埃森哲大数据分析方法论及工具共67页
深入了解大数据分析的方法与工具
深入了解大数据分析的方法与工具介绍大数据分析成为现代社会中重要的科技手段，帮助我们从庞大的数据中提取出有价值的信息和洞察。
然而，要真正深入了解大数据分析的方法和工具，我们需要了解大数据分析的基本概念、技术和工具，以及如何应用它们来解决现实世界的问题。
什么是大数据分析大数据分析是一种通过收集、处理和分析海量数据来提取有价值信息的过程。
它可以帮助我们理解和解决各种问题，包括市场趋势、消费者行为、生产效率等。
通过分析大数据，我们可以发现隐藏在数据背后的模式、趋势和关联性，并从中获得有用的见解。
大数据分析的目标是利用数据中的信息来做出有效的决策。
通过深入了解数据，我们可以预测未来的趋势，优化业务运营，改善产品和服务，并制定战略规划。
在各个行业中，大数据分析已经被广泛应用，并且对信息技术和商业决策产生了巨大的影响。
大数据分析的方法在进行大数据分析之前，我们需要采用一系列方法来处理数据和提取信息。
以下是一些常见的大数据分析方法：1. 数据采集首先，我们需要收集来自各种来源的数据，包括数据库、传感器、社交媒体等。
数据采集是大数据分析的第一步，它决定了我们能够分析和得出结论的数据集的大小和质量。
因此，在数据采集阶段，我们需要确定数据的类型、来源、格式和质量，并选择适当的采集工具和技术。
2. 数据清洗数据清洗是大数据分析中非常重要的一步，它涉及到处理不完整、错误或冗余的数据。
在数据清洗阶段，我们需要识别和纠正数据中的错误、填充缺失的值，并删除不相关的数据。
通过数据清洗，我们可以提高数据的准确性和完整性，从而更好地进行分析和建模。
3. 数据存储在进行大数据分析时，我们需要在合适的存储系统中存储数据。
这些存储系统可以是传统的数据库、数据仓库、分布式文件系统等。
选择适当的数据存储系统非常重要，它可以影响到数据访问的效率和分析的准确性。
在这个阶段，我们还需要考虑数据的备份和安全性。
大数据分析工具大数据分析工具是大数据分析的关键组成部分，它们提供了强大的计算和分析能力，使我们能够处理和分析海量的数据。
大数据分析师的数据分析方法与工具介绍
大数据分析师的数据分析方法与工具介绍随着大数据时代的到来，大数据分析师的需求越来越大。
作为大数据分析师，要想深入洞察数据背后的价值，必须掌握一系列数据分析方法和工具。
本文将介绍几种常用的数据分析方法与工具，帮助大数据分析师从容应对数据分析的挑战。
一、数据分析方法1. 描述性统计分析：描述性统计是最基础的数据分析方法之一。
通过计算数据的平均值、标准差、频率等指标，可以对数据进行描述和总结。
这有助于分析师了解数据的基本特征，并为后续的分析提供依据。
2. 相关性分析：相比于描述性统计，相关性分析在数据之间进行了更深入的探索。
通过计算变量间的相关系数，可以判断它们之间是否存在相关关系。
相关性分析帮助分析师发现数据之间的潜在联系，为进一步的因果分析提供线索。
3. 预测分析：预测分析是通过历史数据和模型来预测未来趋势的一种方法。
常用的预测模型包括时间序列分析、回归分析等。
预测分析可以为企业做出战略决策提供参考，帮助分析师了解未来可能出现的情况。
4. 聚类分析：聚类分析在大数据分析中发挥着重要作用。
通过将数据划分为不同的群组，聚类分析可以揭示数据内部的规律和结构。
分析师可以根据聚类分析的结果，制定相应的市场策略或客户分群策略。
二、数据分析工具1. Python：Python是一种强大的编程语言，也是数据科学领域常用的工具之一。
Python具有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以用于数据清洗、处理、可视化等方面。
同时，Python还支持丰富的机器学习算法和深度学习框架，为数据分析师提供了极大的灵活性和可扩展性。
2. R语言：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
R具有大量的统计分析包和图形库，适合进行复杂的数据分析和建模工作。
R语言的优势在于其开放源代码，且有强大的社区支持，分析师可以通过分享和学习社区中的代码和案例，提升自己的分析能力。
3. SQL：SQL是结构化查询语言，主要用于和关系型数据库进行交互。
大数据分析工具使用指南
大数据分析工具使用指南随着互联网和智能技术的迅猛发展，数据的量和种类也在日益增加。
这些数据对于企业和政府机构来说具有巨大的价值，因为它们可以帮助它们更好地了解市场、消费者和社会趋势。
然而，处理如此巨大的数据量并从中提取有用的信息是一项艰巨的任务。
大数据分析工具就是帮助我们解决这个问题的利器。
下面是一份大数据分析工具的使用指南，让你更好地了解和应用大数据分析工具。
第一步：了解各种大数据分析工具一些常见的大数据分析工具包括：1. Hadoop：Hadoop是开源的大数据处理框架，可以有效地处理分散的数据，并进行基于MapReduce的分析。
2. Spark：另一个流行的开源大数据处理框架，Spark被称为“更快的Hadoop”，适用于处理节奏快、实时性要求高的数据。
3. Hive：Hive是Facebook开源的数据仓库工具，它可以将结构化和半结构化的数据映射到Hadoop上，并提供SQL查询和数据分析能力。
4. Cassandra：Cassandra是NoSQL数据库系统，适用于高容量、高性能的数据管理需求，例如分布式文件存储、企业资源管理或在线交易处理等。
此外，还有许多其他的大数据分析工具，你可以根据自己的需求选择合适的工具。
第二步：了解数据分析的步骤在选好数据分析工具后，接下来需要了解和掌握数据分析的步骤。
下面是数据分析的一般步骤：1. 定义问题：首先要明确问题是什么，需要回答什么问题。
2. 收集数据：根据问题的需求，收集与之相关的数据。
3. 准备数据：对数据进行清洗、转换和整合等处理。
4. 分析数据：使用所选的工具和技术对数据进行分析，并从中提取有用的信息。
5. 可视化数据：将分析结果可视化，利用图形化和交互式的方式进行展示。
6. 解释结果：对分析结果进行解释和说明，并帮助决策者做出明智的决策。
第三步：学习如何使用大数据分析工具在了解数据分析的步骤后，接下来需要学习如何使用大数据分析工具。
这包括以下几个方面：1. 学习编程语言：许多大数据分析工具需要使用编程语言进行开发和部署，例如Java、Python和Scala等。
埃森哲大数据分析方法论及工具
埃森哲大数据分析方法论及工具
首先，埃森哲的大数据分析方法论注重以业务问题为导向，通过深入
了解客户需求和业务目标，制定相应的分析方法和计划。
在项目启动阶段，埃森哲会与客户充分沟通，明确分析的目标和问题，然后基于这些信息，
制定分析方案，确定需要采集和分析的数据，以及相应的分析工具和技术。
其次，埃森哲注重数据采集和预处理，认为数据质量对于分析结果的
准确性和可信度至关重要。
埃森哲的分析团队会使用一系列的数据处理工
具和技术，包括数据清洗、数据整合、数据转换等，以确保分析所使用的
数据准确无误。
第三，埃森哲大数据分析方法论强调数据可视化和故事讲述的重要性。
埃森哲认为，通过可视化的方式呈现分析结果，可以让非专业人士也能够
理解和利用数据分析的结果。
因此，埃森哲注重使用各种可视化工具和技术，例如数据仪表盘、图表、地图等，将分析结果直观地展示给客户。
最后，埃森哲提供了一系列的大数据分析工具和技术支持。
埃森哲拥
有自己的分析平台和软件工具，包括数据集成、数据挖掘、机器学习等，
可根据客户需求、项目规模和数据类型等因素，选择合适的工具和技术来
支持分析工作。
总之，埃森哲的大数据分析方法论及工具综合考虑了数据采集、数据
预处理、数据分析、数据可视化、业务决策等多个方面，注重将数据分析
结果转化为业务增长和价值创造的驱动力，为客户提供全面的大数据分析
解决方案。
埃森哲 客户洞察方法
埃森哲客户洞察方法摘要：一、引言1.埃森哲客户洞察方法的背景介绍2.客户洞察的重要性二、埃森哲客户洞察方法概述1.方法核心理念2.方法框架及步骤三、埃森哲客户洞察方法的具体应用1.数据收集与分析a.定性数据b.定量数据2.客户画像构建3.客户需求挖掘4.客户体验优化四、案例分享1.某行业客户应用埃森哲客户洞察方法的实践2.实践成果及启示五、结论1.埃森哲客户洞察方法对企业的价值2.企业如何运用客户洞察方法提升竞争力正文：一、引言随着市场竞争的加剧，企业对客户需求的了解和把握显得愈发重要。
埃森哲，作为全球领先的管理咨询公司，研发出一套系统的客户洞察方法，以帮助企业深入挖掘客户需求，优化客户体验，最终实现业务增长。
本文将详细介绍埃森哲客户洞察方法，以及如何在实际应用中发挥其价值。
客户洞察，是指企业通过对客户行为的深入分析，了解客户需求、动机和行为模式，从而为产品设计、市场营销和客户服务提供有力支持。
客户洞察能力是企业在激烈竞争中脱颖而出的关键因素，尤其在当今高度透明的市场环境中，拥有精准客户洞察能力的企业能更好地把握市场脉搏，实现业务增长。
二、埃森哲客户洞察方法概述埃森哲客户洞察方法立足于大数据分析，以“客户为中心”的理念，帮助企业从客户视角审视业务，找出提升客户满意度的关键因素。
该方法分为以下几个步骤：1.方法核心理念：以客户需求为导向，关注客户体验全程，从客户视角审视业务流程，找出潜在痛点和机会。
2.方法框架及步骤：a.数据收集：通过多种渠道（如市场调查、客户访谈、网络数据分析等）收集客户相关数据；b.数据整合：将收集到的定性数据和定量数据进行整合，形成全面的数据分析体系；c.客户画像构建：根据数据分析结果，构建客户画像，包括客户年龄、性别、地域、消费习惯等特征；d.客户需求挖掘：通过对客户画像和业务数据的研究，挖掘客户需求和潜在痛点；e.客户体验优化：根据客户需求和痛点，优化产品设计、市场营销和客户服务策略，提升客户满意度。
埃森哲 客户洞察方法
埃森哲客户洞察方法
埃森哲（Accenture）是一家全球性的管理咨询和专业服务公司，其客户洞察方法主要包括以下几个方面：
1. 数据驱动的洞察，埃森哲利用大数据分析和人工智能技术来
深入挖掘客户数据，以发现隐藏在数据背后的洞察。
通过对客户行为、偏好和趋势的分析，可以帮助企业更好地了解客户需求，提高
服务质量和客户满意度。
2. 创新的研究方法，埃森哲致力于不断创新研究方法，包括定
性和定量研究，以及实地调研和深度访谈等方式，从而全面了解客
户的需求和期望。
这些研究方法可以帮助企业抓住市场机会，提前
预测客户需求的变化。
3. 全球化视角，作为一家全球性公司，埃森哲拥有遍布全球的
业务和专业团队，可以从全球化视角出发，帮助客户了解不同市场
的文化、习惯和趋势，从而制定更具针对性的客户洞察策略。
4. 专业团队支持，埃森哲拥有一支由行业专家、数据科学家和
市场分析师组成的专业团队，他们可以为客户提供全方位的支持，
包括市场调研、数据分析、竞争情报等方面的服务，帮助客户深入
洞察市场和客户。
总的来说，埃森哲的客户洞察方法是基于数据驱动、创新研究、全球化视角和专业团队支持的，以帮助企业更好地了解客户需求，
抓住市场机会，提升竞争力。
大数据分析的基本方法及流程
大数据分析的基本方法及流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 数据收集确定数据来源：首先需要确定要分析的数据来源，这可能包括内部数据库、外部数据源、传感器数据等。
跟着埃森哲做咨询咨询顾问生涯
监控与评估
咨询顾问需要定期对 项目进行监控和评估， 及时调整方案，确保 项目按计划进行，并 达到预期目标。
咨询顾问所需能力
沟通能力
咨询顾问需要具备良好的沟通能力， 能够清晰、准确地表达思想和观点，
与客户建立良好的沟通机制。
团队协作能力
咨询顾问需要具备团队协作精神，能 够与其他团队成员有效协作，共同完
询专家。
02
建立人脉网络
在咨询行业，人脉网络是非常重要的资源。在埃森哲，你将有机会与来
自不同领域的专业人士合作，建立广泛的人脉关系，为你的职业发展打
下坚实基础。
03
追求卓越
埃森哲鼓励员工追求卓越，提供了一个充满挑战和机遇的工作环境。你
将有机会发挥你的潜力和创造力，实现个人和团队的双重成功。
THANKS
持续的专业培训
埃森哲重视员工的个人成长，提供了丰富的专业培训和学 习资源。你将有机会参加各种课程、研讨会和讲座，不断 提升你的专业知识和技能。
在埃森哲成为优秀的咨询顾问
01
掌握多种技能
作为咨询顾问，你需要具备多种技能，包括沟通、分析、创新、团队协
作等。在埃森哲，你将有机会锻炼和提升这些技能，成为一名全面的咨
为确保解决方案的有效实施，制定详 细的实施计划，包括人员培训、变革 管理、风险管理等方面的安排。
制定解决方案
基于数据分析和客户需求，制定具体 的解决方案，包括策略、流程、组织 结构等方面的改进措施。
咨询项目的执行阶段
实施解决方案
按照实施计划，组织项目团队成 员实施解决方案，确保各项措施
得到有效执行。
05
如何成为埃森哲的咨询顾问
招聘要求与流程
招聘要求
通常要求应聘者具备本科及以上学历，拥有良好的商业 洞察力和分析能力，具备团队合作和沟通能力，有一定 的行业经验或管理咨询背景。
大数据处理与分析的方法与工具
大数据处理与分析的方法与工具随着信息技术的快速发展，大数据正在成为各行各业中的热门话题。
如何高效地处理和分析大数据成为了现代企业和研究机构面临的重要问题。
本文将介绍一些常用的大数据处理与分析方法和工具，帮助读者更好地应对大数据挑战。
一、数据采集与存储在大数据处理与分析中，首先需要采集和存储大量的数据。
常见的数据采集方式包括传感器、日志文件、社交媒体等。
而数据存储则可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或者分布式文件系统等。
1.1 传感器数据采集传感器是大数据采集中常见的来源之一。
通过传感器，我们可以获取到物理世界中的各种数据，例如温度、湿度、压力等。
这些数据可以通过传感器网络进行实时采集，并通过无线通信传输到数据中心进行存储和分析。
1.2 日志文件采集日志文件记录了系统运行的各种操作和事件，是大数据处理与分析的重要数据源之一。
通常，我们可以使用日志采集工具将分布在多个服务器上的日志文件收集到中央服务器上，并进行集中存储和分析。
1.3 社交媒体数据采集随着社交媒体的兴起，越来越多的人们在社交媒体上分享和交流各种信息。
这些社交媒体数据，如用户评论、点赞、转发等，具有很大的数据量和潜在的价值。
为了采集和存储这些数据，我们可以使用社交媒体API或者网络爬虫工具。
二、数据预处理在进行大数据分析之前，通常需要对原始数据进行预处理。
数据预处理可以包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等环节。
2.1 数据清洗数据清洗是指将原始数据中的噪声、错误和冗余信息进行去除的过程。
通过数据清洗，可以提高数据的质量和准确性，从而更好地支持后续的分析工作。
2.2 数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并的过程。
在大数据处理与分析中，常常需要从多个数据源中提取数据，并进行集成以便更全面地分析。
2.3 数据变换数据变换是将数据转换为适合特定分析任务的形式的过程。
例如，可以将数据进行标准化、正则化、聚合、过滤等操作，以满足具体的分析需求。
埃森哲大数据分析方法论及工具
埃森哲大数据分析方法论及工具埃森哲的大数据分析方法论包含以下几个主要方面：1.问题定义：埃森哲强调在进行大数据分析之前，首先需要明确分析的目标和问题。
他们通过与客户密切合作，深入了解业务需求和目标，从而确保大数据分析的有效性和实用性。
2.数据收集与整合：埃森哲提供了一种强大的数据收集和整合工具，可以帮助企业从多个数据源中收集和整合大数据。
他们可以通过数据清洗、规范化和整合等步骤，将多个数据源中的数据整合在一个统一的平台上，方便后续的分析工作。
3.数据探索与挖掘：埃森哲通过使用各种分析技术和工具，帮助企业对大数据进行探索和挖掘。
他们通过数据可视化、关联分析、机器学习等方法，发现数据背后的隐藏模式和规律，从而提供有价值的见解和决策支持。
4.模型建立与评估：埃森哲利用统计分析、机器学习和预测模型等技术，建立和评估各种模型来解决具体的业务问题。
他们通过模型建立和评估，帮助企业预测未来的趋势和行为，优化业务流程和决策。
5.可视化与应用：埃森哲强调将大数据分析结果进行可视化，并集成到企业的决策支持和业务流程中。
他们提供了一些强大的数据可视化和应用工具，可以帮助企业直观地理解和使用大数据分析结果。
在大数据分析工具方面，埃森哲提供了一些先进的工具和平台，用于数据收集、整合、分析、可视化和应用等方面。
1.数据收集与整合工具：埃森哲提供了一种强大的数据收集和整合工具，可以自动从多个数据源中抽取数据，进行清洗和整合，方便后续的分析工作。
2. 分析工具：埃森哲采用了广泛的分析工具和模型，如SQL、R、Python等，用于数据探索、机器学习、预测建模等方面。
他们还开发了一些自有的分析工具和模型，用于特定行业和业务场景的分析需求。
3. 可视化工具：埃森哲提供了一些强大的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，用于将大数据分析结果进行可视化。
这些工具可以帮助企业直观地理解和使用大数据分析结果，支持决策和创新。
总之，埃森哲在大数据分析方法论和工具方面的综合性方法和先进工具，可以帮助企业高效地利用大数据进行决策和创新。
埃森哲 数据分析法 如何将数据转换为战略
分析法如何将数据转换为战略资产珍妮 · G · 哈里斯28《展望》杂志2010年第2期/Outlook很多行业的公司都逐渐意识到，熟练运用从公司内部获取的信息是实现卓越绩效的关键。
本为您介绍一种五步模型，帮助您建立以分析法为中心的决策模式。
29分析法成功的关键：很多数据金矿其实隐藏在公司的基础运营当中，如果您能把它们挖掘出来，就将在竞争中略胜一筹。
以英国皇家莎士比亚公司（Royal ShakespeareCompany，RSC）为例。
为了稳定原有客户、寻找新的顾客群体，该公司对过去7年的售票数据进行全面分析。
公司运用分析法对顾客的姓名、住址、观看戏剧的类型、购票价位等数据进行研究后，制定出具体的销售计划，从而将其斯特拉特福剧院的上座率提高了70%以上。
在过去的十年间，还有很多行业的企业走得更远。
像Netflix、Capital One、亚马逊、乐购、Progressive意外保险公司等，都是运用分析法的高手：他们懂得如何让数据和复杂精妙的模型成为创造卓越绩效的战略工具。
当然，并不是所有的企业都拥有这种能力、或者已经意识到把分析法放在战略中心位置的价值。
然而，只要管理层愿意通过分析法来提高企业竞争力、那么即便他们并不打算重新对企业战略进行全面部署，也能轻而易举地发现公司内部埋藏的价值金矿—这些信息本可以更好地加以利用。
问题是：他们如何才能做到这一点？通过十多年来对上百家公司的调查研究以及同众多企业领导人的谈话交流，埃森哲建立了一个名为DELTA（D-数据、E-企业、L-领导、T-目标、A-分析师）的五步式模型，以指导企业成功应用分析法。
让我们从几个问题开始。
本文改编自托马斯·H.·达文波特，珍妮·G·哈里斯和罗伯特·马礼逊合著的《工作中的分析法：更明智的决策，更满意的结果》（哈佛商务出版社，2010年）一书。
30《展望》杂志2010年第2期/Outlook31鲜有公司能意识到它们所持有数据的特殊价值。
大数据分析工具的使用方法总结
大数据分析工具的使用方法总结在当今数字化时代，大数据已经成为各行各业中非常重要的资源。
大数据分析工具的出现让人们能够更好地利用这些数据，从中发现隐藏的模式和趋势，提供更准确的商业洞察和战略决策支持。
本文将总结常见的大数据分析工具，并介绍它们的使用方法和功能。
1. HadoopHadoop是大数据处理的领军工具之一。
它是一个开源的分布式系统平台，可处理大量数据，并通过将任务分解成小块分布在多个节点上进行并行处理。
Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。
使用Hadoop进行大数据分析，首先需要将数据存储在HDFS上，然后编写适当的MapReduce程序以处理数据。
2. SparkSpark是一个快速而通用的大数据处理引擎。
与Hadoop相比，Spark具有更高的性能和更多的功能。
Spark支持多种编程语言，例如Java、Scala和Python，使其更易于使用和扩展。
使用Spark进行大数据分析的方法包括使用Spark SQL进行结构化查询、使用Spark Streaming处理实时数据、使用MLlib进行机器学习和使用图计算引擎GraphX进行图分析。
3. TableauTableau是一款流行的数据可视化工具，它可以与多种数据源集成，包括关系型数据库、NoSQL数据库和大数据平台。
Tableau提供了丰富的图表和图形选项，用户可以通过拖放操作创建自定义的仪表盘和报表。
使用Tableau进行大数据分析，用户可以将数据导入Tableau的工作簿中，使用内置的分析功能和数据挖掘技术，发现数据中的趋势和关系，并生成可视化报告。
4. Python和RPython和R是两种常用的编程语言，也是数据科学和统计分析领域中使用最广泛的工具。
它们都有丰富的数据处理和分析库，如Python的Pandas和Numpy，以及R的dplyr和ggplot2。
使用Python和R进行大数据分析的方法包括数据清洗和准备、数据探索和可视化、统计分析和机器学习建模。
埃森哲大数据分析方法论和工具
埃森哲大数据分析方法论和工具
埃森哲大数据分析方法论是埃森哲在20世纪90年代末开发的一整套
大数据分析方法和工具，它提供了一个高效的框架来处理大规模数据。
其
最大的优势是它可以以非常高的效率处理海量数据，并且可以自动识别数
据中的趋势，从而帮助组织和个人决策者快速而有效地采取行动。
埃森哲大数据分析方法论以四个基本步骤构成：数据收集、数据清理、数据可视化和数据分析。
数据收集步骤包括收集大数据源，并将其转换为
可用的数据格式。
数据清理步骤中，数据清洗、概念建模和特征提取有助
于确保数据的质量和准确性。
数据可视化步骤中，使用数据可视化工具可
以帮助决策者更容易理解数据，并从中获取有用信息。
最后，使用数据分
析工具，如机器学习和统计分析工具，可以帮助决策者提取洞察和决策指导，从而实现数据驱动的决策。
埃森哲大数据分析方法论的工具非常丰富多样，包括数据收集工具、
数据清理工具、数据可视化工具和数据分析工具。
数据收集工具可以帮助
企业从各种数据源（如社交媒体、传感器、日志等）快速收集大数据，以
及将数据转换为可用的格式。
埃森哲大数据分析的方法ppt课件
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
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埃森哲-联通客户数据分析PPT课件
国内长途
通话时长
国内漫游
呼入/呼出时长
期望结果：
不国同际客长户途群之间的话务分话布务差时异间分布
ARPU值与话务分布的关系 O国ff际er与漫话游务分布的关系话务日期分布
• 报告从CDMA现有客户分析着手，结合埃森哲公司为的客户分析方法论，通过抽取联通CDMA在网客户 系统中的人口信息和计费信息，通过年龄分析、ARPU值分析和相关的话费用量分析，确定本次直复营 销项目的潜在目标客户群，提出了客户分群建议，并且提出了潜在目标客户的购买倾向性。
• 报告提出了具体的潜在目标客户列表的清洗建议，这些建议和清洗方法应用在深圳和宁波试点测试的数 据清洗中，并对潜在客户清洗的结果进行了统计和分类。
联通在信
2- 10
年龄
话费总额 月租费 本地通话 国内长途 国内漫游 国际长途 国际漫游 SMS 联通在信
3. 客户分析维度
④话费结构（年龄＋ARPU值）
话费结构
直复营销运营手册: 第二部分
年龄 ARPU
ARPU
OFFER
话费结构
话务分布
分析目的：
Offer 1
不同客户群话费结构差异 不同客户群的移动消费行为O差ffe异r 2
2- 7
直复营销运营手册: 第二部分
3. 客户分析维度
①变量选择
下图是进行CDMA客户分析时的变量选择。在初步进行年龄分析时，按5岁一个年龄段进行划分，然后再分析总结。 根据ARPU值的不同及目前联通的实际客户价值划分情况分为5段。 话费结构和话务分布列出了基本的分析变量，实际分析时根据分析目的对变量进行选择。 接下来会进一步描述不同分析维度的分析目的和分析内容。
移动消费信息：移运客户的每月移动消费情况和资费结构等，这 些数据息基本上都可以通过计费系统直接获取。这些消费信息的 分析也能够用来描述移动客户的价值贡献。
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43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
埃森哲大数据分析方法论及工具
51、山气日夕佳，飞鸟相与还。 52、木欣欣以向荣，泉涓涓而始流。
53、富贵非吾愿，帝乡不可期。 54、雄发指危冠，猛气冲长缨。 55、土地平旷，屋舍俨然，有良田美 池桑竹 之属， 阡陌交 通，鸡 何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹