基于大数据的精准营销模型应用_光环大数据培训
光环大数据的大数据分析培训课程_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据的大数据分析培训课程_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据分析培训课程。
光环大数据认为，随着大数据的发展，数据分析的市场需求达到一个新高度，很多企业出高薪聘请大数据分析人才。
光环大数据作为国内知名的大数据分析培训机构，开设的大数据分析培训课程如下：大数据分析培训课程课程一阶段：WEB前端实战开发学习内容：WEB前端开发课程二阶段：数据库实战学习内容：数据库实战开发课程三阶段：Python实战开发学习内容：Python实战开发课程四阶段：Echart数据分析学习内容：Echarts数据分析课程五阶段：D3大数据分析学习内容：D3数据分析课程六阶段：阿里云魔镜大数据分析学习内容：阿里云魔镜大数据分析课程七阶段：SmartBI大数据分析大数据分析培训课程学习内容：SmartBI大数据分析课程八阶段：SapDesignStudio大数据分析学习内容：SapDesignStudio大数据分析课程九阶段：Tableau大数据分析学习内容：Tableau大数据分析课程十阶段：R语言大数据分析学习内容：R语言大数据分析课程十一阶段：七大行业数据建模可视化分析学习内容：七大行业数据建模可视化分析课程十二阶段：大数据可视化分析项目实战学习内容：大数据可视化分析项目实战大数据分析培训课程目前大数据分析的相关技术还在持续的演进当中，包括云计算、深度分析、自然语言等技术正在不断地成熟，并且会被引进到大数据分析这个领域里面，帮助企业更好地进行数据的价值发掘工作。
另外我们看到，商业智能与分析是一个充分竞争的全球化市场，它对创业者的要求是非常高的。
比如说，永洪最开始创立的时候，就需要跟Cognos、BO一起去竞争，因为这个市场是没有任何壁垒的，它不需要牌照，在全球是一体化的竞争工作。
大数据分析发展前景一片大好，大数据分析培训课程，就选光环大数据的高薪就业培训！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，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
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_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。
金融大数据 三大应用场景提升营销收益_光环大数据培训
金融大数据三大应用场景提升营销收益_光环大数据培训根据毕马威中国9月份发布的报告，评审出了中国金融科技前 50强，而其评审参考的纬度其中非常重要的一个方面——“科技驱动数据归集、挖掘、使用”讲的直接就是大数据分析。
当然大数据运用的重要性根本无需多言，重要的是怎么用，如何结合业务发挥数据分析的价值。
三大应用场景大幅提升营销收益金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。
实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一，从实践来讲，最主要有三个方向：精准营销、风控以及增值业务开发。
1.精准营销以泰康在线为例，泰康在线是国内第一家由传统保险集团发起的互联网保险公司，拥有过亿用户，提供全程互联网保险服务的平台。
其2015年8月上线的大数据产品“泰健康”，目前已有650万会员，是行业内第一个将客户价值数字化、全面量化的评估体系。
在互联网+保险的垂直行业，泰康在线可谓是大数据应用的先行者。
具体来说，泰健康评分本身是基于现有的过亿的用户，通过健康保障度、健康资料完整度和健康活跃度等五个维度给用户做评分画像，基于这样的体系给每个用户不同的分数段以及推荐不同的服务。
画像的结果第一可以增加用户的黏性，第二是做未来决策定价的基础。
在这些维度中，通过热数据，比如说用户在腾讯云上做了一些丰富的健康测试，基于这些行为，可以对其健康度进行一个评分，因为热数据更能体现健康行为和倾向的变化，从而为后续产品、服务定价和决策提供一个支撑作用。
在泰健康这个产品的支持下，可以看到现在有650万的泰健康会员，这些会员是通过客户价值和数字化评分完整的给用户做一个健康的刻划，通过永洪BI的产品做后续的数据分析会发现，在这650万的泰健康会员里面有23.4万人肠胃不适，就是针对用户的实际情况，推荐一些有针对性的健康和服务。
通过数据分析对用户进行了差异化分取和运营，给用户提供差异化的服务。
精准营销的第一步是用户画像：就是对平台用户打标签，目前设计的标签都是比较零散化，暂时不做层级划分，在业务没有成型之前先把特征标记上，后面业务成型之后再做分层分级。
光环大数据培训_奇虎360的大数据应用 大数据应用层次
光环大数据培训_奇虎360的大数据应用大数据应用层次光环大数据培训机构，傅志华：我就不做自我介绍了，因为时间紧张，只有35分钟演讲时间，还有5分钟互动。
今天跟大家介绍的是关于这三方面的内容：第一部分是大数据发展的动力，第二部分是想跟大家分享一下大数据在互联网里面的应用的各种层次，就是它都有哪些应用场景，第三方面是不仅仅是互联网行业，我们想看看其他行业未来大数据都有什么样的机会。
因为时间比较短，所以每一块我都只能是提纲挈领的去跟大家分享一下，大家有问题可以等我下来以后交流。
大数据这两年为什么这么火，除了技术本身逐渐成熟以外，我认为还有一个很重要的驱动力，这个数据大家应该有概念，这个数据是是网民数，今年上半年网民数有6.7亿，这个数据是什么?通过手机上网的比例，就相当于说，有6亿的手机网民。
这个意味着这什么呢?因为大数据或者一样新的技术，一定是要有新的商业价值，才会发展的比较好。
那我们可以看到，移动互联网发展对于大数据来说是有两个好处的，第一个是数据采集的成本降低了，就是从数据采集的角度来说成本降低了，原来我们可能是通过比如说摄像头，或者其他的方式采集数据，通过摄像头采集数据的话采集成本成本就很高。
但是由于移动互联网的发展让我们采集数据效率更快，另外是说移动互联网采集数据和PC采集的数据完全不一样的是，对于用户来说我们可以采集到更完整的信息。
原来在PC的时候，他下班以后你可能就不知道它在干吗，但是手机我们现在可能随身携带手机，比见你的家人还要多，从睡觉到起床的时候，从那一刻打开手机，那采集的时间完整度也是比较的。
还有一些重要的就是产品信息，这个产品信息和PC互联网时代不一样的，什么意思呢?原来PC互联网里面没有的数据是什么呢?比如说位置信息，就是你的精确的比如说你的经纬度，那位置信息可以反映什么呢?比如说你要是已经结婚了，搞婚外恋那你就要小心了，你在哪里活动很容易都被知道。
不是说安全问题，就是说位置其实能反映你的消费能力，很容易的反映到你的消费能力，比如你住哪个小区、经常出没哪些商场。
大数据分析培训_光环大数据教你最大发挥大数据背后的价值_光环大数据培训
大数据分析培训_光环大数据教你最大发挥大数据背后的价值_光环大数据培训对于普通人来说，大数据离我们的生活很远，但它的威力已无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示;能源公司利用气象数据分析，可以轻松选定安装风轮机的理想地点;瑞典首都斯德哥尔摩使用运算程序管理交通，令市区拥堵时间缩短一半……这些都与大数据有着千丝万缕的关系。
如今，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高，当人类的认知能力受到传统可视化形式的限制时，隐藏在大数据背后的价值就难以发挥出来。
理解大数据并借助其做出决策，才能发挥它的巨大价值和无限潜力。
大数据培训来光环大数据成就自己！一、大数据有哪些类型?交易数据大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
人为数据非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。
这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
移动数据能够上网的智能手机和平板越来越普遍。
这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
机器和传感器数据这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。
这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。
机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。
来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。
二、使用大数据需要用到哪些技术?可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据模型的操作方法_深圳光环大数据培训机构
大数据模型的操作方法_深圳光环大数据培训机构SOA模型咱们必要的因此数据为中心的SOA还因此SOA为中心的数据？答案取决于若何处置的SOA-数据关系的三个分歧模型来管理大数据、云数据和数据条理布局。
在愈来愈多的虚构资本中，将这些模型之间一切范例的数据停止最优拟合是SOA 所面对的强大挑战之一。
SOA的三个数据中心模型分别是数据即办事(DaaS)模型、物理条理布局模型和架构组件模型。
DaaS数据存取的模型描写了数据是若何供应给SOA组件的。
物理模型描写了数据是若何存储的和存储的条理图是若何传送到SOA数据存储器上的。
末了，架构模型描写了数据、数据管理办事和SOA组件之间的关系。
SOA和数据企业的例子大概以极限环境为开端是懂得SOA数据成绩的最佳办法：一个企业的数据必要完全可以或者由关系数据库管理体系(RDBMS)中的条目来表现。
如许一个企业可以或者会间接采纳数据库装备或者将专用的数据库办事器和现有的查问办事衔接到SOA组件（查问即办事，或QaaS）上。
这类筹划理念以前曾经被人们所接收。
该筹划之所以胜利是因为它均衡了上述三个模型之间的关系。
QaaS办事模型不是机器地衔接到存储器上；而是经由进程一个单一的架构——RDBMS（关系型数据库管理体系）。
数据去重和完整性便于管理单一的架构。
经由进程大数据的例子可以或者更好地懂得为何这个简略的办法却不克不及在更大的范围内处置数据。
多半的大数据长短关系型的、非生意业务型的、非布局化的乃至是未更新的数据。
因为短缺数据布局因此将其形象成一个查问办事并非易事，因为数占有多个起源和情势因此很少顺次存储，而且定义根基数据的完整性和去重进程是有一些规矩的。
当作为大数据引入到SOA的应用程序中时，症结是要定义三种模型中的末了一种模型，SOA数据关系中的架构模型。
有两种抉择：水平偏向和垂直偏向。
大数据：“人工特征工程+线性模型”的止境SOA和各类数据模型在水平集成数据模型中，数据收集隐藏于一套形象的数据办事器，该办事器有一个或多个接口衔接到应用程序上，也供应一切的完整性和数据管理功效。
大数据成为保险公司洞察客户需求的精准营销工具_光环大数据培训
大数据成为保险公司洞察客户需求的精准营销工具_光环大数据培训光环大数据了解到，除了不断完善云平台之外，中国太保还在不断尝试和探索利用新技术手段，在业务运营效能及客户体验等方面实现数字化保险业态创新。
去年底，中国太保启动实施“数字太保”战略。
3个月后，“数字太保”组建大数据产品团队，尝试研究利用机器算法和数字化终端，基于客户自身的保险需求，完成以往只能通过专业保险顾问完成的家庭保险需求分析。
不像衣食住行具有刚需的属性，这也使传统保险业在营销阶段屡遭挑战。
传统的保险营销模式较为单一，多为“熟人介绍”或上门推销，效率低且成功率也不高。
而迈入云计算大数据时代，保险企业通过对海量保险业务数据、客户信息和媒体信息进行挖掘和分析，并进行客户画像分析其属性，从而发现更精准的营销机会，动态掌握保险市场需求的变化，提升市场竞争力。
以大数据技术框架为基础，中国太保集团快速速构建了海量数据信息处理系统——客户数据ATM系统。
该系统可基于客户年龄、教育、收入、家庭特征、投保特征等对中国太保集团亿级客户存量数据进行全面的挖掘与分析，通过前端应用最终实现了客户一点通等业务功能。
该系统可支持4000个节点，并可洞察客户个性化的需求特征及保障方案。
不仅如此，就在不久前中国太保还推出了人工智能产品“阿尔法保险”，基于不同家庭的生命周期、财务状况等因素，构建个性化的家庭保险保障组合，并根据现有的保险持有情况提供专业的缺口分析与咨询解答。
仅仅上线四天时间测试用户达200多万。
人工智能技术的加入，让中国太保在营销、核保、承保和理赔过程中，降低了渠道费用，提高了营销团队专业性，减少重复的人工劳动，在降低运营成本的同时，提高效率。
据了解，在保险行业这种智能顾问的形式两年前才在美国兴起，国内尚处于起步经验，可借鉴的案例少之又少。
在这样的情况下，“数字太保”产品团队联合国内保险精算专家，走访外部保险教授学者，基于公司内部积累的1.1亿客户大数据进行购买行为挖掘建模，利用5个月时间打磨，历经32次小版本迭代研发。
光环大数据培训_大数据是影响广告营销的技术因素
光环大数据培训_大数据是影响广告营销的技术因素光环大数据培训认为，大数据时代已经来临，只有掌握前沿技术，才能立于不败之地！光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
二、大数据引发的营销新机会大数据是一种商业资本，其重要特征之一就是“寻找看似不相关联的东西之下隐含的相关联的相互关系，而非因果关系”。
人类自身和机器设备每时每刻都在持续产生大量具有价值的信息，从精准预测极端恶劣天气，到创新研制癌症疗法。
大数据对商业的影响效应更是明显，从产品研发到价格设定，从销售渠道到营销推广，每一个步骤环节中，都能产生出大数据，通过对大数据的分析研究，都能发现新的商业机会，使得之前推断、猜测、预估式的推断营销，真正成为“实证”型营销。
大数据的核心并不在于海量数据本身，而是把更多的关注点放在消费者身上，即以“人”为核心。
大数据的利用价值并非局限于单纯从数据中发现某种因果关系，而是需要深度挖掘大量非结构化数据，在此基础上，发现全新规律并创造全新商业价值。
（一）利用大数据，准确发掘最具价值的消费者较早出现的大数据商业应用案例发生在一家名为塔吉特（Target）的大型超市。
为了能够尽早争取到孕妇消费者群体，该超市利用其所有的消费者购物消费数据进行建模分析，进而发现一些规律，例如，无香型护手霜是大多数孕妇会在第二个妊娠期购买的产品、钙镁锌类保健品是多数孕妇在孕期前二十周的采购重点……根据这些孕妇消费的“典型商品”数据，Target构建出一套“怀孕预测指数”，以此实现尽早预测、识别出其消费者的怀孕情况，抢占孕妇市场销售先机，早于竞争对手抢先向孕妇推销其相关产品的促销信息。
（二）利用大数据，发掘交叉销售机会全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物数据进行分析时发现，每到周末啤酒和尿布的销量就比平时高，而且具有消费关联性。
光环大数据挖掘培训班告诉你大数据的应用
光环大数据挖掘培训班告诉你大数据的应用光环大数据培训了解到，光环大数据挖掘培训班告诉你大数据的应用。
当下，大多数企业都明白大数据的作用。
大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程：销售策略，营销邮件的打开率，网站点击量等等，利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。
拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的，然而这也是一把双刃剑：过于依赖数据，可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。
这些直觉又无法量化。
针对这个问题，来自青年企业家理事会(YEC)的12位创业者提供了如下意见，告诉我们如何利用大数据，而不盲从数字，不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。
1.大数据只是指导作用，但不能是只依靠大数据我认为大数据是很有效的，但是我们在做品牌营销决策的时候不能完全以大数据“马首是瞻”。
应该有一种有效结合了大数据和“直觉判断”的方法。
通过数据指导，我可以为品牌吸引新的用户，但是我不会让数据决定我和读者之间互动的形式。
2.让自己对数据负责，同时也要切合实际人类容易犯错，但数据也会误导我们。
我把这种现实主义带到了我所有的决策中。
它确保我对数据保持负责，同时对它真正告诉我的东西保持合理的怀疑态度。
大数据有他的重要作用，它简化了数十年来的记录和研究。
但大数据也不是万无一失的。
当我们观测数据的趋势时，需要对影响结果和数据流的其他因素保持关注。
在我的报告中，大数据只是投资回报率的一小部分，还有很多工具和方法可以来发现商业趋势。
4.理解商业数据需求这取决于你的商业模型，你需要考虑你的数据获取、数据测量的难易性，还是为人为失误留出了空间，你是在调查观点，事实还是数据。
在你全面使用大数据之前考虑这些要素，不要盲从大数据。
这是你的业务，你才是这方面的专家5.发现模式和趋势通过大数据工具和方法，我们可以迅速查阅大量数据，以揭示隐藏的规律、未知的联系、市场趋势、顾客偏好等等有用的商业信息。
我们就能预计客户需求或欲望，由此改进服务;在问题出现之前，发现并减弱问题的影响，并改进管理决策。
大数据赋能实现高效精准营销_光环大数据培训
大数据赋能实现高效精准营销_光环大数据培训11月27日下午，TechCrunch国际创新峰会2017上海站正式召开。
作为国内乃至亚洲顶尖的创新盛会，吸引了网易、搜狐、阿里等众多互联网公司及媒体的关注。
360商业产品CTO胡宁出席论坛并就“行业大数据运用”进行了分享。
360商业产品CTO胡宁大数据及AI的兴起让广告营销更简单为什么大数据和AI成为可能？胡宁认为互联网的兴起是前提。
尤其是2010年左右移动互联网兴起，原来要通过PC去上网，现在每个人都有手机，还有其他的各种各样的随身携带的设备生产了更多的数据。
她表示AI也是从12年开始，深度学习技术使得很多层的神经元网络成为了可能。
产生了很多大数据以及AI 的应用。
大数据可以帮助广告营销实现从0到1的转变。
胡宁介绍了360的个性化的动态广告，每个人看到的广告是系统根据用户的历史行为和兴趣，推送的用户最感兴趣的商品。
“这在人工时代是完全不可能的，大数据和AI的赋能，使得个性化动态创意成为可能。
”胡宁说。
这种方式带来的效率提升是十倍以上的，因此厂商可以用更少的广告，进行个性化的精准推送，获得更多的营收。
大数据安全，360一直在守护360依据自身强大的行为链大数据，为各行业的广告主带来营销上的可能。
那么，一直在谈论的大数据，互联网环境中是面临挑战的。
胡宁在分享中提到了两大挑战，荒岛效应和数据隐私保护。
数据的荒岛效应表现在，BAT、360等特别大的公司掌握很多的用户数据。
这些数据非常珍贵，也非常有用，比如腾讯的社交数据。
而另一边，多年来大数据方面的小公司进展非常慢，创业公司从小做起变得愈发困难，要获得有效的数据更不容易。
在数据的隐私的保护方面，胡宁提到此前行业里面一些大公司的数据的来源，一般不会说得太清楚。
幸运的是，前一段时间我国颁布了大数据的隐私保护方面的条款，有很多流在灰色渠道里面的数据将无法自由流动。
“我觉得这其实是一件好事。
换句话说，你要获取数据，或者你要利用这些灰色的数据做一些事情，就会更难。
智能+大数据 在云+互联时代下创造的精准营销_光环大数据培训
智能+大数据在云+互联时代下创造的精准营销_光环大数据培训近几年参加大数据培训的人越来越多，光环大数据教育小编带你学习大数据，每天学一点，一年成为大数据高手。
全球智能移动营销平台AdTiming继2016年4月，在GMIC 2017上与全球近500家展商和3,000多位行业领袖共同探讨数据与新技术驱动下的数字营销生态及未来趋势之后，又一次宣布同业内媒体分享了AdTiming智能数据营销平台两年来在市场上做出的成绩，而这些都得益于其切实的把握云+互联时代商机，利用自主知识产权大数据智能平台帮助了200多个国家的用户创造了营销价值。
两年覆盖200多个国家 AdTiming是谁？DSP和RTB被验证是广告投放的趋势，且飞速增长,广告投放将从按媒介购买转为按受众购买。
数据显示，2017年全球将有超过 60% 的展示广告通过DSP 投放，预计到2018年，中国移动程序化购买市场整体规模将达到 251.1 亿元，占中国移动展示广告市场的比例将达到 25.1%。
而AdTiming智能数据营销平台就是这样一家全球领先的智能移动营销解决方案提供商，致力于为国内外企业及开发者提供最优质的移动端各领域的专业服务，帮助企业优化移动营销的投入，抓住最佳营销时机。
同时为移动开发者提供移动营销解决方案，吸引更多高质量的用户。
大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
两年来，AdTiming已覆盖200多个国家和地区，通过分析海量媒体、人群、创意数据，自建20,000+用户标签数据库，精准定向用户，发现移动广告最佳展示时机实现多元跨终端精准投放。
通过移动营销、大数据解决方案、技术服务等推动中国企业国际化进程，打造全球范围的移动营销产业链。
自主知识产权大数据平台不久前，AdTiming被收录到LUMA全球移动行业图谱之中，作为行业内权威性的顾问公司，LUMA partners对其网络广告生态体系图即MOBILE LUMAspace 的绘制有着专业的判断标准和衡量体系。
大数据的行业应用逐步加深_光环大数据培训
大数据的行业应用逐步加深_光环大数据培训光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！现如今，大数据已经从单纯的概念发展为不可或缺的关键技术。
大数据领域囊括了各种各样的技术，Hadoop就是其中之一，其有很强的实用性和易用性,而且经过不断的更新优化，内容越来越丰富。
在Hadoop商用方面，不少公司基于开源Hadoop系统在可用性和可靠性等方面做了一定程度的优化，其中最具代表性的就是Hadoop 商业刊发版CDH ，提及CDH自然而然会联想到Cloudera公司。
日前，Cloudera大中华区总裁凌琦接受了中国IDC圈记者的采访，重点谈及了大数据在行业中的应用以及推动开源社区发展的具体策略。
2014年底Cloudera进入中国市场。
目前，主要的业务包括以下三方面：软件开发License许可。
其中，围绕着Apache和Hadoop制作的商业发行版本已被国内很多用户采纳；Professional Service。
凌琦告诉记者：“很多客户使用了我们的软件和产品，并且和我们的合作伙伴一起建立解决方案来解决具体业务的问题。
”; 培训。
除了对外公开的商业性培训之外，还有公益性、学术性的培训和交流。
在培训方面，Cloudera也与清华大学达成了战略合作，该项目旨在通过提供Hadoop平台上的课程、软件及技术培训培养更多专业人才。
大数据的行业应用逐步加深2015年，全球大数据产业规模达1403亿美元。
预计到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元，大数据在各行业的应用正经历快速发展。
大数据在医疗行业的应用十分广泛，数据融合、数据挖掘，图像处理识别、人工智能等技术的进步，使得不同领域的医疗子行业的数据能够整合，产生新的、有价值的新数据；在社会服务方面，大数据技术可以帮助相关人员整理资料，寻找服务和病人的具体情况，给他们提供量身定制的服务；在制造行业，制造商正在使用先进的分析技术，来降低成本提高产量。
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)。
光环大数据培训_看超市如何利用大数据吸金
光环大数据培训_看超市如何利用大数据吸金我们一直说，大数据时代，数据就像金子一样值钱;大数据是对海量数据的分析，大数据对企业多么多么重要，总说理论没意思，今天就让我们看看真实的例子。
乐购大家应该都知道吧，各大城市都有的连锁超市，大多数超市会员卡只有积分、打折的简单功能。
而乐购却利用“大数据”对消费者每次采购的总量、偏爱哪类产品、产品使用频率等消费行为进行记录、分析。
随着数据不断累积，消费者及其家庭的消费需求、习惯和偏好也在不断对焦中变得精准。
乐购信奉一种理念——You are what youbuy(即，你买什么你就是什么样的人)。
如果一个男性会员在过去十几周常常采购火腿、方便面和啤酒，他极有可能还是单身。
如果女士的购物篮中接连出现奶粉、尿布，她应该是一个年轻的母亲;如果一个会员在超市打折时批量采购5升装的可乐、大瓶酱油和食用油，他八成是附近小店的老板;如果一个家庭主妇多次采购中既有老年人的保健品，又有孩子的玩具，她似乎有一个三代同堂的大家庭……这看上去似乎很简单，但如果没有大数据对每次每个消费者信息的收集、统计和分析，仅凭一次购物是无法判断的。
“大数据”能让乐购了解每一个顾客的消费需求。
在加入会员12周后，会员开始不定期收到乐购针对个人定制的优惠券，在企业数据库中她像一千多万乐购中国会员一样被按照多种标准划分到不同组群。
有的按照忠诚度划分，可分为忠诚型、机会型、已流失;有的则按照消费能力，分为高中低三档;有的则是按照购物习惯分类，数码达人、时尚辣妈、进口商品爱好者……打开金矿的方法和路径单个消费信息看似就像一粒金沙零散、无用，但海量数据聚集起来，就能形成一座硕大的金矿。
关键是能否找到打开金矿的方法和路径。
“采集和分析消费数据能够透过消费行为识别顾客需求，划分类别能够摸清这一群组消费者的个性与共性，从而在日常消费中进行精准引导、营销。
”乐购市场部总监邓旭如是说道。
孕妇就是在将消费者进行划分后，被乐购最为看重的一类会员。
光环大数据培训_大数据应用案例 消费大数据让大悦城在商业地产中脱颖而出
光环大数据培训_大数据应用案例消费大数据让大悦城在商业地产中脱颖而出光环大数据培训机构，近日，一家1400多平方米的农场餐厅开进了北京大悦城，让消费者在购物环境中领略不一样的农场风景。
这是大悦城拿出3000平米的“黄金首层”开出国内首个一站式宠物综合服务空间后，又一次大胆的尝试。
看似“疯癫”的逻辑背后则是大悦城利用大数据对于核心消费者的深入分析和不断挖潜，这让大悦城从众多商业地产中脱颖而出。
掘金大数据逐鹿商业地产1996 年，中国内地第一个真正意义上的购物中心广州天河城诞生，从而在全国范围内掀起一场轰轰烈烈的造MALL运动。
除却早已跑马圈地的万达、华润置地等巨头外，外资企业亦在垂涎内地庞大的消费市场纷纷进入内地大开购物中心。
此外，开始转型做商业地产的内地开发企业亦不在少数，购物中心之战的激烈程度可见一斑。
大悦城地产是国内知名度很高的优质商业地产开发运营商，有着巨大的市场影响力和品牌号召力。
自2007年西单大悦城开业，大悦城地产在一二线城市共开业了7 个商场，这些商场各有侧重：位于闸北苏河湾的上海大悦城构建了21个层级的会员管理体系，北京的西单大悦城重点挖掘客流轨迹，而朝阳大悦城则尝试拓展 O2O的服务……但它们又有一个共同的特点——大数据成为管理的核心。
梳理大悦城地产的发展脉络会发现，大悦城实际上是凭借对中国新兴中产阶级主流客群的精准击中，为其搭配具有优良品质、适应消费市场的品牌组合，并随着消费群体社交方式、审美品味的变化创新体验式营销，在日益复杂的大环境和激烈的竞争中，依然保持了客流和租金收入的不断增长。
大悦城的生命力何在?除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作，大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理，是以大数据为基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。
大悦城释放大数据的商业价值大数据是商业地产运营的宝贵资产,不只是消费者交易数据,还有行为数据;不只是线下数据,还有线上数据。
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。
光环大数据培训_动态大数据才能发挥价值
光环大数据培训_动态大数据才能发挥价值大数据的概念炒作一向厉害，很多公司有着海量的数据流，有着大把的客户和资金，技术也足以进行处理大数据，但是大数据之所以能够成功炒作上位，是因为其能动性，一切动不起来的大数据都是发酵中的垃圾。
动态数据采集以求真大数据在数据采集的环节常常忽略实际的数据采集环境问题。
尽管在互联网环境中，采集环境很少受到大幅的波动影响，但是一旦涉及行业特征则很难保障。
大数据在行业中应用时会受到协同性、跨尺度、多因素、因果性和机理性等影响，这就使得数据采集时必须入乡随俗，贴切真实的应用场景。
而不是简单的从接触到数据采集点时的单一数据，这种数据对于全面分析事件形成原因存在着一定的误差导向因素。
解决这一问题的办法在于行业应用中，针对某一业务目标可以动用整个企业甚至行业链中的相关资源协同助阵，将不同时间尺度的信息集成采集，参考多种可能造成数据改变的因素和产生原因，进行多层次的数据采集并且实现数据来源的真实性和丰富性。
数据采集需要全面同时，数据的采集不应当是阶段性的，而应该让采集的数据保持动态。
一直以来大数据的分析过程都是一个冗长的过程，数据采集、管理、处理、存储、分析到应用的整个流程不仅漫长，而且很难做到实时处理，这样的一个结果就是数据库中的数据很容易被迫过气，导致分析偏差。
动态数据管理以新数据的动态管理是很多企业为难的地方，因为采集到的数据集量非常大，而且其中绝大多数都是无意义数据，可是数据的拆分和筛选却需要消耗大量资源才能完成。
数据管理不容易数据的管理涵盖了数据存储和数据提取等多个步骤，而如何能够高效的管理数据成为影响大数据处理进度的重要一环。
数据采集过后，利用关系、键值、文档、图片、多媒体等属性不同进行打标签和归类，预处理后形成数据集在数据库中进行分类存储。
并进行处理，而多数数据则需要长期存储，因此分类还需要根据用途进行不同方式的区分。
暂时性存储的数据需要快速整理，而长久存储的数据需要降低成本和保证调用时的快捷性。
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。
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光环大数据可视化培训怎么样_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据可视化培训怎么样？光环大数据认为，在大数据时代，数据可视化分析发挥的作用越来越明显了，大数据可视化分析人才需要懂得数据分析，需要能够掌握数据分析基本原理与有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中，对于展开数据分析起着至关重要的作用。
大数据可视化培训哪家好？光环大数据可视化培训怎么样？1、光环大数据可视化培训的讲师实力：一线开发人员对于靠谱的培训机构来说，讲师是最核心的竞争力。
在光环大数据讲师都是有着多年实践经验的一线开发人员，在互联网行业都有丰富的项目经验。
他们了解企业最需要的技能和最流行的开发框架。
所有培训师的教学模式都不是照本宣科，而是结合实际应用授课。
2、前沿的课程设置互联网技术更新迭代很快，大数据分析技术也概莫能免。
大家在学习之前可以通过专业渠道了解大数据分析课程主要涉及的各方面内容，并进行对比，看是否合理。
谨防学习了过时、落伍的技术，误人误己光环大数据大数据课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！3、标准的学员录取准则正规的培训机构对报名者肯定有一定的筛选原则，并不是“来着不拒”，交钱就收。
而筛选并不只是考察学员的基础，更多的是对学员的逻辑思维、学习能力、学习态度、求学欲望以及所学专业等方面进行综合评估测试，确定是否适合学习大数据分析。
开放、共享、协作是互联网的精神所在，也是大数据等基于互联网的技术所应秉持的理念。
大数据的特点就包括大量、多样，而数据壁垒只会导致“数据孤岛”和“数据烟囱”的形成，对强调“大”的大数据而言，甚是尴尬。
“社会公共服务数据采集存在瓶颈”“大数据的存储应用尚未形成合力”“各行业大数据发展不平衡且相互隔离”“大数据产业发展的协同工作机制还不健全”“数据孤岛情况严重，数据整合能力不足”对于目前我国大数据发展中存在的问题，很多关注大数据产业发展的代表委员都提到了数据隔离问题。
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基于大数据的精准营销模型应用_光环大数据培训
如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。
要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。
国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。
在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。
面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。
利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。
虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。
当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。
客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。
利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。
恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。
周期/节奏
2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设
计。
2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。
2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。
其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。
2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。
2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。
客户名称/所属分类
恒丰银行/客户管理
任务/目标
根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。
针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。
为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：
1.用户画像：结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。
2.精准推荐系统：给用户推荐个性化理财产品，例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。
3.需求预测和客户价值：新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。
客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。
银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。
挑战
项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。
（一）用户画像的建立
客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。
（二）精准推荐系统的建立
由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。
精准推荐系统架构图如下。
2.1业务问题转化为机器学习问题
业务问题
银行理财产品个性化推荐给客户。
例如在微信银行中给每个客户推荐此客
户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。
将业务问题转化为机器学习问题
理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。
将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。
例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。
这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。
对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。
下面将叙述如何构建该推荐预测模型。
2.2数据源准备
在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。
因此，我们需要准备以下数据。
客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。
产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。
客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。
客户的存款历史：客户历史存款日均余额等。
客户的贷款历史：客户历史贷款信息等。
客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。
用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。
2.3特征转换和抽取
有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。
特征转换
把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。
举例如下：
开户日期。
就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。
产品特征。
从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。
但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。
这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。
客户交易的时间信息。
同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任
何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。
特征抽取
还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。
我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。
用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。
客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。
以上例举的只是部分特征。
2.4构造、划分训练和测试集
构造
以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。
隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。
假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。
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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