大数据与标签效应演练 数据科学家大赛总奖百万

大数据,人人都在谈论大数据,但其实很多人对它是既熟悉又陌生,这种熟悉可以形容为“耳熟”,往往是常常听人说起。而这种陌生又很直接,因为从未使用过,也不知道怎么用大数据。

标签,每个人都有自己的标签,也一定给别人贴过标签,例如“奶爸”、“大叔”、“广场舞大妈”。

标签无论是“好”是“坏”,它对一个人的“个性意识的自我认同”都有强烈的影响作用。当一个人被一种词语名称贴上标签时,他就会作出自我印象管理,使自己的行为与所贴的标签内容相一致。这种现象被称为“标签效应”。

如今,标签效应又被广泛应用于电子商务的营销推广,又通过数据分析,将被贴标签人群继续细分,针对细分人群,进行匹配的商品推荐,以达到精准营销的商业化运用。

大数据并不一定就是“大”的,不意味着它的量级有多大,覆盖的范围有多宽广,而是可以接地气,仅仅只是用来分析某一标签人群的喜好和最适合他的商品,并付之推荐。

大数据,标签效应,如果将两者融合,又运用到电子商务的营销中,又将擦出怎样的火花?

近日,数据科学家大赛正上演着大数据与标签效应两者化学反应的实战好戏。

不论你是有能力用数据解决商家实际营销需求的公司,还是行业达人、资深买家、数据分析师、营销策划师、时尚买手、美食达人、摄影发烧友等等,只要你认为你对某一类人群有特别深刻的认识和理解,你就可以来参赛。

大赛是由阿里巴巴集团数据平台和阿里妈妈达摩盘联合主办,是大数据的商业化比赛,基于真实的商业实战环境,开放阿里巴巴集团的数据计算能力,参赛者根据商家的营销需求,进行消费者人群画像,数据算法挖掘,营销方案设计,和商家共同实现进行精准定向投放。

比赛分设两个组别,分别为针对有算法挖掘能力的数据类服务商和营销托管服务商开设的――第三方服务商赛区,以及为在某一行业(如母婴、女装、数码)领域对消费者有深刻认识、并且有一定营销敏感度的达人开设的――达人赛区。

参赛选手可根据自身数据计算能力的评估,自由选择组别。

大赛设有最强数据科学家、最强算法、最佳数据洞察、最具数据创新应用、最佳无线端应用效果、最强营销心理洞察、最受广告主喜爱奖等7项大奖,总奖金超百万。参赛地址:winner.taobao.com。

时间: 2024-07-30 04:33:23

大数据与标签效应演练 数据科学家大赛总奖百万的相关文章

大数据时代“标签效应”可以用来做什么

有没有注意这样一个有趣的现象:很多人常以"屌丝"自嘲,却在别人眼中成了"高富帅".出自90后口中的"大叔",却成为70后眼里的"小青年".这就是标签,同样人或事,不同人就会给出不一样的标签. 在标签面前,每个人都不能"幸免".从小到大一定被贴过各种不同的标签,还记得让你印象最深的标签是什么?你认为最能代表自己的标签又是什么? 起初,标签是为了区分个体差异,以便形成和保存清晰的记忆. 刚出生时,人先被区分性别

数据分析师?架构师?科学家?大数据时代的热门职业

沈阳市大数据局公开招聘110名智慧城市建设信息员,7月7日起至11日报名,引起社会广泛关注,报名网站点击率迅速蹿升. 大数据已是当下信息时代一个非常热的概念,大数据时代到来,将给人才发展带来哪些机会?谁将是未来最热门的人才?大数据时代的热门职业都有哪些?让我们一起来看看吧-- 说起大数据,可能你还会觉得云里雾里,实际上,大数据就发生在你我身边,和小编一起先来点入门级的-- 你的通话记录.上网记录,会留在三大电信运营商那里: 你的身份.家庭房产信息,会通过刷信用卡而被银行知晓: 你去了哪里,现在哪

大数据离不开 “厚数据”

当前,全世界各种规模的公司都在被告知需要大数据 -- 大数据是驱动下一轮创新的源动力.风投公司专门确立针对大数据的投资组合,初创公司对外宣称自己是 "大数据" 公司,成熟的巨头企业会成立专门做大数据项目的数字创新团队.面对先进的计算数据收集和分析能力,许多初创公司和大型企业不惜以牺牲人的洞察为代价,过度地专注于收集定量数据.这种把定量数字凌驾于定性洞察之上的做法着实令人担忧.我就曾亲眼见证了一家公司为此遭受到的重大影响,没有任何一家公司会希望遵循这种做法. 2009年 的时候,我在诺基

大数据时代,如何成为数据科学人才?

我今天的主题是给学生.给年轻人讲的,因为我觉得这些是最根本的.即使你管理阶层再好,你找不到人也什么也没有,而对于每个人来说最重要的就是把自己的价值提高,而不是地位,这是两回事.数据科学家的年薪是多少,这都不是我们的目标,也不是成功的标志,这是一种价值的标志.怎么样才能有价值?我们要有能力,谁都想要你,不是因为你是他的亲戚或者学生,他想要你这才是价值,我们要的是价值,而不是所谓的成功. 什么是数据科学? 数据科学有很多很多定义,最基本的定义就是computer science,还有数学.统计.目标

《大数据、小数据、无数据:网络世界的数据学术》一 2.2 定义与术语

2.2 定义与术语 学术文献.政策声明和大众媒体中到处都充斥着对数据的讨论,它们都尝试定义业内术语.罗森博格(Rosenberg 2013)指出,即使是在科学史和认识论历史中,人们也只是在无意间提及数据(Blair 2010:Daston 1988:Poovey 1998:Porter 1995).其他在科学领域中讨论事实(fact).表示(representation).记录册(inscription)和出版(publication)等含义的基础性作品也很少关注数据本身(Bowker 2005

个人数据才是大未来 所有生意都是数据生意

精彩观点 下一个时代是氧气的时代.在不久的将来,我们通过无线网络来传输的信息总量就会超过通过有线网络来传输的信息总量. 未来,数据会更多地在每个人的智能设备之间传输,不会回到发射塔.交换机或者"云"里面.到2020年,超过2/3的信息传送距离不会超过1公里. 很多人说:我不会去跟别人分享我的医疗数据,财务数据,性生活.但这只是你现在的观点.今后人们会去分享这些数据,我们现在还处于分享时代的早期. 无人驾驶汽车今后将变成你的新办公室,你用汽车接收的数据将比你坐在写字楼里接收的数据更多.

大数据到底怎么学:数据科学概论与大数据学习误区

"数据科学家走在通往无所不知的路上,走到尽头才发现,自己一无所知."-Will Cukierski,Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术?大数据怎么入门?怎么做大数据分析?数据科学需要学习那些技术?大数据的应用前景等等问题.由于大数据技术涉及内容太庞杂,大数据应用领域广泛,而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大,难以三言两语说清楚,本文从数据科学和大数据关键技术体系角度,来说

奔跑吧,大屏 - 时间+空间 实时四维数据透视

标签 PostgreSQL , 递归查询 , 大屏播报 , 最拥堵的路口 , 最旺的商铺 , 某个区域最拥堵的厕所 , 数据透视 , 流式计算 , 时序数据 背景 随着物联网的发展,数据的产生越来越快.比如马路的汽车通过数据,用户的驻留数据,水纹传感器的数据,电商的FEED数据,网约车的轨迹数据 等等. 这么多的数据,用途也不一样,有需要流式实时统计的,也有时序处理相关需求的,还有全量分析需求的. 这些都有对应的解决方案. <流计算风云再起 - PostgreSQL携PipelineDB力挺Io

大数据时代,你的数据属于谁?

在这个所谓的DT(数据科技)时代,数据的价值正在为人所知,由此而来的个人信息泄露事件也层出不穷.然而,当人们将矛头指向黑客入侵系统漏洞.撞库拖库等,却忽略了掌握数据源的互联网企业. <IT时报>记者在调查中发现,数据价值虽已传递到产业链的各个环节,但数据交易市场仍处于初期粗放阶段;各行业对数据的开放雷声大.雨点小,企业私下出售.交换数据等行为司空见惯,而当企业被合并.兼并或是破产.资产出售时,把用户数据随之转卖已在行业中形成默契. 在大数据时代,你的数据或许不再属于你. 大多数网站可以转让你的