互联网时代，大数据、云计算的兴起，不仅改变了人们的生活方式，也同时改变了人们的消费习惯，企业们也都在思考如何通过大数据来达到品牌宣传的目的呢?今天就来小编一起学习一下吧!以下是小编为你整理的大数据要学哪些内容
品牌数字化
针对品牌的不同用户群体，可采取数据细分，通过数据的各方面整个，出现用户画像，根据这些可以合理对整个营销计划作出合理的调整。
媒体优选化
在海量的媒体资源中，根据行业的需求，选择一些与行业相关的媒体资源，这样也方便有针对性地营销宣传，进而提升企业运营成本。
营销数据分析
对于日常的一些营销数据，一定要采取全面数据整合手段，通过这些数据的整合，可以分析更多的消费市场状况，也方便及时做出方案的调整。
营销效果时刻监控
对于每个平台以及每个手段的营销效果，都要做到实时的监控，同时段的对比，才能够分析出更多的营销手段和点子。
营销应用场景
在营销的过程中，通过一系列的营销应用场景，能够将客户很好地融入进来，让他们放松地享受品牌带来的价值，进而促进一定的销售额。
科学决策营销
在营销的过程中，总会遇到很多突发的状况需要作出决策，合理的市场分析，能够帮助营销者合理的、科学的作出决策。
转型数据分析，早期技能综述
数据分析在我看来是个无底洞，越做越觉得技能欠缺——文科生可能尤其如此，因为他们几乎零基础;这如果不令他们陷入迷茫，就很可能令他们陷入知识获取的癫狂状态。深浅远近的知识一起吃未必不好，不过我还是建议入门早期首先关注三个方面：1、统计学基础基本的统计学原理和简单的几种分布的概念。可能在工作中都用不到分布，但这是后续升级的基础。推荐书目深入浅出数据分析 (豆瓣)深入浅出统计学 (豆瓣)爱上统计学 (豆瓣)后两本有所重合，随意看一本即可。【《爱上统计学》我有pdf电子版，需要的话可以留邮箱。】还有网络课程：Statistical Thinking and Data Analysis
业务逻辑就是业务逻辑，公司与公司不同，岗位与岗位不同。业务逻辑包括数据指标和计算方法，还有一些特殊的时间点、事件带来的例外情况。可以学习一下市场营销的课程，或者看一本入门教材，了解一下marketing的大致方法论。如市场营销原理 (豆瓣)另参考《如何在一周内摸清一个行业》：网站分析公会的微博 新浪微博
excel，SPSS至少一种最基本的数据处理和制图用工具。一些基础函数和数据透视表是最最基础的技能。可参考谁说菜鸟不会数据分析 (豆瓣)另外可以关注一些网络视频课程。
数据采集中的性能技巧
数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的*步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。
数据采集过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 - 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。
涉及数据采集过程
来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的(MoM)中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。
如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。
如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能*的。
优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境(ESB /应用服务器)中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。
类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML(XSD)用于验证。
使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。
尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。
大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。
如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。
数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以*能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。
数据层：采集和处理数据
传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。
业务层：建模分析数据
使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。
应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。
传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。
和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。
数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。
一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。
多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久(RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等)。
谨慎选择一个能够*限度的满足需求的解决方案。
