百度大數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)（免費(fèi)大數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于百度大數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)哪個(gè)好？

• 2、怎么用百度大數(shù)據(jù)

• 3、請(qǐng)問有免費(fèi)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)嗎？

• 4、在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會(huì)查到嗎

一、大數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)哪個(gè)好？

星環(huán)科技

星環(huán)信息科技主要從事大數(shù)據(jù)時(shí)代核心平臺(tái)數(shù)據(jù)庫軟件的研發(fā)與服務(wù)，被Gartner列為國(guó)際主流Hadoop發(fā)行版廠商。其產(chǎn)品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流處理引擎Transwarp Stream和數(shù)據(jù)挖掘組件Transwarp Discover。

帆軟軟件

帆軟軟件由報(bào)表軟件FineReport起家，目前已成為報(bào)表領(lǐng)域的權(quán)威者，擁有10年企業(yè)數(shù)據(jù)分析的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。后發(fā)布的商業(yè)智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)可視化分析；提供PC端、移動(dòng)端、大屏的可視化方案，廣泛應(yīng)用于銀行、電商、地產(chǎn)、醫(yī)藥、制造、電信、制造、化工等行業(yè)，擁有成熟的行業(yè)化解決方案。

數(shù)據(jù)可視化類

數(shù)字冰雹

數(shù)字冰雹主營(yíng)大數(shù)據(jù)可視化業(yè)務(wù)，提供集設(shè)計(jì)、程序開發(fā)、硬件集成為一體的解決方案，廣泛應(yīng)用于航天戰(zhàn)場(chǎng)、智慧城市、網(wǎng)絡(luò)安全、企業(yè)管理、工業(yè)監(jiān)控等領(lǐng)域。

海云數(shù)據(jù)

海云數(shù)據(jù)的產(chǎn)品——圖易能夠集成用戶內(nèi)部系統(tǒng)大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在真實(shí)的數(shù)據(jù)源上，將行業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的可視分析。目前主要應(yīng)用于公安、航空、快消、制造、金融、醫(yī)療、信息安全等領(lǐng)域。

星圖數(shù)據(jù)

星圖數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務(wù)公司，涉及線上零售、線上娛樂、線上教育等領(lǐng)域。基于分布式大數(shù)據(jù)獲取與存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理及分析，具有自有的大數(shù)據(jù)分析體系和云計(jì)算處理技術(shù)。

用戶行為/精準(zhǔn)營(yíng)銷分析類

大數(shù)據(jù)技術(shù)使得用戶在互聯(lián)網(wǎng)的行為，得到精準(zhǔn)定位，從而細(xì)化營(yíng)銷方案、快速迭代產(chǎn)品。這方面的廠商有GrowingIO、神策數(shù)據(jù)等。

GrowingIO

GrowingIO是基于互聯(lián)網(wǎng)的用戶行為數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，具有無埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，可以通過網(wǎng)頁或APP的瀏覽軌跡、點(diǎn)擊記錄和鼠標(biāo)滑動(dòng)軌跡等行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)的用戶行為數(shù)據(jù)分析，用于優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)精益化運(yùn)營(yíng)。

神策數(shù)據(jù)

與GrowingIO類似，也是基于用戶網(wǎng)絡(luò)行為，采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。技術(shù)上提供開放的查詢 API 和完整的 SQL 接口，同時(shí)與 MapReduce 和 Spark 等計(jì)算引擎無縫融合，隨時(shí)以最高效的方式來訪問干凈、規(guī)范的數(shù)據(jù)。

分析服務(wù)類

提供輿情分析的有百度統(tǒng)計(jì)、品友互動(dòng)、Talking data、友盟、中科數(shù)據(jù)等等。

百度統(tǒng)計(jì)

百度統(tǒng)計(jì)是專業(yè)的網(wǎng)站流量分析工具，和GA類似，提供免費(fèi)的流量分析、來源分析、網(wǎng)站分析等多種統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)，能夠告訴用戶訪客是如何找到并瀏覽用戶的網(wǎng)站，在網(wǎng)站上做了些什么，以此來改善訪客在用戶的網(wǎng)站上的使用體驗(yàn)。

Talking Data

TalkingData是獨(dú)立的第三方移動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)品牌。其產(chǎn)品及服務(wù)涵蓋移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、移動(dòng)廣告監(jiān)測(cè)、移動(dòng)游戲運(yùn)營(yíng)、公共數(shù)據(jù)查詢、綜合數(shù)據(jù)管理等多款極具針對(duì)性的產(chǎn)品及服務(wù)。在銀行、互聯(lián)網(wǎng)、電商行業(yè)有廣泛的數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用。

友盟+

第三方全域大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，通過全面覆蓋PC、手機(jī)、傳感器、無線路由器等多種設(shè)備數(shù)據(jù)，打造全域數(shù)據(jù)平臺(tái)。提供全業(yè)務(wù)鏈數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案，包括基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)、運(yùn)營(yíng)分析、數(shù)據(jù)決策和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)等，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)和管理。

二、怎么用百度大數(shù)據(jù)

• 百度大數(shù)據(jù)+

• 連接垂直行業(yè)，深挖用戶價(jià)值

• 精準(zhǔn)拓展客戶，高效經(jīng)營(yíng)管理

• 百度大數(shù)據(jù)+，是百度開放的新商業(yè)“能源庫”，旨在面向行業(yè)關(guān)鍵訴求，開放百度大數(shù)據(jù)核心能力，幫助企業(yè)先人一步創(chuàng)造新商業(yè)機(jī)會(huì)、實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的升級(jí)換代。

• 百度大數(shù)據(jù)+，基于百度的海量用戶數(shù)據(jù)，同時(shí)與行業(yè)垂直數(shù)據(jù)深度結(jié)合，挖掘百度用戶千萬級(jí)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，幫助行業(yè)客戶對(duì)用戶進(jìn)行空間和時(shí)間360度的立體洞察。

• 百度大數(shù)據(jù)+，提供的預(yù)測(cè)、推薦等深度模型，發(fā)揮百度大腦和深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，幫助行業(yè)客戶，實(shí)現(xiàn)行業(yè)趨勢(shì)的深入洞察、客群的精準(zhǔn)觸達(dá)、分群精細(xì)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)防控等。

百度大數(shù)據(jù)+，率先與O2O、零售、旅游、房地產(chǎn)、保險(xiǎn)、金融等行業(yè)的新銳先鋒合作，推動(dòng)和實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的愿景。

面向客戶

餐飲、影院、美容美發(fā)等生活服務(wù)商戶

解決方案

商圈競(jìng)爭(zhēng)分析

通過海量LBS定位數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)披露人流熱力圖幫助客戶了解店鋪所在商圈當(dāng)前的客流水平、對(duì)比同類店鋪上座率，發(fā)布店鋪當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)力排名，及時(shí)定位店鋪問題快速優(yōu)化解決。

客流智能分析

實(shí)時(shí)監(jiān)控店鋪客流情況，分析新/老顧客比例、重復(fù)顧客率、駐店時(shí)長(zhǎng)及進(jìn)店時(shí)段分布等情況，全面掌握店鋪運(yùn)行情況，輔助經(jīng)營(yíng)情況及時(shí)判斷。

顧客立體洞察

從性別、年齡、行業(yè)、學(xué)歷、常駐地點(diǎn)等基本特征多維度立體化地了解到店顧客，結(jié)合店鋪業(yè)態(tài)深度挖掘消費(fèi)者興趣愛好、消費(fèi)水平、產(chǎn)品類型偏好、人生階段等特征，提供全面度全方位顧客特征解析，明確需求定位進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，提升客單價(jià)和消費(fèi)體驗(yàn)。

顧客精準(zhǔn)觸達(dá)

通過對(duì)到店消費(fèi)者精準(zhǔn)的偏好分析，構(gòu)建lookalike模型，打破商圈地緣限制，觸達(dá)更多潛在顧客，提升到店；結(jié)合到店顧客需求分析和挖掘，挖掘二次營(yíng)銷點(diǎn)、提升客單價(jià)和老顧客重復(fù)消費(fèi)概率。

輿情口碑分析

大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型深度挖掘全網(wǎng)數(shù)據(jù)，全面實(shí)時(shí)掌控店鋪受歡迎程度、同業(yè)態(tài)流行產(chǎn)品及相關(guān)熱度，及時(shí)了解市場(chǎng)風(fēng)向標(biāo)、監(jiān)測(cè)店鋪口碑健康度，把握危機(jī)公關(guān)黃金時(shí)間。

應(yīng)用案例

某高端連鎖餐飲店鋪與百度大數(shù)據(jù)達(dá)成合作，通過實(shí)時(shí)客流統(tǒng)計(jì)入店率、成交率、客單價(jià)，分析挖掘出高價(jià)值明星店與待改進(jìn)門店，及時(shí)優(yōu)化提升不足；根據(jù)到店新老顧客比例分析定位到某家門店老顧客近期到店有下降，進(jìn)而推出老顧客回饋套餐，一星期后，老顧客到店率提升15%、周合計(jì)銷售額增長(zhǎng)27%。通過與門店CRM系統(tǒng)打通助力會(huì)員管理、會(huì)員到店實(shí)時(shí)觸達(dá)，用戶體驗(yàn)得到極大提升。

面向客戶

大型購物商城、連鎖商超、垂直類零售商等零售企業(yè)，及零售業(yè)咨詢服務(wù)公司

解決方案

精準(zhǔn)定向營(yíng)銷

融合到店消費(fèi)客戶的畫像、消費(fèi)數(shù)據(jù)和百度線上特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建lookalike模型，鎖定潛在目標(biāo)客戶群體，通過線上線下多種渠道觸達(dá)，進(jìn)行有的放矢的個(gè)性化推送及精準(zhǔn)營(yíng)銷。

會(huì)員價(jià)值管理

零售企業(yè)會(huì)員畫像以及線下消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，疊加百度線上畫像及行為特征，構(gòu)建商場(chǎng)會(huì)員流失預(yù)警模型以及商場(chǎng)會(huì)員價(jià)值評(píng)估模型。針對(duì)高價(jià)值會(huì)員以及高流失風(fēng)險(xiǎn)會(huì)員，分別進(jìn)行個(gè)性化精準(zhǔn)推送，從而達(dá)到高價(jià)值會(huì)員挖掘以及流失會(huì)員挽留等會(huì)員管理的目的。

顧客深度洞察

從6大維度全面準(zhǔn)確地刻畫到店顧客的線上線下行為特征，從基本屬性到行為模式，從消費(fèi)水平到人生階段，多維度立體化地幫助零售企業(yè)全面認(rèn)識(shí)自己的顧客，輔助經(jīng)營(yíng)管理。

客流智能預(yù)測(cè)

實(shí)時(shí)監(jiān)控商場(chǎng)和店鋪的到店客流情況，分析新/老顧客比例、重復(fù)顧客率、駐店時(shí)長(zhǎng)及進(jìn)店時(shí)段分布等情況，基于過往歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行客流分析預(yù)測(cè)，并可在此基礎(chǔ)上調(diào)整產(chǎn)品和倉儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)、優(yōu)化停車排隊(duì)等服務(wù)安排和客流引導(dǎo)，從而提升顧客到店體驗(yàn)及消費(fèi)粘性。

價(jià)值收益

輔助精準(zhǔn)營(yíng)銷，提升營(yíng)銷轉(zhuǎn)化

深入洞察消費(fèi)客戶的基礎(chǔ)上找到更精準(zhǔn)的潛在客戶群體，通過線上線下多種渠道進(jìn)行有的放矢的個(gè)性化推送及精準(zhǔn)營(yíng)銷，能有效提升潛在客戶識(shí)別度以及捕獲率，從而大幅提升廣告投放的ROI，保證營(yíng)銷活動(dòng)的轉(zhuǎn)化效果。

優(yōu)化會(huì)員管理，拉動(dòng)收入增長(zhǎng)

基于大數(shù)據(jù)的流失預(yù)警模型，能及時(shí)有效地識(shí)別有流失傾向的會(huì)員，分析原因后有針對(duì)性的執(zhí)行流失挽回方案，能有效降低會(huì)員流失率；根據(jù)會(huì)員價(jià)值評(píng)估模型進(jìn)行的個(gè)性化精準(zhǔn)推送，也能激活高價(jià)值會(huì)員的潛在消費(fèi)，有效提升高價(jià)值會(huì)員的ARPU值，為零售企業(yè)帶來整體收入有效增長(zhǎng)。

深入洞察顧客，輔助經(jīng)營(yíng)管理

幫助零售企業(yè)更全面立體的了解到店顧客，據(jù)此優(yōu)化產(chǎn)品、供應(yīng)鏈、倉儲(chǔ)、運(yùn)營(yíng)、服務(wù)等多方面，降低經(jīng)營(yíng)管理成本，間接提升收入增長(zhǎng)。

預(yù)測(cè)線下客流，提升消費(fèi)體驗(yàn)

通過獲取的實(shí)時(shí)到店客流情況，分析預(yù)測(cè)線下客流，提前安排產(chǎn)品倉儲(chǔ)、停車排隊(duì)、引流導(dǎo)購等，借助大數(shù)據(jù)的力量幫助提升線下到店的消費(fèi)體驗(yàn)及顧客粘性。

應(yīng)用案例

深入洞察顧客，輔助經(jīng)營(yíng)管理

百度大數(shù)據(jù)和朝陽大悅城進(jìn)行深度合作，對(duì)其消費(fèi)者群體進(jìn)行多維刻畫和細(xì)分，基于特定消費(fèi)者群體歷史線下消費(fèi)行為特征與其在百度線上全局行為數(shù)據(jù)進(jìn)行融合打通，學(xué)習(xí)消費(fèi)者群體的品牌偏好和消費(fèi)特征，對(duì)其會(huì)員進(jìn)行精準(zhǔn)個(gè)性化優(yōu)惠信息短信觸達(dá)，會(huì)員到店消費(fèi)率 +11%，其中不活躍會(huì)員到店消費(fèi)率+53%，拉動(dòng)朝陽大悅城19天內(nèi)會(huì)員消費(fèi)總金額（GMV） +12%，同時(shí)提升會(huì)員消費(fèi)體驗(yàn)和顧客粘性。此外基于大悅城現(xiàn)有進(jìn)場(chǎng)顧客群體洞察分析以及周邊人群分析對(duì)比，對(duì)大悅城潛在會(huì)員及消費(fèi)能力進(jìn)行預(yù)測(cè)，指導(dǎo)大悅城線上線下精準(zhǔn)營(yíng)銷，有力拉新。

面向客戶

景區(qū)、旅游局、OTA、旅行社、酒店、航空公司、旅游咨詢類機(jī)構(gòu)等

解決方案

旅游行業(yè)宏觀分析

應(yīng)用百度海量搜索數(shù)據(jù)，及時(shí)、有效反映旅游行業(yè)酒店、交通、票務(wù)等細(xì)分行業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，提高經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)的全面性和及時(shí)性。

通過省、市、景區(qū)多維度搜索數(shù)據(jù)分析，宏觀掌控旅游行業(yè)趨勢(shì)數(shù)據(jù)，了解各大景區(qū)、酒店、OTA在網(wǎng)民心中的搜索份額和認(rèn)知度。

目的地游客特征多維分析

從性別、年齡、消費(fèi)水平、酒店偏好、目的地偏好、游客來源去向等多個(gè)維度對(duì)目的地游客進(jìn)行全面交叉分析，輔助景區(qū)、酒店、旅行社、航空公司進(jìn)行游客市場(chǎng)細(xì)分、客源流失分析及潛在市場(chǎng)挖掘，有效進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷及新產(chǎn)品線路研發(fā)。

實(shí)時(shí)客流量監(jiān)控及預(yù)測(cè)

實(shí)時(shí)監(jiān)控目的地當(dāng)前人群密度，并對(duì)未來2小時(shí)及未來3-7日客流量及擁擠風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警；輔助景區(qū)、政府進(jìn)行相應(yīng)的人力、運(yùn)力安排，保障游客出行安全及體驗(yàn)；幫助酒店、旅行社、OTA基于線路客流量進(jìn)行房源調(diào)配、熱點(diǎn)線路產(chǎn)品銷售備貨、航線運(yùn)力調(diào)配。

實(shí)時(shí)輿情監(jiān)控

通過對(duì)多個(gè)平臺(tái)輿情數(shù)據(jù)的整合分析，輔助景區(qū)、政府、旅游企業(yè)等及時(shí)把握輿情事件影響面、網(wǎng)民情感傾向、主要傳播節(jié)點(diǎn)、及游客關(guān)注要點(diǎn)，有效進(jìn)行輿論引導(dǎo)并制定相應(yīng)措施，整體提升旅游服務(wù)體驗(yàn)。

價(jià)值收益

提升精準(zhǔn)營(yíng)銷能力

通過對(duì)目的地游客特征分析，幫助景區(qū)、酒店、旅行社、航空公司進(jìn)行客源市場(chǎng)細(xì)分及潛在市場(chǎng)挖掘，優(yōu)化營(yíng)銷投放渠道，提升營(yíng)銷精準(zhǔn)度。

優(yōu)化安全管理效率

區(qū)域人群分布熱力圖、客流量預(yù)測(cè)及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，輔助景區(qū)/政府合理安排人力、運(yùn)力，提升旅游體驗(yàn)，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。

提高游客服務(wù)質(zhì)量

輔助景區(qū)、政府、旅游企業(yè)全面、實(shí)時(shí)、有效把握輿情事件影響面，有效進(jìn)行輿論引導(dǎo)并制定相應(yīng)改進(jìn)措施，整體提升旅游服務(wù)體驗(yàn)。

應(yīng)用案例

九寨溝

九寨溝景區(qū)通過與百度大數(shù)據(jù)達(dá)成合作，利用百度大數(shù)據(jù)提供的客流量預(yù)測(cè)服務(wù)，在景區(qū)網(wǎng)站進(jìn)行實(shí)時(shí)客流量預(yù)測(cè)呈現(xiàn)，提前預(yù)知當(dāng)日及未來2日九寨溝客流量，方便游客進(jìn)行行前決策；同時(shí)景區(qū)結(jié)合百度預(yù)測(cè)結(jié)果，制定不同客流量下景區(qū)安全運(yùn)營(yíng)人力及運(yùn)力安排方案，在旅游小長(zhǎng)假及黃金周有效進(jìn)行相應(yīng)安排及游客疏導(dǎo)，提升景區(qū)運(yùn)營(yíng)效率及游客游覽體驗(yàn)。

峨眉山

峨眉山景區(qū)購買百度大數(shù)據(jù)旅游行業(yè)全面解決方案，全方位提升游客在峨眉山景區(qū)的旅游體驗(yàn)。

1、通過對(duì)峨眉山游客多維度分析，判斷峨眉山重點(diǎn)客源市場(chǎng)分布，進(jìn)行客源市場(chǎng)細(xì)分，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)潛在市場(chǎng)，優(yōu)化營(yíng)銷重點(diǎn)和渠道，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷；

2、利用百度提供的景區(qū)客流量預(yù)測(cè)服務(wù)，結(jié)合預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，提前進(jìn)行峨眉山景區(qū)運(yùn)營(yíng)人力安排，優(yōu)化安全管控效率；

3、通過百度輿情系統(tǒng)進(jìn)行峨眉山景區(qū)輿情監(jiān)控，及時(shí)了解游客正負(fù)面反饋，改善旅游服務(wù)， 同時(shí)通過網(wǎng)絡(luò)輿情事件網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度及熱點(diǎn)事件診斷，可以輔助判斷景區(qū)階段性網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷效果。

面向客戶

房地產(chǎn)公司、物業(yè)、中介、營(yíng)銷代理商等

解決方案

城市人口動(dòng)態(tài)分析

分析城市人口分布、人口密度、常駐人口變化趨勢(shì)、人群日常和節(jié)假日移動(dòng)軌跡，幫助地產(chǎn)商更清晰、及時(shí)、全面地了解目標(biāo)城市（地區(qū)）人口概況，為選地及營(yíng)銷推廣等決策提供參考依據(jù)。

目標(biāo)客戶特征分析

從年齡、職業(yè)到購房需求、消費(fèi)習(xí)慣、線下行為偏好等，全面細(xì)致描繪目標(biāo)人群特征，幫助開發(fā)商挖掘并了解目標(biāo)用戶，制定相應(yīng)銷售策略，輔助線下定點(diǎn)營(yíng)銷。

精準(zhǔn)受眾營(yíng)銷

針對(duì)已購房用戶、潛在購房用戶的特征分析，利用百度大數(shù)據(jù)的lookalike模型，找到更多的潛在消費(fèi)者群體進(jìn)行針對(duì)性廣告投放。

行業(yè)、項(xiàng)目、品牌輿情分析

分析目標(biāo)城市（地區(qū)）人群對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)是否積極樂觀、以及對(duì)自身樓盤和競(jìng)品項(xiàng)目的評(píng)價(jià)、購房意愿對(duì)比等，幫助了解消費(fèi)者/潛在消費(fèi)者的關(guān)注點(diǎn)，指導(dǎo)項(xiàng)目、品牌的提升方向并進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷。

價(jià)值收益

了解城市人口，助力科學(xué)選地

掌握城市變化速度，了解城市人口分布和移動(dòng)情況，為地塊客流預(yù)判和新樓盤選址提供數(shù)據(jù)支持，同時(shí)也幫助地產(chǎn)商更精準(zhǔn)評(píng)估地塊價(jià)值。

線上線下精準(zhǔn)營(yíng)銷，降低投放成本

顛覆基于傳統(tǒng)調(diào)研數(shù)據(jù)得到的營(yíng)銷策略，把廣告費(fèi)投到更有效果的渠道，把地推人力放到目標(biāo)人群更集中的地區(qū)，有的放矢地投放廣告，提升廣告效果和轉(zhuǎn)化率，同時(shí)降低投放成本。

跟蹤消費(fèi)者動(dòng)態(tài)，優(yōu)化營(yíng)銷策略

第一時(shí)間知道消費(fèi)者和潛在消費(fèi)者對(duì)自身樓盤、競(jìng)品樓盤的態(tài)度，關(guān)注哪些問題，對(duì)價(jià)格、戶型、優(yōu)惠政策等是否滿意，支持地產(chǎn)商制定更有吸引力的營(yíng)銷策略，提升項(xiàng)目和品牌的口碑。

應(yīng)用案例

與知名房地產(chǎn)商多個(gè)樓盤合作，幫助其分析目標(biāo)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放，提升廣告效果，降低銷售費(fèi)用。

利用百度大數(shù)據(jù)將看房客戶、附近區(qū)域意向客戶等潛在客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如購房需求特點(diǎn)、消費(fèi)特征、日常通勤路線等，得到潛在客戶的用戶特征，利用大數(shù)據(jù)lookalike模型，在線上找到更多意向客戶，針對(duì)性投放廣告。

此外，通過分析定位目標(biāo)人群線下活動(dòng)區(qū)域，找到高覆蓋地區(qū)，選擇高效戶外媒體，進(jìn)行針對(duì)性的地推活動(dòng)。將500~1000元的有效電話成本，降低到200~400元左右。

面向客戶

金融機(jī)構(gòu)：銀行、P2P公司、小貸公司

解決方案

精準(zhǔn)受眾營(yíng)銷

挖掘和分析營(yíng)銷產(chǎn)品現(xiàn)有客戶的線上及線下行為特征，包括客戶的常訪地點(diǎn)、行為特征、關(guān)注偏好等，構(gòu)建lookalike模型，通過模型尋找到與轉(zhuǎn)化客戶特征相似的更多潛在目標(biāo)客戶，進(jìn)行精準(zhǔn)的受眾營(yíng)銷——在合適的地方，針對(duì)合適的目標(biāo)用戶，進(jìn)行有的放矢的線上及線下營(yíng)銷推廣。

客戶流失預(yù)測(cè)

挖掘和分析現(xiàn)有客戶線上及線下行為特征，結(jié)合金融機(jī)構(gòu)客戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變動(dòng)情況，構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型，有效識(shí)別即將流失的客戶，從而采取一定的業(yè)務(wù)措施進(jìn)行高價(jià)值客戶挽留，降低客戶流失率。

償債能力評(píng)估

根據(jù)貸款客戶線上線下行為特征的挖掘，判斷客戶資產(chǎn)狀況、負(fù)債狀況、消費(fèi)水平、健康狀況等內(nèi)容，全面評(píng)估客戶償債能力，幫助銀行、P2P、小貸公司等金融機(jī)構(gòu)評(píng)估貸款客戶的償債能力，從而拒絕或減少償債能力較低的客戶貸款金額，降低金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)資金投入。

償債意愿識(shí)別

通過貸款客戶的線上線下行為特征，挖掘客戶拒絕履約特征，判斷客戶信用情況，識(shí)別客戶欺詐風(fēng)險(xiǎn)，從而拒絕欺詐風(fēng)險(xiǎn)高（償債意愿低）的客戶貸款，降低金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)資金投入。識(shí)別方法包括：

虛假信息挖掘：多維度交叉驗(yàn)證，識(shí)別虛假信息

重大風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：識(shí)別信用卡套現(xiàn)、身份偽造、高頻貸款等高危信息

多重黑名單過濾：法院失信、網(wǎng)站用戶信息泄露、偷稅漏稅黑名單等

價(jià)值收益

深入洞察客戶，提高營(yíng)銷效果

幫助金融機(jī)構(gòu)深入洞察客戶，更全面的了解客戶，從而針對(duì)不同產(chǎn)品或業(yè)務(wù)服務(wù)的特征，找到更精準(zhǔn)的客戶，在恰當(dāng)?shù)木€上或線下渠道進(jìn)行更精準(zhǔn)的營(yíng)銷，提高金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)銷精準(zhǔn)度、廣告投放的ROI以及線上線下營(yíng)銷活動(dòng)的效果。

降低客戶流失，提升客戶黏性

幫助金融機(jī)構(gòu)有效的識(shí)別有流失傾向的客戶，分析客戶流失原因，從而有針對(duì)性的開展客戶挽留工作并提升業(yè)務(wù)能力，降低高價(jià)值客戶流失比率，提高老客戶保留率，有效減少收入負(fù)增長(zhǎng)，為金融機(jī)構(gòu)帶來可觀的收入增長(zhǎng)效益。

豐富客戶信息，優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)

幫助金融機(jī)構(gòu)更全面立體的了解客戶信息，全方面、綜合性的判斷客戶的還款能力，根據(jù)不同客戶還款能力的不同，給予不同額度的授信，從而實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化授信，優(yōu)化整體信貸結(jié)構(gòu)。

識(shí)別欺詐風(fēng)險(xiǎn)，提高風(fēng)控質(zhì)量

幫助金融機(jī)構(gòu)了解貸款客戶歷史信用情況及其信用特征，有效識(shí)別具有欺詐風(fēng)險(xiǎn)的客戶，拒絕欺詐風(fēng)險(xiǎn)高的客戶申請(qǐng)，從而降低風(fēng)險(xiǎn)資金的投入，提高整體風(fēng)控質(zhì)量及風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效率。

應(yīng)用案例

多維度挖掘用戶特征，幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶，防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)。金融風(fēng)控的服務(wù)接口共被調(diào)取45萬次，命中風(fēng)險(xiǎn)客戶650戶，按每戶授信額度平均5000元計(jì)算，節(jié)約風(fēng)險(xiǎn)敞口達(dá)325萬元。

面向客戶

保險(xiǎn)公司

解決方案

精準(zhǔn)受眾營(yíng)銷

保險(xiǎn)潛在客戶群體大、行為多樣化、不可預(yù)測(cè)性強(qiáng)。大數(shù)據(jù)lookalike模型，在對(duì)目標(biāo)客群精準(zhǔn)理解的基礎(chǔ)上，可以找到更多具有目標(biāo)客群特點(diǎn)的人群，協(xié)助精準(zhǔn)營(yíng)銷。

差異化、精細(xì)化產(chǎn)品定價(jià)

精細(xì)化定價(jià)決定著保費(fèi)收入是否能轉(zhuǎn)化為更多的利潤(rùn)。大數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)模型，在傳統(tǒng)定價(jià)方案基礎(chǔ)上，增加對(duì)每個(gè)客戶的綜合了解，以便制定更精確的價(jià)格方案。

針對(duì)壽險(xiǎn)，利用大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)承保客戶進(jìn)行健康狀況分析、行業(yè)安全性與健康性評(píng)估、興趣偏好風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估等，精細(xì)甄別完美體、標(biāo)準(zhǔn)體、次標(biāo)準(zhǔn)體。

針對(duì)車險(xiǎn)，通過對(duì)客戶常出沒地點(diǎn)的事故發(fā)生情況，急剎車、急轉(zhuǎn)彎等不良駕駛行為出現(xiàn)情況，駕駛行為穩(wěn)定性判斷等數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提供個(gè)性化定價(jià)能力。

客戶欺詐騙保預(yù)警

除了歷史有過騙保行為之外還有更多角度可為核保工作帶來提升。從真實(shí)身份交叉驗(yàn)證、健康狀況分析、職業(yè)狀況立體驗(yàn)證等多個(gè)維度建立大數(shù)據(jù)信用模型，綜合評(píng)價(jià)客戶特質(zhì)和購買保險(xiǎn)的真正意向。有效識(shí)別拒保體。

價(jià)值收益

提升營(yíng)銷效果，提升轉(zhuǎn)化率

精準(zhǔn)定位目標(biāo)客群的特征，預(yù)測(cè)目標(biāo)客群的行為。在合適的時(shí)間合適的場(chǎng)合直接觸達(dá)目標(biāo)客群，減少不必要的營(yíng)銷渠道投資，從而提高營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率，帶來ROI提升。

個(gè)性化差異定價(jià)，降低賠付率

了解保戶真實(shí)需求，全方位衡量保戶自身價(jià)值與出險(xiǎn)概率。抓住低風(fēng)險(xiǎn)保戶，差異化甄別高風(fēng)險(xiǎn)保戶。從而降低賠付率，也讓保戶得到實(shí)惠。實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)公司與保戶雙贏策略。

全方位風(fēng)控策略，降低風(fēng)控成本

提前發(fā)現(xiàn)客戶潛在特征，多方位評(píng)估減少信息不對(duì)稱，第一時(shí)間定位拒保體。使防范騙保的工作更提前更精確。從源頭減少騙保行為，降低風(fēng)控成本。

應(yīng)用案例

多維度挖掘用戶特征，幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶，防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)。金融風(fēng)控的服務(wù)接口共被調(diào)取45萬次，命中風(fēng)險(xiǎn)客戶650戶，按每戶授信額度平均5000元計(jì)算，節(jié)約風(fēng)險(xiǎn)敞口達(dá)325萬元。

三、請(qǐng)問有免費(fèi)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)嗎？

思邁特軟件Smartbi致力于為企業(yè)客戶提供一站式商業(yè)智能解決方案。Smartbi適用于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)將異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)取數(shù)到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。

Excel更多是個(gè)人辦公數(shù)據(jù)處理工具。做企業(yè)級(jí)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析，通常數(shù)據(jù)來自不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，需要數(shù)據(jù)工程師整合到數(shù)據(jù)倉庫或者介入大數(shù)據(jù)平臺(tái)，然后清洗、在輸出到數(shù)據(jù)層工前端的數(shù)據(jù)分析。整個(gè)過程涉及到業(yè)務(wù)部分——業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫——數(shù)據(jù)倉庫——數(shù)據(jù)/BI部門——業(yè)務(wù)部門。而Smartbi可以連接企業(yè)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)清洗、整合數(shù)據(jù)，利用細(xì)致的權(quán)限分發(fā)數(shù)據(jù)和圖表看板，多人合作形成可視化報(bào)告。

BI軟件數(shù)據(jù)處理指的是在數(shù)據(jù)分析之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗（extract）、轉(zhuǎn)換（transform）、加載（load），簡(jiǎn)稱ETL。源數(shù)據(jù)可能來自不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，它們有不同的數(shù)據(jù)格式，也包含一些冗余的信息。ETL負(fù)責(zé)將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘提供決策支持的數(shù)據(jù)。

我們使用excel做數(shù)據(jù)計(jì)算的時(shí)候，往往需要用戶進(jìn)行大量復(fù)雜繁瑣的的平面單元格公式計(jì)算，而用Smartbi進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們直接在搜索頁面輸入想要分析的內(nèi)容，通過AI人機(jī)對(duì)話，系統(tǒng)自動(dòng)分析出可視化圖，圖表也是根據(jù)分析情況自動(dòng)給推薦的。Smartbi自然語言分析基于預(yù)訓(xùn)練的語言模型，賦予智能機(jī)器人（下文簡(jiǎn)稱小麥）強(qiáng)大的語言解析能力，能快速的將對(duì)應(yīng)的信息反饋給用戶，致力于幫助用戶更智能的進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，以推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

用戶可在系統(tǒng)通過語音或者文字輸入的方式傳遞自然語言，Smartbi會(huì)自行解析后將對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)主題的數(shù)據(jù)分析結(jié)果或者對(duì)應(yīng)的問答信息反饋給用戶，提供了更智能的用戶交互方式，極大的簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)分析的過程。用戶也可在前端對(duì)小麥反饋的結(jié)果進(jìn)行核實(shí)，提供對(duì)應(yīng)的信息給小麥自動(dòng)調(diào)優(yōu)。

思邁特軟件Smartbi經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級(jí)報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

思邁特軟件Smartbi個(gè)人用戶全功能模塊長(zhǎng)期免費(fèi)試用

馬上免費(fèi)體驗(yàn):Smartbi一站式大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

四、在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會(huì)查到嗎

＜strong＞在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會(huì)查到。＜/strong＞

真正意義上的搜索引擎，通常指的是收集了因特網(wǎng)上幾千萬到幾十億個(gè)網(wǎng)頁并對(duì)網(wǎng)頁中的每一個(gè)詞（即關(guān)鍵詞）進(jìn)行索引，建立索引數(shù)據(jù)庫的全文搜索引擎。當(dāng)用戶查找某個(gè)關(guān)鍵詞的時(shí)候，所有在頁面內(nèi)容中包含了該關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁都將作為搜索結(jié)果被搜出來。在經(jīng)過復(fù)雜的算法進(jìn)行排序后，這些結(jié)果將按照與搜索關(guān)鍵詞的相關(guān)度高低，依次排列?，F(xiàn)在的搜索引擎已普遍使用超鏈分析技術(shù)，除了分析索引網(wǎng)頁本身的內(nèi)容，還分析索引所有指向該網(wǎng)頁的鏈接的URL、AnchorText、甚至鏈接周圍的文字。所以，有時(shí)候，即使某個(gè)網(wǎng)頁A中并沒有某個(gè)詞比如“惡魔撒旦”，但如果有別的網(wǎng)頁B用鏈接“惡魔撒旦”指向這個(gè)網(wǎng)頁A，那么用戶搜索“惡魔撒旦”時(shí)也能找到網(wǎng)頁A。而且，如果有越多網(wǎng)頁（C、D、E、F??）用名為“惡魔撒旦”的鏈接指向這個(gè)網(wǎng)頁A，或者給出這個(gè)鏈接的源網(wǎng)頁（B、C、D、E、F??）越優(yōu)秀，那么網(wǎng)頁A在用戶搜索“惡魔撒旦”時(shí)也會(huì)被認(rèn)為更相關(guān)，排序也會(huì)越靠前。搜索引擎的原理，可以看做三步：從互聯(lián)網(wǎng)上抓取網(wǎng)頁→建立索引數(shù)據(jù)庫→在索引數(shù)據(jù)庫中搜索排序。從互聯(lián)網(wǎng)上抓取網(wǎng)頁 利用能夠從互聯(lián)網(wǎng)上自動(dòng)收集網(wǎng)頁的Spider系統(tǒng)程序，自動(dòng)訪問互聯(lián)網(wǎng)，并沿著任何網(wǎng)頁中的所有URL爬到其它網(wǎng)頁，重復(fù)這過程，并把爬過的所有網(wǎng)頁收集。

以上就是關(guān)于百度大數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

推薦閱讀：

如何讓你的廣告出現(xiàn)在百度上（如何讓你的廣告出現(xiàn)在百度上看）

openai百度百科（openpose百度百科）

百度怎么做推廣和宣傳(百度怎么做推廣和宣傳呢)

抖音店鋪口碑分怎么提高（抖店店鋪口碑分）

婚禮logo怎么做（婚禮logo制作）