大数据细分市场案例分享
大数据时代的演变
• 传统产业的互联网化进程—中国
高
媒体与出版 广告
教育
金融
零售
制造
互
联
电信
网
医疗
能源
化
程
交通
度
服务
消费互联网化 工业互联网化
公有云
（颠覆&重构）
私有云
（兼容&优化）
低
1994-2002
2003-2011
2012-2020
小
难度
大
Source: IDC 2014
国内手机小说门户
PK
清单式目录
人气排行榜
小众
结果
主流
航空公司大数据
数据种类
特殊饮食或会过敏客户 座位偏好的乘客 蜜月中的新婚夫妇 行李被错放的客户 航班有过误点的客户
营销机会
•出售演出门票 •租车服务 •直升飞机观光 •商务旅客 •拉斯维加斯
问题
年收入、房产价值 小孩的年龄范围
花在机票上的费用 偏爱的小旅馆 信用卡类型
数字阅读服务商
• 客户的阅读行为与图 书之间的关系：
书是否读完
页面是否被略过
哪种类型的书最 先食习惯或者会过 敏的乘客、有座位偏 好的乘客、蜜月中新 婚夫妇、行李被错放 的乘客、航班有过误 点的乘客
• 乘客飞行中网络行为： 乘客飞行中的浏览历 史、FaceBook的点赞
• 客户个人资料：累计 里程数、家乡机场、 年收入、房产价值、 孩子年纪范围、消费 预期（机票钱、偏爱 旅店、信用卡类型）
汽车制造商
• 市场数据：购买趋势、 地方和国家车辆供应、 现车库存
• 物联网车辆数据：油 耗、机械故障、安全 和性能指标
• 潜在其他数据：租赁 数据、驾驶行为、日 程安排、汽车位置、 目前汽车价值、付款 数据
兼容性
安全
私有云
定制与 集成
成本
混合云
体验
弹性
公有云
大数据细分市场
电子书阅读-亚马逊大数据技术发展沿革
A9
算法、搜索引擎
Amazon Web Services 云服务系统
一键下单
挖掘数据用户
X-Ray
用户对书籍内容自行挖掘、群体完 善
电子书阅读
亚马逊大数据运用中待解决的问题
Kindle商店
“协同过滤”大数据
数据挖掘实现了用其他方法不可能实现的方法来发现信息，但它必须受到规范，应当 在适当的说明下使用。
如果数据是收集自特定的个人，那么就会出现一些涉及保密、法律和伦理的问题。
讨论
利用大数据需求细分市场是否适用于每个行业？ 目前已有的挑战和问题是否已经有突破，来冲破瓶颈？
隐私问题、法律问题等 实际应用中大数据的细粒度控制与运营成本的权衡
航空公司大数据
A
数据种类
数
C
据
3
数据量
V
E
数据速度
B
客户全生命周期旅客管理
D
应
客户行为分析
用 领
域
F
网购行为分析
汽车制造商与大数据
库存数据库
提升供应链效率增加周转率
车辆运行数据收集 改善产品设计降低质量风险
客户行为数据收集 挖掘用户需求
汽车制造商与大数据
挑战 隐私问题 交通执法
问题1：案例公司分析数据模型
e.建议符合习惯的路线
f.控制信号灯
g.提醒司机路况信息和危险情况
h.以旧换新日期提醒
问题3：挖掘用户数据有什么缺点
隐私问题
与数据挖掘有关的，还牵扯到隐私问题，例如：一个雇主可以通过访问医疗记录来筛 选出那些有糖尿病或者严重心脏病的人，从而意图削减保险支出。然而，这种做法会 导致伦理和法律问题。
感谢
对于政府和商业数据的挖掘，可能会涉及到的，是国家安全或者商业机密之类的问题。 这对于保密也是个不小的挑战。
数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的 关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此 方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命；但这当中还是存在着数 据库可能被滥用的问题。
问题2：细颗粒数据分析改善运营策略和业务战略
1.数字阅读服务商
a.作家可以调整工作、出版商可以选择手稿
b.作家得到读者反馈
2.航空公司
a.顾客识别，制定市场营销策略
b.发现市场不同交叉点，搭载其他的产品
3.汽车行业
a.为经销商提供采购建议
b.改善产品设计
c.提醒司机潜在故障问题
d.租赁市场策略