大数据精准获客软件，请问有没有一款软件可以采集精准客户的比如车主业主保单
来源：整理 编辑：强盗电商 2024-02-03 16:58:32
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1，请问有没有一款软件可以采集精准客户的比如车主业主保单
2，咨询下运营商大数据的营销工具哪个好点啊
现在一键达这个大数据精准获客工具很火，是物超所值的一个营销工具有个一键达的大数据精准获客工具，这是基于运营商大数据的营销工具，能提供非常精准的营销线索
3，大数据分析哪个软件做的好
没用过你说的工具，excel肯定用过啊，tabluea、BDP个人版、SPSS这些也都用过啊~~我喜欢OurwayBI它的任意报表之间实现智能的穿透钻取，浏览时仍然可以任意修改报表或仪表盘中的视角与指标，且可以在修改之后保存为方案，私有或共享给其他用户。这是我喜欢的点。其实做大数据分析，很多软件都可以实现，想r、sas、spss都可以，关键时你要会数据分析的算法，并且熟练掌握软件的操作，像r是开源免费的，而且可以在社区中获取很多包来为分析做服务，当然，做大数据分析，必须还要有数据，这时你可以用像火车头、集搜客gooseeker、网络矿工等数据采集软件，不过好像集搜客是完全免费，其它都需要收费，免费版大都有限制
4，大数据精准营销平台有哪些哪家做的好
郑州鹰眼智客有专门的售后服务团队，十年品牌，口碑型企业。利用大数据做精准营销的人群定向投放，根据人群的行为轨迹，再结合其他关联数据，根据数据进行用户画像，使得广告投放有千人千面的效果，这样能够提高转化，降低投入成本。利用大数据做精准营销的人群定向投放，根据人群的行为轨迹，再结合其他关联数据，如社交属性等数据来对投放人群进行标签化管理。这样才能使得广告投放有千人千面的效果。其实真正的大数据精准营销算是刚刚起步，核心竞争力两方面：一个是用户数据库的量，还有是渠道的整合能力。国内做用户行为数据库扩充、查询的可以找发源地大数据交易平台，他们是和三网运营商合作的，当然如果你想试下运营商的广告投放平台也可以找他们。
5，大数据平台的软件有哪些
数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。1、Excel为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。2、SASSAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。3、RR拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。4、SPSSSPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。5、Tableau SoftwareTableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式?DML支持：用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准 回复来自河南新华电脑学院
6，大数据挖掘通常用哪些软件
1.RapidMiner只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是，它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。R，R-programming的简称，统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。3.WEKAWEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。4.Orange对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。5.NLTK著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。6.KNIMEKNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。互联网的迅速发展推动信息社会进入到大数据时代，大数据催生了人工智能，也加速推动了互联网的演进。再对大数据的应用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章将从大数据可视化工具和大数据分析工具分别阐述。大数据分析工具：RapidMiner在世界范围内，RapidMiner是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。HPCC某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。Pentaho BIPentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。大数据可视化工具：Excel2016Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。SPSS 22SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。Modest MapsModest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。RawRaw局域非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等。它可以使数据集在途、复制、粘贴、拖曳、删除于一体，并且允许我们定制化试图和层次。R语言R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。
7，市面上有很多的大数据营销系统说能够精准找到客户哪个比较好一
如果你即将成为或者已经是设计类咨询公司的一员，下面的这些建议将对你有帮助。 设计提案的策略 与产品设计一样，你必须给你的设计提案制定一个策略，通俗地说，策略是你一步一步促使客户最终为设计项目买单的计策。就像我们思考一个在线车险报价的流程时分析跳出原因一样—思考客户为什么“跳出”而不会为接下来的设计项目买单—帮助我们思考提案策略。 想想作为客户你为什么不为将来的设计项目买单： 我们没有这样的问题需要解决; 这不是现在需要解决的问题; 你们没能力解决这个问题; 你们太贵; 另一方面，这些使得客户“跳出”的因素本身具有顺序性，我们的策略也应该按照这个顺序进行有针对性的设计。 因此，对应的策略是让客户意识到： 唔，我们好像有这个问题; 嗯，我们现在是该解决这个问题; 哦，他们好像能解决这个问题; 唉，暂时别考虑钱的问题; 接下来我们看，在战术级别上如何实现这四个策略。 使用经验和方法论 大部分的情况是，客户总觉得有问题存在，可他们对问题的定义总是：“我们的问题是缺少一个像XX一样的解决方案”，但事实上问题的根源可能跟XX解决方案要解决的风马牛不相及。 这种情况的风险是：你规划的解决方案和XX并不像;其次，你在和市面上成熟的解决方案在竞争。而事实上，我所接触的客户，已经慢慢开始转变自己的思维，从以往在解决方案上大而全的高投入，转为更加理性地思考真正的价值点，究其原因是大而全解决方案后期的维护成本甚至高于问题本身造成的损失。 在这样的背景下，设计咨询公司需要做的是让客户意识“对问题的精准定位超过解决方案”—让客户从问题出发而非解决方案的本质是提升服务型公司(咨询公司)的竞争力而压低产品型公司(解决方案公司)的竞争力。 任何一家咨询公司的办法都无外乎两个： 经验：列举行业内，同等规模的企业大致可能遇到什么样的问题? 方法论：通过方法论，可以分析和定位出更多真实存在的问题;通过方法论，可以更高效和有效地解决被识别的问题。 换句话讲，是告诉客户“基于我们对贵行业的经验，我们觉得你可能遇到如下的问题，但是问题也会因具体情况而异，我们的方法论帮助我们一起找到贵企业更加准确的问题，并解决”。 很自然，要成为一个好的提案设计师，你必须具备两个方面的技能： 经验：积累不同行业或领域出现的问题，这需要大量的阅读和一线的行业经验，考虑到时间和精力有限，专注在几个核心行业或领域; 方法论：不但要能灵活使用方法论，也需要将方法论的逻辑关系、思维过程阐述得清楚明白，关于定位问题的方法论有很多，它们的本质都是尽可能还原上下文(discover insights)，在上下文中定位问题(define problem)，常用的有如：Customer Journey Map, Service Touchpoints, Service Circle Map等(图1中所示);另一方面，清晰阐述未来当问题被发现和定位，方法论(流程)将如何帮助我们高效和有效地解决这些问题。 design-methodology 图1：使用各种上下文+问题类型的方法创造使用情境并定义问题。 通过经验和方法论，我们首先让客户意识到，唔，我们好像确实有这些问题，比起臆想的解决方案，更重要的是问题的明确。接下来，我们得驱使客户下决心解决这些问题。 行业研究 关键是不要让客户觉得自己是“第一个吃螃蟹的人”。必要的行业研究在这里显得非常重要，它帮助客户从竞争环境、消费环境、技术环境多个维度理解当前解决某个范畴问题的及时性。 需要注意的是，这只是一份设计提案，你需要把握好研究的细节程度，重点体现三个维度的研究结果： 竞争环境：竞争关系企业在做什么，面对相同的问题，它们的应对措施有哪些? 消费环境：终端消费者在做什么，他们的使用习惯发生了什么样的变化? 技术环境：这一领域相关的技术发生了什么变化?趋势是是什么?对成本有什么影响? 关于行业研究的收集可以有多种方式，我常用的手法有： 关注各大咨询公司公开的行业报告，很多报告需要收费，但是摘要章节中已经有很多在设计提案这个层次上足够的数据; 使用搜索引擎，互联网上存在大量行业数据报告，少加细心搜索就能得到很多; 在slideshare类型讲演报告网站上搜索，在很多专业报告里都有一些相关趋势数据可以参考; 养成积累的习惯，比如你的客户是A，可以使用Google Alert订阅A企业的竞争对手B的相关动作，进行积累，需要的时候在gmail中进行搜索; 在微博上关注一些行业分析相关的微博，经常有一些重量级的研究报告，收集一些这样的报告，需要的时候截取。 需要注意的是，我们并不是直接亲自进行研究活动，而是采用别人的数据，我们需要将数据保存，采用自己的形式进行包装和组织，而不是一味简单的复制粘贴，有时，我们需要把多个报告中的数据重新设计，这样才能兼顾数据的真实性和展现的有效性。 通过行业研究和相关数据的展示，我们的客户开始意识到，嗯，现在好像是解决这些问题的时候了。那么接下来的疑问是：“我们怎么相信你们有资质解决这些问题呢?” 设计能力是综合性的 首先要明确的是，绝大部分的情况下，这个提案处于销售进入后的第二环节，也就是说，客户对你公司的资质已经有了一定了解—你们和设计小广告或是168元建站的公司有着本质区别。这时候，你所需要展示的设计能力是综合性的，它包含两个方面：提案本身的设计能力，以及案例。 关于提案报告的设计有如下几点： 提案的阅读者是决策者，没有人愿意读长篇累牍的WORD文档; 提案极少使用幻灯片播放，请避免使用任何自作聪明的动画; 提案最好具备出版物的质量，纸质提案有可能流传到你客户的其他部门产生出乎意外的结果; 提案要展示信息设计能力，对于板式、颜色、字体、文案都有较高要求; 提案是第一次为客户交付的交付物，就像菜单决定了餐馆品味一样(图2所示); 图2：提案的设计体现了设计公司的层次和能力，把提案设计当成非常重要的交付物。 关于案例有如下几点： 过多的案例虽然能够提升客户对你的信心，但也会降低你的议价能力—客户会认为你做得越多成本越低，议价空间越大; 展现案例执行过程而不是简单的结果，过程的展示让客户感觉你们有行业经验但是解决的问题有些不大一样，缩小你的议价空间; 展示方法论的有效性，不要忘记你的案例要体现方法论——描述方法论是如何帮助你在以前的项目里发现和定位问题，以及方法论是如何帮助你解决这些问题的。 设计能力体现在整个服务过程的每一个接触点上，而不仅仅是最后那个最终交付物上。当你的客户已经从你的提案中慢慢承认了你的设计能力时，阻挡他进入下一个环节的东西只有价格了。 避谈钱 对于价格的问题，最好的战术就是避而不谈。以下内容可能影响你的议价能力的有如下几点： 千篇一律的公司介绍; 拼凑的、看起来大同小异的案例介绍; 低劣的PPT; 你需要做的是让客户认为你是市场上最优秀的以及最合适的选择，而价格的问题交给销售去解决。 一个基本设计提案框架 理解了一个提案的基础策略和相关战术之后，一个基本的提案框架应该是怎样的?我经常采用三段式：有问题、要解决、能解决，贯穿经验假设和方法论两个维度的架构，如图3所示脑图，图中的方法论不代表全部，只做举例： 图3：一个基础的设计提案框架，帮助快速建立一个全面的设计提案。 写在最后 设计提案的目标是获得接下来的设计项目，你仅需要保证客户对你和你的团队产生足够的信任便可，注意，并不是你的设计。请不要过度纠结于设计是否正确，客户关心的是你对他们问题的分析能力以及分析方法，并在提案过程中展示设计能力，它的展示方式不止限于提案中仅有的篇幅表达设计概念，也可以从整个提案设计的包装、以及以前经验中体现。 而设计提案本身也是锻炼系统化产品思维的好方式，产品本身，是资源通过某种设计为某类客户解决某个问题的一整套体系，而绝不仅仅是设计本身。从这里你将学习如何准确分析和定位问题、如何不断演进你的方法论、如何在市场趋势中寻找策略点、如何抽象你的设计让客户直观理解、如何计划和交付你的设计、如何通过策略让客户买单，这些都是策略规划、产品规划者必备的技能。 因此，这些经验不止对以设计咨询为主的咨询公司有帮助，对于产品公司内部的产品规划，也会有帮助。最后，请注意，这只是我对工作的定期总结，在我看来，任何被总结出来的所谓“干货”，都像是褪去的蝉甲，行将就木。
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