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1.數據採集
數據採集其中分為線上與線下，而在這其中可以分為線下門店數據寶安裝、在特殊場景利用數據寶採集、利用LBS技術通過地域區分數據與通過線下采集數據來進行線上數據分析對比。

線下門店數據寶與在特殊場景利用數據寶採集：線下門店數據寶是在指定的門店中安裝一個數據採集設備，通過WiFi探針功能採集到店顧客手機mac碼，來進行精準數據採集；特殊場景採集數據是利用移動數據寶，同樣採集指定區域的手機mac碼進行線下用戶的精準行為。
LBS技術通過地域區分數據：LBS通過指定區域、地點來精選數據採集調取。通過鋪設的WiFi設備來進行實時的數據採集，而通過LBS來進行把所需要區域的數據調取出來，加以利用。
2.數據清洗
原始數據採集上來時往往都是不規則、非結構化的數據，而且數據大量存在重複、缺失、錯誤等問題。所以需要進行數據清洗也就是數據畫像分析，並將清洗的結果傳輸到分析及運用系統中以供使用。

原始數據中可能攜帶一些用戶隱私相關的數據，在數據清洗時，需要通過標籤化、分類化等等方式對這些數據進行處理。
對於非結構化的數據我們也需要採用數據建模及數據治理等方法將數據轉化為結構化數據，這樣才能後續統計分析的速度。

3.數據運用
前面二個運用只是基礎的環節，最重要的是如何利用數據來達到營銷效果。
數據可視化是數據分析及運用環節十分重要的展示窗口，通過這個窗口可以讓更多的、各級工種得到數據傳遞的規律和價值，並使數據在工作決策中起到十分重要的作用。
除了數據可視化還是用戶畫像分析也是重要的營銷手段，通過線下數據和線上數據分析，進行精準客戶一系列分析會更加了解客戶他們的喜好、瀏覽習慣、是否擁有消費能力等等，根據這些還可以制定出符合精準客戶痛點的營銷方案，力求營銷最大化。
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運營商的大數據無疑是最為全面最為精準的，運營商就好比高速公路🛣的收費站，無論你開的什麼車 從哪裡上的高速，你都必須經過收費站，那麼這個時候，收費站就能知道，你開的是什麼車 幾點幾分從哪裡上的高速，再通過數據分析也可能知道你即將要去哪裡
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麥迪974
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