မားကတ်တင်း၏တန်ဖိုးသည် ကြီးမားသောဒေတာအောက်တွင် ဖန်ခွက်ဖြစ်သည်။

စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ပညာရပ်တစ်ခုလား။ဟုတ်ပါတယ်၊ လူတွေမှာ ကုန်သွယ်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်တွေရှိတာကြောင့်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေမှုတွေက အမြဲတည်ရှိနေပြီး ခေတ်တွေပြောင်းလဲလာတာနဲ့အမျှ ပုံစံအသစ်တွေလည်း ဆက်လက်ပေါ်ထွက်လာပါတယ်။ဒေတာကြီးမားသောခေတ်တွင် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးသည်လည်း တဖြည်းဖြည်း တိုးတက်လာသည်။

အချို့သောကဏ္ဍများတွင်၊ လက်ရှိစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနယ်ပယ်တွင်လည်း မကြုံစဖူးအလားအလာများရှိသည်။ဤသည်မှာ ဒေတာကြီးမားသောခေတ်တွင် မားကတ်တင်းပညာရှင်များ၏ အလုပ်အကိုင်ဦးတည်ချက်အတွက် လမ်းကြောင်းသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။သမားရိုးကျ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ဉာဏ်ပညာကို ကြီးမားသောဒေတာ၏ ကြီးမားသောစွမ်းအားဖြင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အရည်အသွေးနှင့် အရေအတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ကြီးမားသော အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်ဟု လူအများက ဆိုကြသည်။ဒါပေမယ့် ဒါကိုလုပ်ဖို့က အရင်လုပ်စရာတွေ အများကြီးရှိပါသေးတယ်။Wharton School of Business မှ စစ်ဆင်ရေးနှင့် သတင်းအချက်အလက် စီမံခန့်ခွဲရေး ပါမောက္ခ Shawndra Hill က “ဒါက အရမ်းစိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းတဲ့ အချိန်ပါပဲ။ဖောက်သည်များ၊ ၎င်းတို့၏ သဘောထားများနှင့် ၎င်းတို့၏ သဘောထားများကို နားလည်ရန် ဒေတာများစွာရှိသည်။မင်းဘာတွေတွေးနေတာလဲ။ထို့အပြင်၊ data mining သည်လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်နှစ်အတွင်း ကြီးမားသောခြေလှမ်းများ လှမ်းနိုင်ခဲ့သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လူတို့ပြောသောစကား၏နောက်ကွယ်တွင် စစ်မှန်သောအဓိပ္ပါယ်ကိုရှာဖွေရန် လမ်းကြောင်းတစ်ခုကျန်ရှိနေပါသေးသည်။"

ဒေတာကြီးများခေတ်ရောက်လာပြီဟု လူအများက ယူဆကြသော်လည်း မကြာခဏ မရေမရာသော ခံစားချက်တစ်ခုသာဖြစ်သည်။စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်း၏ စစ်မှန်သော စွမ်းအားအတွက်၊ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြရန် ခေတ်ဆန်သောစကားလုံးကို အသုံးပြုနိုင်သည်။တကယ်တော့ သူ့ရဲ့ စွမ်းအားကို နားလည်ဖို့ ကြိုးစားသင့်တယ်။ကုမ္ပဏီအများစုအတွက်၊ big data marketing ၏ အဓိကတန်ဖိုးသည် အောက်ပါကဏ္ဍများမှ လာပါသည်။

ပထမဦးစွာ သုံးစွဲသူ၏ အပြုအမူနှင့် လက္ခဏာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ။

သိသိသာသာ၊ သင်အသုံးပြုသူဒေတာအလုံအလောက်စုဆောင်းနေသရွေ့၊ သင်သည်အသုံးပြုသူ၏အကြိုက်များနှင့်ဝယ်ယူမှုအလေ့အထများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး "အသုံးပြုသူကိုအသုံးပြုသူထက် ပိုသိသည်" ဟူ၍ပင် သိသာထင်ရှားပါသည်။ဤအချက်ဖြင့်၊ ၎င်းသည် များစွာသော ဒေတာစျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်း၏ အထွတ်အထိပ်နှင့် စတင်သည့်နေရာဖြစ်သည်။မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ၎င်းတို့၏ဆောင်ပုဒ်အဖြစ် "ဖောက်သည်ဗဟိုပြု" ကိုအသုံးပြုသောကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းကိုစဉ်းစားနိုင်သည်။အရင်တုန်းက ဖောက်သည်တွေရဲ့ လိုအပ်ချက်နဲ့ အတွေးအမြင်တွေကို အချိန်မီ နားလည်နိုင်ပါ့မလား။ဒေတာကြီးများခေတ်တွင် ဤမေးခွန်းအတွက် အဖြေသာလျှင် ရှင်းပါသည်။

ဒုတိယ၊ တိကျသောစျေးကွက်ရှာဖွေရေးအချက်အလက်များအတွက် ပံ့ပိုးကူညီမှုကို တွန်းအားပေးပါ။

လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း၊ ကုမ္ပဏီအများအပြားက တိကျသောစျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းကို အမြဲဖော်ပြခဲ့သော်လည်း အလွန်ရှားပါးသော်လည်း spam သည် ရေလျှံနေသည်။အဓိက အကြောင်းအရင်းမှာ ယခင်က အမည်ခံ တိကျသော စျေးကွက်ချဲ့ထွင်မှုမှာ အလွန်တိကျမှု မရှိသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် သုံးစွဲသူ၏ လက္ခဏာရပ်ဆိုင်ရာ ဒေတာပံ့ပိုးမှုနှင့် အသေးစိတ်နှင့် တိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မရှိသောကြောင့် ဖြစ်သည်။နှိုင်းရပြောရလျှင် လက်ရှိ RTB ကြော်ငြာနှင့် အခြားအပလီကေးရှင်းများက ကျွန်ုပ်တို့အား ယခင်ကထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောတိကျမှုကိုပြသပြီး ၎င်းနောက်တွင် ကြီးမားသောဒေတာပံ့ပိုးမှုဖြစ်သည်။

တတိယ၊ ထုတ်ကုန်များနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး လှုပ်ရှားမှုများကို သုံးစွဲသူ၏မျက်နှာသာရရှိစေရန် လမ်းညွှန်ပါ။

ထုတ်ကုန်မထုတ်လုပ်မီ အလားအလာရှိသော သုံးစွဲသူများ၏ အဓိကသွင်ပြင်လက္ခဏာများနှင့် ထုတ်ကုန်အပေါ် ၎င်းတို့၏မျှော်လင့်ချက်များကို နားလည်နိုင်လျှင် သင်၏ထုတ်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုသည် တတ်နိုင်သမျှ ကောင်းမွန်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ဥပမာအားဖြင့်၊ Netflix သည် “House of Cards” မရိုက်ကူးမီတွင် အလားအလာရှိသော ပရိသတ်များ အလိုရှိမည့် ဒါရိုက်တာများနှင့် သရုပ်ဆောင်များကို သိရန် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုပြီး ပရိသတ်၏ နှလုံးသားကို အမှန်တကယ် ဖမ်းစားနိုင်ခဲ့သည်။အခြားဥပမာတစ်ခုအနေဖြင့် “Little Times” ၏နမူနာကို ထုတ်လွှင့်ပြီးနောက်၊ ၎င်း၏ဇာတ်ကားများ၏ အဓိကပရိသတ်အုပ်စုသည် 90s နောက်ပိုင်းအမျိုးသမီးများဖြစ်ကြောင်း Weibo မှ ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှတစ်ဆင့် သိရှိခဲ့ရသောကြောင့် ယင်းအဖွဲ့များအတွက် နောက်ဆက်တွဲစျေးကွက်ရှာဖွေရေးလှုပ်ရှားမှုများကို အဓိကလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။

စတုတ္ထအချက်မှာ ပြိုင်ဘက်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အမှတ်တံဆိပ်ဆက်သွယ်ရေး။

ပြိုင်ဖက်တွေ ဘာတွေလုပ်နေလဲ ဆိုတာ ကုမ္ပဏီ တော်တော်များများက သိချင်ပါတယ်။တခြားပါတီက သင့်ကို မပြောဘူးဆိုရင်တောင် ကြီးမားတဲ့ ဒေတာစောင့်ကြည့်မှုနဲ့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကနေ ရှာဖွေနိုင်ပါတယ်။အမှတ်တံဆိပ်ဆက်သွယ်ရေး၏ ထိရောက်မှုကိုလည်း ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှတစ်ဆင့် ပစ်မှတ်ထားနိုင်သည်။ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အကြောင်းအရာအင်္ဂါရပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သောအသုံးပြုသူခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အပြုသဘောဆောင်သောနှင့်အနုတ်လက္ခဏာသဘောထားခွဲခြားခြင်း၊ နှုတ်ဖြင့်အမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးဖြန့်ဖြူးခြင်းစသည်တို့ကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ပြိုင်ဘက်များ၏ ဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်းကို စောင့်ကြည့်ခြင်းဖြင့် ဆုပ်ကိုင်နိုင်ပြီး၊ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ စံသတ်မှတ်ခြင်း အသုံးပြုသူအစီအစဥ်ကို အသုံးပြုသူ၏ အသံအစီအစဉ်အရ အကြောင်းအရာကို ကိုးကားပြီး Weibo matrix ၏ လည်ပတ်အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုပင် အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။

ပဉ္စမအချက်မှာ အမှတ်တံဆိပ် အကျပ်အတည်းကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှု ပံ့ပိုးပေးခြင်း။

မီဒီယာခေတ်သစ်တွင် အမှတ်တံဆိပ်အကျပ်အတည်းကြောင့် ကုမ္ပဏီအများအပြားက ယင်းအကြောင်းကို ပြောဆိုခဲ့ကြသည်။သို့သော် ကြီးမားသောဒေတာသည် ကုမ္ပဏီများကို ကြိုတင်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။အကျပ်အတည်းဖြစ်ပွားနေစဉ်အတွင်း၊ အကျပ်အတည်းပြန့်ပွားမှုလမ်းကြောင်းကို ခြေရာခံရန်၊ အရေးကြီးသောပါဝင်သူများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်နှင့် လျင်မြန်သောတုံ့ပြန်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် လိုအပ်သည်။ဒေတာကြီးများသည် အပျက်သဘောဆောင်သော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို စုဆောင်းနိုင်ပြီး အကျပ်အတည်းကို ခြေရာခံခြင်းနှင့် အချက်ပေးအချက်ပြမှုများ၊ လူစုလူဝေး၏ လူမှုရေးဆိုင်ရာ အရည်အချင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်၊ ဖြစ်ရပ်ဖြစ်စဉ်တွင် ရှုမြင်ချက်များကို စုစည်းကာ၊ အဓိကလူများနှင့် ဆက်သွယ်ရေးလမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး လုပ်ငန်းနှင့် ထုတ်ကုန်များ၏ ဂုဏ်သတင်းကို ကာကွယ်ကာ ဆုပ်ကိုင်ထားသည်။ အရင်းအမြစ်နှင့်သော့။Node၊ အကျပ်အတည်းများကို လျင်မြန်ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပါ။

ဆဌမအချက်မှာ ကုမ္ပဏီ၏ အဓိကဖောက်သည်များကို စိစစ်သည်။

စွန့်ဦးတီထွင်သူများစွာသည် မေးခွန်းတွင် ရောထွေးနေကြသည်- လုပ်ငန်း၏အသုံးပြုသူများ၊ သူငယ်ချင်းများနှင့် ပရိသတ်များကြားတွင် မည်သည့်တန်ဖိုးရှိသော သုံးစွဲသူများဖြစ်သနည်း။ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့်၊ ဤအရာအားလုံးကို အချက်အလက်များဖြင့် ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။အသုံးပြုသူမှ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခဲ့သည့် ဝဘ်ဆိုဒ်အမျိုးမျိုးမှ၊ သင်စိတ်ဝင်စားသောအရာများသည် သင့်လုပ်ငန်းနှင့် ဆက်စပ်မှုရှိမရှိကို သင်ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်ရှိ အသုံးပြုသူမှ တင်ထားသော အကြောင်းအရာမျိုးစုံနှင့် အခြားသူများနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံနေသည့် အကြောင်းအရာများမှ၊ ပေါင်းစည်းခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ရန် အချို့သော စည်းမျဉ်းများကို အသုံးပြု၍ မကုန်ခန်းနိုင်သော အချက်အလက်ကို သင်ရှာဖွေနိုင်ပြီး ကုမ္ပဏီများသည် အဓိကပစ်မှတ်ထားအသုံးပြုသူများကို စစ်ဆေးရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

သတ္တမ၊ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေရန်အတွက် ဒေတာကြီးများကို အသုံးပြုပါသည်။

သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန် အဓိကမှာ သုံးစွဲသူနှင့် ၎င်းတို့အသုံးပြုနေသော သင့်ထုတ်ကုန်၏ အခြေအနေကို အမှန်တကယ် နားလည်ရန်နှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ သတိပေးချက်များ ပြုလုပ်ရန်ဖြစ်သည်။ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာကြီးမားသောခေတ်တွင်၊ သင်မောင်းနှင်နေသည့်ကားသည် သင့်အသက်ကို ကြိုတင်ကယ်တင်နိုင်ပေမည်။ယာဉ်လည်ပတ်မှုအချက်အလက်ကို ယာဉ်တစ်လျှောက်လုံးရှိ အာရုံခံကိရိယာများမှ စုဆောင်းထားသရွေ့ သင့်ကား၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများ ပြဿနာမဖြစ်မီတွင် သင့် သို့မဟုတ် 4S ဆိုင်ကို ကြိုတင်သတိပေးမည်ဖြစ်သည်။ဒါက ငွေကို ကယ်တင်ဖို့သာမက အသက်ကိုပါ ကာကွယ်ဖို့ပါ။အမှန်မှာ၊ 2000 ခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ UPS အမြန်ကုမ္ပဏီသည် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ ယာဉ်အစီးရေ 60,000 ၏ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ယာဉ်အခြေအနေများကို သိရှိနိုင်စေရန် အချက်အလက်ကြီးများကို အခြေခံ၍ ဤကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစနစ်ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ .