的使用次数，如果超过限制，就阻止访问；

5、IP计数器，在 redis下给每个IP做计数，利用redis key的过期机制，每次计数累加时将key设定在一定的时间内过期。

6、动态生成url的key；

7、增加异地手机设备更换登录时需要动态验证手机短信；

8、异步加载嵌套在iframe里面的，并且 src="about:blank" ；

9、修改字体库让爬虫得到的数据不准确或者无用的数据（电商较多）；

10、ajax加载数据。

总结

如果反爬机制过于严格，可能会误伤到真正的用户。如果既要和爬虫死磕，又要保证很低的误伤率，那么又会增加研发的成本。爬虫与反爬虫的斗争从未停止，反爬虫程序员一直在与爬虫程序员做斗争。

我在杭州有位朋友，提到有家做社交的电商很火，叫拼多多，我没有在意，直到有一天，我居然在电视上看到了它的广告，广告画面活蹦乱跳，余音绕梁，我惊呆了，想知道这是何方YL，不，何方神圣，网上搜了下，流传着各种版本，比如月GMV超过400亿啦，已经威胁到京东淘宝啦，等。

辣么，怎么样才能知道拼多多的这些信息呢？比如，拼多多到底有多少在售商品，卖了多少钱？不单单是拼多多的投资人，也许淘宝京东，也想知道。

我有个简单的想法，不一定对，就是抓取拼多多的商品条目，这些条目至少有分类，价格，已出售数量等信息，做一个简单的加法，是不是就可以得到GMV了呢？

当然，缺点也很明显，就是由于第一次获取数据，只能得到这个时间点的切面信息，其他的信息， 比如每日每周每月的数据，要持续的获取才能得到。

当然，我们先走第一步，开个头。现在，我们就从一个切面来窥探下。

我们获取了多少商品条目？

49.78万，大约50万条。这些数据全不全，肯定不全，但是基本上覆盖了拼多多的绝大部分在售商品，再退一步，数据的量级应该是没错的（数据获取时间：2018-04-15）。

这些商品总共卖出了多少钱？

50万条商品，每件商品有不同的SKU，比如某个店家的芒果，下面有4个SKU，5斤的小的拼单价20元，5斤的大的30元， 8斤的小的40元，8斤的大的50元， 分别卖出了400份，300份，200份，100份，那么这个商品总销售额就是400*20 + 300*30+ 200*40+ 100*50 = 30000元。

如此，我们就可以计算出总计50万商品的销售额。

288亿。

我对电商是个外行，一般商品上面的“已卖出9527件”，问下各位电商业界人士，这个是当月的销售数量吗？如果是的话，那288亿就是月GMV，考虑到本月只过去一半，辣么，传言的“拼多多月GMV超过400亿”，或许，空穴不来风。

288亿是一个什么概念呢，我们搜索了京东财报的公开新闻：

京东2017年GMV接近1.3万亿，净利润50亿元。

可以估计去年京东的月均GMV大概是1100亿，电商的GMV同比可达50%+增长，胡乱估计京东2018月GMV大概1500亿，辣么，拼多多的GMV大约为京东的三分之一。

这个， 还是有点吃惊的啊。

销售额前十的品类是哪些？

了解一个电商平台销售额前几位的品类，有助于判断它的竞争优势，比如电器数码等产品之于京东，服饰箱包之于淘宝，图书音像之于当当。

拼多多的主打品类是什么呢？

电商喜欢将商品分为三级品类，比如食品-水果-猕猴桃。 以下我们列出一级类目和三级类目排名前十的数据。

全部一级品类成交额：

一级类目销售额前10的品类：

前三名分别是食品，母婴，女装。成交额分别是40亿，31亿，27亿。厉害了。

来看看前三名的销售额占所有36个一级类目的成交额比例，足足三分之一强。

三级类目销售额前10的品类：

第一名是抽纸，卖了5个多亿！

我有点好奇，想知道是什么牌子的抽纸卖了这么多呢？同时也为了验证数据的准确性，从数据库中找到了（历史）销量最高的抽纸，销量508万。

根据名字，手动在拼多多APP找到了这款产品，它的名字也许你没有听过，是这样的：

嗯，数据是正确的（这2天又多了2万，手机传过来的，这图怎么这么大）。

作为对比， 看了京东销量最高的单品，维达是320多万，和拼多多排名第二的，一个名叫“初采”的抽纸销量（343万）差不多。

销售量前二十的商品是哪些？

商品的销售量代表了人气，当然，也许一个商品有人会买多份，无论如何，我们可以从中看出拼多多最多客户购买的产品是什么：

第一名还是抽纸，第二名不可描述，第三名伞（希望大家能够点击查看原图，否则压缩的看不清了啊）。后面还有几个也是抽纸，嗯，我就不懂了，为什么这么多抽纸，拼多多主要就是卖纸的？

销量前二十的商品，销售量都在200万以上。给我的感觉，有点类似于超市，更确切地说，有点像杂货铺，或者，类似于小时候村头的小卖部，以实用的生活用品为主，实在，方便，实惠。

总结

在这个万众创新，消费升级的年代，拼多多这样的社交电商的出现，在满足普通人民物美价廉需求方面，大获成功，让我有种错觉，难道这代表了我们的社会反而陷入了消费降级的陷阱吗？

因为拼多多的这些数据， 我想起几年前读过的一位名为三浦展的作者写的一本书：《下流社会》，这里的下流社会并不是贬义，只是探讨日本社会的社会消费，阶层团块。

“下流社会”这个术语一经在日本出现，立即引爆讨论。因为社会“向下流动”的趋势正在世界悄然成形，日美欧曾引以为傲的中产阶层正在消失，出现“上流”与“下流”的两极分化。年轻一代源源不断加入的“下流社会”，其最大的特征并不仅仅是低收入，更在于沟通能力、生活能力、工作意愿、学习意愿、消费意愿等的全面下降，也可以说是“对全盘人生热情低下”。社会下沉的拉力愈来愈大，当全球社会纷纷向下流动，中国，能预防吗？

但是，拼多多的兴起也许是另外的情况，因为中国太大了，也许真的是消费升级，只是不是一二线城市居民的消费升级呢？

拼多多销量最好的单品是什么？抽纸。

这让我想起，小时候在农村，去洗手间方便，额说错了，是去茅房如厕，那时候哪里有什么清风维达和初采啊，就是用过的书本练习册什么的。现在大家生活水平提高了，开始用抽纸卷筒纸，看，这，算不算消费升级呢？

随着互联网时代的发展。大数据化时代的到来给很多企业带来本质的改变。在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去解决某些问题和积累知识或许是更加高效、便捷的方式。“大数据的目的并不是追求数据量大，而是通过系统式的数据收集和分析手段，实现价值的最大化。所以推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术，”数据本身不会说话，也不会直接创造价值，真正为企业带来价值的是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，或是成为面向客户创造价值服务的内容和依据。大数据技术的快速发展，也将用户的行为追踪变得更为便利。

大大神平台采用大数据庞大的用户基数和强大的数据处理能力，将需求方、供应方、资源方通过大数据技术全线打通。使得用户发布的软件需求平台可通过关键词利用大数据智能匹配出产品经理，让符合用户的产品经理从量级和精准度方面脱颖而出。 通过大数据分析精准了解需求者所想要做的软件一个领域和特点，并以此为依据，通过平台进行资源的精准匹配，并最终通过大数据分析精准细致的给出用户满意的效果。

智能匹配：

每一组数据和一个社会现象之间，都存在千线万缕的联系。比如，如果你所写的需求中多次出现商城类型的文字，大数据就会抓取多次出现的关键词，并通过各种数据模型的设计，去分析用户需求的所需要的是那一方面的产品经理。

抓住这一切入点，以“智能大数据”为核心驱动力，平台建立产品经理的专业领域标签、个人简介、擅长行业记录数据库，通过这些数据库预测需求者的所需。大数据时代让我们更容易获取对用户的洞察，当所有的行为和信息都被记下来以后，可能你所需要的产品经理可以被推荐和推荐平台上面的产品。大数据应用在个性化营销方面也可以让我们生活得更轻松。解决电商营销中“如何将推广信息与目标消费匹配”的行业难题。

大数据不仅可以实现需求和资源最简便的对接，实现丰富的智慧流通方式，还可以用更少的精力和成本，获得更优的闲置资产盘活和消费投资效果。

什么是网络爬虫

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。

小编记得有一个知名的网站号称最强大的“黑暗”搜索引擎工具Shodan，互联网上最可怕的搜索引擎！小编的确进去看过，搜索TP-LINK后，出现了大量的路由器，我点击任何一个所有信息都是可以看到的，包括国家，主机名等等，有兴趣的大家可以去官网上看看

在如今这个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物，而面临的问题就是大数据隐私

你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。

更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。

而我认为手握大数据还应该有大数据的思维，才能更好的利用！好的用途有：

大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；等等

今天在知乎上看到了一个帖子，分享给大家，不知大家看完有何感想

我们今天浅谈了一下大数据，希望不了解的朋友看一下，第二个方面今天我们不做程序员，教你如何进行简单的爬虫，将自己需要的大数据进行搜集，分享几个的小白上手易操作爬虫软件，感兴趣的可以试一下。

第一个：八爪鱼 大数据

第二个极搜客 这两个都是有免费的

第三个 熊猫采集 这个大家可以试用一下，并不是免费的

其他的比较专业的有Arachnid、EX-Crawlere、HerDy等等

好了，今天的文章到此结束了，希望能帮助到大家，对爬虫有兴趣的朋友可以试试我分享的这三款软件，个人认为极搜客还是蛮不错的，谢谢大家看我的文章，知数码行天下每天不断更新新的文章！

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!

苹果征收32%的服务费，“掏空”了中国自媒体人的发财之路，被骂“吃相难看”。

在这场“燕过拔毛式”的打赏抽成中，很多人都说苹果迟早会自己挖坑把自己埋了，但现实是......

苹果活的很好，并且非常强硬。92%的用户忠诚度牢牢的占据着智能手机市场的半壁江山。

而反观嘲讽苹果的“各位客官”，只想说，中国互联网江湖的道德讹诈太多，以至于很多人都忘了这就是赤裸裸地商业竞争。

尤其是现在，除了微信还牢牢坚守阵地，包括今日头条、知乎等平台，早已缴械投降。

那么，这些公司就真的这么“缺心眼”，乖乖的上交了32%的服务费？

傻的可不是这些企业，而是这么想的人！

要知道今日头条和知乎，都是目前中国互联网领域“顶呱呱”的企业，他们宁愿出钱也不愿放弃苹果市场，恰巧证明了他们对苹果系统所负载的庞大用户资源和技术资源的认可。

苹果手机安全封闭的操作系统，保证了用户不会从APP STORE里下载到一款带着植入软件、木马病毒的应用。IOS系统所拥有的丰富应用也都是目前安卓系统手机所无法比拟的。

作为一家技术创新型企业，苹果称霸江湖，靠的是创新和技术。而反观中国的手机品牌，绝大多数应用都是从“借鉴”起步，尽管现在中国自主品牌手机的功能很多，但大多应用的功能都大同小异，缺乏创新精神。因此要想让用户放弃用苹果系统，着实是有些为难啊！

那么，中国真的就没有创新企业了吗？倒也未必，尤其是在国内新经济、新业态的形式下，如今具代表性的互联网企业都在尝试着创新。

以盘石为例，盘石研发独立研发的盘云大数据管理平台（AdYun）、龙盘推广投放系统（YunDMP）、龙媒媒介联盟中心(YunMedia），都是“杠把子”级别的创新成果。尤其是盘云大数据管理平台（AdYun），依靠在全球架设的三千架服务器，每天可抓取10T的用户大数据。

盘云大数据管理平台服务器遍布全球

龙盘广告投放系统（YunDMP）

龙盘推广投放系统

龙媒媒介联盟中心部分合作伙伴媒介示例

要知道1TB就是一万亿个字节，1个汉字2字节，按常用格式存储的文件，1TB的书籍，也要有5百亿个汉字。按1秒钟读10个汉字计算，也需要50亿秒才能读完。

一年约31536000秒，结论是：不吃不喝不睡，至少要用158年才能读完。所以如果是10TB.......

只想说——给盘石36个赞，都不怕他骄傲！

当然，作为一家有追求、有梦想的企业，盘石的创新精神也不止于此。要知道大数据资源要“用之有道”才有价值。

盘石精准营销系统目前拥有数十万家网站、数万个APP和WAP端资源。在这些优质媒介资源中，企业主可以根据潜在用户过往大数据记录，定制推广计划并不断优化，从而获得精准客户。

龙媒媒介联盟中心36大垂直行业

2014年，盘石更是针对海外市场推出了“全球移动联盟推广平台RockyMobi”，帮助中国企业走出国门，自立自强。

全球移动联盟推广平台RockyMobi

因此，对中国互联网企业而言应该拥有更高的格局和视野，通过自身不断的技术和模式的创新，提高自身的竞争力，能够在未来拥抱全球市场和全球新经济中，有能力去和类似“苹果”这样的巨头同台对垒，获得市场话语权。