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毫无疑问，大数据是一个资源宝库，它蕴藏着巨大的价值，随着大数据时代的到来，人口红利的消失，用户规模增长趋于平稳，资本回归理性，流量的变现变得越来越重要，大数据为什么这么难呢？
一、数据分析处理技术有待加强
大数据的本质就是大数据，不是抽样，
1万日活app流量变现平台
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毫无疑问，大数据是一个资源宝库，它蕴藏着巨大的价值，随着大数据时代的到来，人口红利的消失，用户规模增长趋于平稳，资本回归理性，流量的变现变得越来越重要，大数据为什么这么难呢？
一、数据分析处理技术有待加强
大数据的本质就是大数据，不是抽样，而是全样，这不是瞎子摸到的象腿或是象鼻子，而是整头大象本身，大数据的精妙之处在于用的人越多越好，这就是大数据的精i确度。
在，拥有特别庞大的数据，比如，的视频比任何一个都多，这些数据存储起来很难，用的时候往往就没了。又如，在基因测序领域，每年新增基因组序列的原始数据超过20 PB (一百万 GB)，面临着庞大的数据量和长时间的数据处理流程等技术难题。大数据源多、数量多、形式多样，要从中获取一目了然的信息，需要真正有效、可靠的数据管理与分析平台。
政i府数据中存在着多种因素：政i府部门之间、企业之间、政i府与企业之间、政i府与企业之间信息不对称、法律不明确、公共平台缺乏、共享渠道等多方面造成了政i府数据“不愿意公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题。
数据孤岛之痛并非技术问题，而是利益问题，隐藏在其背后的是数据孤岛。正如前段时间菜鸟和顺i丰“数据断交”事件一样。
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“控制质量”、“控制成本”、“控制效率”是拉新的精髓
1.控制质量：提高投送精度
拉新不是单纯的按人头计算，公司给产品拉来了多少人，特别是非付费类的产品，你只是拉来一堆人是不够的，人群要和产品的用户形象保持足够的吻合。
例如腾讯不久前推出的熟人关系社交软件“朋友”，是一款基于同学或同事关系的社交产品。该 app内部测验首先由腾讯员工发起，以“企业组织”和“学校学历”为基础，以“校内学历”为基础，首先由腾讯员工发起，再以“同学、合作伙伴”为依托，以“学校学历”为依据。从整体上看，整个内测阶段的人群扩张是有序的，有一定的质量，使“朋友” app有别于市面上常见的“陌生人”社交 APP。
又像某些“兼职”平台，他们的客群就是一群愿意做些小工作赚些零花钱的人，显然那些月薪数万的白领并非目标人群、宝妈、学生群体、中老年人群等对通过互联网赚点早餐钱有欲望的人才更符合要求。
因此客群本没有绝i对的质量高低之分，只看你的产品适合什么样的客群，匹配度至重要，质量是相对的。
控制质量就是控制“你所接触到的人群与你的产品和目标相匹配”，即投放广告的准确性。
要准确地投放广告，就要分析谁是用户，用户身上有什么标签，用户经常出现在何处，哪个广告公司可以触达，能触达广告公司的数据能力至突出，谁的投放精度更i准确，谁的投放方案模型成本更低、效果更好。
若上述问题都得到解决，那么广告投放的准确性也就解决了。
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对平台而言，主要指标是扩展自己的用户数量和保留时间等，而用户在平台上的目的是观看内容。同时内容由流量主创造，因此一个平台上能产生高质量内容的流量主越多，平台的用户自然越多。这样各平台就会按照一定的规则给流量主带来利益，并积极地为流量主提供变现机会，从而将流量主留存于此平台。
与此同时，因为流量主本身也有私域流量，去其他平台挖流量主，可以把这个流量主在这个平台的一部分私域流量带过来；如果能成为流量主的私域流量，就会变成流量主的私域流量。然后迅速扩大本平台的用户数量。这里比较典型的是百家号平台，百家号平台的流量相对于微博来说更少，所以百家号给流量主的补贴至多。但这种模式是烧钱为平台购买用户，如果平台本身没有足够的商业收入或资金来源枯竭，这种模式将无法持续。
并且对于流量主来说，就是不断地把公共域流量转换成自己的私有域流量。因此许多流量主会在平台上展示自己的微信公众号信息，尽量吸引关注者进入自己的微信公众号内。
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