內容實用：以“理論+ 應用”為脈絡，深度融合市場營銷理論與大數據技術，培養適應行業需要的“交叉型”人才。

思政融合：響應“課程思政”號召，巧妙編排思政元素，強調大數據營銷倫理問題，突出“立德樹人”根本任務。

資源豐富：提供豐富有趣的案例和配套教學資源，形式多樣，激發學習興趣，方便老師課上教學與學生課下自學。

隨著數字生活方式的逐漸普及，全球的信息量正在快速增長，大數據、云計算、人工智能等新概念和新范式廣泛興起，正引領新一輪的互聯網風潮。市場營銷在大數據的背景下，也逐漸轉變出新形態，一種全新的營銷環境正在被創造。產品、服務、客戶洞察正在向精細化、個性化轉變，這就是大數據營銷。社會經濟已逐漸由互聯網時代轉向大數據時代，傳統營銷人才培養模式下培養的學生已然不能滿足現代社會對營銷人才的需求，如果無法順應潮流培養對應的人才，將制約大數據營銷的發展。

本書以“理論+應用”為脈絡，深度融合市場營銷理論和大數據技術應用，是以培養學生具備大數據營銷思維與基本數據分析能力為理念的通識類課程新形態教材，旨在讓學習者系統學習大數據的基本知識，繼而結合市場營銷理論，認識大數據營銷概況，使各種知識背景的學生對大數據與營銷有初步的感性認識，走進大數據營銷的學習氛圍，為后續學習起到導引作用。同時，本書針對大數據營銷策略和大數據營銷全流程進行系統的闡述，包括精準營銷、個性化營銷、市場分析、產品管理、營銷渠道、大數據促銷及推廣、客戶管理等，將對大數據營銷的宏觀認識（第1、2章）發展為微觀認識（第3、4章）。為培養學生的實際操作能力，第5章設計了數據分析的基礎操作講解，以營銷中實際遇到的情況作為示例，“手把手”講授數據分析操作。在第6章，我們將眼光投向國際環境，結合國家“一帶一路”倡議，介紹了大數據與跨境電商，使學生拓寬國際視野，為未來的發展提供更多的可能。第7章介紹數據背景下的營銷能力構成，結合行業人才的發展要求，為大數據營銷人才培養指明方向。第8章大數據營銷倫理是本書最為特色的部分，響應“課程思政”的號召，由現象到本質闡述大數據營銷的倫理，讓學生深刻認識到基于大數據的營銷活動的開展必須在法律法規的框架之中，符合道德規范，并賦予更多消費者個人信息或隱私的保護，從而建立彼此的信任，堅守“以人為本”的原則。

本書提供豐富有趣的案例與教學資源，包括學習視頻、PDF學習資源、PPT課件、Excel數據分析素材等，讀者可掃描二維碼觀看，也可訪問中國水利水電出版社或萬水書苑網站獲取。

本書由丁慧潔和楊升煒任主編，負責全書的統稿、定稿工作，林碧瑩和高靜任副主編，負責章節的梳理和編輯，魏威、黃慧武、關錦圖分別對跨境營銷、大數據建模、算法和商業智能分析部分給予了建議與支持。本書得到了中國水利水電出版社相關領導與編輯的大力支持，特別是得到了阿里云計算有限公司、廣東恒電信息科技股份有限公司的技術案例支持，廣州市人工智能驅動智慧教育關鍵技術與應用示范項目（編號：202007040006）的基礎支持，另外還參考了相關的文獻資料和研究成果，在此一并深表感謝。

由于編者水平有限，加之時間倉促，書中難免有疏漏和不妥之處，懇請各位讀者和專家批評指正，以便再版時修正。

編 者

2022年2月

第1章 大數據概論 1
1.1 大數據基礎概述 1
1.1.1 大數據的概念 1
1.1.2 大數據的分類 3
1.1.3 大數據的價值 4
1.1.4 大數據的應用 6
1.2 數據思維解讀 8
1.2.1 數據思維的概述 8
1.2.2 數據思維的觀點 9
1.2.3 商業數據思維 10
1.2.4 活用商業數據 11
1.3 傳統樣本與大數據 12
1.3.1 傳統樣本與大數據比較 12
1.3.2 傳統樣本與大數據處理 13
1.3.3 大數據質量 13
1.3.4 數據校正的方法和案例 16
1.4 大數據處理應用與分析 17
1.4.1 大數據處理與應用 17
1.4.2 大數據的學習方式 20
1.4.3 大數據分析技術 21
1.4.4 大數據建模及算法 26
課后練習 28
第2章 大數據與營銷 30
2.1 傳統市場營銷 30
2.1.1 市場營銷內容 31
2.1.2 市場營銷戰略 31
2.1.3 市場營銷流程 31
2.1.4 市場營銷策略組合 32
2.2 大數據營銷概述 35
2.2.1 大數據營銷的概況 35
2.2.2 大數據營銷的發展 36
2.2.3 營銷數據的類型與價值 39
2.2.4 大數據營銷策略組合 40
2.2.5 大數據營銷的運營方式 41
2.2.6 大數據營銷帶來的契機 42
2.3 大數據營銷分析與應用 43
2.3.1 營銷數據分析 43
2.3.2 大數據營銷分析術語 44
2.3.3 大數據營銷應用方向 45
2.3.4 大數據營銷應用誤區 46
2.4 商業智能營銷 48
2.4.1 商業智能的定義 48
2.4.2 商業智能的數據分析 48
2.4.3 商業智能的難點與案例 49
2.4.4 商業智能分析工具 51
課后練習 53
第3章 大數據營銷策略及應用 54
3.1 精準營銷 54
3.1.1 精準營銷概述 54
3.1.2 精準營銷與傳統營銷 55
3.1.3 精準營銷的工具 56
3.1.4 精準營銷的實施 59
3.1.5 精準營銷案例與小結 61
3.2 個性化營銷 63
3.2.1 個性化營銷的概念 63
3.2.2 個性化營銷與精準營銷 63
3.2.3 個性化營銷的核心 64
3.2.4 個性化營銷能力構成 65
3.2.5 個性化營銷實施 67
3.2.6 個性化營銷案例與小結 69
3.3 大數據營銷策略的實際應用 69
3.3.1 消費者畫像及大數據標簽體系 69
3.3.2 大數據企業應用：會員制 73
3.3.3 大數據行業應用：廣告投放 75
3.3.4 大數據精準選址 77
3.3.5 大數據分析消費者位置 79
課后練習 80
第4章 大數據營銷全流程 81
4.1 市場分析 81
4.1.1 大數據市場分析 81
4.1.2 大數據營銷的消費者 83
4.1.3 大數據市場細分 83
4.1.4 大數據市場定位 84
4.2 產品管理 84
4.2.1 產品的開發 85
4.2.2 產品的定價 85
4.2.3 產品表現與優化 88
4.3 營銷渠道 90
4.3.1 大數據營銷渠道特征 90
4.3.2 大數據營銷渠道的創新思維 90
4.3.3 大數據營銷渠道創新表現 92
4.3.4 大數據營銷渠道策略建議 94
4.3.5 大數據營銷渠道實例 95
4.4 大數據推廣 96
4.4.1 大數據與產品推廣 96
4.4.2 大數據與品牌推廣 98
4.4.3 大數據重構廣告營銷 99
4.4.4 大數據推廣實例 101
4.5 大數據促銷 102
4.5.1 大數據促銷變革 102
4.5.2 大數據與促銷組合 103
4.5.3 大數據促銷實例 104
4.6 客戶管理 105
4.6.1 客戶關系管理 105
4.6.2 客類管理 106
4.6.3 客戶管理的實施 107
4.6.4 客戶度量指標 108
4.6.5 改進客戶體驗 109
4.6.6 客戶關系管理建議 111
課后練習 113
第5章 大數據處理實戰 116
5.1 小試牛刀—Excel數據分析 116
5.1.1 準備工作：加載“分析工具庫” 117
5.1.2 回歸分析—預測銷售額 119
5.1.3 相關分析—收入與消費的關系 122
5.1.4 方差分析—銷售渠道對銷售額的
貢獻 126
5.2 數據管理平臺—Python入門 129
5.2.1 Python簡介 129
5.2.2 開始使用Python 131
5.2.3 簡單的Python程序 138
5.2.4 Python應用與案例 140
課后練習 147
第6章 大數據與跨境電商 149
6.1 大數據跨境營銷的新未來 149
6.1.1 跨境電商的機遇 150
6.1.2 大數據助力市場開拓 152
6.1.3 短視頻、直播風口 153
6.1.4 跨境電商中的計算機新技術 155
6.2 跨境電商物流 157
6.2.1 跨境電商物流概述 157
6.2.2 跨境物流與物聯網 157
6.2.3 大數據驅動物流新變革 159
6.2.4 跨境物流的選擇和風險規避 160
6.3 跨境支付策略 161
6.3.1 跨境支付方式 161
6.3.2 大數據與跨境收付款 163
6.3.3 跨境支付與區塊鏈 164
6.4 大數據跨境電商的其他應用 164
6.4.1 大數據簡化貿易流程 164
6.4.2 大數據助力智慧生產 165
6.4.3 大數據挖掘選品 165
6.4.4 大數據鎖定海外消費者 165
課后練習 166
第7章 大數據營銷人才能力素質 169
7.1 現狀概述 169
7.1.1 人才培養現狀 170
7.1.2 人才培養方向 170
7.2 大數據營銷能力的內涵 170
7.3 大數據營銷復合型人才 172
7.4 大數據行業人才的發展 174
7.4.1 大數據行業就業方向及人才分類 174
7.4.2 企業高管、大數據工程師和商業
分析師 176
課后練習 177
第8章 大數據營銷倫理 179
8.1 大數據營銷倫理問題與風險 179
8.1.1 大數據營銷倫理問題 180
8.1.2 大數據營銷倫理風險 180
8.2 規范大數據營銷倫理的必要性 185
8.2.1 大數據營銷倫理問題成因 185
8.2.2 建構大數據營銷倫理機制的
必要性 186
8.3 大數據營銷倫理體系的構建 187
8.3.1 政府監管機制 187
8.3.2 媒體監督機制 188
8.3.3 行業規范機制 189
8.3.4 企業自律機制 189
8.3.5 消費者維權機制 190
8.3.6 技術防范機制 191
8.4 治理算法推薦的最新進展 192
8.5 個人信息保護法 193
8.6 隱私權與個人信息保護的關系 194
課后練習 196
參考文獻 199
參考資料 201

1. 輸水管線工程風險管理 [張勇 黨亥生 著]
2. 民用航空飛機標準線路施工 [主編　王志敏　陳明]
3. 不息的水脈—大運河講談錄 [趙珩　著]
4. 實用運籌學 [主編　邢育紅　于晉臣]
5. 三峽梯級電站水資源決策支持系統研究與開發 [姚華明 潘紅忠 湯正]
6. 海南黎族民俗文化鑒賞 [龐國華　著]
7. 石墨烯在太赫茲及中紅外頻段電磁器件設計中的應用 [李艷秀 莊華偉 著]
8. 電子技術（第二版） [主編 覃愛娜 李飛]
9. 辦公自動化高級應用 [陳萍 朱曉玉]
10. 信息處理技術員考試32小時通關 [薛大龍]
11. 電子產品設計案例教程（微課版）—基于嘉立創EDA（專業版） [王靜 莫志宏 陳學昌 丁紅]
12. C程序設計實踐教程 [劉衛國]
13. C程序設計（慕課版） [劉衛國]
14. Web技術開發教程（基于.NET開源MVC框架） [王合闖 韓紅玲 王青正 陳海蕊]
15. 商務英語翻譯教程（筆譯）（第四版） [主編 王軍平]
16. 智慧零售技術與應用 [洪旭 著]
17. 建設工程法規實務 [主編 余瀅]
18. 商務秘書理論與實務（第三版） [主編 張同欽]
19. 程序設計基礎實踐教程（C/C++語言版） [張桂芬 葛麗娜]
20. C++案例項目精講 [主編 楊國興]
21. 勞動爭議處理實務 [主編 王秀卿 羅靜]
22. 工程數學 [主編 郭立娟 王海]
23. 語音識別理論與實踐 [主編　莫宏偉]
24. 信息系統項目管理師章節習題與考點特訓（第二版） [主編 薛大龍]
25. 武術基礎教程 [主編 李代勇 謝志民]
26. 計算機網絡實訓教程 [主編 張浩軍 趙玉娟]
27. 畫法幾何與機械制圖習題集（多學時） [主編 趙軍]
28. HCIA-Datacom認證題庫分類精講 [主 編 韓立剛]
29. SwiftUI完全開發 [李智威 著]
30. 網絡規劃設計師備考一本通 [夏杰 編著]