消费者的患者属性之数据分析

一个人会拥有多种属性，而这些属性也会主导着一个人的心理活动与行为。我们做网络营销的需要洞悉患者的心理，明白患者的需要。因此，通过对市场上的人的属性的分析，有助于我们更好的理解市场的分布与需求，更精准的向患者推出我们的产品。

本培训以贵阳地区的数据为样本，正如培训上说的，一组数据说明不了什么，只有将各种数据结合起来才能看出数据背后隐藏的东西，下面说说我的想法（以抑郁症为例）。

首先，我最先关注的是有关年龄的数据。抑郁症的发病年龄主要是在35岁-45岁，成年人的发病率高于青少年。因此，我们的主要消费对象是以35岁-45岁的中年人为主。但是，数据中有指出：贵阳地区的网民10岁-29岁的占60.5%，其中19岁以下的占38%，这说明贵阳网民以青少年为主，而我们的主要对象中年人的比率较少。从这里可以明白，我们的网络营销想要直接做给消费者（中年人）看很困难，我们在策划时可以这样考虑：直接不行就间接地，我们的营销以面向青少年为主，并通过他们引导消费者（中年人）过来，这样的话比起以消费者（中年人）为对象的直接营销效果可能更好。

其次，我关注的是有关性别的数据。抑郁症的发病率男女比例是1:2左右，其中男性是12%，女性是25%，产后是33.1%，女性因为月经期、产后期、绝经期等生理现象导致其发病率高于男性。而数据显示：贵阳人口的男女比例是1:1，而15岁以下孩子占的比率是65岁以上老人的2倍左右。结合上面的发病年龄，可以得出：患者组建家庭的可能性较大，家庭内较大可能有孩子，并且女性更加常见。面对这样的消费者，我们要分析她们的消费心理，更多的从抑郁症对家庭的危害方面切入，更能打动消费者的心，引导她们治疗的欲望。

再者，是关于治愈率与复发率的数据。数据指出有62.9%的抑郁症患者没有接受任何治疗（这也是一个重要的营销点），首次治疗的治愈率只有35%。这项数据告诉我们：大部分的抑郁症患者处于未治疗或治疗不愈的状态。另一项数据则指出：抑郁症治愈后10年内的复发率是75%-80%，而其中药物治疗1年内的复发率是30%。它反映出一个信息：抑郁症的复发率高，特别是药物治疗的复发率。两项数据结合起来告诉我们：患者渴望一种新型的治疗方式，一种能够有效治疗抑郁症并防止其复发的治疗方法。我们在策划时可以结合这些数据着重突出技术的优势，并通过一些临床数据对比和经典案例来增加说服力。

最后，则是关于自杀率的数据。抑郁症之所以说是严重的精神疾病，就是因为在病情严重时它可能导致病人自杀。数据指出：抑郁症患者的自杀率是15%,而在每年的自杀人群中抑郁症所占的比率则是高达50%-70%。这项数据简单直接的告诉我们抑郁症的危害是多么严重，但患者不知道。因此，我们需要做的就是让患者明白抑郁症的严重危害，并引导患者的就医欲望。

我的分析就到此结束了。我想说：我们在策划时，对于市场的各项数据的分析是必须的。只有对数据进行分析，由此了解到市场的分布与需求，以及市场未来的可能的波动等等，再全面的结合我们的各种条件，统一规划下，我们所策划的营销才可能真正符合患者的需求，做出一个成功的营销方案。

11属性数据分析

技能训练十一属性数据分析一、训练目的与要求 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。二、训练准备 1．训练数据：本训练数据保存于文件夹Exercise-11中。 2．预备知识：属性分析的方法。三、训练步骤与内容 1．数据准备将训练数据复制，粘贴至各自文件夹内。启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供的REGION.WP区文件执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。

Step2: 属性 Step3: 选择分类属性字段为小麦，保留属性字段为乡名、水稻、玉米Step4: 设置分类方式为分段方式 Step5: 确定，退出设置分类值域按图中所示输入

分类统计结果图 3．保存文件执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点击保存按钮。按此方法依次将线、区文件名均改为“属性分析” 4．文件组合执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL 和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。

数据分析的常见方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的

大数据对于消费者行为研究的影响

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/75442033.html, 大数据对于消费者行为研究的影响作者：陈燕萍来源：《商情》2015年第51期【摘要】社会的所有行为都能够通过网络数据来表现，那么，数据已经成为了与劳动力、资本同等重要的生产因素，而人们对于海量数据的挖掘和运用，也预示着新一轮生产率的增长。未来企业进行市场营销费用分配，可以在大数据的指引下，找到目标消费群分布的地方，然后用有创意的投放形式让其成为企业的粉丝并形成销售。这是本文研究大数据时代背景下的消费者行为的意义所在。【关键词】大数据；消费者行为；消费者一、引言随着大数据时代的到来，消费者将有更多、更广泛的信息来源，消费者的选择将更加充分，对商品的了解将更加透彻，自主权将进一步增大，对传统的消费行为将形成冲击，新的基于大数据时代的消费者行为正逐步形成。通过大数据，一方面，在消费领域，人们能借助数以百万计的网络传感器和视频监控系统，搜索到关于消费者和供应商的大量数据，而媒体和社交网络平台中生成的未经编辑的，包括结构化和非结构化的数据，更是呈现指数式增长。另一方面，消费者的身份也由过去传统意义上的买家，转变为集买家卖家于一身的双重身份，致使来自消费者和被消费者的信息更为复杂多样。大数据记录的是消费者的客观行为，透过数据来分析消费者行为和态度。透过大数据能更透彻了解企业的消费群分布、潜在用户分布，以及他们对于品牌和企业的看法、评价。未来企业进行市场营销费用分配，可以在大数据的指引下，找到目标消费群分布的地方，然后用有创意的投放形式让其成为企业的粉丝并形成销售。这是本文研究大数据对于消费者行为研究的影响意义所在。二、大数据时代消费者的行为趋势（一）消费者的消费行为更加理性。可以预见，大数据时代消费者的主动、理性消费行为在增加，盲目购物几乎不再出现。大数据时代背景下，消费者由单一的买家身份转变为集买家卖家双重身份于一身，双向接收并发出消费信息。这使得消费者在比较产品信息时，能够从多维的角度分析并做出最终决策。（二）消费者消费行为更容易受购买评价的影响。相对传统消费模式，消费者更多的是依靠感觉器官评价产品，如产品外观，短时间的用户体验，广告宣传等。而在大数据时代，消费者依靠文字描述、网络图片、视频资料来接触产品，除此之外，既有消费者的购买评价是帮助

LFA457数据分析向导资料

LFA447数据分析向导 1．新建／打开数据库打开分析软件Proteus LFA Analysis。弹出如下界面：如果要把导入数据保存在原有的数据库中，选择数据库所在的文件夹，双击打开该数据库。如果要为导入数据新建一个数据库，选择存盘路径，在“文件名”中输入数据库文件名，点击“打开”，软件会自动创建一个新的数据库文件。随后出现数据库管理窗口：

注：LFA Proteus的数据以Access数据库文件（*.mdb）的形式进行管理。LFA447（Nanoflash）的原始数据文件（*.dat）需要导入到数据库文件中，一个数据库文件可存放多个测量数据。从数据分类管理的角度出发，一般建议为每一批样品单独创建一个数据库。 2.导入LFA447数据文件／设定材料属性点击“LFA数据库”窗口的“数据库”菜单下的“导入LFA447文件”，弹出“选择导入文件”对话框：

选择所要导入的数据文件，点击“打开”，弹出“导入–材料选择”对话框：如果在数据库中原已有该材料的信息，只需在材料列表中“选择已有材料”即可；如果是新建的数据库或原数据库中没有该材料的信息，则“定义新材料”，点击“下一步”，弹出“材料定义”对话框： LFA Proteus中每一个测试数据都有相应的材料属性定义，包含样品的名称、密度、比热表、热膨胀系数表、热扩散系数表等信息，其中比热、热膨胀与热扩散系数三个表格可通过点击“对应表”按钮进行设定。对于单层样品：如果仅仅是热扩散系数测试，三个表都不需链接，直接点击“完成”。如果除热扩散测试外还同时使用比较法计算比热，则此时先可点击“完成”，待比热计算完成后使用“导出比热表”的方法重新对材料属性中所链接的比热表进行设定。（详见LFA比热与导热系数计算方法）如果已有比热的文献值（或使用其它仪器得到的测量值），需要链接到材料属性中，以便结合热扩散测试结果进一步计算导热系数，则在“比热表”的选项卡中点击“对应表…”，弹出如下窗

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机

数据属性

数据属性数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题，求一个苹果和一个梨的和？由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨，问是否满足3个人，每人一个苹果或梨，由于物理属性转移到“人”概念下的“个”，所以必须先进行加法运算，其结果是分析命题的依据。数据是复杂的，它可以是任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。详细解释进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。柯岩《奇异的书简·船长》：“ 贝汉廷分析着各个不同的数据，寻找着规律，终于抓住了矛盾的牛鼻子。”数据（data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。编辑本段计算机科学中的解释数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。按性质分为 ①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。按表现形式分为

数据分析-分布类别

各种分布泊松分布 Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。泊松分布的概率函数为：泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积、单位体积)内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布的期望和方差均为特征函数为：泊松分布与二项分布当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧10,p≦0.1时，就可以用泊松公式近似得计算。事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的。泊松分布可作为二项分布的极限而得到。一般的说，若 ,其中n很大， p很小，因而不太大时，X的分布接近于泊松分布。这个事实有时可将较难计算的二项分布转化为泊松分布去计算。应用示例泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，某放射性物质发射出的粒子，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产品上的缺陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。卡方分布卡方分布( 分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。n 个独立的标准

正态分布变量的平方和服从自由度为n 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution），即分布（chi-square distribution），其中参数n称为自由度。正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样，自由度不同就是另一个分布。记为或者。卡方分布与正态分布卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，当自由度n很大时，分布近似为正态分布。对于任意正整数x，自由度为 k的卡方分布是一个随机变量X 的机率分布。期望和方差分布的均值为自由度n，记为E( ) = n。分布的方差为2倍的自由度(2n)，记为D( ) = 2n。均匀分布均匀分布（Uniform Distribution）是概率统计中的重要分布之一。顾名思义，均匀，表示可能性相等的含义。 (1) 如果，则称X服从离散的均匀分布。 (2) 设连续型随机变量X的概率密度函数为，则称随机变

大数据冲击下——如何找准消费者

大数据冲击下——如何找准消费者众所周知，在竞争异常激烈的今天，出售产品或服务的每一个品牌面对的一个共同问题是如何找到自己的消费者；过去单纯用年龄、性别、教育程度、月收入去描述消费对象犹如面对一张曝光不足的照片，情景十分模糊；听了十个品牌的消费者细分报告之后，往往会发现他们希望勾连的竟然是同一类人。作为营销者，要回答的问题比做产品的要更深一步；如果品牌回答的就是为这部分人做产品，营销者要回答的问题是“这些人在消费使用信息时有什么特点是和品牌传播和营销时的信息是有相关性的”；“什么是此品牌可以区别于彼品牌、并能影响或打动该消费者的”；之后则要回答“品牌应该如何于消费者对话”“如何与同影响该消费者周边有影响力的人、社区或群体对话”。这一概念是容易理解的，但在今天这个信息高度碎片化、信息渠道高度碎片化、和信息消费者对外部事物兴趣高度碎片化的数字世界中，对于领略“虚拟”和“真实”感受的茫茫人海而言，了解他们的需求是何等不容易！在数字革命的背景下，对品牌和营销者的挑战是从“如何找到这些人”到“如何找到这些人在不同时间和空间中的需求”；从过去以“单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式”，到现在如何“和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，”同时在“产品”和“消费者”的“买卖“关系以外，建立更深层次的“伙伴”间的“互信”、“双赢”和“可信赖”的关系。历史上，营销商通常利用地理位置、生活方式、消费心态、消费兴趣和消费行为等来划分消费者市场。但随数字和大数据革命的发展，通过各种信息渠道收集消费行为的实时数据以及他们和品牌的互动，给市场调研业者、营销业者及品牌厂商带来了巨大挑战，也带来了机会。大家突然发现，我们必须面对这些不断变化的目标，例如和客户讨论的主题；他们对你和其他品牌的评价；消费者与产品互动的方式，他们在购买某公司产品和竞品后与其他消费者分享的经历，这一切都必须纳入考量。如果说过去品牌营销管理费用中用来做广告的花费100元中只有50元打动了消费者，难于回答的问题是哪50元是不白花的，如何减少那50元没起作用的花费。今天有了数字平台，相信我们眼中的消费者将更清晰，我们对他们的了解也更接近真实和准确。回顾过去20多年互联网的发展，我们对接近解决上面这个被品牌和市场营销人员问了一个多世纪的问题似乎有了找到答案的希望！数字媒体兴起与大数据平台应用第一代互联网解决了人们查找问题答案时的需求，门户网站应运而生，人们对信息使用的效率高了，准确性大了，同时可以与别人分享；然而那时涌现出的互联网大品牌已经是“昨日黄花”；以搜索引擎技术导入的第二代互联网使人们把相关信息和相关人群互联在一起，出现了与其匹配的信息提供和技术应用手段；为信息使用和电子商务平台化提供了基础；这一时期的应用使互联网公司在广告模式以外发展了大量其他的收入机会；这一时期的互联网公司在收入和公司价值方面都有很大提高；第三代互联网公司利用文字、图像、视频、音频和其他都可以被数字化这一特点，形成以“社交”平台为主的信息流通和交易方式；这类公司与第二代并存但显示出其在用户端和第二代在应用和软件上竞争加剧的态势；75年出生、

实验十四属性数据分析

实验十四属性数据分析一、实验目的 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。二、实验准备 1．实验数据：本实验数据保存于文件夹Exercise-14中。 2．预备知识：属性分析的方法。三、实验步骤与内容 1．数据准备将实验数据复制，粘贴至各自文件夹内。启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供的REGION.WP区文件执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。

Step2: 属性 Step4: 设置分类方式为分段方式 Step3: 选择分类属性字段为小麦，保留属性字段为乡名、水稻、玉米 Step5: 确定，退出设置分类值域按图中所示输入

GIS中的数据分析

二、GIS中的数据分析第1节空间数据分析地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM／CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换，投影变换外．主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算，属性综合运算，几何要素与属性的联合运算等。为了完成这些运算，GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。应指出，栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。一般来说，栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:

图: GIS空间分析方法一、综合属性数据分析 GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理，因此，关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。 (一)数学计算属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算，以产生新的属性值，如人口数／图斑面积(km)＝人口密度。 (二)逻辑运算逻辑运算的基本原理是布尔代数，这种逻辑分析几乎可以在所有

的空间分析中得到应用。它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据，以及进行空间聚类. (三)单变量分级分析属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量，依据布尔逻辑方法分成若干个类别。这种分析方法，可进行属性数据的合并式转换，把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合 (四)多变量统计分析多变量统计分析主要用于数据分类。在GIS中存储的数据具有原始的性质，以便用户可以根据不同的使用目的，进行任意提取和分析，特别是对于观测和取样数据．随着采用的分类和内插方法的不同，得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库，然后要求用户建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。 1．变量筛选分析随着现代数据收集系统的不断改进，在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。在这些变量中有许多是相互关联的，可以通过寻找一组相互独立的变量，使多变量数据得到简化，这就是变量筛选分析。常用的变量筛选方法有主成分分析法、主因子分析法和关键变量分析法等。主成分分析是以取样点作为坐标轴，以属性变量作为矢量矩阵，研究属性变量之间的亲疏关系。主因子分析是以属性变量作为坐标轴，以取样点作为矢量矩阵,

属性数据与空间数据

属性数据与空间数据 1. 属性数据地理要素具有描述性属性，与空间数据相对应的描述性数据。 2. 空间数据空间数据是用来描述来自于现实的目标，将数据统一化，借以表明空间实体的形状大小以及位置和分布特征。定位是指在已知的坐标系里空间目标都具有唯一的空间位置；定性是指有关空间目标的自然属性，它伴随着目标的地理位置；时间是指空间目标是随时间的变化而变化；空间关系通常一般用拓扑关系表示。空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。空间数据是数字地球的基础信息，数字地球功能的绝大部分将以空间数据为基础。现在空间数据已广泛应用于社会各行业、各部门，如城市规划、交通、银行、航空航天等。随着科学和社会的发展，人们已经越来越认识到空间数据对于社会经济的发展、人们生活水平提高的重要性，这也加快了人们获取和应用空间数据的步伐。空间数据是数据的一种特殊类型。它是指凡是带有空间坐标的数据，如建筑设计图、机械设计图和各种地图表示成计算机能够接受的数字形式。 3. 空间数据结构空间数据结构是空间数据在计算机内的组织和编码形式。它是一种适合于计算机存贮、管理和处理空间数据的逻辑结构，是地理实体的空间排列和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解释。空间数据结构又是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是指空间数据结构的具体实现，是将图形数据、影像数据、统计数据等资料按一定的数据结构转换为适合计算机存储和处理的形式。不同数据源采用不同的数据结构处理，内容相差极大，计算机处理数据的效率很大程度取决于数据结构。 4. 特点目标构成数据库的逻辑过程随着信息技术的飞速发展和企业界新需求的不断提出，以面向事务处理为主的空间数据库系统已不能满足需要，信息系统开始从管理转向决策处理，空间数据仓库就是为满足这种新的需求而提出的空间信息集成方案，它有四个特点： ①主题与面向主题：与传统空间数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，空间数据仓库中的数据是面向主题进行数据组织的。它在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类,并加以抽象地分析利用。 ②集成的数据：空间数据仓库的数据是从原有的空间数据库数据中抽取来的。因此在数据进入空间数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是空间数据仓库建设中最关键最复杂的一步，所要完成的工作包括消除源数据中的不一致性和进行数据综合计算。 ③数据是持久的：空间数据仓库中的数据主要供决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。空间数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内的数据内容，是不同时间的空间数据库快照的集合和基于这些快照进行统计、综合和重组导出的数据，而不是联机处理的数据。空间数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到空间数据仓库中，一旦空间数据仓库存放的数据已经超过空间数据仓库的数据存储期限，这些数据将从空间数据仓库中删去。 ④数据是随时间不断变化的：空间数据仓库的数据是随时间的变化不断变化的，它会不断增加新的数据内容,不断删去旧的数据内容,不断对数据按时间段进行综合。空间数据仓库用于支撑空间决策支持系统，它由四大部分组成：数据源、空间数据库系统、空间

2015年美业消费者大数据报告

2015年美业消费者大数据报告 2015年，美业最有消费潜力的消费者年龄层次是多大？到底哪些人最爱美业消费呢？多久做一次？消费多少？最爱什么样的会员卡？2015年又出现哪些新的习惯趋势？……一起来看美丽加大数据中心重磅推出的《消费者行为报告》。美丽加大数据中心汇集了深圳、广州、上海等一线城市5000家中小规模美业店、超过50万美业消费者的基本信息和行为数据，横跨美发、美甲、美容、养生等领域，通过线上和线下调研，贴近一线城市市场真实情况。 1、85后渐成美业消费主力，男性消费者增多

▲如今最有消费潜力的消费者年龄层次是多大？美丽加大数据中心针对这个问题研究调查发现，1985年到1995年出生的人约占48.6%，31~40岁中年人士紧随其后，约占31.5%，即20~40岁消费人群占比达8成。美丽加大数据中心分析认为出生在1985年至1995年间的“泛90后”，凭借较高的消费信心和不断壮大的经济实力，逐渐成如今美业消费市场的消费主力，特别是美甲、美发等领域，85后是绝对的消费领头羊，有望在2020年成长为中国美业的主流消费人群。此外，2015年一线城市美业消费者还出现一大特点，男性消费者逐渐增多。2014年，每100人女性消费者对应有16.4人男性消费者，2015年，这一数值提升到18.9人。随着美业消费意识的普及和生活水平提升，一线城市的男性也更加关注自身外在形象和身体健康。 2、月入6K以上、高学历，最爱美业消费

▲到底哪些人最爱美业消费呢？美丽加调研显示，一线城市美业消费者本科学历约占58.8%，研究生及以上学历者占17.1%，超过3/4为本科及以上学历。而收入这块，月入6000~10000元的消费者占41.6%，月入10000元以上者占37.1%。美丽加认为，高学历且收入在6K以上，对美的要求高，具有很强的消费欲望，并且多数是白领，具备这种消费能力。而收入越高，消费者对保养和休闲享受的消费需求也越高。 3、美容平均消费频率最高

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]?。强调时效性[2]?：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，

它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程：大数据营销[3]?并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大

数据分析的好处：用大数据分析消费者需求_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/75442033.html, 数据分析的好处：用大数据分析消费者需求_光环大数据培训互联网公司们雄心勃勃的电影计划成为当今影视产业中最为热门的话题。中国的电影近年来一直在蓬勃发展，投资电影的人越来越多，拍电影队伍也在不断壮大。 “中国电影快速的发展，究其原因，首先是中国经济近年来快速发展，人均GDP增长带来了文化产业的发展，也带来了电影的发展。其次，电影体制的改革，过去电影的体制都是纯国有的，不允许私人做，束缚了电影生产业的发展。现在的电影市场不仅是国企在做，民营企业也在做，电影市场自然发展很好。然后，数字技术的发展也给中国电影市场增色不少。”中国电影海外推动公司董事长杨步亭先生在第五届中国文化产业前沿论坛上对《中国产经新闻》记者表示。然而，在电影市场“井喷”的现象背后，我们既看到希望，也发现隐忧，国产片优势下降，所占市场份额降至50%以下。而且，据记者观察，投拍电影的资金方面也并不存在问题。据了解，电影基金作为新兴投资模式也广受关注。数据显示，截至去年11月，我国已有111只文化产业基金，已经披露规模的基金有83只，总规模折合达1330.45亿元。那到底是哪一步掉了链子? 有专家告诉记者，其实我们现在的不足是没有建立起一个真正的电影工业体系，即在一部电影中，没有把资金的价值更好地展现出来，因此内容上没有得到回馈。 “美国有上万部电影，也包括一些电视或者其他一些网络，他们的资金都是通过众筹获得的。但是资金额度并不是最关注的，他们把焦点放在了通过关注不同的集资人的年龄结构和职业上，以至于他为什么感兴趣，他喜欢什么，对于对这个电影和产品做一个定向的营销，做出适合他们做的产品，也就是大数据的一个重筹，可以看出这个比金钱的众筹更加重要。”国影基金总裁王国伟对《中国产经新闻》记者表示。他说，电影的众筹在电影的整个环节当中都存在，电影的整个创意阶段，从剧情、场景、演员、城市、风格这些都可以在网上征集网民的互动，用一些大数据的方式分析最合理的导向。这就是所谓的内容众筹，通过大数据的平台，整合各种观影人的兴趣爱好，做出大众作品，中国电影未来也可以多做一些这方面的尝试。

数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)

数据挖掘中客户的特征化及其划分(一) 摘要]良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。关键词]客户关系管理数据挖掘聚类分析一、引言在激烈的市场竞争中，客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)逐渐成为各企业关注的焦点。一个成熟的CRM系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。二、客户的特征化及其划分企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。划分分析（SegmentationAnalysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。三、数据挖掘的概念数据挖掘(DataMining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。 1.分类分析分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。 2.聚类分析聚类是对抽象样本集合分组的过程。与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。类的形成是由数据驱动的。 3.关联规则关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。

大数据在消费者与目标客户分析中的运用

? 202 ? ELECTRONICS WORLD ? 技术交流技术的发展，这两项技术本质上就是为开关电源智能化控制提供技术支持。开关电源的内部运行是多路控制的，是可以通过控制电子运动和时间周期增加减少来进行操作，利用计算机技术可以减少传递信号时波形失真的情况，数字化控制会提高开关电源电路的安全性能，同时单元电路模块化处理、功率模块化，开关电源中的装置模块化发展能够提高开关电源的使用性能，保障开关电源在工作时是处于正常安全可靠的状态下的，提高电能的利用率。 3.2 关注软开关软开关技术的应用有很多优势，这项技术的应用原理就是谐振，能够弥补之前存在的电路使用缓冲电路消除电压尖峰以及浪涌电流的不足之处，能够使系统变得更加简单，减少发生事故的概率。之前的电路在电源开关打开和关上时的一瞬之间产生较强的电压以及电流，，在这一瞬之间产生的电压是不能被利用的，这样就会引起电能的损耗，但是利用软开关就会有不同的效果。软开关中的谐振电路就能够对高频变压器中的电容、电感进行充分的吸收利用，减少晶体管等不少开关电源元件的压力，在根本上提高电能的使用效率，增加开关电源系统内部的稳定性，降低能量的消耗。 3.3 重视同步整流开关电源技术的发展进步一个主要体现就是低耗能，高效率，那么重视同步整流技术就能进一步提高电能的使用效率，该技术其实是另一种提高电能利用效率的方式，是在软开关之后进行的，主要是反接整流开关二极管中的金属绝缘体半导管，关键是它运用于低压大电流电源，同步电流会经过零电压、零电流的开关，联动信号，这个信号是同步整流以及初始的脉冲信号之间进行的，让它的上升沿增加从而超过之前的上升沿，最终形成一种金属氧化物半导体效应晶体管、零电压的电源开关方法，其根本目标就是能够实现电能的低消耗、高效率。 3.4 绿色高效电源对绿色电源的追求主要体现在计算机技术的应用方面，计算机技术人员对于绿色笔记本和电源的要求是比较高的，通俗来说就是要使用省电、效率高、环保的电源，绿色电源的应用对于电脑来说其实是很有必要的，能够使台式电脑的耗电量低，不使用时处于休眠状态，减少电能的损耗。电力电子技术的发展进步创造出绿色电源芯片，智能化控制电脑客户端，使电源发挥作用，准确输出电压频率，提高电能利用效率，运用同步整流技术和智能控制技术使同步电流更加方便地和其他控制电源地芯片结合，让芯片性能更加稳定，既节能又环保。 4.结束语开关电源一般都是比较小巧，比较轻，但是利用率高的设备，日常生活中随处可见，家家必备。开关电源技术也要随着社会的发展进步而不断进步，电力电子技术应用于开关电源中，主要是为了达到提高电能使用率，降低电能的消耗，提高开关电源的工作效率。开关电源引入电力电子技术的发展趋势是网络智能控制的、高效低损耗的、节能环保绿色发展的。在未来道路上，电力电子技术与开关电源的关系会更加紧密，应用方式会完善。随着近年来大数据在电子商务、新零售等领域的广泛、深入应用，利用大数据的技术手段来对消费者的消费心理和行为进行分析，从而更加精准地确定目标客户，是众多商业主体高度关注和重要依赖的市场营销方式。就目前大数据在消费者目标客户分析中的应用情况来看，仍然处于探索发展阶段，这就需要对大数据在实际目标客户分析中发挥的功能进行深入的论证和准确的定位，从而便于大数据技术的开发与应用。文章在对大数据进行概括阐述的同时，就大数据在消费者行为分析和目标客户确定方面的实际应用情况加以分析说明，以丰富大数据在市场营销中的应用路径和效果。随着数据的爆发性增长和计算机处理能力的逐步提高，通过搜集、分析大量客户的消费数据信息，以此来掌握消费者的消费行为规律，为市场主体市场经营活动提供可靠的信息指导逐渐成为一种常态化的市场行为，正是基于此，基于大数据的消费者行为分析和目标客户分析逐渐成为市场发展中的重点关注内容。 1.大数据概述大数据的本质是一种数据处理技术，其处理的主要内容和流程为数据获取、数据存储、数据管理和数据分析，而大数据的最主要功能在于分析数据背后的规律，为人类活动的开展提供稳定、可靠的规律支持。作为一种新的发展技术，大数据的特点主要体现在数据量大、速度快、数据类型多、价值密度低、真实性等五个方大数据在消费者与目标客户分析中的运用山西省烟草专卖局（公司）辛志斌面，其中数据量大是指所获取、存储和处理的数据数量和规模十分庞大；速度快是指对数据搜集、处理的时效性很高，能够在最短的时间内完成相应的处理任务；数据类型多是指获取和最终输出的数据的类型十分丰富，既包括结构化的数据，也包括半结构化和非结构化数据，从而满足各种数据处理的需要；价值密度低是指虽然数据的数量判断、种类庞杂，但其中只有部分数据拥有积极的价值，会给人们的活动带来好处，但要想真正发挥出这些价值，还需要通过有效的方式加以处理；真实性是指最终出具的数据分析结果的质量是真实有效的，这主要是基于大数据分析算法的严谨性和科学性而言。 2.大数据在消费者目标客户分析中的实际运用消费者与目标客户分析是现代化商业营销活动中的基础性工作内容，也是保证提升市场营销准确性、有效性的前期工作。在当前消费者消费行为趋于多元化和市场竞争日趋激烈的情况下，要

大数据在消费者行为研究中的应用

大数据在消费者行为研究中的应用 1、引言早期的消费者行为研究关注消费者行为木身，通过传统的调查问卷、焦点小组访谈、个体访问、店面观察等定性、定量调查方式和手段采集人II统计学资料、购物行为、消费意向等信息，用于进行消费者行为的研究和分析。进入互联网时代，反映消费者行为轨迹的数据在网络上大量沉淀，基于购物网站的点击率、访问量及其他网络数据量化指标被大量采集，形成对消费者行为路径的概括和综合描述。当卜进入大数据时代，网络平台样式和消费者购物习惯多样化，需要对消费者数据的采集和行为的分析逐步扩展至更多数据源，结合购物网站、其他网臾浏览信息、社交媒体平台信息、移动终端、搜索引擎等多个平台去接触消费者，挖掘数据，从而进行综合评估和分析。 2、传统消费者行为研究与大数据时代的对比分析 2.1、消费者行为研究模型框架发展 1898年路易斯(E.ST.Elmo Lewis )提出的AIDA模式是研究消费行为的成热理论之一，1925年Edward.K.StrongJ:在四阶段模式的接触上增加“MemoYV"(记忆)阶段(陈培爱，2009,208提出五阶段式AIDMA模式。 AIDMA模式分为引起关注一产生兴趣一产生欲望一形成记忆一产生行动(Attention-Interest-Desire-Memory-Action )五个阶段，意在描述受众从接受信息到产生行动之间动态式地引导其心理过程并将其顺序模式化的一种法则。随着互联网及移动应用的普及、传播环境发生了深刻变化、受众媒介信息关系变革，受众作为信息的接收者和发布者承担着双重角色。2005年口木电通提出了web2.0时代背景卜的AISAS评估模式，AISAS模式分为五个阶段:注意一兴趣一搜索一行动一分享