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大数据时代的营销策略:善用机器学习进行数据映射

时间:2019-09-30 10:28:14   已访问:143次
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使用机器学习进行数据映射,在大数据时代,我们只有分析数据,掌握数据,才能用好数据,那么对于数据方面的知识点你知道有哪些吗,怎么样合理利用数据呢,怎么样使用机器学习来处理数据映射呢?

从小型企业到大型企业,几乎每家公司都在争取机会来吸引客户的注意。20年前进行的常规营销活动已不再适用。为了取得领先优势并击败竞争对手,您必须直接向源头进行营销。

收集数据是许多企业定位受众的一种方式。想要直接向您的潜在买家进行营销,您需要知道他们感兴趣的东西、他们需要什么、他们在哪里以及怎样才最有可能响应您的广告。

虽然不能对每个人进行过于详尽的数据描述,但是了解一部分人确实是一件好事。如果您可以有效利用数据,那么找出目标受众就不会是很困难的事。其中一种方法就是通过数据映射。

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大数据时代的营销策略:善用机器学习进行数据映射

什么是数据映射?

数据映射是将各种数据组织到一个易于管理且易于理解的系统中的方法。该系统在存储时将数据字段与目标字段匹配。

简而言之,并非所有数据都遵循相同的组织标准。他们可能会以您想到的多种方式引用电话号码。数据映射可以识别电话号码的含义并将其全部放在同一个字段中,而不是让它们与其他信息混淆。

通过这种技术,我们可以将获取的组织数据放在一起。您可以找出大多数目标受众的所在地区,了解他们的共同点,甚至找出一些具有争议但根本无需讨论的信息。

有了这些信息,您的企业就可以做出更明智的决策,耗费最低成本同时将产品和服务推向受众。

为什么机器学习对数据映射很重要

机器学习使数据映射更加精确。如果没有这种技术,数据映射将是非常初级的,或者必须完全手工完成。

假设我们采用最基本的方法,一个简单的电子表格将能够获取信息并将其插入正确类别的猜测中。拼写错误不会被修复,丢失的值会一直丢失,一些信息会被分散在随机的地方。

尝试手工完成数据映射会更糟。首先,一个人永远无法跟上信息的流动,更不用说在物联网中已经隐藏和需要排序的积压信息了。假设有人能跟上潮流,仍然会有错误,因为纯粹的数据量会导致人类无法像机器那样注意到连接。

数据映射和机器学习

早期识别电话号码的例子与统一和数据清理有很大关系。这些过程通常由机器学习提供动力,而机器学习不能与人工智能混淆。

机器学习使用模式和推理来提供预测,而不是执行单个任务,这更像是人工智能技术的一个子集。在前面的示例中,机器学习用于识别电话号码,并将其分配到适当的类别中,以便组织使用。

机器学习不仅仅是识别电话号码。该技术可以识别诸如缺失值或拼写错误等错误,并将来自同一来源的信息分组在一起。

这就是数据清理和统一的真正含义——在不需要人工输入的情况下清理所有数据,并以最精确的形式呈现信息。这个过程节省了时间,而且对于信息的正确性也更有效。

然后,数据几乎可以以个人或公司需要的任何方式显示。例如,地理空间数据是机器学习无需输入就能自动获取和创建的一种路径。地理空间数据基本上是将数据转换成地图,并绘制出目标受众每天所走的物理位置和路线。这种方法可以为你的下一次广告活动提供独特的帮助。

为什么数据映射对您很重要

数据的使用是现代营销中极其重要的一部分。知道与客户接触的时间和地点可以让你更有效地锁定目标受众。

即便是那些有能力在所有可能的媒体渠道上展示自己品牌的大型企业,也会利用数据映射来节省成本,并显得对客户更加忠诚。

无论企业或者业务大小,你都可以利用这些信息,这可以使你领先于其他竞争对手。如今竞争非常激烈,所以走在潮流的前头,保持领先是一门人人都在研究的艺术,数据映射在这里面占据很重要的地位。

数据营销,是数据时代的重要法宝,谁掌握了数据谁就可以掌控未来!


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