1、消费能力模型，我们可以根据用户浏览家具的价格、以往消费历史纪录、收入等对用户进行消费能力分析；（2）优质客户分析模型，可以根据用户浏览次数、停留时长、购买记录、信誉度等数据进行分析，从而得出用户装修的迫切程度，可以分为高、中、低三个等级。
2、这种依据用户行为描绘用户画像，自动匹配精准的文案和投放渠道进行投放的行为就是数字化精准营销的方式。
3、社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯，无需人力、数据可自动全天候采集，数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。传统的用户数据收集有以下挑战：01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。
4、第一，传统数据基础累积及信息收集。这一步主要通过互联网数据搜寻，找到自己想要的信息，这类信息主要包括目标客户的基本信息、联系方式（包括邮箱、电话、地址）、网站主页等等。
5、应用目标明确： 从海量订单数据中，豌豆DM帮助挖掘出商品间的关联性，比如喜力啤酒、苏打和饼干的组合，这些规则代表了用户的购物习惯。 数据探索： 利用豌豆DM的数据预处理功能，淘宝确保数据的完整性和一致性，无需额外处理。
1、大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备（如智能手表或者智能手环）生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。
2、整合能力的实际应用。通过整合数据，企业能够预测未来趋势，引导客户做出理性的金融决策，激发员工的创造力，从而推动公司发展。以银行为例，其通过多渠道搜集数据，运用大数据技术进行整合分析，实时掌握客户对金融产品的反馈，以及员工的情绪变化。 整合能力在应对客户反应中的应用。
3、为了解决这个问题，采用中央数据管理平台是必要的，整合所有部门，从而确保数据分析的准确性更高，所有部门的任何变化都可以立即访问。（5）数据隔离 即使数据干净，将其组织和集成在一起，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分成几组是有帮助的，同时牢记分析正在尝试实现什么。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
一般来讲，典型的数据分析包含六个步骤，分别是明确思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据以及撰写报告，下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤。明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。 它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。（2） 支撑行业收益管理。大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。
大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值 前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。将数据应用到生活生产中，可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。
大数据在银行业的应用 舆情分析 对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。
在绩效管理方面，可以通过对大数据的有效利用，并借助通讯、视频、移动终端等技术手段，对商业银行员工的工作方式、频率、业绩等做出更加准确的评价，有助于充分发挥绩效考核的正向激励作用。 （三）数据基础设施建设面临严峻考验。进入大数据时代，数据来源的多元化主要体现在两个层面：一是在金融业务链条之外。
市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。