① 大数据怎么赚钱
选择一个适合自己、适合市场的很重要
不要去跟风，要考虑自己做不做的了，不要看别人做什么就去做，
入错行，无利润可言，可能好几年的努力都浪费了，
獀下【萧俊.峰】，对这领域是非常精通的，希望能对你有幚助！
如若您对我的答复满意，请选择“好评”，谢谢您的采纳。
② 如何用大数据分析创造商业价值
大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程，从而揭示隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件，大数据分析可以指明商业收益的方向，比如新的机遇，有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争优势等等。
以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业：
1. 银行和证券
通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时在多个平台(移动，网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。
8. 消费者贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。
③ 大数据时代的营销怎么做
大数据时代的营销怎么做？
大数据时代的营销怎么做？各公司在大数据方面出手阔绰。首席营销官调查网站（The CMO Survey）报道称，目前大约有5.5%的营销预算用于营销分析，这个数字将在未来3年内增加到8.7%。大家的期望值很高，许多公司正试图弄清楚如何破译数据，从中获得卓越的战略见解。
我非常支持这种获取和利用数据来推动决策的趋势。然而，这也是问题所在。随着数据量的增长，企业的数据利用率越来越低。我首先在2012年2月提出了如下问题：“在你的公司作出决策前，对现有或者索取的营销分析数据加以利用的项目占多大比例？”得到的结果是37%，当时我觉得这个比例太低。但当我在2013年8月提出同样的问题时，比例降至29%。图1显示了这个比例在过去18个月里持续下降。
但这个调查结果并非完全出人意料。回顾30年来相关调查的历史，数据利用率始终偏低，很多种类的营销信息都是如此，包括营销调研、广告调研和现在的社交媒体调研。这种偏低的营销分析数据利用率妨碍了大数据对利润的贡献。
妨碍有多大？有些人可能会说，营销分析等各种市场情报的最终衡量标准是能否增进企业对客户的了解。首席营销官调查网站请顶级营销人员对他们公司在“获得和利用对客户的深入见解”方面的表现打分。满分为5分，1分是糟糕，2分是尚可，3分是普通，4分是良好，5分是优秀。回顾过往得分，结果显示仍然处于普通水平（2013年8月为3.4分，2012年2月为3.5分，2009年8月为3.5分）。因此，即使用于营销分析的花费增多，但我们并未看到对客户的深入见解有所提高。
企业应该怎么做？首先，管理人员必须以终为始。上市计划、创造需求的活动和销售活动必须包括关于哪些数据应该收集以及如何利用它们的具体说明。当计划和策略中植入了大数据方案的时候，偏低的利用率可能会上升。
其次，企业必须花钱培训管理人员，让他们知道如何利用营销分析来获得洞察力、推动决策、实施策略和评估他们已经采取的行动。正是出于这个原因，我们在福库商学院（Fuqua）教授“市场情报”课程，专注于信息的“使用”而非“创造”。企业必须更加重视市场分析的应用部分。机构和咨询公司可以提供这类培训。
第三，企业必须找到和留住那些能够充分利用市场分析的合适人才。当问及“你的公司在多大程度上拥有能够充分利用市场分析的合适人才？”时（1分为没有合适的人才，7分为有合适的人才），仅仅3.4%的受访者给自己的公司打了7分，56%的人打了低于平均水平的分数。图2显示了完整的分数分布情况（平均分为3.4分，标准偏差为1.7分）。
④ 大数据可以通过哪些方式为企业创造价值
其实现有模式的大数据不可能给企业带来多少价值，其实大数据就是窃取死人版信权息，这个东西按照现在的算法有不准确性。好比一个人举例子，怎么确定一只猫，如果是以前我们是按简化模型来确定的，现在不需要模型而是把所有的猫一只不落的存入数据库，而世界这么大，其实这种算法在现有模式下还行，如果以后空间发展了呢？还有就是你的消费欲望可能是随时变化的，没有定性的，因为人是会随时变化的，一个人活到现在的算法不能推测你以后的算法。所以大数据如果以现有的算法是不可信的。算法必须创新。
⑤ 普通人怎么使用网络大数据
太难了，普通人对于大数据的作用基本都是提供资料，一般人很难有权限采集别人的数据，有能力的人采集了数据进行操作换取利润，普通人能用到的很少，能看到的也很少。
也许能看到一些分析报告吧，可以去艾瑞咨询或者一些网站看看，但不一定普通人能用到。毕竟服务提供者也是为了给别的公司创造利润。
⑥ 如何利用大数据来创造价值
深圳远标为你解答
大数据如何创造价值
这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。
首先，大数据能提高透明度。仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显著缩短上实时间并提高质量。
其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。
再次能针对细分人口采取定制行动。大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。
还能用自动化算法取代或支持人类决策。复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。
最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。
⑦ 大数据公司的盈利方式是什么
盈利方式是估值。
1.帮助企业建立战略投资和财务投资的长期财务预测模型，可以使用蒙特卡罗方法，对随机变量指标按概率分布进行统计模拟分析;
2.运用自由现金流量折现模型、经济增加值或经济利润模型、股利折现模型以及基于市场比率的估值模型等对投资的财务可行性进行分析;
3.对企业自身、投资对象进行不同战略情境演绎下的估值;
4.对企业围绕流动资金占用和投资的融资需求做出融资工具的选择和安排。
⑧ 大数据如何给企业创造实际价值
第来一，通过大数据分析，各源行各业都能更快地对变革进行跟踪，响应全球经济快速的变化。
第二，在全球金融经济危机的状态下，通过数据分析，能够更好地理解整个经济危机行为的演变。
第三，能够更好地满足大众和企业服务的需求，而且可以预测市场的变化。
而从大数据利用的方式上，也可产生几个方面的价值。
首先，大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
其次，要实现大数据整合创新的价值，通过不同渠道的聚集整合，创造新的数据价值。
⑨ 大数据如何创造价值
大数据如何创造价值
数据正形成一股湍流，渗透进全球经济的各个领域。但这到底意味着什么呢？尽管很多人疑惑重重，将大数据看成是对他们隐私的一种入侵。但从好的一面来看，大数据不仅有益于私人企业，也有益于国民经济及百姓。
比如，如果美国医疗可以创造性和有效地运用大数据来驱动效率和质量，每年来自行业数据的潜在价值，估计可以超过三千亿美元；其中三分之二将体现为国民医疗开支减少8%左右。在私营行业，充分使用大数据的零售商有可能将营业利润率提高超过60%。在欧洲发达经济体中，若政府机关使用大数据，估计仅仅在改善运行效率上就可以节省超过一千亿欧元（1490亿美元），这还不包括以大数据为杠杆减少诈骗、失误和税收缺口。
如今日益先进的技术应用于各类软件，配合持续增长的马力，从数据中提取有价值信息的方式也会显著完善。用大数据在全球经济中各行业创造价值的途径很多。私人公司、政府和公共部门，都有很大的机会利用大数据来提高效率和提升价值。
数据已经成为一个生产要素
麦肯锡全球研究院估计2010年全球企业储存在磁盘上的新数据超过7艾字节，而消费者在个人电脑和笔记本等设备上储存的新数据超过6艾字节。1艾字节相当于美国国会图书馆储存信息的4000多倍。
大数据现在触及到全球经济的每个行业。像实体资产和人力资本等生产中的其他要素，大数据是诸多现代经济活动顺利开展不可或缺的部分。估计截至2009年，几乎美国经济的所有行业里，每个拥有超过1000名员工的公司至少平均储存200兆兆字节的数据（即1999年美国零售商沃尔玛仓库数据的两倍）。
近期内最有潜力通过使用大数据来创造价值的地方是那些最发达的国家。展望未来，发展中国家只要条件适当，将会有巨大潜能利用大数据。比如，亚洲已经成为个人定位数据产生的主要区域，因为那里有大量的手机在使用。2010年，中国估计有8亿多部手机在使用，超过其他国家。此外，发展中国家和地区的一些个人企业在数据使用上比平均水平要先进。而且部分组织可借助其远程存储和处理数据的能力。
在基础科技、平台、数据处理的分析能力和使用者的行为（越来越多的个体经历着数字化的生活）的演变和创新驱动下，大数据的未来发展有无限可能。
大数据如何创造价值
这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。
首先，大数据能提高透明度。仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显著缩短上实时间并提高质量。
其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。
再次能针对细分人口采取定制行动。大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。
还能用自动化算法取代或支持人类决策。复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。
最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。
可以预见，大数据应用将成为个体公司竞争和增长的关键基准，也将促进新一波的生产力增长和提高消费者剩余。
⑩ 如何运用大数据提升公司业绩
大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。