數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析(完整版)
【正文】 對比分析法 平均分析法 交叉分析法 初級數(shù)據(jù)分析 高級數(shù)據(jù)分析 相關(guān)分析 因子分析 回歸分析 ? 先決條件 ? 提供方向 明確目的 ? 數(shù)據(jù)庫 ? 其他媒介 數(shù)據(jù)收集 ? 清洗、轉(zhuǎn)化、提取、計算 數(shù)據(jù)處理 ? 統(tǒng)計分析 ? 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)分析 ? 圖表 → 表格 → 文字 數(shù)據(jù)展現(xiàn) ? 框架清晰 ? 明確結(jié)論 ? 提出建議 報告撰寫 數(shù)據(jù)分析的一般環(huán)節(jié) 04 關(guān)于數(shù)據(jù)分析的分享與交流 理論模型 統(tǒng)計方法 可視化 數(shù)據(jù)分析方法論 常用的數(shù)據(jù)分析理論模型 營銷方面 管理方面 4P PEST 用戶使用行為 5W2H SWOT 生命周期 …… 邏輯樹 金字塔 SMART原則 …… 4P（ product price place promotion） ? 公司提供什么產(chǎn)品戒服務？哪個產(chǎn)品的銷量最好？ ? 不用戶需求是否一致？ ? 購買產(chǎn)品的都是什么人 產(chǎn)品 ? 公司銷售收入怎么樣？ ? 用戶接受的合理價格是多少？ ? 用戶購買支付方式是怎么樣的？ 價格 ? 公司在各地區(qū)有多少銷售渠道？ ? 公司的渠道政策是否有吸引力？ 渠道 ? 投入多少促銷資源？ ? 投放多少宣傳廣告？效果如何？ 促銷 5W2H WHY 用戶買的目的是什么？ 產(chǎn)品在哪些方面吸引用戶？ WHAT 公司提供什么產(chǎn)品或服務嗎？ 用用戶需求是否一致？ WHO 誰是我們的用戶？ 用戶有何特點？ WHEN 何時購買？ 何時再次購買？ WHERE 用戶在哪里購買 用戶在各個地區(qū)的構(gòu)成怎樣 ? HOW 用戶支付方式是怎樣？ HOW MUCH 用戶購買花費的成本？ KANO模型 對 顧客的不同需求進行分區(qū)處理，幫助 團隊識別對產(chǎn)品來說較為關(guān)鍵的客戶需求層次，盡快完成規(guī)劃。各種量化的模型、量化分析方法的應用，使數(shù)據(jù)下面隱藏的規(guī)律得以展現(xiàn)，讓企業(yè)在運營管理上、市場營銷上、客戶服務體驗上，越來越 精細化，讓企業(yè)在激烈的競爭中取勝！ 數(shù)據(jù)分析的營銷價值 預測消費行為 數(shù)據(jù)分析的營銷價值 優(yōu)化營銷策略 數(shù)據(jù)分析的營銷價值 消費者描述 數(shù)據(jù)分析的營銷價值 個性化營銷 數(shù)據(jù)分析的營銷價值 廣告精準投放 通過分析以下幾個方面的關(guān)聯(lián)性，為消費者推薦具體的產(chǎn)品和內(nèi)容： — 產(chǎn)品本身的關(guān)聯(lián)性 — 客戶消費習慣的關(guān)聯(lián)性 — 客戶喜好的關(guān)聯(lián)性 — 客戶品牌的關(guān)聯(lián)性 — 產(chǎn)品價格和價值的關(guān)聯(lián)性 — 客戶習性的一致性等等 01 什么是大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 1. 從數(shù)據(jù)中提取出隱含的過去未知的有價值的潛 在信息 2. 從大量數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)庫中提取有用信息的科學 典型事例：購物籃分析 顧客 一次購買商品 1 面包 、 黃油 、 尿布 、 牛奶 2 咖啡 、 糖 、 小甜餅 、 鮭魚 3 面包 、 黃油 、 咖啡 、 尿布 、 牛奶 、 雞蛋 4 面包 、 黃油 、 鮭魚 、 雞 5 雞蛋 、 面包 、 黃油 6 鮭魚 、 尿布 、 牛奶 7 面包 、 茶葉 、 糖 、 雞蛋 8 咖啡 、 糖 、 雞 、 雞蛋 9 面包 、 尿布 、 牛奶 、 鹽 10 茶葉 、 雞蛋 、 小甜餅 、 尿布 、 牛奶 Social Media Machine / Sensor DOC / Media Web Clickstream Apps Call Log Log 什么 是數(shù)據(jù) ？ 半結(jié)構(gòu)化 /非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 何為大？ — 數(shù)據(jù)度量 1Byte = 8 Bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes 什么是大數(shù)據(jù)？ 數(shù)據(jù)分析的流程 THE TITLE ADD YOUR TITLE HERE ADD YOUR TITLE HERE ADD YOUR TITLE HERE
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