즉, 일부 구조화된 데이터나 구조화되지 않은 데이터를 객관적인 기준으로 만들어야 합니다. 빅데이터 사고 과정에는 많은 인적 요소가 관련되어 있으며, 이것도 분석할 수 있다. 예를 들어, 소비자 행동에 대한 연구는 정량적이거나 정량적일 수 있으며, 설명적인 사고에는 소비자 행동의 모든 측면이 포함되어야 한다. 여기 한 가지 예가 있습니다. 쇼핑몰은 그들의 소비와 분포를 이해하기 위해 LAN 에 연결된 고객의 데이터를 계속 수집할 것이다. 소비자는 쇼핑, 음식, 레저, 오락을 위한 원스톱 서비스를 실현하거나 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있다. 일부 대형 관광지나 놀이공원에서 빅데이터는 관광지가 관광객을 더 잘 관리하는 데 도움이 된다.
둘째, 관련 사고.
데이터 간의 상관관계에 대한 연구이며 소비자 행동이나 사용자 행동에 대한 연구입니다. 어느 정도까지, 이러한 행동은 다른 데이터와 본질적으로 연결되어 있으며, 큰 데이터 분석의 결과가 더 좋을 수 있습니다. 소비자의 선호도와 행동을 예측하는 데 사용할 수 있는 데이터 예측 모델을 설정합니다. 관련성에 대한 연구도 현대 물류업과 같은 예측적 사고를 더 잘 지원할 수 있다. 우리는 소비자의 구매 행위나 습관, 노선, 평가에 근거하여 다음 구매 행위를 예측할 수 있다. 현재 일부 상품은 창고를 나누어 보관하여 소비망 주문 후 바로 배달할 수 있어 사용자의 체험을 크게 높였다. 전자상인의 중요한 상품 추천 기능뿐만 아니라, 큰 데이터에 대한 관련 사고도 빼놓을 수 없다. 우리는 종종 페이지를 탐색하거나 쇼핑을 한 후에 비슷한 추천 기능을 받는다. 100% 는 아니지만 추천은 유효합니다.
셋째, 전략적 사고
빅 데이터의 지속적인 예측 분석 후 기업은 빅 데이터 분석 결과에 따라 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. 이것이 빅 데이터 마케팅의 주요 목적입니다. 묘사에서 예측, 마지막으로 전략에 이르기까지, 이것은 또한 완전한 빅 데이터 사고 과정이다.