打造資料驅動的資料產品
當你要改造外部公司的流程時，或者自己內部頻繁出現的某類流程優化過程，往往需要將大資料的價值整合起來，通過一款資料產品表現出去。比如，**為賣家提供量子恆道產品，幫助賣家更好的經營自己的店鋪;比如電商**內部頻繁出現的交叉銷售需求，可以給予使用者的行為資料打造個性化推薦系統。
根據各方參與度和界限的不同，資料產品可以有很多模式，最簡單的，直接**自己的資料;或者在自己資料的基礎上「深加工」再**;也可以購買多家的資料，自己整合後提供更優質的某種服務，提供諸如定向廣告、廣告效果監測等;或者不提供資料服務，只提供計算能力，比如類似百分點的推薦引擎;也可以眾包模式採集資料，匯集後形成資料交易市場;
這一類別中，成熟的產品型別是搜尋、推薦、計算廣告，這三個方向更需要大資料技術專家，同時具備一定的商業觀、產品觀的人才;而此外，還有一些相對不成熟的或短期內沒有形成強技術壁壘模式的產品型別，比如上面說的量子恆道、比如大量的第三方微博營銷平台，不是說這些產品不需要高深的技術，而且在當前階段，更需要的是滿足客戶的「溫飽需求」，未來逐漸加重技術驅動的比重。
通過資料驅動流程的精細化、智慧型化
大資料對企業流程的優化已經可以滲透到幾乎各個環節，諸如營銷流程、會員管理流程、產品管理流程、人力資源優化等等都可以看到他們的身影。
你可以**未來的銷量，已更好的分配資源;你可以為商品找到潛在的喜好使用者，以開展主動營銷活動;你也可以細分既有使用者的各種行為模式，以為產品的優化提供參考;你還可以看看什麼員工更穩定、哪些員工會離職……
這些管理、運營流程的改進主要集中為兩個詞：效率、效果，驅動的源頭便是在這個兩個詞的環節上出現了越來越嚴重的問題。
在這個環節中，資料探勘應用建模者的需求會高一些。
打造資料驅動的服務產品
之所以把這一類單獨提出，主要是這類產品的使用者往往是c端，他們大都不會去考慮企業經營、流程層面的問題，而更關注產品的功能及體驗。而這類產品和普通的網際網路產品的區別在於是否是大資料技術密集型產品，還是人力密集型的產品。
舉個例子，要打造一款餐飲服務產品，用傳統的「掃街」或積累使用者評價的模式就顯得人力密集一點;而如果基於使用者在特定**的瀏覽軌跡進行內容挖掘，進而得到使用者的餐飲相關標籤(口味、位置、消費力)，基於此推出餐飲服務產品則更像我們說的資料驅動的服務產品。
或許，未來的所有服務產品都會是大資料驅動的，但目前來看還有很長的路要走。讓大資料發揮出應有的價值，更好地應用，才是我們所追求的大資料的意義。
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大資料探勘分析經典案例有以下幾種 1.產品未來一段時間使用者是否會流失，流失情況怎麼樣 2.公司做了某個 活動，預估活動效果怎麼樣，使用者接受度如何 3.評估使用者信用度好壞 4.對現有客戶市場進行細分，到底哪些客戶才是目標客群 5.產品上線投放市場後，使用者轉化率如何，到底哪些運營策略最有效 6....