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咨询性研究

我国咨询报告的数据大多来自***统i计局等部委的统计数据，由专i业人员对数据进行分析、挖掘，找出各个行业的量化特征，然后得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，“2015~2020年中国通信设备市场调研分析报告”，“2015~2020年中国通信设备市场调研分析报告”、“2015~2020年中国电信市场调查分析报告”、“2015~2020年中国手机行业销售状况分析报告”、“2015~2020年中国电信市场调查报告”、“O2O大数据交易模式”。

行业分析报告为众多行业企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维护市场稳定。专i业研究是基于统计部门的结构性数据和非结构化数据，即传统的一对多行业大数据商业模型。

云计算数据挖掘软件

云的出现为中小企业提供了分析海量数据的廉价解决方案，而 SaaS模式正是云计算的主要优势。云服务中的 SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清理第三方软件和插件。

业界曾经有专i家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过各具特色的分析软件提供多样化的数据挖掘服务是其盈利模式。国内已有大型数据公司开发出这些架构在云上的大型数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘、商业智能为一体，只需将数据导入该平台，便可利用该平台所提供的丰富的算法和模型进行数据处理、基本统计、高i级统计、数据挖掘、数据绘制和结果输出等。

系统对数据进行统一管理，能够区分私i密和公有数据，可以保证私i密数据仅供持有者使用，同时支持多种数据源的访问，适合各种不同类型的数据分析，易学易用，操作界面简单易行，便于用户进行二次开发，便于分析各类数据。

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哪种数据容易变现

哪些数据对运营商来说更容易变现？总的来说，有四种数据值得关注：

第i一类是BSS系统中的用户标识和通信类数据。包含用户在开i户时的身份的信息，话费情况即话费情况、短信构成、套餐种类甚至终端类型等。

第二类运营商 OSS系统的第二类用户行为数据。其中包括用户通过手机上网、聊天、玩游戏、上网等行为产生的数据。

第三类是基于用户 LBS***数据。假如说前两种类型的均偏线，那么这种数据是偏向线下的，与用户线下的使用场景有密切关系。可以应用于企业线下营销、人口流动、治安、城市规划等。

第四类是2的B和C数据在物联网场景中生成。在此，主要指物联网场景下的“物”和“人”两类大数据：从仪表中收集的水、电、气数据、传感器收集的气候数据、污染数据、资产货物运输跟踪数据；“人”的大数据——如***健康、生活习惯或运动等数据，这些在医i疗***、可穿戴设备、智能家居等领域具有巨大价值。

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私有通信可以简单地理解为死忠粉。这类关注者将特别偏爱某一特定的流量主浏览每一条内容。这类关注者对流量有较大影响。

公域流量与私域流量是对应的概念。公域流量蕴涵于私域流量中，如袁岚峰在微博关注的280万粉丝中，包含了属于私域流量的关注对象。但是，对流量主来说，没有数据工具来分析，很难区分这部分私域流量关注者。还有一个粗略的区别，就是把关注微信公众号的人当作私域流量。

对微信公众号关注的对象和各个平台的关注者有两大不同：一是可接触性，在微博头像等平台上对关注者的关注程度不同。平台可以主动推送某一i流量主的内容，也可以根据平台规则屏蔽特定流量主的内容或不向其关注者推送流量主的内容。

对用户而言，微信公众号是开放可接触性的。每条流量主发的内容都可以直接触到微信公众号关注者。

其次，微信公众号关注者经常是来自二次关注，比如某用户在知乎平台上看到了某个老师的内容觉得很好，就在知乎平台上点击了关注。如发现袁老师的内容特别感兴趣，会主动搜索袁老师的公众号，然后点击关注。这一点又一次的行为，常常是区分忠诚的标志。因此公众号的关注者人数可以简单地看作是私域流量。

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