电商经济背景下大数据分析技术及实用案例
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比如：亚马逊会推荐你可能会喜欢看 的图书，淘宝会根据你的购物和浏览记录 推荐你可能感兴趣的商品。
所有这些推荐结果都来自于各式各样 的推荐系统，它们依靠计算机算法运行， 根据顾客的浏览、搜索、下单和喜好，为 顾客选择他们可能会喜欢、有可能会购买 的商品，从而增加潜在的销售。
路漫漫其悠远
定义 —— 数据挖掘分析是什么？
海量数据
• 技术层面：探查和分析大量数据以发现有意义的 模式和规则的过程。
数据挖掘
知识库
路漫漫其悠远
• 商业层面：是一种商业信息处理技术，特点是对 大量业务数据进行抽取，转换，分析和建模处理
，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
数据挖掘分析的发展历史
路漫漫其悠远
数据挖掘与分析的重要性：
在银行、保险、电信、零售等行业， 激烈的市场竞争环境下，数据挖掘及数据 分析的作用尤为重要，并已开始广泛应用 。
本课程从数据挖掘以及数据分析讲起，结合大数据背景时代行业特 点与现状，希望能对如何利用当前数据资源开展数据挖掘工作及有效的 进行数据收益分析做一些有益的探讨。
路漫漫其悠远
第一篇 思维模式篇
要想上战场杀敌，你首先得让自己成为一个士兵！
路漫漫其悠远
找准定位
路漫漫其悠远
视角
路漫漫其悠远
视角
路漫漫其悠远
•国家经济指标
•房地产
•消费水平
•股市资讯
提
经济来源分支
炼
销售 人员
竞争 对手
时效
情报圈
甄 别
•信息收集 •信息分析 •情报储存 •信息情报传递
技术技源来术分源来支分支
同行合 作伙伴
公司分支
广告宣传 活动
客户
路漫漫其悠远
分析报表、CEOS
人力资源分支
朋友
网络
内部信息
• 公司战略 • 营销政策 • 产品服务数据 • 财务报表 • 市场分析报告 • 销售人员业绩
• 电信：客户流失 • 银行：客户细分；交叉销售 • 百货公司/超市：购物篮分析 • 保险公司：客户细分；流失 • 信用卡：欺诈探测；客户细分 • 税务部门：偷税漏税行为探测 • 医学：医疗保健 • 电子商务：网站日志分析 • 物流行业：货物追踪
数 据 挖 掘 与 分 析 的 功 能
路漫漫其悠远
美国梅隆银行（Bank of NewYork Mellon）
视角
路漫漫其悠远
•8
路漫漫其悠远
如何理解信息情报的功能性——
责权
路漫漫其悠远
企业的决策结构相当于中枢神经系统，情 报系统相当于神经系统，资金管理相当于 血液，知识管理（方法、工具）相当于骨 架，人力资源（能力）相当于肌肉。 传导≠动作反应 信息情报≠管理决策
•9
渠道
情报的多渠道来源——不同渠道的情报内容不同
梅隆银行设定争取20万新户头的目标， 为此计划向1000万可能得顾客邮寄邀请函。
利用数据挖掘产生了3000个最可能得顾 客模式，对这些数据进行进一步分析后再加以 精选，产生了更小的数目。而这个更小的数据 会产生12%的回报率。
结果表明，该银行只需发出200万份邀 请函即可获得20万名新用户。
数据挖掘与分析技术瞄准了那些最适合梅隆银行服务项目的顾客，不仅削减成本，还 提高了每位新开户顾客的平均利润率，其利润要比通常高3倍。
路漫漫其悠远
渠道
外部信息
• 媒体新闻 • 行业统计 • 股市资讯 • 同行网站 • 分销商报表
路漫漫其悠远
渠道
信息情报来源真实性评估
据美国308家公司的调查结果显示：
销售人员
96%
顾客
92%
行业期刊
89%
公司的促销材料
84%
营销研究人员
83%
对竞争对手产品的分析
81%
公司的年度报告
77%
会议、贸易展会
电商经济背景下大数据 分析技术及实用案例
路漫漫其悠远
2020/3/29
引言
随着云计算、物联网、社交网络等新兴服务的兴起，人类社会的数 据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来。数据从 简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用数 据，从已有的数据资源中挖掘出更大的价值已经成为普遍关注的话题。
•15
第二篇 行动实践篇
路漫漫其悠远
我 们 应 如该 何 操 作 ？
•16
Contents目录
路漫漫其悠远
第一部分
➢数定据义 挖掘与分析的基本概念
➢ 历史 ➢ 特点 ➢ 功能 ➢ 重要性
路漫漫其悠远
我们身边的数据挖掘与分析
如今，网上购物已成为大部分人的消 费趋势与习惯，而大家在网上购物时，经 常会收到系统做出的个性化推荐。
战略价值 水平
目标客户
报告的频率
一线销售人员
低
市场推广/销售管理人 每月一次或每周
员
一次
其他管理人员
市场推广/销售管理人
员
低
前线销售人员
按要求而定
其他管理人员
市场推广/销售管理人
中
员
每月一次
其他管理人员
中
高级管理人员 其他管理人员
Leabharlann Baidu
每月一次
中-高
高级管理人员 其他管理人员
按要求而定
高
高级管理人员
按要求而定
通过挖掘出的数据，对其进行适当的 数据模型分析，使公司对客户了解更精细 化，从而改善其市场、销售和客户支持运 作。
典型的商业应用领域包括：市场营销 ，交叉销售与交叉营销，客户关系管理， 个性化推荐与服务，风险分析与控制，欺 诈行为检测和异常模式的发现，供应链库 路漫漫存其管悠远理，以及人力资源管理等。
包括竞争对手的基本情况，通 常是放在一个文件夹或可供随 时检索的数据库内，并可经常 进行更新
和新闻公告近似，但会确认对 企业战略和战术有影响的事件
包括主要的战略新闻和影响因 素，以高度浓缩的形式报告
汇总主要的战略问题，并包括 支持汇总的详尽分析
关于某一确认情况或问题的一 到两页长度的报告。汇总主要 的支持性分析，并提供相应行 动的建议
识别 筛选
研究 整理
沟通 说服
提供 传播
最佳分配 5%
10%
30%
15% 20%
20%
实际使用 5%
5%
20%
50% 5%
25%
•14
路漫漫其悠远
效果
报告种类
新闻公告
竞争对手简介
战略影响 工作表 每月情报简报 形势 分析 特别情报汇总
路漫漫其悠远
描述
包括来源于内部和外部的战略 及战术方面的信息。包括：已 印刷出版或未印刷出版的信息
74%
分销商
70%
供应商
65%
如何应用情报的？——
• 谁在用？ • 为什么用？ • 谁没有用情报？为什么？ • 在什么情况下用？ • 通过什么方式？ • 使用者是如何获得情报的？ • 他们获得情报的意愿如何？
路漫漫其悠远
效果
•13
效果 情报工作中可能出现的问题——
工作重点不明确：
确定 需求
搜集 情报
所有这些推荐结果都来自于各式各样 的推荐系统，它们依靠计算机算法运行， 根据顾客的浏览、搜索、下单和喜好，为 顾客选择他们可能会喜欢、有可能会购买 的商品，从而增加潜在的销售。
路漫漫其悠远
定义 —— 数据挖掘分析是什么？
海量数据
• 技术层面：探查和分析大量数据以发现有意义的 模式和规则的过程。
数据挖掘
知识库
路漫漫其悠远
• 商业层面：是一种商业信息处理技术，特点是对 大量业务数据进行抽取，转换，分析和建模处理
，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
数据挖掘分析的发展历史
路漫漫其悠远
数据挖掘与分析的重要性：
在银行、保险、电信、零售等行业， 激烈的市场竞争环境下，数据挖掘及数据 分析的作用尤为重要，并已开始广泛应用 。
本课程从数据挖掘以及数据分析讲起，结合大数据背景时代行业特 点与现状，希望能对如何利用当前数据资源开展数据挖掘工作及有效的 进行数据收益分析做一些有益的探讨。
路漫漫其悠远
第一篇 思维模式篇
要想上战场杀敌，你首先得让自己成为一个士兵！
路漫漫其悠远
找准定位
路漫漫其悠远
视角
路漫漫其悠远
视角
路漫漫其悠远
•国家经济指标
•房地产
•消费水平
•股市资讯
提
经济来源分支
炼
销售 人员
竞争 对手
时效
情报圈
甄 别
•信息收集 •信息分析 •情报储存 •信息情报传递
技术技源来术分源来支分支
同行合 作伙伴
公司分支
广告宣传 活动
客户
路漫漫其悠远
分析报表、CEOS
人力资源分支
朋友
网络
内部信息
• 公司战略 • 营销政策 • 产品服务数据 • 财务报表 • 市场分析报告 • 销售人员业绩
• 电信：客户流失 • 银行：客户细分；交叉销售 • 百货公司/超市：购物篮分析 • 保险公司：客户细分；流失 • 信用卡：欺诈探测；客户细分 • 税务部门：偷税漏税行为探测 • 医学：医疗保健 • 电子商务：网站日志分析 • 物流行业：货物追踪
数 据 挖 掘 与 分 析 的 功 能
路漫漫其悠远
美国梅隆银行（Bank of NewYork Mellon）
视角
路漫漫其悠远
•8
路漫漫其悠远
如何理解信息情报的功能性——
责权
路漫漫其悠远
企业的决策结构相当于中枢神经系统，情 报系统相当于神经系统，资金管理相当于 血液，知识管理（方法、工具）相当于骨 架，人力资源（能力）相当于肌肉。 传导≠动作反应 信息情报≠管理决策
•9
渠道
情报的多渠道来源——不同渠道的情报内容不同
梅隆银行设定争取20万新户头的目标， 为此计划向1000万可能得顾客邮寄邀请函。
利用数据挖掘产生了3000个最可能得顾 客模式，对这些数据进行进一步分析后再加以 精选，产生了更小的数目。而这个更小的数据 会产生12%的回报率。
结果表明，该银行只需发出200万份邀 请函即可获得20万名新用户。
数据挖掘与分析技术瞄准了那些最适合梅隆银行服务项目的顾客，不仅削减成本，还 提高了每位新开户顾客的平均利润率，其利润要比通常高3倍。
路漫漫其悠远
渠道
外部信息
• 媒体新闻 • 行业统计 • 股市资讯 • 同行网站 • 分销商报表
路漫漫其悠远
渠道
信息情报来源真实性评估
据美国308家公司的调查结果显示：
销售人员
96%
顾客
92%
行业期刊
89%
公司的促销材料
84%
营销研究人员
83%
对竞争对手产品的分析
81%
公司的年度报告
77%
会议、贸易展会
电商经济背景下大数据 分析技术及实用案例
路漫漫其悠远
2020/3/29
引言
随着云计算、物联网、社交网络等新兴服务的兴起，人类社会的数 据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来。数据从 简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用数 据，从已有的数据资源中挖掘出更大的价值已经成为普遍关注的话题。
•15
第二篇 行动实践篇
路漫漫其悠远
我 们 应 如该 何 操 作 ？
•16
Contents目录
路漫漫其悠远
第一部分
➢数定据义 挖掘与分析的基本概念
➢ 历史 ➢ 特点 ➢ 功能 ➢ 重要性
路漫漫其悠远
我们身边的数据挖掘与分析
如今，网上购物已成为大部分人的消 费趋势与习惯，而大家在网上购物时，经 常会收到系统做出的个性化推荐。
战略价值 水平
目标客户
报告的频率
一线销售人员
低
市场推广/销售管理人 每月一次或每周
员
一次
其他管理人员
市场推广/销售管理人
员
低
前线销售人员
按要求而定
其他管理人员
市场推广/销售管理人
中
员
每月一次
其他管理人员
中
高级管理人员 其他管理人员
Leabharlann Baidu
每月一次
中-高
高级管理人员 其他管理人员
按要求而定
高
高级管理人员
按要求而定
通过挖掘出的数据，对其进行适当的 数据模型分析，使公司对客户了解更精细 化，从而改善其市场、销售和客户支持运 作。
典型的商业应用领域包括：市场营销 ，交叉销售与交叉营销，客户关系管理， 个性化推荐与服务，风险分析与控制，欺 诈行为检测和异常模式的发现，供应链库 路漫漫存其管悠远理，以及人力资源管理等。
包括竞争对手的基本情况，通 常是放在一个文件夹或可供随 时检索的数据库内，并可经常 进行更新
和新闻公告近似，但会确认对 企业战略和战术有影响的事件
包括主要的战略新闻和影响因 素，以高度浓缩的形式报告
汇总主要的战略问题，并包括 支持汇总的详尽分析
关于某一确认情况或问题的一 到两页长度的报告。汇总主要 的支持性分析，并提供相应行 动的建议
识别 筛选
研究 整理
沟通 说服
提供 传播
最佳分配 5%
10%
30%
15% 20%
20%
实际使用 5%
5%
20%
50% 5%
25%
•14
路漫漫其悠远
效果
报告种类
新闻公告
竞争对手简介
战略影响 工作表 每月情报简报 形势 分析 特别情报汇总
路漫漫其悠远
描述
包括来源于内部和外部的战略 及战术方面的信息。包括：已 印刷出版或未印刷出版的信息
74%
分销商
70%
供应商
65%
如何应用情报的？——
• 谁在用？ • 为什么用？ • 谁没有用情报？为什么？ • 在什么情况下用？ • 通过什么方式？ • 使用者是如何获得情报的？ • 他们获得情报的意愿如何？
路漫漫其悠远
效果
•13
效果 情报工作中可能出现的问题——
工作重点不明确：
确定 需求
搜集 情报