浙江财税大数据精准营销优势

　　在很多人眼中，保险行业就是给你不停的打电话，不停的向你“推销”，其实，这就是无法对接客户的一种表现。毕竟，保险行业的数据处理更为的繁琐，因此就更需要大数据获客软件对接，才能够让保险行业实现一次质的飞跃。据麦肯锡发布的《保险科技:互联网保险的下一个竞争前沿》显示，在大数据业务端，主要表现在有效信息的收集及留存、打通信息孤岛、应用路径规划三个方面。在我国，保险业想要实现的发展，就通过大数据的有效信息的识别、整合以及实现数据可视化分析。

　　去年人工智能火，是深度学在机器视觉，语言识别，AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也看好新科技，数据与现实的关联。我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。

　　除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求营销，追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。

　　运营商的大数据

　　第三，“网页， 网站， 竞争性移动应用程序”运营商大数据采集可以对目标用户的信息进行相关性分析。

　　中国联通移动电信运营商大数据可以对各种用户信息进行多维关联分析，从大量数据中发现有趣的关联和数据元素集之间的相关连接，例如，发现用户购物车中不同商品之间的联系，分析其他饮酒习惯。