（本文为营销教程笔记，文中配图可点击放大观看。）
秘鲁国立圣马尔克斯大学经济研究所所长阿基诺曾说过这样一句话：
世上没有绝对的垃圾，只有放错位置的资源。
大数据的概念在很多书中都提到过，但最为经典的是大数据的5V特点，即：
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实）。
大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，如何利用数据价值“造福”行业，是很多品牌面临的难题。
中经联盟营销专委会主席沈力男曾在“腾讯·N+计划发布会”中表示，就目前而言，地产数字营销的数据短板主要有三点：
一、数据陈旧、无效；二、不能短频高效的触达用户；三、数据不准确，缺少专业性的行业垂直数据。
不光是地产行业，很多行业同样面临这样的营销难题。
信息超载的时代里，数据成为“垃圾”，但并不是真正意义上的垃圾，而是营销人不懂大数据，不会运用这些数据。
那么，如何很好的利用数据，解决数据短板？
业内普遍采用智能、先进的营销利器易则-数次方平台进行数据管理，提高数据运用价值。
而数据管理需要从宏观和微观两个层面进行分析。
宏观层面：事实复盘，分析效果数据；微观层面：借助可视化图表，进行效果评估，方便下次决策使用。
具体分为如下步骤：
·数据采集
恒益股份大数据营销中心总经理刘进说过，有些行业营销到了一定阶段就会变成场景营销。
要想深度触达行业用户，需要实现线上、线下，全场景数据打通。
线上通过用户的全网数据和互联网轨迹进行数据挖掘。
线下整合渠道数据、活动数据、案场数据不断完善。
·数据监测
数据监测是对数据的呈现，主要任务有：监控布局、实施花费、曝光、点击、表单收集、设备监测和客群监测。
通过监测呈现，可让数据透明，助于行业近一步分析数据，做出决策。
·数据分析
数据分析是对已有数据进行去粗取精、去伪存真的过程，也即提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结。
这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取行动。
行业内数据分析主要有七个方面：
广告投放效果分析、用户描摹画像、客户行为分析、地理位置分析、客户语义分析、线下案场分析和企业
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