第一、描述思維

也就是要將一些的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)或者非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)都變?yōu)榭陀^的標(biāo)準(zhǔn)，在大數(shù)據(jù)思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的，舉一個(gè)例子就是消費(fèi)者行為的研究，消費(fèi)者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費(fèi)者行為的各個(gè)方面。這里舉一個(gè)例子就是商場(chǎng)會(huì)對(duì)連入局域網(wǎng)的客戶繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，了解客戶的消費(fèi)情況以及分布的情況，消費(fèi)者可以實(shí)現(xiàn)購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務(wù)，并且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗(yàn)度。在一些大型的景區(qū)或者游樂場(chǎng)，大數(shù)據(jù)可以幫助景區(qū)進(jìn)行更好的游客管理。

第二、相關(guān)性思維

就是對(duì)于數(shù)據(jù)之間相關(guān)性的研究，對(duì)于消費(fèi)者行為或者用戶行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的數(shù)據(jù)都是有內(nèi)在的聯(lián)系的，大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果就可以更好的建立起數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的模型，可以用來預(yù)測(cè)消費(fèi)者的偏好和行為，相關(guān)性的研究和紛紛也可以更好的支持預(yù)測(cè)思維，例如在現(xiàn)代物流行業(yè)，可以根據(jù)消費(fèi)者的購買行為或者購買習(xí)慣，路線以及評(píng)價(jià)等預(yù)測(cè)下次的購買行為，現(xiàn)將一些貨物進(jìn)行分倉的存儲(chǔ)，在消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)下訂單之后，可以第一時(shí)間就配送到位，大大提升了用戶的體驗(yàn)度。以及電商的一個(gè)重要的商品推薦功能，也是和大數(shù)據(jù)的相關(guān)性思維密不可分，我們?cè)跒g覽頁面或者是購物完成之后經(jīng)常會(huì)受到類似的推薦功能，雖然說并不是百分之百都會(huì)購買，但是推薦還是有效果的。

第三、攻略思維

在大數(shù)據(jù)繼續(xù)預(yù)測(cè)以及分析之后，企業(yè)可以根據(jù)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果進(jìn)行營銷策略的調(diào)整，這才是大數(shù)據(jù)營銷的主要目的，從描述到預(yù)測(cè)，最后到攻略，這也是大數(shù)據(jù)思維的一個(gè)完整的過程。