大數據的應用將在未來發(fā)揮出更大的作用，數據的價值也將進一步得到體現，這些都會促使大數據形成一個龐大的產業(yè)，因此也需要大量的從業(yè)人員，所以學習大數據是目前一個比較不錯的選擇。隨著大數據技術的發(fā)展，業(yè)界對于政務系統(tǒng)的數據開放的呼聲越來越高，經過脫敏的數據往往并不會對個人隱私構成侵犯，所以未來某些政務系統(tǒng)的大數據會陸續(xù)開放出來。

1、什么是大數據，如何利用大數據來銷售產品？

先看什么是大數據？百科上的學術定義就不說了，搜一搜就能找到，超子感性的介紹一下大數據。首先是大數據的“大”這個“大”描述為“多”的話比較好理解，然后這個“多”可以指兩個方面1、數據的量多，也就是有足夠的樣本數據，這樣挖掘出來的數據價值可靠性更高，假如只有一兩個數據，就算得出結論了你也不敢信啊。2、數據的種類多，可以是數字，文字，圖片，視頻，音頻，銷售數據等等都可以，

相對大多數的應用場景，數據種類越多越豐富就越好。再看數據的高精度不管數據有多大量，多豐富，首先得要保證數據的精度，準確度。比如我要分析周邊人群快銷品的消費習慣，但是拿來了一大堆數碼產品的銷售數據，驢唇不對馬嘴的數據再多也沒價值。然后還要具有高度時效性這個時效性也可以分兩個方面，1、數據本身的時效性，假如拿一堆10年前的數據來用，其實參考價值不大了，畢竟早已時過境遷了，當然也不是絕對的，只是相對于絕大多數的應用，越“新鮮”的數據，越好。

2、數據處理的時效性，假如我拿到了一大批，種類豐富的“新鮮”數據，10年才能處理完，這樣還有啥意義，所以從這方面而言，大數據并不是只有數據本身，還要包含數據的傳輸，儲存，計算以及結果分發(fā)等一系列的處理技術。這些技術必須能都高效的加工數據，保證數據價值的時效性，總結一下，大數據可以感性的理解，就是大量的，豐富的，準確的，新鮮的海量數據，同時還要包含有能夠高效處理這些數據的一系列技術。

在銷售領域，不管是線上還是線下，大數據都能提供相當大的幫助，感性的理解下。一、人群定位我們的產品誰在看，誰在關注，誰在購買我們的產品，通過數據的總結分析，準確定位轉化率最大的人群，男生還是女生，老人還是年輕人，可以把流量精準的投放在轉換率大的人群。二、地域定位分析不同地域的銷售數據，哪個地域的量最大，哪個地域的銷售潛力最高，

都可以通過數據來挖掘，可以幫助我們安排銷售策略的側重點。三、產品定位什么產品賣的好，什么產品受歡迎，統(tǒng)計數據，根據結果可以安排不同產品的生產和銷售方案。四、趨勢定位通過數據規(guī)律，分析人群的潛在消費趨勢，最大概率上，什么產品未來會好賣，可以幫助新產品方向的定位，簡單的說，大數據就是為了挖掘數據背后的價值，幫助人們做決策，提供有效的依據。

2、如何利用大數據來深度挖掘互聯網里的潛在用戶？

大數據即巨量數據的集合，互聯網、物聯網、穿戴設備等等，在這個互聯網時代，人們留下的行為數據無時無刻不被記錄，造就了巨量的數據，進而出現了大數據分析挖掘等崗位的出現，通過對大數據的分析挖掘，可以發(fā)現歷史規(guī)律以及對未來的預測，這也是大數據分析的核心目標。那么如果利用大數據來深度挖掘互聯網里的潛在用戶呢？下面從業(yè)務邏輯流程上來介紹，

1、潛在目標用戶畫像首先你需要對你的潛在用戶群進行特征分析，包含：用戶群主要在哪些渠道活躍、共同特征（喜好、職業(yè)、收入、消費力等）有哪些等，通過對用戶畫像，能夠清晰的了解你所要挖掘的潛在用戶群的一些特征及活動規(guī)律，從而為挖掘模型提供數據來源及條件支撐。例如需要挖掘裝修的潛在用戶，他們的活躍渠道主要在各大家裝網站、家居網、裝修設計網等與房子有關的網站或app，一般這類用戶都會提前在這些網站/app瀏覽做準備，

2、數據采集在明確了潛在用戶活躍渠道后，可以針對性的采集數據，數據采集后需要對數據做清洗、轉換、加載，將一些無用的數據提前篩選，保證數據的質量。3、數據建模這個階段是非常重要的，通過數據的建模去分析出潛在目標用戶，建模是一件非常復雜的工作，需要將用戶的行為數據、畫像數據進行拆分、合并、關聯，從而建立一套或多套數據模型。