電商經濟背景下大數(shù)據(jù)分析技術及實用案例-展示頁
2025-03-07 12:55本頁面
【正文】 的銷售量都會明顯上升。結果表明，該銀行只需發(fā)出 200萬份邀請函即可獲得 20萬名新用戶。利用數(shù)據(jù)挖掘產生了 3000個最可能得顧客模式，對這些數(shù)據(jù)進行進一步分析后再加以精選，產生了更小的數(shù)目。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差、量值隨時間的變化等。? 分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的區(qū)別。聚類技術主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(shù)學分類學。關聯(lián)分析? 數(shù)據(jù)庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。23? 在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預測性信息；例如市場預測問題，數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報最大的用戶，其它可預測的問題包括預報破產以及認定對指定事件最可能作出反應的群體。通過挖掘出的數(shù)據(jù)，對其進行適當?shù)臄?shù)據(jù)模型分析，使 公司對客戶 了解更精細化，從而 改善 其市場、銷售和客戶支持運作 。全程電子商務階段? 隨著 SaaS (Software as a service)軟件服務模式的出現(xiàn)，延長了電子商務鏈條，形成了當下最新的 “ 全程電子商務 ” 概念模式。電子商務階段? 1997年底召開的 APEC會議中提出各國共同促進電子商務發(fā)展的議案，引起全球的關注。海量數(shù)據(jù)知識庫數(shù)據(jù)挖掘21電子郵件階段? 從上世紀 70年開始，平均的通訊量以每年幾倍的速度增長。定義 —— 數(shù)據(jù)挖掘分析是什么？20? 技術層面： 探查和分析大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)有意義的模式和規(guī)則的過程。比如： 亞 馬遜會推薦你可能會喜歡看的圖書，淘寶會根據(jù)你的購物和瀏覽記錄推薦你可能感興趣的商品 。 功能216。 歷史216。 匯總 主要的支持性分析，并提供相 應行 動 的建 議高 高 級 管理人 員 按要求而定效 果16第二篇 行動實踐篇 我 們 應如 該何操 作？Contents目錄17數(shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念數(shù)據(jù)挖掘與分析的流程及方法數(shù)據(jù)挖掘與分析系統(tǒng)框架的設計數(shù)據(jù)挖掘與分析的基本概念216。傳導 ≠動作反應信息情報 ≠管理決策u如何理解信息情報的功能性 ——責 權u情報的多渠道來源 —— 不同渠道的情報內容不同時效提煉 甄別同行合作伙伴網(wǎng)絡朋友人力資源分支技術來源分支經濟來源分支 情 報 圈?國家經濟指標?房地產?消費水平?股市資訊公司分支分析報表、 CEOS銷售人員 廣告宣傳活動客戶競爭對手技術來源分支?信息收集?信息分析?情報儲存?信息情報傳遞渠 道11內部信息? 公司戰(zhàn)略? 營銷政策? 產品服務數(shù)據(jù)? 財務報表? 市場分析報告? 銷售人員業(yè)績外部信息? 媒體新聞? 行業(yè)統(tǒng)計? 股市資訊? 同行網(wǎng)站? 分銷商報表渠 道信息情報來源真實性評估據(jù)美國 308家公司的調查結果顯示：銷售人員 96%顧客 92%行業(yè)期刊 89% 公司的促銷材料 84%營銷研究人員 83%對競爭對手產品的分析 81%公司的年度報告 77%會議、貿易展會 74%分銷商 70%供應商 65%渠 道u如何應用情報的？ ——13? 誰在用？? 為什么用？? 誰沒有用情報？為什么？? 在什么情況下用？? 通過什么方式？? 使用者是如何獲得情報的？? 他們獲得情報的意愿如何？效 果u情報工作中可能出現(xiàn)的問題 ——14工作重點不明確：最佳分配 5% 10% 30% 15% 20% 20%實際使用 5% 5% 20% 50% 5% 25% 確定需求搜集情報識別篩選研究整理提供傳播溝通說服效 果15報 告種 類 描述 戰(zhàn) 略價值 水平 目 標 客 戶 報 告的 頻 率新 聞 公告包括來源于內部和外部的 戰(zhàn) 略及 戰(zhàn)術 方面的信息。本課程從數(shù)據(jù) 挖掘 以及數(shù)據(jù)分析講起， 結合 大數(shù)據(jù)背景時代 行業(yè) 特點與 現(xiàn) 狀 ， 希望能對如何利用當前數(shù)據(jù)資源 開展數(shù)據(jù) 挖掘 工作 及有效的進行數(shù)據(jù)收益分析 做 一些有益的探討。電商經濟形態(tài)背景下的數(shù)據(jù)挖掘、電商經濟形態(tài)背景下的數(shù)據(jù)挖掘、 大數(shù)據(jù)分析技術及實用案例大數(shù)據(jù)分析技術及實用案例 引 言2隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡等新興服務的興起，人類社會的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以前所未有的速度增長，大數(shù)據(jù)時代正式到來。數(shù)據(jù)從簡單的處理對象開始轉變?yōu)橐环N基礎性資源，如何更好地管理和 利用數(shù)據(jù) ，從已有的數(shù)據(jù)資源中挖掘出更大的價值已經成為普遍關注的話題。第一篇 思維模式篇要想上戰(zhàn)場殺敵，你首先得讓自己成為一個士兵！找準定位精準定位視角責權渠道效果4視 角視 角視 角89企業(yè)的決策結構相當于中樞神經系統(tǒng)，情報系統(tǒng)相當于 神經系統(tǒng) ，資金管理相當于血液，知識管理（方法、工具）相當于骨架，人力資源（能力）相當于肌肉。包括：已印刷出版或未印刷出版的信息低一 線銷 售人 員市 場 推廣 /銷 售管理人 員其他管理人 員每月一次或每周一次競 爭 對 手 簡 介包括 競 爭 對 手的基本情況，通常是放在一個文件 夾 或可供隨時檢 索的數(shù)據(jù) 庫 內，并可 經 常進 行更新低市 場 推廣 /銷 售管理人 員前 線銷 售人 員其他管理人 員按要求而定戰(zhàn) 略影響工作表和新 聞 公告近似，但會確 認對企 業(yè)戰(zhàn) 略和 戰(zhàn)術 有影響的事件 中市 場 推廣 /銷 售管理人 員其他管理人 員每月一次每月情 報簡報 包括主要的 戰(zhàn) 略新 聞 和影響因素，以高度 濃縮 的形式 報 告 中 高 級 管理人 員其他管理人 員 每月一次形 勢分析匯總 主要的 戰(zhàn) 略 問題 ，并包括支持 匯總 的 詳 盡分析 中 高高 級 管理人 員其他管理人 員 按要求而定特 別 情 報匯總關于某一確 認 情況或 問題 的一到兩 頁長 度的 報 告。 定義216。 特點216。 重要性18第一部分19我們身邊的數(shù)據(jù)挖掘與分析如今 ， 網(wǎng)上購物已成為大部分人的消費趨勢與習慣，而大家在網(wǎng)上購物時，經常會 收到系統(tǒng)做出 的個性化 推薦 。所有 這些推薦結果都來自于各式各樣的推薦系統(tǒng)，它們依靠計算機算法運行，根據(jù)顧客的瀏覽、搜索、下單和喜好，為顧客選擇他們可能會喜歡、有可能會購買的商品， 從而 增加潛在的銷售 。? 商業(yè)層面： 是一種商業(yè)信息處理技術，特點是對大量業(yè)務數(shù)據(jù)進行抽取，轉換，分析和建模處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關鍵性數(shù)據(jù) 。信
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