光环大数据培训_大数据应用案例 电信用户分群精准画像的7个步骤
部署大数据业务七步走_光环大数据培训
部署大数据业务七步走_光环大数据培训部署大数据业务七步走对于大数据，有三个重要的事实。
首先，它并不是新趋势。
亚马逊、微软和谷歌自上世纪90年代就开始进行大数据工作。
事实上，几十年来，很多公司都一直在挖掘数据。
可能由于当时只有资金雄厚的大型公司才能够进行大数据研究，但大数据确实早已存在。
现在，基于廉价的计算和存储能力以及新工具和技术，几乎每个人都可以使用高级数据挖掘技术和算法了。
很多人认为大数据只是商业智能（BI）的新名称，虽然这两者有相似之处，但大数据超出了BI的范畴。
第二个事实：“大”是相对的。
现在各行业各组织确实正面对创纪录水平的数据增长。
据IDC称，我们每秒创造超过58 TB数据，到2020年，将拥有超过35ZB的存储数据。
然而，大数据并不一定是巨大的，大数据并不在于其规模，而在于你需要如何处理它。
拥有100 TB的小公司可能也存在大数据问题，因为他们需要提取、分析数据，并作出决策。
第三，大数据处理中使用的数据的定义是广泛的，它可以包含结构化和非结构化数据。
对于一些公司来说，最重要的是大数据的元数据，或者关于数据的数据。
麦肯锡将大数据定义为“其规模超出传统数据库软件的捕捉、存储、管理和分析能力的数据集”,笔者补充了这一点：“这些数据集需要大量运行在数百甚至数千台服务器（云）的并行软件（系统）来处理。
”以下是大数据成功的7个步骤：第1步：承认存在问题。
这往往是最难的一步。
10年前，我们拒绝承认我们的网络已不再受防火墙和代理服务器设置的保护，而我们不得不为员工远程访问开放基础设施并拥抱互联网。
对于大数据，IT领导者需要评估其数据情况：●你的数据集让你不堪重负吗？●你不知道所有数据的位置？●你（或者企业领导者）没有从你的数据中得到所需的信息？●有可能提高IT在企业政策和战略决策中的相关性吗？如果你像大多数公司一样，部分或者所有这些问题的答案都是肯定的，那么是时候控制你的数据，并从中挖掘出情报以提供给领导层做决定。
光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论
光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。
其中有两个重点词语：量化和业务。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训
光环大数据告诉你大数据是万能的吗_光环大数据培训光环大数据培训机构，数据科学正在被当做货物一样崇拜数据科学已经逐渐成为各个行业公司的重要竞争优势。
随着越来越多的公司开始引进数据管理的新模式，公司内部就可能会产生所谓的“货物崇拜”，即去学习模仿一系列行为而不去了解其中动机的现象。
在数据科学的应用方面，公司很可能会照搬数据科学背后的技术体系，而忽略了建立数据驱动型的组织文化。
这种情况颇为常见，对此我想分享一下解决之法。
数据科学是一种强大的工具，其优势在于：∙自动决策∙辅助人为决策虽然有许多公司已经认识到了数据科学的重要性，但他们往往没有匹配上有效的数据能力。
个人认为这源于对数据科学的根本性误解，这种误解让人们在忽略自身的基础上进行数据科学的技术构架。
其他的领域也存在相似的问题。
本文阐述了我对于规避此类现象的最佳办法以及如何从数据科学投资领域获得更多价值的思考。
一个典型的数据科学项目绝大多数数据科学项目和其他的IT项目一样，遵循以下的发展轨迹：∙上层管理者同意立项，组员们踌躇满志，饱含希望；∙初始原型看似前途无量，项目本身也似乎能解决一个非常重要的组织问题；∙项目中期效果不佳，没能完成既定目标；∙同时，公司管理层不再关心项目的进展，项目推进受阻；∙项目结束，但是没有能实现最初承诺的组织变革。
对于数据项目而言，这个流程本身就是有问题的。
因为数据项目意味着引入新的管理方法和组织行为。
与许多传统的IT项目不同，数据项目是对现有流程的改进，并且旨在改变组织整体的运行模式。
这个项目为什么失败了？多数人，尤其是数据科学家，会归咎于技术缺陷或是管理不当。
然而在我看来，早在初始设计没能理清项目完成后要如何适应组织运作的时候，失败就已成定局。
数据科学的人性面就我的经验来看，一个“数据驱动型组织”要做的远不止分析和测量。
从根本上说，要成为一家数据驱动的公司，就需要让数据成为公司员工日常工作生活的一部分。
这与上述项目形成了鲜明对比，那些项目更注重技术应用而非达成目标，是种典型的货物崇拜行为，例如最为常见的“企业数据湖项目”。
几个步骤,快速搭建清晰的数据衡量体系_光环大数据培训
几个步骤，快速搭建清晰的数据衡量体系_光环大数据培训光环大数据培训机构，数据是反映产品设计效果的一种有力辅助手段，因此在设计一款产品、迭代一个功能，甚至完成一个优化前，最好都提前规划好本次“更新换代”的数据体系。
但是，面对繁杂的数据指标和功能流程，究竟该如何快速而清晰搭建起合适的数据衡量体系，是一个很重要的问题。
数据体系搭建四步走数据，无论是搭建一套完整的体系，还是单纯用于衡量某个功能/优化的上线效果，一般而言，可以从下面四个步骤进行：明确要验证的业务/功能明确衡量指标寻找对比数据明确数据获取渠道一、明确要验证的业务/功能数据是产品效果的表达方式，因此，在搭建数据体系前，必须先明确业务类型、明确验证目标：业务区分上，除市场份额、用户数等大家共同追逐的目标之外，互联网金融领域，更看重的可能是资金保有量、申购量、用户财富指数等；电商行业，更看重的可能是购买量、购买频次、复购周期等；社交类产品，更看重的可能是用户活跃程度、社区健康度和可持续性……场景区分上，是功能优化迭代验证效果？是差异化竞争的对比分析？是基于用户场景的拉新、留存、促活？还是流失场景的挽留？不同的业务、不同的目标，决定了我们要选取什么数据指标来衡量。
二、明确衡量指标明确了业务/目标，下一步要确定的，就是选择合适的衡量指标。
以下举例说明几个类型的指标：A.转化率转化率一般可分为注册转化率、申购转化率、场景用户转化率、入口转化率等，亦即“路转粉”的过程。
当然，我们在选择用户时，大多数情况下会有倾向性地面向潜在目标用户以提升转化率。
转化率的关键数据是每一步的UV和最终的用户转化数量，主要分为两种：流程转化率，统计新用户从接触到最终被成功转化的转化率，多用漏斗模型来表现转化率数据；渠道入口转化率，多渠道多入口可到达产品场景，对比每一个入口的转化率高低。
B.活跃度活跃度可分为用户登录/访问频次、场景设置频次、申购/购买频次、互动频次等，主要是看用户在产品上的留存和活跃程度，比如用户近30天内登录过10次，用户近90天内发生了30次申购行为。
简述用户画像的主要步骤
用户画像是指对目标用户群体进行深入细致的描述和分析，以便更好地了解他们的需求、偏好和行为习惯。
创建用户画像通常需要经历以下主要步骤：
1. 收集用户数据：通过各种途径收集用户相关数据，包括但不限于用户调研、市场调查、网站分析、社交媒体分析等。
这些数据可以涵盖用户的基本信息、行为数据、偏好特征等。
2. 整理和清洗数据：对收集到的用户数据进行整理和清洗，去除重复、不完整或无效的数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：利用数据分析工具对清洗后的数据进行分析，以发现用户群体的共同特征、行为模式和偏好。
这可以包括统计分析、聚类分析、关联分析等方法。
4. 建立用户模型：根据数据分析的结果，建立用户模型，将用户进行分类或分群，识别出不同的用户类型或用户群体。
5. 描绘用户画像：基于建立的用户模型，开始描绘用户画像，包括用户的基本信息、兴趣爱好、购买行为、使用习惯、生活方式等方面的描述。
6. 验证和修正：将初步建立的用户画像与实际情况进行验证，不断修正和完善用户画像，确保其准确度和有效性。
7. 应用用户画像：将建立完成的用户画像应用到产品设计、营销策略、客户服务等方面，以更好地满足用户需求并提升用户体验。
8.评估效果：定期评估用户画像对业务成果的影响，衡量它在提高用户体验、增加用户参与度、促进销售等方面的效果。
9.持续更新：用户的需求和行为是不断变化的，因此用户画像也需要随着时间和市场环境的变化而定期更新和调整。
以上步骤可以帮助组织更好地了解目标用户，有针对性地开展业务活动，并更好地满足用户需求。
大数据分析培训_揭秘10个大数据神话_光环大数据培训
大数据分析培训_揭秘10个大数据神话_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。
关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。
优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。
大数据+时代，就选光环大数据！1. 大数据就是‘很多数据’大数据从其核心来讲，它描述了结构化或非结构化数据如何结合社交媒体分析，物联网的数据和其他外部来源，来讲述一个”更大的故事”。
该故事可能是一个组织运营的宏观描述，或者是无法用传统的分析方法捕获的大局观。
从情报收集的角度来看，其所涉及的数据的大小是微不足道的。
2. 大数据必须非常干净在商业分析的世界里，没有“太快”之类的东西。
相反，在IT世界里，没有“进垃圾，出金子”这样的东西，你的数据有多干净?一种方法是运行你的分析应用程序，它可以识别数据集中的弱点。
一旦这些弱点得到解决，再次运行分析以突出“清理过的”区域。
3. 所有人类分析人员会被机器算法取代数据科学家的建议并不总是被前线的业务经理们执行。
行业高管Arijit Sengupta在 TechRepublic 的一篇文章中指出，这些建议往往比科学项目更难实施。
然而，过分依赖机器学习算法也同样具有挑战性。
Sengupta说，机器算法告诉你该怎么做，但它们没有解释你为什么要这么做。
这使得很难将数据分析与公司战略规划的其余部分结合起来。
预测算法的范围从相对简单的线性算法到更复杂的基于树的算法，最后是极其复杂的神经网络。
4. 数据湖是必须的据丰田研究所数据科学家Jim Adler说，巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大量结构化和非结构化数据，根本就不存在。
企业机构不会不加区分地将所有数据存放到一个共享池中。
Adler说，这些数据是“精心规划”的，存储于独立的部门数据库中，鼓励”专注的专业知识”。
大数据入门手册_光环大数据培训
大数据入门手册_光环大数据培训大数据入门手册，大家都知道大数据与云计算是分割不开的关系。
云计算是一种商业计算模型。
它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。
将文件划分为若干块（Chunk）存储每个块固定大小（64M）通过冗余来提高可靠性每个数据块至少在3个数据块服务器上冗余数据块损坏概率？通过单个master来协调数据访问、元数据存储结构简单，容易保持元数据一致性无缓存Why?跳过有问题的记录一些特定的输入数据常导致Map/Reduce无法运行最好的解决方法是调试或者修改不一定可行~ 可能需要第三方库或源码在每个worker里运行一个信号处理程序，捕获map或reduce任务崩溃时发出的信号，一旦捕获，就会向master报告，同时报告输入记录的编号信息。
如果master看到一条记录有两次崩溃信息，那么就会对该记录进行标记，下次运行的时候，跳过该记录。
具有广泛的适应性支持Google系列产品的存储需求具有很强的可扩展性根据需要随时加入或撤销服务器应对不断增多的访问请求高可用性单个节点易损，但要确保几乎所有的情况下系统都可用简单性简单的底层系统可减少系统出错概率，为上层开发带来便利。
大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
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深度解读用户画像_光环大数据培训
深度解读用户画像_光环大数据培训光环大数据培训机构，用户画像的概念大热，众多企业都希望通过“用户画像”驱动产品智能，但什么才是用户画像呢？通过这篇文章，我们介绍我们理解的两种用户画像（User Persona 和 User Profile），以及如何构建用户画像（User Profile）的标签体系并驱动产品智能。
User Persona第一种用户画像（User Persona）是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户：∙在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户；∙在产品原型设计、开发阶段，产品经理围绕这些虚拟用户的需求、场景，研究设计产品用户体验与使用流程；∙当产品设计出现分歧时，产品经理能够借助用户画像，跳出离散的需求，聚焦到目标用户，不再讨论这个功能要不要保留，而是讨论用户可能需要这个功能，可能如何使用这个功能等等。
例如某招聘类产品在调研阶段构建的用户画像（User Persona）：所以，这类用户画像（UserPersona），本质是一个用以描述用户需求的工具，它帮助不同角色在产品研发过程中，站在用户的角度思考问题。
在产品设计阶段和原型开发阶段，产品经理会较多地借助用户画像（User Persona）理解用户的需求，想象用户使用的场景。
随着产品上线后不断迭代，积累真实用户，仅通过用户画像（User Persona）难以量化地评估用户需求，也很难通过数据证伪，不确定用户画像（User Persona）虚构的人物是不是真的目标群体。
同时，真实用户群体也随时间推移变化，在设计阶段虚构的用户画像（User Persona）需要重新调研、设想。
User Profile与此同时，我们也希望通过产品积累的用户行为数据，为产品运营提供更好的支撑，例如根据用户浏览记录向用户提供个性化服务。
这就是本文着重介绍的第二种用户画像（User Profile）——根据每个人在产品中的用户行为数据，产出描述用户的标签的集合。
光环大数据培训班 常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训
光环大数据培训班常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，如果您的hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。
有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。
如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。
具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。
项目一：数据整合称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。
这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。
有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
“企业级数据中心”通常由HDFS 文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。
未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。
销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样)。
真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。
许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。
许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython笔记本作为前端。
项目二：专业分析许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。
这些往往是令人难以置信的特定领域，如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。
在过去，这种专业的分析依赖于过时的，专有的软件包，无法扩大数据的规模经常遭受一个有限的功能集(大部分是因为软件厂商不可能像专业机构那样了解的那么多)。
简述做好用户画像的步骤
简述做好用户画像的步骤用户画像是指以用户为中心，通过收集、整理和分析用户的个人信息、习惯、需求、态度和行为等数据，来形成对用户特征的描述，进而帮助企业更好地了解和满足用户需求的工具。
下面，我将从收集信息、分析和整理信息、构建用户画像和不断优化用户画像这些方面来介绍做好用户画像的步骤。
第一步：收集信息1.市场调研：通过问卷调查、访谈、观察等方式，了解用户的基本信息，如年龄、性别、教育背景等。
2.网络数据分析：通过分析用户在网站、APP等网络平台上的行为数据，了解用户的兴趣爱好、购买习惯等。
3.社交媒体挖掘：通过监测用户在社交媒体上的话题、讨论、评论等，了解用户的观点、态度和需求。
4.渠道数据分析：通过分析用户的购买记录和用户行为数据，了解用户的购买偏好和消费能力等。
第二步：分析和整理信息1.数据清洗：对收集到的信息进行筛选、整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2.数据分析：采用统计学和数据挖掘等方法分析数据，提取用户的关键特征，如用户的消费能力、购买频次、购买渠道偏好等。
第三步：构建用户画像1.定义用户群体：将用户根据特征、需求和行为等进行分组，形成不同的用户群体。
3.描述用户特征：对每个用户群体进行详细的描述，包括基本信息、购买习惯、兴趣偏好等。
第四步：不断优化用户画像1.数据更新：定期更新用户的信息和数据，保持用户画像的准确性和时效性。
2.行为分析：根据用户的行为数据，对用户画像进行验证和修正，进一步完善用户画像。
3.持续优化：根据用户反馈和市场变化，不断优化用户画像的描述和特征，使其更加贴合和准确。
总结来说，做好用户画像的步骤主要包括收集信息、分析和整理信息、构建用户画像和不断优化用户画像。
通过对用户信息的收集、分析和整理，构建用户画像，可以帮助企业更好地了解用户的需求和行为，从而提供个性化服务和产品，提升用户体验，提高企业的竞争力。
光环大数据培训_大数据应用 影响推荐系统效果的一些因素
光环大数据培训_大数据应用影响推荐系统效果的一些因素在一个网站或者app中，推荐系统通常会和整个大系统的多个方面有交互，推荐系统本身也有很多的组成部分，再加上整个系统所处的大环境，综合起来会有很多因素影响着一个推荐系统最终效果的好坏，这里的效果指的是包括准确率、召回率、多样性等等指标在内的一个整体整体效果，不做具体区分。
在这里我们试对其中一些主要的因素做一讨论。
需要指出的是，这些因素里面并不是所有的我们都可以左右，但是了解它们究竟是什么对我们开发和优化系统还是非常有用的。
用户因素与广告系统需要同时面对用户和广告主不同，推荐系统的服务对象只有一个，那就是用户，所以用户的因素很大程度会影响系统的效果。
具体来讲，系统中新用户和老用户的比例可以说是对效果影响最大的因素之一。
大家知道推荐系统是高度依赖用户行为的，而对于无任何行为或者行为非常少的新用户，效果肯定是不会太好的，所以整个系统中新用户的比例越高，系统的整体表现就会越差。
这就是一个典型的推荐系统本身无法左右的因素，而是需要整个系统共同努力来解决。
对于这个问题，有两种解决思路：一种是努力优化推荐系统的冷启动算法，这种方法肯定会有效，但是其天花板也是非常低的;而另一种方法，是努力将平台上的新用户转化为老用户，也就是说努力让他们与平台多交互，产生行为，从而脱离冷启动的阶段。
这两种方法相比，可能第二种的效果要更好，这主要是因为冷启动算法的优化空间实在有限，而将其转为“热”用户之后，各种优化策略就都可以派上用场了。
这也是一种可以在多种场景下借鉴的思路：将未知问题转化为已知问题，而不是创造新问题。
产品设计因素所谓产品设计因素，指的是推荐出的物品在什么位置、以何种形式展示给用户。
如果说推荐算法是一个人的内在，那么产品设计就是一个人的脸。
在现在这个看脸的时代，长得好不好看会很大程度上影响算法能量的释放程度。
最常见的影响效果的外在因素包括但不限于：图片的质量。
互联网早已进入读图时代，无论任何物品的推荐，例如商品、资讯等，有图片的吸引力一定是大于无图片的。
光环大数据大数据分析培训 分享新的数据分析方法_光环大数据培训
光环大数据大数据分析培训分享新的数据分析方法_光环大数据培训信息时代，能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿，而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。
像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司，都在不断囤积数据，因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。
但仅仅囤积数据是不够的。
你需要熟练地筛选、全盘了解数据湖中溢出的所有数据。
只有这样，你才能通过这些数据，做出更好的决策，打造更智能的产品。
然而，在拥挤不堪、投资过剩的数据分析市场上，供应商为了卖出自己的产品不断放出烟雾弹，想要穿过烟雾看到“真相”，却是一大难事。
以下五点，是未来数据分析市场可能的走向，仅供参考。
1. BI迁移到应用程序在过去的20年里，我们见证了一场革命。
不是一夜之间发生的那种，而是逐渐发生的，缓慢的，可能很多人没有注意到。
BI(商业智能)正走向死亡。
或者更准确地说，BI正在进行着彻头彻尾的改变。
每年，用户都在通过他们使用的应用程序——比如HubSpot、SalesForce和MailChimp ——进行更多的分析。
分析正在迁移到业务应用程序的结构中。
从本质上讲，业务应用程序正在获取它们自己的分析接口，根据它们的数据和用例进行定制。
这种集成和自定义使得其分析接口比深奥的、复杂的通用BI更容易被用户接受。
随着B2B应用程序开始在数据智能产品上展开竞争，这一趋势将会继续下去。
2. 编译器超越分析引擎历史上，数据分析有两种提供方式：通过预计算，或者通过分析引擎。
分析引擎，如Spark和Tableau的数据引擎，负责执行所需的计算，以回答关于组织数据的关键问题。
现在，这个领域出现了一个新的玩家：分析编译器。
分析编译器可以灵活地将计算部署到不同的基础设施。
分析编译器的例子包括现在大火的TensorFlow，它可以将计算部署到GPU或CPU等。
编译器比分析引擎灵活得多，因为它们可以进行数据处理，而且我们可以将它们进行转换，以在不同的基础设施中运行(在数据库中，在Spark中，在GPU中，等等)。
一步一步教你分析消费者大数据 光环大数据分析培训
一步一步教你分析消费者大数据光环大数据分析培训做过面向消费者产品解决方案的同学都知道，每个项目开始前，客户都会提一些要求或者对现在营销状况的顾虑，比如我们想了解一下我们潜在消费者是谁；怎么发优惠券效果最好；或者，我们应该推出什么样子的新产品，能够赢得消费者口碑和青睐。
在量化决策分析法中，这一系列的前期需求，我们把他称作为：客户需求或未来期望。
接下来，你需要了解该问题的现状，比如现有产品或服务的消费者是怎么样的，以前发的优惠券效果怎么样，现在市场的销量趋势如何等等。
当了解了客户需求和现在的现状后，我们需要慢慢抽丝剥茧，找出解决方案，填补这个空档。
一般来说，没有任何方法论或者经验的咨询员或者分析师听到客户的这些期望后，他们会开始不知所措，无从下手。
他们完全不知道该从哪个角度切入，收集哪些数据，做哪些假设，用什么方法分析。
其实像这类问题是有方法论的，我们可以用四步循序渐进的方法来搭建现状与未来的桥梁。
第一步：描述性分析－What发现问题。
我们可以用看病的场景来类比下，病人去看病，说最近不舒服。
于是医生让病人进一步描述一下怎么不舒服。
这里也是一样，拿优惠促销的案例来说，我们会先了解客户以往有没有做过类似的促销案例，什么时候做的，效果怎么样。
经由这些的问题产生一系列的KPI。
KPI产生的方法有以下几种：1）我们提问，客户解答2）从客户公司数据库获得信息（SQL）3）从外部数据获得信息（第三方数据加强）4）竞争伙伴信息5）政策信息6）语义分析7）其他获得KPI的工具：1）问答（座谈，电话，Email，短信，问卷）2）数据库（SQL）3）Excel4）R，Python等软件5）网站搜索资料6）自然语言学习7）其他分析这些KPI变量：这些KPI可以是绝对数，百分数，也可以是指数。
可以是过去不同时期的对比数据，也可以是不同分组（如：人群分组，模式分组）的对比数据，或者和竞争对手的对比数据等。
通常KPI分析的方法有：1）单变量分析（univariate）2）双变量分析（bivariate）3）多变量分析（multivariate）4）假设验证（hypothesis）5）简单建模（clustering分组）经过对这些KPI的分析，可以帮助我们形成：1）已有消费者人物画像2）潜在消费者人物画像3）忠诚客户画像4）消费者价值分组5）其他第二步：诊断性分析（why）回答问题。
如何进行精准化的用户画像
如何进行精准化的用户画像精准化的用户画像是指根据用户的个人特征、行为习惯和兴趣爱好等信息，对用户进行细致划分和描述的过程。
精准化的用户画像可以帮助企业更好地了解目标用户，精准推送相关产品和服务，提高用户体验和转化率。
下面将介绍如何进行精准化的用户画像。
1.数据收集和整理：收集用户使用产品的数据，包括注册信息、购买记录、浏览行为等各种数据。
同时，也可以通过市场调查、问卷调查等方式获取用户的个人特征和兴趣爱好等数据。
收集到的数据需要按照一定的规则整理和清洗，以便后续的分析和建模。
2.数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘技术，对收集到的大量数据进行深入分析，发现其中的规律和潜在特征。
可以利用数据挖掘算法，如聚类分析、关联分析、分类算法等，对用户进行分群和分类。
3.用户行为分析：通过用户在产品中的行为数据，如浏览记录、点击记录和购买记录等，了解用户的偏好和兴趣。
可以分析用户常浏览的页面、经常点击的广告和购买的产品等，从中挖掘出用户的消费习惯和购买意向。
4.社交媒体分析：通过分析用户在社交媒体上的活动和交流，了解用户的社交行为和兴趣。
可以通过用户在社交媒体上的关注、点赞和评论等行为，发现用户对一些话题或产品的兴趣和态度。
5.用户画像建模：根据前面的数据分析结果，可以将用户分成不同的群体，并进行用户画像的建模。
用户画像可以包括用户的个人特征、行为特征和兴趣特征等。
个人特征包括用户的性别、年龄、学历和职业等；行为特征包括用户的浏览行为、点击行为和购买行为等；兴趣特征包括用户对一些话题、产品或服务的兴趣程度。
6.用户画像的应用：将建立好的用户画像应用到产品推广和营销活动中。
可以根据用户的画像特征，对产品进行定位和推送，提供个性化的推荐和服务。
同时，也可以利用用户画像进行市场细分和目标用户选择，帮助企业更好地了解用户需求，提高产品的市场竞争力。
7.不断优化和更新：用户画像是一个动态的过程，需要定期进行优化和更新。
可以通过持续收集用户的数据和反馈，不断完善用户画像的准确性和完整性。
简述用户画像的步骤
简述用户画像的步骤用户画像是指通过对用户的基本信息、兴趣爱好、购买行为、使用习惯等方面的分析，将用户进行分类和描述的过程。
用户画像可以帮助企业更好地了解目标用户，从而制定更精准的营销策略和产品设计。
下面将以简述用户画像的步骤为标题，详细介绍用户画像的步骤和相关概念。
一、收集用户数据用户画像的第一步是收集用户数据。
这些数据可以来自于用户自身提供的信息，也可以通过用户在网站、APP等平台上的行为进行跟踪和分析。
数据的收集可以通过问卷调查、用户注册信息、购买记录、浏览行为等方式进行。
二、整理和清洗数据在收集到用户数据后，需要对数据进行整理和清洗。
这一步是为了去除重复数据、修正错误数据、填补缺失数据等，确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要对数据进行分析，挖掘出其中的关键信息。
三、构建用户画像模型在整理和清洗数据后，可以根据用户的基本信息、兴趣爱好、购买行为等属性，构建用户画像模型。
用户画像模型可以根据不同的需求和目标进行设计，通常包括用户的人口统计信息、兴趣标签、消费偏好、行为习惯等。
四、分析用户群体特征根据用户画像模型，可以对用户进行分类和描述，进一步分析用户群体的特征。
例如，可以将用户分为男性和女性、年轻人和老年人、高收入人群和低收入人群等不同的群体。
通过对用户群体特征的分析，可以更好地了解目标用户，并为企业制定相关策略提供参考。
五、描绘用户画像在分析用户群体特征的基础上，可以对用户进行画像描绘。
描绘用户画像时，可以结合用户的基本信息、兴趣爱好、购买行为等方面的特征，描述用户的人物形象、生活方式、消费习惯等。
例如，可以描述一个年轻女性用户，她热衷于时尚潮流、喜欢旅行和购物，经常使用社交媒体。
六、验证和更新用户画像用户画像是动态的，随着用户行为的改变和新的数据的加入，用户画像也需要不断地验证和更新。
通过对用户的持续跟踪和分析，可以及时了解用户的变化和需求，及时更新用户画像，以保持用户画像的准确性和有效性。
光环大数据7步助你成为数字营销精英
光环大数据7步助你成为数字营销精英在数字经济时代，传统企业实现数字化时，必须把数字营销作为一个重要的方面来关注，变革原本不能满足需要的营销思想、模式和策略，实现新的营销方式。
与数字管理、生产制造一道，数字营销作为一个热点，将成为数字企业的重要组成部分之一。
一般来说，在充分竞争的市场上企业只能得到正常利润，如果想得到超额利润，那就必须创新。
创新是对生产要素进行新的组合，从经济学的意义上讲，它不仅包括技术创新，也包括了营销创新。
其中，数字营销就是创新的典型事物。
所谓数字营销，就是指借助于互联网络、电脑通信技术和数字交互式媒体来实现营销目标的一种营销方式。
数字营销将尽可能地利用先进的计算机网络技术，以最有效、最省钱地谋求新的市场的开拓和新的消费者的挖掘。
数字营销是一种在线营销方法，包括社交媒体营销，搜索引擎优化，内容营销和其你技术。
数字营销在当今世界具有高度的应用范围，未来几年这个领域的竞争将会持续。
以下是数字营销人员应具备的技能。
1.卓越创造力对于数字营销人员来说，具有卓越的创意和创造力是非常重要的，如果没有这种原创高价值内容的创造力，你就无法在数字领域创造出市场所渴望的信息。
被你创造出的这些内容可以是文字，状态消息，图像或视频。
互联网用户是很脆弱的，你们并不喜欢长篇大论而且主题不明的内容。
因此，你必须创建能够增加生态系统价值的内容，以解决消费者的基本问题，或者解决用户情感诉求。
2.自媒体平台作为数字营销人员，你应该拥有自己的网络宣传通道，通过这些平台来聚集、转换用户，这也是向世界展示你的专业及才华。
当你拥有数十万的累积关注者或者说粉丝后，不管你是自己创业还是跳槽，都能成为你的用户基数，助你在事业上长久顺畅。
在2018年也是互联网内容生态构建的重要元年，也是数字营销人员的春天，常见的自媒体平台有：头条号、企鹅号、熊掌号、搜狐号、百家号、大鱼号、快传号……。
3.用户视觉数字营销人员不应该虽然不是一个平面设计师，但是你应该理解视觉图形作品。
大数据和数据分析在电信行业中的应用案例
大数据和数据分析在电信行业中的应用案例在当今数字化的时代，电信行业作为信息通信的核心领域，面临着海量数据的产生和处理需求。
大数据和数据分析技术的应用，为电信行业带来了前所未有的机遇和变革。
通过对用户行为、网络性能、市场趋势等方面数据的深入挖掘和分析，电信运营商能够实现更精准的营销策略、更高效的网络优化以及更优质的客户服务。
以下将详细介绍一些大数据和数据分析在电信行业中的应用案例。
一、客户细分与精准营销电信运营商拥有庞大的用户群体，每个用户的消费习惯、需求和行为特征都不尽相同。
通过大数据分析，可以对用户进行细分，将用户划分为不同的群体，如高价值用户、潜在流失用户、新用户等。
以某电信运营商为例，他们通过收集用户的通话时长、短信数量、上网流量、消费金额等数据，运用聚类分析算法，将用户分为了多个细分群体。
针对高价值用户，运营商为其提供个性化的套餐推荐、优先的客服服务以及专属的优惠活动，从而提高用户的满意度和忠诚度。
对于潜在流失用户，通过分析其近期的消费行为变化，如通话时长减少、流量使用降低等，及时采取挽留措施，如提供额外的优惠套餐或增值服务。
此外，大数据分析还能够帮助运营商精准地预测用户的需求。
例如，根据用户的历史浏览记录和应用使用情况，提前向用户推荐可能感兴趣的新应用或服务，提高营销的成功率。
二、网络优化与资源管理网络质量是电信运营商的核心竞争力之一。
大数据和数据分析在网络优化方面发挥着重要作用。
通过收集基站的信号强度、网络拥塞情况、设备故障等数据，运营商能够及时发现网络中的问题，并进行针对性的优化。
比如，某地区的某个基站在特定时间段内经常出现网络拥塞的情况。
通过对该基站周边用户的流量使用数据进行分析，发现是由于该地区在该时间段内有大量用户同时使用高流量的应用，导致网络资源不足。
运营商根据这一分析结果，及时对该基站进行了扩容和升级，有效地解决了网络拥塞问题，提升了用户的网络体验。
同时，数据分析还可以帮助运营商实现资源的合理分配。
光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训
光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训光环大数据人工智能培训机构认为，大量的数据就是大数据吗?究竟什么才是真正的大数据?如何用以大数据为基础的数据分析不断地给企业业务创造商业价值?什么才是大数据?大数据不是简单地等于大量的数据。
大数据的概念也包括了在实际应用过程中，数据处理的难度和挑战性。
从业务线的角度来讲，大数据的发展史经历了这五步：第一是金融财务公司，比如很多银行和信用卡公司，他们是最早开始使用数据的。
从数据量来讲，他们是最少的。
这些公司成为你真正客户付钱之前已经产生很多数据，他们做的软件会存储下来，帮助这些公司做更好运营，比如SAP，Oracle等等。
第三是互联网时代，它会记录很多用户到你网站上来的数据，通过这个数据可以分析把业务、网站做的更好，比如Google，Yahoo等等。
第四是社交网络，脸书、LinkedIn等新社交网络的产品出现。
所以社交网络的出现实际上是跟大数据一词的出现大概是同一时间，也真正把数据处理、分析的难度和挑战性带到一个新的高度，“大数据”这个概念也是在这个时期出现的。
第五就是创业公司。
他们的数据量往往是更大的，处理和分析的难度也在增加，而且这些数据都是跟你实实在在生活中相挂钩，比如Uber，滴滴等等。
从技术角度来讲，一般来讲大数据有三个技术维度，我们叫三个“V”。
第一个“V”是Volume容量。
第二个“V”是Velocity速度。
第三个“V”是Variety多样性。
从技术来讲并没有一项技术可以完美处理三个维度，对一个公司来讲更多的时候需要在三维度上面做优化方案。
怎么用最好的技术方案为你的业务产生最大的价值，这是我们数据团队需要话时间想的事情。
任何一个企业第一件事情肯定先做好核心业务，随着客户和业务的增长，会不断收集更多的数据。
当数据收集到一定量的时候，对于数据的分析会帮你找出对你有用的信息，帮助你能够做出更多符合你需求的增值服务和产品。
把这些服务和产品继续做到核心的业务平台当中去，可以帮助你进一步增长你的客户和业务。
如何利用大数据分析进行用户画像精细化(七)
在当今信息时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
企业和机构利用大数据进行用户画像精细化分析，已经成为提升竞争力和市场份额的重要手段。
本文将从数据收集、处理、分析以及应用等方面来探讨如何利用大数据分析进行用户画像精细化。
一、数据收集首先，要进行用户画像精细化，就需要收集大量用户数据。
数据收集的途径主要包括线上和线下两种。
线上数据主要通过用户在网站、APP等平台上的行为来收集，比如浏览历史、点击记录、搜索关键词等。
而线下数据则可以通过POS机、会员卡、问卷调查等方式进行收集。
此外，还可以借助第三方数据提供商来获取用户的消费行为、社交关系等数据。
通过多种渠道的数据收集，可以更全面地了解用户的行为和偏好。
二、数据处理收集到的海量数据需要进行加工处理，以便进行后续的分析。
数据处理主要包括数据清洗、数据整合和数据存储三个环节。
数据清洗是清除数据中的噪音和异常值，保证数据的准确性和完整性；数据整合是将不同来源的数据进行汇总整合，以便进行综合分析；数据存储则是将处理后的数据进行存档，以备后续查询和分析。
通过数据处理，可以将原始数据转化为可以被分析利用的形式。
三、数据分析数据分析是大数据处理的重要环节，通过分析数据可以挖掘用户的行为规律和偏好特征。
数据分析的方法主要包括关联分析、聚类分析、预测分析等。
关联分析可以发现用户行为之间的相关性，比如购买商品A的用户也倾向于购买商品B；聚类分析可以将用户分为不同的群体，比如年龄、性别、消费习惯等方面相似的用户分为一组；预测分析则可以预测用户的未来行为，从而提前进行精准营销。
通过数据分析，可以深入了解用户的需求和行为特征，为精细化用户画像奠定基础。
四、数据应用最后，通过数据分析得到的用户画像可以应用于各个领域，比如精准营销、个性化推荐等。
在精准营销方面，根据用户画像可以进行精准定位，推出针对性更强的广告和活动，提高营销效率；在个性化推荐方面，可以根据用户的喜好和偏好推荐相关产品和服务，提升用户体验。
光环大数据培训_大数据分析方法有哪些
光环大数据培训_大数据分析方法有哪些大数据分析方法有哪些？光环大数据了解到，随着待分析数据规模的迅速扩张，分析模型参数也快速增长，对已有的大数据分析模式提出了挑战，参加大数据分析培训，可以快速掌握大数据分析方法，是非常便捷的途径。
大数据分析方法有哪些？光环大数据经过积累多年的培训经验，为大家汇总一些常用的大数据分析方法：1.描述型分析（发生了什么）这是最常见的分析方法。
在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。
数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。
了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。
利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2.诊断型分析（为什么会发生）描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。
通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
取数据等功能，以便更好的分析数据。
3.预测型分析（可能发生什么）预测型分析主要用于进行预测。
事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。
数据成员的多样化与预测结果密切相关。
在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。
预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4.指令型分析（需要做什么）数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。
指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。
通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。
可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现。
大数据时代，大数据分析培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
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光环大数据培训_大数据应用案例电信用户分群精准画像的7个步骤
光环大数据培训机构，工作中最困难的还是数据源的采集和结构化数据的获取，比如曾经做用户的手机上网行为画像，需要采集手机上网日志数据，并转化为兴趣点数据。
需要数据分析狮提出数据需求、采集规则、计算口径等非常详细的方案，期间还得与业务和数据采集部门深入合作。
简而言之，就是，数据分析狮不仅仅是呆板的技术人员，而且能沟通协调、整合资源的多面手。
本期，他带来了一个电信用户分群案例，与大家分享。
1、业务问题背景
某省电信运营商e8套餐（宽带+固话）升级e9（宽带+固话+手机）的主要业务目标为针对e8客户加装电信C网号码并购买手机，升级为e9融合套餐或e9自主套餐用户。
即，通过电信的自身的宽带客户资源，进行精准电话营销，促使用户购买手机，从而提升电信在手机市场的占有率。
2、数据理解：e8升e9的数据理解
3、确定分析对象
本环节关键点：
缩小分析基础客户群范围，从表中238万宽带客户中筛选出24万符合业务目标的e8客户，作为数据挖掘的基础客户群
具体步骤：
常用的数据挖掘基础客户群筛选维度如下：
∙客户群筛选，如宽带客户、手机客户、固话客户
∙套餐大类筛选：如e8、e9、乐享
∙特定业务规则筛选：如活动对客户网龄、套餐档位的限定
∙互斥协议等筛选：根据活动规则，对已有互斥协议的客户进行筛选
分析对象筛选流程：
以e8升e9为例，根据前期业务和数据理解，本次挖掘的基本目标客户为e8用户，且在同账户下无C网手机。
注，具体操作方法：
∙e8客户筛选操作：选择客户“套餐类型”字段为“e8”的客户
∙e8客户无C网手机筛选过程：将所有e8客户的ACC_ID字段与“CDMA单月宽表”进行关联，能关联出C网号码的即视为同账户下有C网手机。
形成241243数据样本。
4、变量筛选
以e8升e9案例中变量处理为例，具体筛选流程如下：
∙通过对67个字段明显无关字段初步筛选后获得18个主要字段。
∙此后，需根据字段理解对有明显相关性的变量进行筛选合并，如下面表格中的红色字段，宽带上行流量、宽带下行流量和宽带总流量三个字段存在明显的关联关系，因此根据业务需求可直接只选择宽带总流量进行分析即可。
∙对于不确定是否有相关性的部分字段，可通过SPSS中“输出”模块中的“统计量”节点进行相关性判断。
通常分析相关性结果大于0.666以上可基本判断相关性较强。
例如：宽带使用流量字段与其他字段进行关联性分析，发现与宽带使用时长存在较强的相关性，因此这两个个字段可选择其中一个作为输入变量即可。
∙最终确定模型的10个主要输入变量。
5、决策树模型的建立
（1）选择模型输入变量
根据数据准备阶段字段筛选结果选择了9个字段作为模型输入变量。
CHAID节点对应的目标变量和预测变量设置，见下截图。
（2）模型输出结果
运行CHAID决策树节点后，Modeler会根据样本数据和输入变量训练决策树模型。
虽然输入了9个变量但是CHAID决策树节点训练的模型最终生成决策树所选择的变量只有5个，分别是宽带在网时长（PD_PROM_FEE）、固话通话时长
（VO_MOU_FIX_AVG）、固话ARPU（MB_FIX_ARPU_AVG）、宽带在网时长
（PD_BB_TENURE）、宽带流量（VO_BB_VOL）。
可以看出，这5个变量在都是具有重要业务含义的字段，基本符合建模目标。
（3）决策树输出的初步结果
用户群体。
这个决策树结果共有17个“叶子”节点。
6、模型调优
e8升级e9模型中，决策树模型验证调优流程如下：
初步结果判定：
决策树结果共有17个“叶子”节点，用户细分群体偏多，部分群体的规模小，占比不足5%，因此需要根据各叶子节点的特征，对决策树的“叶子”进行修剪合并。
比如，上图中的节点1（套餐档位<=68元的用户），这个节点中的类别“1”用户占比仅0.56%，较全样本的整体类别“1”占比0.786%较低，说明套餐档位<=68元的用户都是质量较差的部分，加装3G手机的可能性较低。
从选取营销目标用户的角度，对这类用户不需要进行深入分析，因此可以把该节点下面的三层节点都剪裁合并。
模型的调整和优化—子模型的建立
如果认为决策树的某个子节点对应的决策树规则不符合业务逻辑，则可选择该决策树节点下的样本再建立一个子模型，从新选择新的变量。
比如，对上述决策树模型的结果，在套餐档位为80~98元且宽带在网时长13个月以上的样本分了四个子节点，但是这四个节点的类别“1”占比并没有递增或者递减的规律，这在业务逻辑上很难解释。
因此可针对该条件（套餐档位为80~98元且宽带在网时长13个月以上）的样本数据，再单独建立一个决策树模型。
决策树子模型的建立可参见如下截图。
首先，利用Modeler的样本选择节点，选择套餐档位为80~98元且宽带在网时长13个月以上的样本数据；然后，在决策树模型的节点选择输入变量时，不要选择宽带在网时长的字段，即调整输入变量；这样Modeler会根据新选择的样本和输入变量建立一个新的决策树模型（见下图）。
这就建立了一个更具有业务解释性的决策树子模型。
7、模型结果解释
具体分群的数据结果如下：
根据三个主要判断分群有效的原则，选择提升倍数在1.3以上、客户群规模占比5%以上的群体作为主要目标客户，一共4个客户群。
上述的群划分规则即建模变量。
行为特征来推测客户的主要业务需求。
此时需要根据e8升e9的业务目标，选择主要的字段来刻画客户特征。
通常对客户群各变量的均值来进行描述
大数据时代，数据分析师，数据挖掘培训，互联网数据分析师，就选光环大数据培训机构！
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。
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