如今的大数据分析平台性能指标分为两类:一类是流量性能指标，流量性能指标分为:搜索引擎推荐；商品情报推荐(类似JD.COM和天猫的千人千面)；SMS短消息群发系统；DSP广告需求侧平台；另一类EDM邮件营销是数字营销表现:用户行为分析、用户属性分析(个性)、漏斗分析(转化漏斗法)、分布分析(区域)、点击分布热图(适用于产品页面)。以上两类大数据分析平台的性能指标缺一不可，直接关系到企业的命脉。
5、大数据精描幼儿画像为评价赋能然而，如何科学合理地捕捉碎片化的行为，进而通过对幼儿行为的研究，总结出幼儿学习、生活、兴趣的特点和规律，成为学前教育研究者和实践者的重要课题。随着大数据技术在教育领域的广泛应用，基于证据和大数据的教育决策机制逐渐形成。利用大数据技术分析孩子的学习行为，有利于改进评价，提高教育质量。对接五大领域，把握评价设计的内涵和要素，促进幼儿综合评价。在幼儿教育领域利用大数据技术分析儿童的学习行为，可以通过学习者建模、学习行为预测、学习评价等学习技术和系统的应用，帮助教师合理分配教学资源，改进教学策略。
6、大数据时代下的人群透视Crowd perspective，又称人群分析，是根据用户的属性选取特定人群，利用大数据的相关技术，探索数据背后的本质。常见的分析需求包括观察特定区域的购买转化率、指定分销渠道的新增用户数和转化率、业务活动留存率等等。我们先来看一个简单的例子。我们为昨天的活跃用户创建了一个指定的人群。产品人员想分析男性用户比例是否高于女性用户比例，利用相关分析技术得到分布图。
那你为什么要做人群透视？我先给你描述一个场景。看到这个数据后，我们应该马上找出是什么原因造成的。首先，运营商会确认每个渠道的留存率(根据引流渠道划分人群)，发现某个渠道的新用户注册快速增加，但留存率急剧下降；最后发现渠道投放人员针对特定人群设置广告，但这些用户因为产品本身无法带来满足感和愉悦感而放弃。
7、大数据精准营销如何做精准营销的本质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，大数据是手段。大数据精准营销实践如下:1。面向用户。真正的营销从来都是以用户为中心的，大数据真的把用户“画”在了我们面前。营销人员可以根据数据库中的数据建立用户画像，了解用户的消费习惯、年龄、收入等情况，从而对产品、用户定位和营销做出指导性调整。
很多销售人员在推广产品时经常会遇到这样的问题:产品是一样的，但是用户的需求却不一样。如何把同样的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”的个性化营销。利用大数据分析，可以建立完善的用户画像，了解消费者，进行精准的个性化营销。3.对用户的深度洞察。深入洞察用户，挖掘其潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确知道用户的潜在消费需求。
8、基于大数据的用户标签体系建设思路和应用基于大数据的用户标签体系的思路与应用在大数据时代，数据在呈现出量化、多元化、价值化变化的同时，改变了传统IT行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。如何从ZB级的海量数据中获取和过滤有价值的信息，是IT企业面临的一大挑战。建立客户标签，支持精准营销服务，是应对上述挑战的有效解决方案。但是如何设计一个完美的用户标签系统呢？
应该贴什么标签？谁会打电话？如何利用用户标签创造商业价值？这些都是产品设计层面需要解决的问题。掌上医讯一直致力于为医生打造今日头条和智能学习平台，通过大数据技术实现医生学习的智能化和个性化。搭建这样一个学习平台，最基本的就是建立用户的标签体系。经过长时间的学习、思考、借鉴和实践，我有了自己的标签建设思路，也提炼出了符合自己业务的标签。
9、大数据时代的用户数据如何区别保护如何保护用户数据大数据时代是物联网时代。随着云存储和云计算的发展，以智能手机、智能家电和可穿戴设备为代表的智能终端的普及程度将会提高，越来越多的用户数据将会通过各种智能终端上传和收集，对用户数据的分析、挖掘和利用，将是大数据的商业价值。具有巨大价值的用户数据的性质和使用规则是值得我们思考的问题，用户数据“差异化所有权”的概念指的是用户数据，我们首先想到的是用户的“隐私”。
