大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例(更新版)
【正文】 n)。訪客對(duì)于商標(biāo)總體正面或負(fù)面的評(píng)價(jià)。當(dāng)訪客訪問該網(wǎng)站時(shí)，以上有關(guān)此訪客的數(shù)據(jù)信息便會(huì)逐漸被積累起來，那么我們就可以通過這些積累而成的數(shù)據(jù)信息整理出與這個(gè)訪客有關(guān)的信息以供網(wǎng)站使用。在實(shí)際操作中，有以下幾個(gè)方面的數(shù)據(jù)可以被采集：訪客的系統(tǒng)屬性特征。幫助企業(yè)更好地根據(jù)客戶的興趣來安排內(nèi)容。比如他們發(fā)現(xiàn)女性會(huì)在懷孕四個(gè)月左右，大量購買無香味乳液。二、Target和懷孕預(yù)測指數(shù)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，最近還有這樣一個(gè)真實(shí)案例在數(shù)據(jù)挖掘和營銷挖掘領(lǐng)域廣為流傳。在沃爾瑪龐大的數(shù)據(jù)倉庫里集合了其所有門店的詳細(xì)原始交易數(shù)據(jù)，在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。四大經(jīng)典大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例解析什么是數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)?簡而言之，就是有組織有目的地收集數(shù)據(jù)，通過分析數(shù)據(jù)使之成為信息，從而在大量數(shù)據(jù)中尋找潛在規(guī)律以形成規(guī)則或知識(shí)的技術(shù)。為了能夠準(zhǔn)確了解顧客在其門店的購買習(xí)慣，沃爾瑪對(duì)其顧客的購物行為進(jìn)行了購物籃關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，從而知道顧客經(jīng)常一起購買的商品有哪些。按常規(guī)思維，尿不濕與啤酒風(fēng)馬牛不相及，若不是借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)大量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)這一有價(jià)值的規(guī)律的。他們從Target的數(shù)據(jù)倉庫中挖掘出25項(xiàng)與懷孕高度相關(guān)的商品，制作“懷孕預(yù)測”指數(shù)。幫助企業(yè)改善市場營銷決策，如把廣告放在適當(dāng)?shù)腤eb頁面上。為了讓電子商務(wù)網(wǎng)站能夠充分應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，我們需要采集更加全面的數(shù)據(jù)，采集的數(shù)據(jù)越全面，分析就能越精準(zhǔn)。包括所訪問的產(chǎn)品編號(hào)、產(chǎn)品目錄、產(chǎn)品顏色、產(chǎn)品價(jià)格、產(chǎn)品利潤、產(chǎn)品數(shù)量和特價(jià)等級(jí)等。訪客每個(gè)月的訪問次數(shù)及上一次的訪問時(shí)間等。如圖所示為人臉識(shí)別示意圖。選擇餐廳的過程其實(shí)就是一個(gè)分類的過程，此類分類例子是屢見不鮮的。
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