京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据+行业解决方案 在应用中助推经济价值
大数据时代,全面迈进探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式,促进传统产业转型升级和新兴产业发展,培育新的经济增长点。作为互联网BAT三巨头的百度,利用积累已久的海量数据和技术能力,于今年9月正式对外发布百度大数据+平台(http://bdp.baidu.com/),面向行业关键诉求。这标志着百度开放数据优势—海量数据积累、目标用户分析、前沿模型算法、高效计算能力;提供7大产品服务组件--行业洞察、营销决策、客群分析、舆情监控、店铺分析、推荐引擎以及数据加油站。现在开放的六大行业包括O2O、零售、旅游、房地产、金融、保险,助力行业实现大数据应用的落地和突破。
百度大数据+平台基于海量数据积累,实现行业趋势洞察、客群精准触达、科学营销决策、风险危机防控等核心价值。百度大数据+,形成商业新能源,渗透到各行各业,助推发展,打开更大的市场格局。
百度大数据+携手行业,全面开放迎来新契机
据悉百度大数据+基于数据优势、技术能力、多维组件等,已面向众多行业用户提供不同需求的服务,成熟的解决方案已渗透六大行业:O2O、零售、旅游、房产、保险、金融,未来会拓展更多。
大数据+行业,具体解决方案有哪些?先聚焦最近火热的O2O:百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力,助力商家精细化运营,提升销量。大数据+零售方面,探索用户价值,提供个性化服务解决方案;贯穿网络与实体零售,携手创造极致体验。另一个体验至上的行业-旅游:深度结合百度独有大数据能力与旅游行业需求,共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。不仅传统行业零售、旅游关注大数据,房产、保险、金融亦然:大数据全面助力房地产行业,打造精准投策与营销,选出更合适的地,建造更合适的楼,卖给更合适的人。大数据+保险:海量数据挖掘及风险预测,助力保险行业精准营销,提升精细化定价能力。大数据+金融:多维度体现用户特征,帮助金融机构推荐优质客户,防范欺诈风险。
如何进行行业应用?举3个例子来说:大数据+传统旅游机构大地云游,展开了在旅游领域大数据的合作,深化智慧旅游,使合作行业在旅游景区、旅游服务、泛旅游行业更加智能化。大数据+保险合作伙伴新华电商,以一个少儿方面的产品合作为例,通过对用户行为的分析优化,拿出2万个相对比较完整同时有一定的互联网基础的数据,覆盖800万数据量,两周实现了361%效果提升。通过把数据拿出来,覆盖到800多万人,13个标签8个标识打造了用户模型,不断向全网扩充,实现了快速的提升,转化效果对行业合作方来说很满意。大数据+大悦城:通过百度海量的数据,更清晰地描绘群体消费者的画像,用于大悦城商业决策的支持和个性化营销的响应,未来在数据生态这块探索更系统化、自动化的方式。
百度大数据+多维服务,灵活掌控
为更好的携手行业创造更多价值和典型应用场景,百度大数据+提供方便易用的七项服务:行业洞察,纵览行业宏观趋势。客群分析,洞晓客流分布迁徙。营销决策:助力智慧营销决策。舆情监控:实时监控舆论动态。店铺分析:洞悉顾客提升服务。推荐引擎:精准推送个性推荐。大数据加油站:优质大数据能力开放平台,首次共享了依托大数据技术处理、提炼的稀缺资源,面向网站站长、移动开发者以及企业合作伙伴,量身打造丰富的使用场景及便捷的使用流程,助力企业数据和百度数据深度融合、提炼新的商业价值。
百度的大数据+平台抱着开放的态度,面向行业已经伸出橄榄枝,这也是百度这个搜索巨人从信息的搜索到行业解决方案服务定制的华丽转身。因此,对于任何一个行业和企业来说,百度此次开放大数据能力,使得他们能够更加快速的涌入大数据浪潮,不断拓展潜藏价值,打开更广阔的市场格局。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16