1. 大数据营销模型属于什么模型
一、营销理论的质变
科学技术的进步会对营销基础理论造成冲击，最典型的的例证就是从历史上4P、3C到4C、5C等理论的不断创新，使营销的方法论不断丰富。
二、营销工具升级
营销工具主要包括两种类型
1.数量化营销工具
（1）以财务数据为参照的营销分析模型、公式等
（2）以客户信息为参照的营销管理软件，例如 ERP\SAP的营销模块，CRM等
（3）企业财务数量化考评体系
2.非数量化营销工具
（1）非数量化营销管理分析模型、思维导图等
（2）营销管理制度、管理思想体系等
（3）应用于销售一线的方法技巧、销售模式等
（4）营销训练、培训内容和载体
三、营销渠道和对象的扩展
最典型的一次变革就是自媒体出现前后，营销渠道及对象的对比。在微信、微博等渠道出现之前，也有互联网营销，但属于传统营销方式。以小米为例，互联网是一个参与感时代，互联网带给我们做营销的传播最大变化是，“传播不再是单向”。只有让用户深度参与，他们才会讨论，才会把口碑扩散给更多人。
2. 大数据营销模型属于什么模型类型
1、人工智能算法模型——线性回归
到目前为止，线性回归在数学统计中使用了200多年。算法的要点是找到系数(B)的这些值，它们对我们试图训练的函数f的精度影响最大。最简单的例子是y = B0 + B1 * x，其中B0 + B1是有问题的函数
通过调整这些系数的权重，数据科学家可以获得不同的训练结果。成功使用该算法的核心要求是在其中没有太多噪声(低值信息)的清晰数据，并删除具有相似值(相关输入值)的输入变量。
这允许使用线性回归算法来对金融，银行，保险，医疗保健，营销和其他行业中的统计数据进行梯度下降优化。
2、人工智能算法模型——逻辑回归
逻辑回归是另一种流行的AI算法，能够提供二进制结果。这意味着模型可以预测结果并指定y值的两个类别之一。该函数也基于改变算法的权重，但由于非线性逻辑函数用于转换结果的事实而不同。此函数可以表示为将真值与虚值分开的S形线。
与线性回归相同 - 删除相同的值输入样本并减少噪声量(低值数据)即为成功。这是一个非常简单的功能，可以相对快速地掌握，非常适合执行二进制分类。
3、人工智能算法模型——线性判别分析(LDA)
这是逻辑回归模型的一个分支，可以在输出中存在两个以上的类时使用。在该模型中计算数据的统计特性，例如每个类别的平均值和所有类别的总方差。预测允许计算每个类的值并确定具有最大值的类。为了正确，该模型要求根据高斯钟形曲线分布数据，因此应事先去除所有主要异常值。这是一个非常简单的数据分类模型，并为其构建预测模型。
4、人工智能算法模型——决策树
这是最古老，最常用，最简单和最有效的ML模型之一。它是一个经典的二叉树，在模型到达结果节点之前，每次拆分都有“是”或“否”决策。
该模型易于学习，不需要数据规范化，可以帮助解决多种类型的问题。
5、人工智能算法模型——K-Nearest Neighbors
这是一个非常简单且非常强大的ML模型，使用整个训练数据集作为表示字段。通过检查具有相似值的K个数据节点的整个数据集(所谓的邻居)并使用欧几里德数(可以基于值差异容易地计算)来确定结果值的预测，以确定结果值。
这样的数据集可能需要大量的计算资源来存储和处理数据，当存在多个属性并且必须不断地策划时会遭受精度损失。但是，它们工作速度极快，在大型数据集中查找所需值时非常准确和高效。
6、人工智能算法模型——学习矢量量化
KNN唯一的主要缺点是需要存储和更新大型数据集。学习矢量量化或LVQ是演化的KNN模型，神经网络使用码本向量来定义训练数据集并编码所需的结果。如上所述，矢量首先是随机的，并且学习过程涉及调整它们的值以最大化预测精度。
因此，发现具有最相似值的向量导致预测结果值的最高准确度。
7、人工智能算法模型——支持向量机
该算法是数据科学家中讨论最广泛的算法之一，因为它为数据分类提供了非常强大的功能。所谓的超平面是用不同的值分隔数据输入节点的线，从这些点到超平面的向量可以支持它(当同一类的所有数据实例都在超平面的同一侧时)或者无视它(当数据点在其类平面之外时)。
最好的超平面将是具有最大正向量并且分离大多数数据节点的超平面。这是一个非常强大的分类机器，可以应用于各种数据规范化问题。
8、人工智能算法模型——随机决策森林或Bagging
随机决策森林由决策树组成，其中多个数据样本由决策树处理，并且结果被聚合(如收集袋中的许多样本)以找到更准确的输出值。
不是找到一条最佳路线，而是定义了多条次优路线，从而使整体结果更加精确。如果决策树解决了您所追求的问题，随机森林是一种方法中的调整，可以提供更好的结果。
9、人工智能算法模型——深度神经网络
DNN是最广泛使用的AI和ML算法之一。有在显著改善深基于学习的文本和语音应用程序，机器感知深层神经网络和OCR，以及使用深度学习授权加强学习和机器人的运动，与DNNs的其他杂项应用程序一起。
10、人工智能算法模型——Naive Bayes
Naive Bayes算法是一个简单但非常强大的模型，用于解决各种复杂问题。它可以计算出两种类型的概率：
1.每个班级出现的机会
2.给定一个独立类的条件概率，给出一个额外的x修饰符。
该模型被称为天真，因为它假设所有输入数据值彼此无关。虽然这不能在现实世界中发生，但是这种简单的算法可以应用于多种标准化数据流，以高精度地预测结果。
3. 营销模型有哪些
客户模型建立应该这样做，客户的销售群体模型，客户的诚信模型，客户的需求模型，客户的类别模型
4. 什么是数据模型?数据模型的分类及特点是什么?
概念层数据模型实际上是现实社会到机器世界的一个中间层次，它主要是它的数据模型的构建方法，下面我们就通过以下三个方面详细介绍一下概念层数据模型：
1：对于单线程数，但变成数据模型是走向现实系统中有价值的元素以及关联关系，反映着现行系统中的价值信息结构和钱并不依赖数据的组织层数据模型，该联城数据模型用于对信息世界进行建模了，它是现实世界到信息世界的第一个抽象，是程序设计人员进行数据库设计的工具也是数据库设计人员与用户之间的交流工具，那么概念层数据模型是面向用户，面向现实世界的数据模型，设计人员可以在设计这样开始中把主要的精力放在了解现实世界上。
2：对于他的实体和联系模型来说由于直接将现实世界按照具体的数据模型进行组织所以必须要考虑很多因素，在设计工作中非常复杂目前效果也并不很理想因此是需要一种方法来对现实世界的信息结构进行描述的，事实上这方面已经有了一些方法，就是通过，通常使用的ER方法，这种方法由于简单实用因此得到广泛的应用，也是目前描述信息结构的最常用方法，他说描述了现实世界信息结构成为企业模型我们也成为这种结果成为ER模型。
3：对于他的概念已经模型特点来说它是具有实体了，实体是有公共性质并可以相互区分现实世界对象的集合，十题是具体的，第二就是它的属性每一个时期都具有一定的特征和性质，这样我们才能根据实体的特征来区分一个实例，它的特性是描述实体或者联系性质和特征的数据项，是属于一个实体所有世界的具有相同的性质，第三就是它的联系，在现实世界中事物内部以及事物之间都是有关联的，这些联系在信息世界中反映出时间内部的，不同的实体之间的联系。
具体的可以到OTPUB了解更多的数据库概念。
5. 大数据使用的是什么数据模型
需要学习数学建模。
大数据建模就是指利用相关的计算机技术从大数据中挖掘数据特征，并用量化理论数学化数据特征关系以描述业务需求和模式的一种方法体系。
特征工程涉及到统计/数学/信息论/计量等学科的基本概念。比如：变量的均值；分位数；峰度；谱；信息熵；cosi；衰退速率以及马氏距离等。
建模阶段涉及多种量化模型，比如：统计模型；计量模型；机器学习模型；复杂网络等。比较常见的模型有：回归分析模型；随机森林；时间序列；神经网络；SVM等。
6. 大数据分析模型包括
1、数据科学专业成就认证-Columbia University
这个数据科学认证是由TheFU基金会工程与应用科学学院和哥伦比亚大学艺术与科学研究生院联合提供的。
2、挖掘大规模数据集研究生证书-Stanford University
为软件工程师，统计学家，预测建模师，市场研究人员，分析专业人员，以及数据挖掘者设计。
此认证需要四个课程，并演示掌握高效和强大的技术和算法，从大型数据集，如Web，社交，网络图和大型文档存储库等。这个证书通常需要一到两年的时间才能获得。
3、EMC数据科学家助理(EMCDSA)-EMC
EMCDSA认证表明个人作为数据科学团队成员参与和贡献大数据项目的能力。
它的内容：部署数据分析生命周期，将业务挑战重构为分析挑战，应用分析技术和工具来分析大数据并创建统计模型，选择适当的数据可视化等。
如何准备：EMC提供培训课程，作为视频或教师主导的课程。
4、专业人员分析认证-INFORMS
CAP认证是一个严格的通用分析认证。
它证明了对分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据，方法，模型构建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考试(这个考试可以在100多个国家的700多个计算机的测试中心进行)和遵守CAP的道德规范。
如何准备：INFORMS提供预览材料和完整的CAP学习指南作为辅助。它还为拥有10名或更多候选人的组织提供免费半天CAP回顾会议。
5、Cloudera认证专家：数据科学家(CCP：DS)-Cloudera
它是什么：CCP：DS证书展示了精英层面使用大数据的技能。它需要通过一个评估基础数据科学主题知识的书面考试。
他们还必须在数据科学挑战中，通过设计和开发同行评估的生产就绪的数据科学解决方案，并在真实条件下证明他们的能力。这个挑战必须在完成笔试后24个月内通过，并且每年中的每隔一个季度提供两次机会。
如何准备：Cloudera提供课堂培训与技术指导，实践测试和数据科学挑战解决方案套件，包括实时数据集，教程和过程说明。
7. 大数据模型主要有哪些
大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。
大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能,对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。
8. 什么是概念模型什么是数据模型
数据模型数据（data）是描述事物的符号记录。模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。