大数据在三线城市的受众大吗
别说三线了，就是一线大城市也很多人不知道、不认识大数据的！
15年左右大数据概念被各大公司炒得火热，导致很多人都听说过大数据这个词，但具体是做什么的，恐怕除了相关专业人士之外，没人会知道吧。
后几年，被爆出大公司使用大数据杀熟，一下子把大数据这个新兴技术转变成了坏事的代名词，大数据的路就这样被走窄了。
现在国家大力推行的中医药大数据，从本质上来说与吵起来的大数据不是一个概念，但要纠正大众的观念何其难以。
个人看来，大数据最佳用途在于可以梳理人类的知识体系，配合脑域科技等手段，在未来可以为新生人类灌输人类知识，不需要再花10年20年时间来学习人类的基本常识和大众知识。
这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。
首先，大数据的受众群体可以分为两类，一类是B（商业）端用户，在工业互联网的推动下，未来B端用户会逐渐增加，这部分用户的价值空间也是比较大的，另一类是C（普通）端用户，这部分用户的规模很庞大，但是单个用户的价值空间并不大，需要创业者能够构建出更多的连接方式，以实现更大的价值增量。
对于所谓的三线城市来说，B端用户的数量可能并不会特别多，而且这些用户对于大数据的认知能力也会相对比较弱，所以要想针对于B端用户进行创业，可能会有一定的难度。大数据本身是构建在传统信息系统之上的，所以如果企业自身的信息系统尚未完善，那么就需要从企业的信息系统开始做起，然后大数据才能发挥出作用。针对于三线城市的B端用户来说，大数据的布局可以从基础功能开始做起，然后再逐渐完善大数据的生态。
实际上，相对于B端用户来说，C端用户并不存在严格意义上的城市限制，当前在互联网（消费端）逐渐进入到存量时代之后，C端用户往往都掌握在大型的互联网平台手中，所以对于创业者来说，针对于C端用户创业本身并没有严格意义上的边界限制，与所处城市的规模也没有太直接的关系。由于C端创业需要大量的资源，所以往往C端创业者都会集中在一线城市，虽然在二、三线城市致力于C端创业也有机会，但是前期的资源积累可能会遇到一定的困难。
最后，大数据当前在技术体系上已经趋于成熟了，未来基于大数据平台来完成行业创新将是一个重要的发展方向，所以创业者可以重点考虑一下B端的创业机会。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据在C端都是隐性影响，影响广，宣传的受众广。受益少，往后显性受益会越来越多。
我是一名IT行业的老人，我从平常工作中遇到的情况，来谈谈我的感受。
我接触大数据的项目是从2014年的，到目前为止很多都是平台建设，后期应用的成果，并没有达到我想象的高度。目前的大数据项目，更多集中在数据结果呈现上，是以前发生的数据的一种总结。接触的很多局方都有提出有自身工作特点的应用，可是都没有实现起来。比如预测某设备的使用寿命，比如通过数据判断某设备内的一个零件的问题是什么原因引起的，比如从数据中分析某个原件的改造优化，比如生产趋势优化等等。
我眼中的大数据
大数据是互联网发展的必然进程，而且以后一定会越来越庞大也越来越重要。现在的文明进程造成数据海量产生，网上数据显示到2025年，全球每天将创建463EB的数据。如何利用其中的数据，产生相应的商业价值，一直是企业研究的一个重要方向。而且大数据研究将会是一个重要的学科。它不是作为一种技术，而是作为一个学科存在的。
我看到的大数据的应用>环境/strong>
集中在B端和G端的应用上，需要规模组织从领导层向下推动，多集中在已产生的数据的归纳总结呈现显示上，多作为汇报端使用，在实际生产及业务层面的商业价值还有待开发。缺少行业理解的技术专家，数据建模还没与行业特点充分结合。
我看到的大数据的普及和未来趋势
大数据在G端和B端的应用模式已经逐渐清晰，而且也有方向。而在C端，更多的是对人行为习惯等的归纳总结，换句话说，是对人“投其所好”，以刺激购买来实现商业价值。这个模式最容易产生商业变现的。而更多其他层面的应用还没看到好的例子，当然了，我只是一个普通人，眼界有限，其他的也许没接触。大数据离影响普通人的生活还有一段距离，现在对我们的影响一方面是能叫我们更容易看到数据的归纳总结统计情况，一方面是更方便的把我们有兴趣购买的东西，更快速的摆到我们面前。已经产生一定的受益了，但是还有更多的方面可以挖掘。
大数据被越来越多的机构所尝试及应用，我想这是以后的一个趋势，普及率会越来越高。而且会为商业机构的决策提供有力的佐证，并发挥更高的降本增效的作用，为商业竞争提供更有力的技术支持和信息保证。而在于C端，往后可能会更多的起到一个辅助决策的作用并为我们的日常生活提供更多的便利。
大数据不是独立的，它是很多其他应用的基础支撑部分。比如AI,比如VR，AR的更深层应用等等。
期待这些技术给我们带来的便利。
我是职场修野道的老妖,没有入过名门望川。写出来的所有东西，都是结合自己经历的，听到的，看到的，想到的，随笔而发。欢迎大家评论和探讨。
说实话，别说三线城市，就算是一线城市，真的能用到“大”数据的公司也并不像你想象中的那么多。
多数公司的数据并没有那么大，也没有那么好。
数据好是指非常整齐并且真的能提供有用的信息。数据大是指好数据的量非常大，一般的模型并不适用，或者并不能提供比较好的结果。
大数据这个概念和方向是对的，但是大多数公司还没有到那个量级。更别说三线城市了。
现在这个时代，***真实性受到了哪些挑战，假***具有哪些新的特点，如何去>管理/h2>
***真实性受到了哪些挑战？
1. 传播渠道多样化，信息庞杂、信息处理、甄别难度加大
2.人人有麦克风的时代，自媒体、社交媒体平台虚假信息层出不穷（网络媒体具有个体匿名性、内容复制性的特点，通过微信朋友圈、微博、知乎、论坛、社区，在网络空间里大面积传播）
3.媒体竞争日趋激烈，抢首发、抢独家，一味追求时效性，忽视***真实性
（记者采访不深入、捕风捉影、对事情一知半解就草草盖棺定论；即使是主流媒体也有未经核实，“拿来主义”的现象，***媒体工作者“把关人”角色的缺位）
4.市场经济体制下，道德、法治观念淡薄，为追逐商业/政治利益，为赚取高点击率、高阅读量发布不实信息（“标题党”现象”炒作娱乐***，“制造”***，唯恐天下不乱）
5.***反转剧越来越多，往往事情不是我们想象的那样
6.网络媒体“进入门槛”低，少数工作者***操作不专业
当今假***新特点：
1.产生于网络媒体的虚假***比例要远远高于传统媒体
2.社会***居多（利用公众好奇、忧虑、气愤、敏感、同情、关注大人物的心理，集中于社会热点事件，敏感话题）
3. 虚假***存活周期越来越短，很快被揭露和戳穿（澎湃***对江西地震的失实报道和更正，用时之快）
4.假***不再仅仅指那些“凭空捏造的虚假信息”，更多的是指出于政治和商业利益“制造”的误导性信息（如国外CNN为提高收视率对特朗普的虚假报道；宣传、营销性质）
5.更考验媒体素养（连澎湃***、华西都市报这样的主流媒体都有受骗经历，需要对扑面而来的海量信息进行批判性思考和鉴别）
如何治理？
1.加大对假***的打击力度，国家要健全法律机制，及时出台相关法律文件，起到震慑作用。
各***单位、媒体机构要健全行业规范，行业监督与管理,落实严密的审稿，发稿制度
2.媒体工作者要坚持***真实性的原则，坚守职业道德，认真做好各个环节的工作
各大平台“把关人”要起到切实作用，理清经济效益和社会效益之间的关系
3.提高公众传播素养，网民要有自己的判断，头脑清醒，不要盲目跟风，不以讹传讹。要有道德，不制造假***，不要被传统经验、感情所束缚
4.全社会要形成打假氛围、遏制虚假***的传播，保持舆论环境的>干净/p>
各领域人士可以本着坚持事实的出发点揭穿假***，国家酌情给予>嘉奖/p>
5.类似骚扰电话标记，标注虚假***，提醒广大受众。开发人工智能，机器技术识别可疑信息，人工>考核/p>
随着自媒体的快速发展，人人都可以是信息的传播者，同时人们获取***信息的渠道也越来越多。而面对多样化的信息和多家媒体的竞争，人们总是过于着急的把信息进行传播，而缺少了对信息真实性的把关，甚至其他媒体不经过调查核实就会转载信息，这样的***信息真实性无法得到保证，也容易给人们带来误导。这些因素都给***的真实性带来了巨大的挑战。
当下的假***有许多种形式，有些媒介为了点击率会出现一些子虚乌有的***报道，甚至面对***图片会进行合理想象，张冠李戴，以及一些带有猎奇性质的***来博读者的眼球或者进行炒作。这些虚假***的报道使得***市场混乱，并有可能使读者失去对一个媒介的信任。
面对这种状况，***编辑就应该负起责任，严把事实关和政治关，同时注意***稿件的用词。在审阅***稿件时，认真审查，态度严谨，能够及时看出问题并监督作者改正。
人工智能传播观念的影响
人工智能赋予传播更多的“情感”“情绪”色彩，影响着国际传播中传播主体与对象国之间的信息交流与情感交流。人工智能能增强我们对于国际受众的认知，从而在国际舆论的引导中占据主动。
人工智能技术的总体趋势是“个人化”“拟人化”“智慧化”的，随着人工智能从“弱人工智能”阶段发展到“强人工智能”阶段，机器通过深度学习将更知晓人们的偏好，知道哪类媒介话语会产生“共情”效应，知道何种传播能引导人们的想法、哪种场景能激发人们的行动。
人工智能如何改变CRM
AI出现在世界各地，与一个世纪以前的电力系统出现相媲美，从销售预测工具到电子邮件主题发电机，都注入了新的智慧。
AI开始关注客户数据，旅程和营销内容从客户旅程中发现，理解和学习需要机制来观察并快速回答以下问题：
•哪些客户有资格获得优惠，获得他们并作出回应•客户在哪里挣扎，停顿或被困在旅途中•什么样的优惠和渠道导致转化（归因）•什么时候某些客户出现在CRM雷达; 什么时候有些下降，为什么
CRM专家开始使用旅程分析来整理客户行为难题，并且该技术在超越商业智能猜测到规范性AI方面做得更好。更多的AI供应商开始提供不仅对数据进行汇总和分类的解决方案，而且还提供了一个与NLG叙述（如Narrative Sciences和Arria）相关的分析层。其他人主要提供更好的购买途径旅程可视化，如Clickfox和Pointillist（虽然它可以争论这些是否真的是AI工具）。
还有一些专注于将图像识别带入真正的CRM AI使用。人工智能图像处理在筛选和分类市场营销和销售内容方面表现出色，帮助营销人员更好地了解客户的内容需求并为其提供适当的相关内容和服务。品牌开始使用无处不在的智能手机加快个性化服务，并通过AI在图片和***中精确定位产品和人员。Aurasma推出了一款应用程序，通过简单地基于识别预定义图像触发覆盖智能手机屏幕上的***或动画，将增强现实添加到消费者体验中。
前卫的营销人员开始将AI应用于内容生成，意识到要在新世界中竞争（内容必须是大规模生产和高度个性化），旧工具必须让位于新世界。
像Persado这样的公司开始通过NLG，情感科学和机器学习来优化（根据个人喜好）优化营销产品的吸引力，通过改变语言，字体，颜色，位置和其他方式来促进营销创意涅磐广告素材格式。结果并不令人鼓舞，它们有点令人咋舌：点击率（CTR）增加了195％; 转换增加了147％。
传统的CRM软件只是简单的对客户进行管理，储存；融入了AI的CRM软件，可以帮助企业开拓客户，分析客户，查找客户，让企业利用大数据来判定企业未来的发展方向。
现在的SaaS型CRM以大数据和AI技术为引擎，充分打通客户获取、跟进、转化等核心业务流程，实现对客户360度生命周期价值的深度挖掘。如有人提及的赢在销客CRM。
现在，CRM软件有了明显的升级，CRM融入人工智能（AI），助力企业管理客户，使客户管理变的更加容易。
当CRM系统里融入AI人工智能，销售人员能够先于顾客了解他们的需求，从而预测潜在业务机会并超出客户期待；销售人员还可以开展预见性的活动，营造前所未有的个性化客户体验。
CRM+AI则会自动显示销售当天的日程安排，还能自动追踪客户行为（比如客户什么时间访问公司网站并留言，什么时间打开、阅读、回复销售人员发送的邮件，什么时候回你电话等），智能建议一周内每一天联系客户的合适时间。此外，还能智能对潜在客户进行优先级排列，让销售员快速地响应高价值业务机会。
利用AI 的市场营销人员能够使用智能化的评分来预测每个客户的转化可能性，为每个客户自动匹配适合的营销流程，向每个客户推送最优质的内容。
客户管理最重要的目的之一是：将客源转换为客户，将潜在客户转换为长期忠诚用户。AI可以利用大量数据帮助确定哪些客源的希望最大，AI可以帮助确定哪一类型的数据可以显示坚实的客源，还可以帮助企业销售确定应该采取什么样的行动才能根据他们过去的行为将客源转换为客户。
赢在销客CRM，一款基于企业微信的SaaS型移动营销工具，以“让销售更简单，让管理更高效”为宗旨，为广大中小型企业提供智能化信息服务，提高公司业绩，减少管理成本。
人工智能包含电子商务吗
人工智能和电子商务关系很深，人工智能做了一件事，无论如何，人类不一定会疯狂的去做，但它会悄无声息的去做，然后人们就想当然的认为它是理所当然的。
如今，人工智能正游走在任何公司、任何行业、任何商业类型核心技术中，尽管人工智能技术已经为人们的购物和贸易增添了许多个人色彩。由此也说明了人工智能电子商务正在为买卖双方提升整个买卖体验。

1、聊天机器人
电子商务中的人工智能离不开聊天机器人。电子商务网站和移动应用程序主页上的那些聊天框都是基于人工智能的计算机，它们被编程以个性化的方式与客户进行交互。电子商务聊天机器人帮助买家寻找合适的产品，检查产品的可用性，比较多种产品，最后，帮助付款。
聊天机器人还可以帮助客户与适当的人工服务联系，以应对任何投诉或查询。买家可以通过文字、声音，有时甚至是图片与这些机器“交谈”。聊天机器人不需要人工劳动，它能让公司在人工智能和客户之间的关系上增加一种亲切感。

2、个性化>保举/p>
个性化推荐如今已被很多零售电商平台所应用，来确认他们的产品的目标受众。基于在潜在客户的最近的搜索，搜索引擎中的人工智能算法会记录被搜索产品的关键细节。根据算法的结果，搜索引擎为浏览器生成适当的推荐，并将它们列在搜索框下面，以帮助客户快速找到所需产品。
3、仓库自动化
物流仓库业务是电子零售业的一个重要组成部分，在决定一个公司的销售趋势方面起着举足轻重的作用。提高了分选机构的速度和效率，以此提高了产品的发货周期。

4、预测性>贩卖/p>
人工智能算法可以实现海量数据集的深度学习、统计编程和预测分析，公司可以使用这些方法来捕捉客户的行为。预测性销售还有助于组织和管理仓库的库存，确保公司库存充足，特别是对需求较高的产品。
虽然人工智能在当今电子商务中只有这几种成型方式，但人工智能在电子商务中的可扩展性和影响力预计只会增加。这一增长将会建立更好的客户关系，促进销售，并弥合个性化和隐私之间的差距。
人工智能不包含电子商务。
人工智能与电子商务的联系是:
1、智能工具的使用可能会替代少量就业人员，但其通过大幅提升电商业绩，创造了更多新兴岗位就业，同时提高了岗位人员收入。总体来看，电商行业人工智能技术在商家的使用，对商家和个人的绩效是正面、积极的。人工智能增加了对专业人才的需求量，催生出新的就业模式和业态。人工智能产业发展直接带来了对专业数字技术人才需求量的增长。
2、人工智能辅助电子商务自动化可以成为其平台规则改变者，拥有太多自己的板块，此外，它可以节省大量的时间和精力用于关键任务任务。
3、人工智能可以很快接管大量琐碎但耗时的任务。甚至可以创建一个AI虚拟助手来处理诸如回复电子邮件，安排会议和组织行程等工作。
