專案資料分析師分享 基於資料的營銷基本過程
大資料的基本營銷過程與過去資料分析基本過程沒有差別，需要在定義商業問題之後，採集和處理資料、建模分析資料、解讀資料這麼三個大層面。但是大資料對三個層面的影響使得具體的做法又與傳統不一樣。
方法/步驟
1、資料層：採集和處理資料
傳統採集資料的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行資料採集，例如問卷調研的形式。你能採集到的資料一定是你能設想到的情況。資料的結構化較好。一般的資料庫Mysql甚至Excel就能滿足資料處理過程。
2、業務層：建模分析資料
使用的資料分析模型，例如基本統計、機器學習、例如資料探勘的分類、聚類、關聯、預測等演算法，傳統資料和大資料的做法差別不大，例如銀行、通訊運營商、零售商早已成熟運用消費者的屬性和行為資料來識別風險和付費可能性。但是由於資料量的極大擴增，演算法也獲得極大優化提升的空間。
3、應用層：解讀資料
資料指導營銷最重要的是解讀。
傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的資料，然後根據確定的建模或分析框架，資料進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。
而大資料提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應資料進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。