商业化是什么意思_百度知道
商业化是什么意思
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元素，统一这些美学基础。只不过艺术化可以有非常独特的表现方式，可以不被大众所接受，而商业主要是让大众能接受并明白，当然商业和艺术一般都是结合起来的，只不过侧重不同所谓的商业化是相对艺术化而言的，艺术可以是非常有个性的非常自由的表达个人情感的东西！而商业是有明确目的的表现被设计对象的主体的，不管是艺术化还是商业化，前提是要符合最基本的大众审美观——版式，颜色
你好,商业化指的是以提供商品为手段，以营利为主要目的的行为。
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你可能喜欢微博切入点评一旦成功 商业化就是顺水推舟-ITBEAR科技资讯
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微博切入点评一旦成功 商业化就是顺水推舟
发布时间： 15:53:45&&来源：互联网&
&编辑：即时新闻&&背景：
　　最近微博发布了契合世界杯专题的440新版本，顺势推出了微博手游、微博点评、微博支付三大功能。手游是社交产品变现最直接有效的方式，支付则是商业化尝试重要的一环，所以微博推出这两个功能是顺其自然。今天笔者想聊的是，微博点评的存在逻辑是什么?是又一个大众点评吗?结合微博的产品特性我谈谈微博推出点评产品的考量。
　　1.点评即状态
　　这里的状态是指SNS网站的信息流，即News feed。一般的SNS网站都提供多样化的信息发布形式，包括文字、图片、音频等，但用户的信息发布需求的多样化的，于是又先后衍生出短视频、长微博、地理位置签到、表情等新的发布类别。而点评作为一种日常高频率的需求作为一种发布形式存在则成为必然，尤其是场景化的吃喝玩乐和书影音领域。
　　目前微信和微博先后接入了点评领域，而此前第三方点评网站是存在的，一种偏电商，激发用户的购买需求，如大众点评及移动端的豆瓣电影;一种偏社交，侧重以点评签到为核心社交新形态，如街旁。前者由于是本地化电商的基因，而吃喝玩乐又是强需求，所以这些网站和服务不缺少存在下去的场景。而后者，由于点评签到只是信息发布的一种小众形式，所以其用户规模有限，这阻碍了其平台化的可能，于是向本地生活服务领域转型就成为必然，街旁就是如此，但定位的模式导致的用户规模受限、点评内容浅陋，使得其商业化之路并不好走所以，微博推出点评，从这个角度看，是其作为社交产品的功能完善，日均发布上亿条信息的微博，其不可避免存在海量的点评信息发布需求，不如将其纳入信息发布形式的一种形式。从这个角度看，推出点评，首要目的是完善作为社交产品的微博，而不是切入本地生活服务领域的微博。
　　2.点评即搜索
　　Facebook认为News Feed、Timeline以及Graph Search是其三大支柱，Graph Search作为独立于通用搜索的搜索存在，因为社交网络信息孤岛的天然效应，一直有着很大的挖掘潜力，一旦这种基于用户社交的搜索结果得到用户和广告商的认可，那么Google和百度们就紧张了。而点评这种UGC信息正是社交搜索，具体说是微博搜索的重要组成部分。不妨先回顾一下历史：这里不得不提的就是大众点评和豆瓣，这二者的成功首先需要感谢那些吃货和文艺青年们，他们贡献了大众点评和豆瓣最早的内容，而且是优质内容，其次，他们需要感谢百度，因为百度将二者的信息作为搜索结果的一部分给予了非常大的流量支持。搜索引擎初期，互联网上的信息绝大部分是不够准确的，百度除了抓去浩瀚的信息外还先后推出了mp3，百科，图片等产品丰富搜索结果，但这些标准化的信息还是满足不了用户琐碎的需求，于是百度推出了贴吧、经验、知道这些UGC的产品，满足用户的碎片化问题，但仍然远远不够，于是借助外部网站的信息就成了必然，提供吃喝玩乐信息的大众点评和提供书影音点评的豆瓣作为百度搜索结果的一部分顺势崛起。当然，在互联网信息匮乏的时代，二者是互相需要的，但随着互联网信息的充沛，百度逐渐占据了强势地位，所以目前要百度的流量都得花钱了。
　　扯的有点远了，其实就是想说，点评作为一种信息形态，其对搜索引擎是非常重要的，搜索无非是一种提问的方式，而点评则给出了答案的建议。极端一点搜索的目的就是点评。社交网站作为信息孤岛，不管是微博微信还是Facebook，对第三方搜索引擎一般是屏蔽的(当然搜狗和微信的联姻就另当别论了)，其更愿意建立自己的社交搜索，微博搜索很早就推出了，但品牌效应并不强烈，一方面因为微博花了更多精力在社交功能的完善上，另一方面微博搜索的结果也并不如意，这是一个普遍性的难题，例如Facebook的Graph Search如果搜索结果不理想，会跳转到Bing通用搜索上。所以可以认为这次点评功能上线则是微博进一步优化其社交搜索的体现。
　　3.点评即数据
　　好吧，大数据已经被说滥了，但又不得不说。从数据的角度看微博推出点评，是基于两方面考量，一是丰富其数据的量级，二是减少数据处理的难度。
　　微博作为中文互联网第一社交媒体，其数据的丰裕程度是惊人的，但对于数据，尤其是活生生的一个个用户的数据，永远是嫌少不嫌多的，点评功能的推出肯定会不同程度激发部分用户的点评欲望，甚至是点评癖，甚至将本不是即时性的点评内容也发布出去，而这部分数据也是有价值的，这就是从数据收集角度看。点评功能推出还有一个作用，即格式化、标准化用户的数据，这样将大大节省微博数据分析的成本，举个简单例子，有两位用户，一位发表的状态是&张艺谋的新电影真好看&，另一位发表的是&巩俐新片演的真好&，而格式化后的数据可能就是两个人同时给归来这部电影打了五分，这大大降低了数据处理额误判程度。
　　点评功能某种程度是上是对用户行为的一种限制，但这种限制换个角度看其实是一种规范。格式化、标准化的信息最终通过微博的数据处理将会以一种更精确的形似反馈给用户，这是一个正向循环的过程。最后的数据不管是对接入微博的淘宝，或者微博自身的本地生活业务都是大有裨益的
　　结尾：微博点评不能将其简单看作一次进军本地生活服务的动作，其首先是对微博这款社交产品的改进和完善，其次是对微博社交搜索结果的进一步优化，最后则是对微博用户数据的更深程度的挖掘。一旦这些做成功，微博海量的用户将被引爆，商业化也就顺其自然了，而说来说去还是产品为王，所以不妨以产品的改进形式而非生态的布局思路看这次微博点评的推出。
本文来源：互联网
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下载ITBearAPP不想知道吗？你的个人数据是如何被企业商业化的
不想知道吗？你的个人数据是如何被企业商业化的
关于数据爬虫、数据存储、数据记录等获得各类数据源的方法相信你都知道了。
数据圈不能说的秘密之“你的个人数据源如何在机构间流转，最终应用于各个商业场景”，本文经作者天降财神耗时一年完成，首次独家揭秘.
备注：本文提及的数据均指群体数据，不涉及个人真实数据。
以下是原文：
我在2011年开始负责运营商大数据的引入项目，这些年出差见过的客户，包括XX电信、XX电信、XX电信、XX移动、XX联通……足迹遍布大江南北。
记得那个时候还没有几个人提及大数据，运营商原始数据的引入，还需要建立分光系统，并需要往运营商的机房内搭建自己的服务器，导入数据。
近几年做的都是大数据合作部门管理工作，以及大数据源引入的商务工作。这个工作做了几年，应该是非常熟悉，算个所谓的专业吧。
初创大数据事业部如何运作
毫无头绪的初创大数据事业部（数据合作部），首先是弄清楚我们所需要的数据源都有哪些，毫无头绪不要紧，要有全局观，要有全局规划。设想一个全面的沙盘，之后不断的优化和调整，也是没问题，只要我们不断的优化和调整就可以了嘛。
1确认需求，寻找方向
拿个人征信公司举例，比如我们要主动去讨教数据源各部门的需求：产品部门的需求、模型技术部门的需求、销售部门的需求等。
根据公司其它各部门的需求，我们就能确认我们的基本目标了，然后通过自己的中期、远期的需求进行部门内分析，行业内调研。就能精准找到公司个人征信多个维度的数据源的基本准确的需求了，这样根据这些需求，我们再去寻找数据源。
2建立公司数据源目标库
外面的数据源七七八八，大数据公司和拥有数据公司太多太零散了。我们要通过大量的调研和拜访工作才能找到我们所需要的真正的数据源。
基本上很多公司都有数据源。在2015年之初，有谁知道这么多数据源公司，哪家有数据。没有办法，我们开始海量人工筛选工作，通过互联网、大数据会议等收集所有大数据合作伙伴公司的信息和资料。（这里涉及到工作机密，方法就不那么详细的介绍了）总之，就是详细的市场调研，确认目标库，就可以。
3细节优化工作
建立一个可以供给公司各部门需求，供应商数据源合作伙伴资源库，剩下的工作就是细谈价格、合作模式等细项的优化和微调工作了。
另外，对数据源公司别太在意预付款，保持一个合作伙伴的稳定性，你稍微出点力，让数据公司也能够赚钱存活，实现共赢才是数据合作王道。你让他倒闭，那你离倒闭也不远了。
黑暗与黎明曙光
图您看完了，接下来咱们说说大数据合作到底合法还是不合法？其实，严格来说风控是数据交易的合作，还是灰色地带，是不合规的。
但是大数据现在还处于初级阶段，国家的大数据的体系建设，还需要一步一步的完善和推进。没事我们就多研究研究，多画画图，多分析一下全盘的数据源的内容以及架构，这样的全盘我们是清晰的，剩下的就是蚂蚁啃骨头精神了。
大数据商业化应用场景-精准营销
中国14亿多人没有享受到大数据所带来的利益，而是感受到个人隐私数据的泄露的安全危机问题。
我们今天找到了一定的数据行为规律，也发现了大数据的初级应用。当自然发生行为大数据，被我们分类、格式化、清洗、和测算分析。就会衍生一定的基本数据运行分析结果论，这是规律的大数据结果论。我们利用此大数据模型行为的设定，就可以精准找到我们所需要基本精准的目标客户群体。
比如年龄分类数据，男女购物偏好数据，人群行动轨迹数据，学历层级统计数据，以及学历层级数据的细分科目专业分类数据等。还可以在数据模型、征信模型中更为细化分类进行精准细分并归类。
同时，我们提供的大数据模型服务场景就会不同。也就是我们开头题目所要讲的，《从一枚戒指到大数据的精准营销》。
我们讲到了一枚戒指的产品。有不同的标签，客户的学历标签、地域差别的标签、文化类别的标签、适婚年龄不同的标签。这些标签不同维度数据整合和打通，就形成了部分的个性化精准性规律。但这种规律，仅仅是数据行为的规律，不管模型多细分再多维度的精准性，也只是统计的大部分规律，不太可能精准到个例。
只不过比之前的盲目的销售更为准确，符合不同年龄、地域、用户属性、时间点（春节、生日等）的需求大体定位而已。同时我们可以将更为规律精准的生产我们的产品。
这样的大数据分析智能整合模型及平台，说实话我个人观点只能是适合于某一垂直领域的大数据精准统计分析。(金鱼。jpg)
(张海潮Vincent)
(一几格。)
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