电商经济形态背景下的数据挖掘、大数据分析技术及实用案例
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
电子商务平台中的大数据分析与应用案例
电子商务平台中的大数据分析与应用案例[开篇]在当今数码化的时代，电子商务平台已经成为了商业领域中不可或缺的一部分。
伴随着电子商务的快速发展，海量的数据被生成并积累。
然而，这些数据的积累仅仅是一个初始的阶段，如何将这些数据转化为有用的信息并应用于实践中，成为了摆在电子商务平台面前的一个重要课题。
借助大数据分析与应用技术，电子商务平台能够更好地理解客户需求、提高运营效率、优化服务质量、并实现商业目标。
本文将通过介绍几个电子商务平台中的典型大数据分析与应用案例，来阐述大数据分析在电子商务平台中的重要性与价值。
[案例一：个性化推荐算法]在众多电子商务平台中，个性化推荐算法被广泛应用。
这些算法基于用户历史行为数据以及其他相关因素，通过分析用户的喜好、购买习惯等信息，实现商品推荐的个性化定制。
例如，亚马逊的“购买了此商品的用户还购买了”功能，就是通过分析买家的历史购买记录，推荐类似商品给用户，提高用户购物体验，并提升销售额。
个性化推荐算法背后需要大数据技术的支撑和分析。
平台需要收集、存储和处理大量的用户数据，包括用户的点击、浏览、搜索、购买等行为，以及用户的个人信息和偏好等。
然后，通过数据分析算法，对这些数据进行处理和挖掘，提取出用户的特征、喜好和潜在需求。
最后，根据用户的特征和需求，进行个性化推荐，给用户提供更准确、更有针对性的购物建议。
[案例二：精准营销策略]电子商务平台通过大数据分析与应用，可以实现更精准的营销策略。
在过去，广告投放往往是靠猜测用户喜好和行为习惯，效果难以令人满意。
而现在，通过对用户数据的深入分析，可以为每个用户提供个性化的广告宣传，并在合适的时间和地点进行投放。
例如，电子商务平台可以通过分析用户的浏览历史、购物车内容、搜索关键词等行为数据，了解用户的兴趣和需求。
然后，根据这些数据，进行广告定制，将广告信息准确地投放给感兴趣的用户群体。
这样不仅提高了广告的点击率，也降低了成本，并增加了转化率和回报率。
电商运营中的数据挖掘与分析
电商运营中的数据挖掘与分析随着电商行业的飞速发展，数据挖掘和分析已经成为了企业提升竞争力的关键。
通过对大量的数据进行深度挖掘和分析，电商企业可以了解消费者的行为和偏好，优化产品和服务，提高销售额和用户满意度。
本文将探讨电商运营中的数据挖掘与分析的重要性以及如何有效地利用数据来支撑决策和实现业绩增长。
一、数据挖掘在电商运营中的作用数据挖掘可以帮助电商企业挖掘潜在商机、了解用户需求和行为，并通过个性化推荐等方式提供更好的购物体验。
以下是数据挖掘在电商运营中的几个重要作用：1. 用户行为分析：通过对用户浏览记录、购买记录、评价等数据的挖掘和分析，可以了解用户的兴趣、偏好和消费习惯。
例如，通过分析用户对某款产品的浏览次数和加入购物车的情况，可以判断用户对该产品的购买意向，并提供相应的促销活动或个性化推荐。
2. 市场趋势预测：通过对电商平台内外的市场数据和趋势进行挖掘和分析，可以预测商品的热销趋势、价格波动以及用户关注的热点。
这为企业的采购、营销和推广活动提供了指导，帮助企业更好地调整产品策略和市场布局。
3. 供应链优化：通过对供应链数据的挖掘和分析，可以有效地控制库存、减少库存积压和短缺的情况。
同时，通过挖掘供应商数据以及物流信息，可以优化供应链的管理和流程，提高订单配送速度和准确性。
二、有效利用数据进行电商运营决策要实现数据挖掘和分析的价值，电商企业需要有效地利用数据来支持决策和优化运营。
以下是几个关键的步骤：1. 数据收集和整合：电商企业通常会拥有大量的数据，包括用户交易数据、用户行为数据、供应链数据等。
在进行数据挖掘和分析前，企业需要建立完善的数据收集机制，并将来自不同渠道和系统的数据进行整合，以确保数据的完整性和准确性。
2. 数据清洗和预处理：由于数据来源的不同，数据中可能存在噪声、缺失值和异常值等问题，需要进行数据清洗和预处理。
通过使用数据清洗和处理工具，可以去除冗余信息、填补缺失值、处理异常值，使数据更具有可挖掘和分析的价值。
电子商务平台上数据挖掘技术的使用教程与案例分析
电子商务平台上数据挖掘技术的使用教程与案例分析引言：随着电子商务的快速发展，大量的数据积累在各个电商平台上。
这些数据包含了丰富的用户信息、购物行为、产品评价等，对于电商平台来说，如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘技术作为一种用于发现隐藏在大量数据中的模式、规律和知识的方法，在电子商务领域扮演着重要的角色。
本文将介绍使用数据挖掘技术在电子商务平台上的教程和案例分析，帮助读者了解和应用数据挖掘技术于实际的电子商务环境中。
一、数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗的目的是去除数据中的噪声、错误、缺失和不一致等问题。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和整合。
数据变换是将数据转换为适合进行挖掘的形式。
数据规约是将数据进行简化，以减少数据的复杂性。
通过数据预处理，可以使原始数据更加适合进行挖掘分析。
二、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，用于发现数据集中不同数据项之间的关联关系。
在电子商务平台上，关联规则挖掘可以帮助商家了解用户的购买行为和偏好，为商家提供推荐商品或制定促销策略的依据。
通过关联规则挖掘，商家可以挖掘出一些有趣的关联规则，如“购买A商品的用户同时也购买B商品的概率很高”，从而为商家提供更好的营销策略。
三、用户行为分析用户行为分析是通过对用户在电子商务平台上的行为进行挖掘和分析，来了解用户的偏好、购买习惯和需求。
通过用户行为分析，电商平台可以针对不同的用户群体进行个性化推荐和精准营销。
例如，通过分析用户的浏览记录和购买记录，可以发现用户的兴趣点和需求，再根据这些信息向用户推荐相关的商品。
同时，用户行为分析还可以帮助电商平台发现潜在的用户群体和市场需求，对于新产品的推出和市场策略的制定具有重要意义。
四、情感分析情感分析是一种用来分析文本数据中情感倾向的技术。
在电子商务平台上，用户的评价和评论信息是重要的数据资源，可以通过情感分析来判断用户对商品的态度和满意度，并从中挖掘出用户的需求和改进点。
电子商务中的大数据分析方法与案例分享
电子商务中的大数据分析方法与案例分享随着互联网的快速发展和数字化转型的推动，电子商务行业迎来了爆发式的增长。
大数据分析作为电子商务中强大的工具，帮助企业更好地理解消费者需求、优化运营、提供个性化的服务和增强市场竞争力。
本文将分享电子商务中常用的大数据分析方法和相关案例，旨在为读者提供深入了解电子商务领域中利用大数据分析的实践经验和思路。
一、基于大数据的用户行为分析用户行为分析是电子商务中最重要的大数据应用之一。
通过跟踪和分析用户在电子商务平台上的行为，可以了解用户喜好、购物偏好和消费习惯，从而进行个性化的推荐、精细化的广告投放和精确的市场定位。
为了实现用户行为分析，常用的方法包括：1. 用户画像分析：通过对用户的基本信息、兴趣爱好和购买历史进行综合分析，生成用户画像。
这可以帮助企业更好地了解不同用户群体的特点和需求，从而进行个性化的推荐和定制化的服务。
2. 用户购物路径分析：通过跟踪用户在购物过程中的行为轨迹，包括搜索关键词、点击商品、加入购物车等行为，来分析用户的购物路径和购买决策过程。
这有助于优化网站布局、提高用户体验和购买转化率。
3. 用户情感分析：通过自然语言处理和情感分析技术，分析用户在评论和评分中表达的情感倾向。
这可以帮助企业了解用户对产品和服务的满意度和不满意度，并及时针对问题进行改进。
案例分享：某电商平台通过用户行为分析，发现购买实用家居产品的用户往往也会对时尚家居感兴趣。
为了提高用户粘性，该平台开始针对这一用户群体进行个性化的推荐和定制化的服务，并在首页推出专门的时尚家居频道。
这一举措带来了明显的效果，用户购买意愿和订单量都有了显著提升。
二、基于大数据的营销策略优化在电子商务中，通过大数据分析来优化营销策略可以帮助企业更精确地掌握市场需求和竞争动态，从而提高销售额和市场份额。
常用的大数据分析方法有：1. 客户细分分析：通过对用户的消费行为、购买金额和购买频次进行分析，对客户进行细分，并针对不同细分群体提供个性化的优惠和服务，以提高客户满意度和忠诚度。
大数据分析师在电子商务领域的应用案例分析
大数据分析师在电子商务领域的应用案例分析随着互联网的快速发展，电子商务成为了新的经济增长点。
在这个快速变化的行业中，大数据分析师发挥着重要作用。
本文将通过几个实际案例分析，展示大数据分析师在电子商务领域的应用。
案例一：用户行为分析与个性化推荐在电子商务中，用户行为数据是非常重要的资源。
通过大数据分析，分析师可以得到用户在平台上的浏览、搜索、购买等行为数据。
针对这些数据，分析师可以运用机器学习和数据挖掘技术，对用户进行行为分析和用户画像建模。
例如，某电商平台通过分析用户的浏览和购买记录，发现用户在特定时间段更倾向于购买某类产品。
分析师利用这一发现，可以为平台设计个性化的推荐系统，根据用户的个人偏好，在用户浏览页面显示相关的推荐产品。
这种个性化推荐不仅提升了用户购买转化率，也提高了用户满意度。
案例二：市场竞争分析与策略制定大数据分析师还可以通过对竞争对手数据的分析，为电子商务企业提供市场竞争情报和策略制定建议。
他们可以监测竞争对手的产品定价、促销活动、广告投放等信息，进行竞争对比分析。
例如，某电商平台在市场竞争中逐渐失去了优势。
大数据分析师通过对竞争对手的数据进行分析，发现他们在某个地区的定价相对较低，并且进行了一系列的促销活动。
分析师依据这些数据提出了调整定价和增加促销活动的建议，帮助企业重新获得市场优势。
案例三：风险管理与欺诈检测电子商务平台面临着各种风险，包括支付欺诈、虚假评论、账户盗用等。
大数据分析师可以通过对平台数据进行实时监测和分析，及时发现异常行为和欺诈行为，以降低风险。
例如，某电商平台通过大数据分析发现，某个账户在短时间内进行过多次的退货行为，且退货商品总价值较高。
分析师迅速发现这是一起欺诈案件，并及时采取措施，防止更多用户受到欺骗。
结论：大数据分析师在电子商务领域发挥着重要作用。
他们通过对用户行为的分析，能够为平台提供个性化推荐，提升用户体验；通过竞争分析，帮助企业制定市场策略；通过风险管理，保障平台安全。
数据挖掘技术在电商领域中的应用案例
数据挖掘技术在电商领域中的应用案例数据挖掘技术是指从大规模数据中自动地发现隐藏在其中的有用信息的过程。
电商领域中的数据量巨大，涉及的数据类型也非常多样，因此数据挖掘技术的应用十分广泛。
本文将通过介绍几个数据挖掘在电商领域中的典型应用案例，来说明数据挖掘技术在电商领域中的实际应用效果。
一、用户行为分析电商平台有着大量的用户行为数据，如点击次数、搜索记录、购买历史等。
利用这些数据进行数据挖掘，可以分析出用户的兴趣点、购买行为、购买决策路径等信息。
通过对用户行为进行分析，电商平台可以更好地为用户提供个性化的商品推荐、搜索结果排序等服务。
以淘宝为例，淘宝平台利用大数据分析技术，形成了一个庞大的用户画像数据库，记录用户的性别、年龄、职业、收入、兴趣等各种维度的信息，并将这些维度的数据进行计算加权后，形成了用户的“标签”。
在商品推荐场景中，淘宝根据用户的标签信息，精准地为用户推荐与其兴趣相关的商品，以提高用户购买热情和体验。
二、商品质量监控电商平台上的商品数量庞大，其中不可避免地会存在低质量商品。
通过对商品数据进行挖掘分析，可以发现一些低质量或虚假商品，保护消费者的权益。
以京东为例，京东利用数据分析技术，对平台上的所有商品进行大数据分析，实时监测商品的销售速度、评价等情况，对于销售速度异常、评价不良的商品，会在第一时间进行过滤，保证消费者购买到的都是高质量的商品。
三、提高供应链效率电商平台的供应链较为复杂，需涉及到商品的采购、仓储、配送等环节，各环节之间的协调和配合对于供应链效率的提高非常重要。
通过数据挖掘技术，可以对供应链进行优化和改进。
以亚马逊为例，亚马逊的“预测式发货”技术利用数据挖掘技术，将销售数据和库存数据进行分析，提前预测用户的购买需求，使得库存管理更加精准，预计准确度提高了50%以上。
亚马逊利用这个技术，不仅提高了库存利用率，还缩短了订单处理时间，提高了客户满意度。
四、营销决策支持电商平台上有着大量的用户数据和商品数据，如何将这些数据转化为具体的营销决策，是电商企业面临的一大难题。
电子商务行业中的大数据分析应用案例
电子商务行业中的大数据分析应用案例随着互联网的迅猛发展，电子商务行业蓬勃发展，这也使得大数据分析在电子商务行业中变得愈发重要。
大数据分析应用帮助公司了解消费者行为、优化运营和推动创新等方面取得了显著成效。
本文将介绍几个电子商务行业中的大数据分析应用案例。
一、个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中广泛应用的一种大数据分析技术。
通过分析用户的搜索历史、浏览记录、购买行为和个人兴趣等数据，个性化推荐系统能够根据用户的偏好精准地推荐商品。
以电商巨头Amazon为例，其个性化推荐系统根据用户的购买历史和浏览行为，为用户提供个性化的商品推荐，提高了用户购买体验和销售转化率。
二、精准营销策略大数据分析应用在电子商务行业中还可以帮助企业制定精准的营销策略。
通过分析用户的购买历史、社交媒体行为和地理位置等数据，企业可以更准确地了解消费者的需求和偏好，以制定有针对性的广告和促销活动。
如Facebook广告平台就凭借大数据分析技术，为广告主提供精准的广告投放服务，帮助企业提高广告效果和营销ROI。
三、供应链优化在电子商务行业中，供应链的优化对于提高商品的交付速度和降低成本非常关键。
大数据分析应用使得企业能够全面了解供应链的数据，包括供应商的性能、物流的效率等指标，从而实现供应链的优化。
例如，阿里巴巴使用大数据分析技术监控供应链的状态，帮助企业准确预测商品的需求量，提前采购和调配资源，提高供应链的运作效率。
四、风险预测与反欺诈电子商务行业中存在大量的交易数据，面临着各种安全风险和欺诈行为。
大数据分析应用可以帮助企业及时识别和预测潜在风险，并采取相应的措施。
例如，支付宝利用大数据分析技术构建了风险评估模型，根据用户的交易历史、行为模式和设备信息等数据，预测潜在的欺诈行为，提高交易的安全性和信用度。
五、用户体验优化通过大数据分析应用，电子商务企业可以全面了解用户的行为和反馈，从而优化用户体验。
例如，京东使用大数据技术对用户的浏览行为和购买历史进行分析，为用户提供个性化的搜索结果、商品推荐和购物体验，提高用户的满意度和忠诚度。
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阶段 • 从1995年起，以WEB技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前 Internet的主要应用。
信息发布 阶段
电子商务 阶段
• 1997年底召开的APEC会议中提出各国共同促进电子商务发展的议案，引起全球 的关注。1998年被称为电子商务年。
数据理解
• 熟悉数据、发现 数据的内部属性，识 别潜在的特征, • 检查数据是否完 整、正确，是否存在 缺失值等等
模型评估
数据准备
建立模型
• 为了特定的数据挖掘目的作出假设， 运用适当的数据挖掘工具建立模型； • 利用模型解释特定的现象和预测对 象的未来状况。
• 将原始数据处理成 最终建模需要的数据。 该过程可能多次执行， 且非常耗时。
数据挖掘分析 后，会产生几个不 同类型的交付形式 。可能是一个报表 或充满图标和图形 的简报。 例如：当我们 的目的是提醒销售 惊雷时，产生一个 营销测试的客户列 表是不够的。
例如： • 主动向高风险或高 价值的客户提供一个 优惠，挽留他们 • 研究渠道方式，以 利于那些能带来最忠 实客户的渠道 • 如果停止某类产品 ，列出处于销售风险 的产品 • 根据当前市场营销 策略，预测未来三年 的客户数量
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。 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
和颶风的微妙关系就难以被发现。
25
第二部分
数据挖掘与分析方法
目的 流程 方法
26
27
在处理海量数据时，我们常常遇到类似的苦
恼，数据库越来越大，数据爆炸，不能制定合适的 决策，那么我们如何更好的利用挖掘出的数据，通 过分析获取到有价值的数据成为非常重要的课题。
数据挖掘与分析目的：
用适当的统计分析方法对收
偏差检测
• 数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜 在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量 值随时间的变化等。
23
美国梅隆银行（Bank of NewYork Mellon）
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。
全程电子 商务阶段
• 随着SaaS (Software as a service)软件服务模式的出现，延长了电子商务链条， 形成了当下最新的“全程电子商务”概念模式。
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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。 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。
如何使用结果
如何交付结果
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选择合适的数据
什么数据可以用
对数据的探索的前 期工作
多少数据才足够
分析需要多久的时间 数据必须包含什么
认识 数据
判断字段，含义， 是否有用，是否缺 失，是否有问题等 一系列问题
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构建分析模型
数据分析模型（方法论）：主要是用来指导分析人员进行一个完整的数据分析，更多是指导数 据分析的思路。如：主要从哪几方面开展分析？各方面包含什么内容或者指标之类？
聚类
• 数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。 • 聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包 括传统的模式识别方法和数学分类学。
概念描述
• 对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。 • 分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间 的区别。
数据挖掘与分析的基本概念
定义
历史
特点
功能
重要性
18
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。 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
•
• • • • • • • •
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
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，供应链库存 管理，以及人力资源管理等。
的商品，从而增加潜在的销售。
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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
•
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。
知识库
20
数据挖掘分析的发展历史
低
按要求而定
战略影响 工作表 每月情报简报 形势 分析
中
每月一次
情报汇总
高
高级管理人员
按要求而定
15
第二篇 行动实践篇
如 何 操 作 ？
16
我 们 应 该
Contents目录
数据挖掘与分析的基本概念
数据挖掘与分析的流程及方法
数据挖掘与分析系统框架的设计
17
第一部分
报告种类 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
战略价值 水平
低
目标客户
一线销售人员 市场推广/销售管理 人员 其他管理人员 市场推广/销售管理 人员 前线销售人员 其他管理人员
市场推广/销售管理 人员 其他管理人员 高级管理人员 其他管理人员 高级管理人员 其他管理人员
阶段。
29
欧盟“跨行业数据挖掘过程标准”
• 构建模型不是项目的终 点。在模型建立并验证之 后，还需要一个“部署— 监控—更新”的过程，以 使模型的作用最大化。
商业理解
数据挖掘的第一个阶段； 理解项目的目标和从业务的角度理解需 求，并将这个知识转化为数据挖掘的定 义和完成目标的初期计划。
模型发布
• 将模型输出的结果与现 实生活中发生的结果进行 对比，从而进一步评估模 型准确性。 • 合理性、简单性、稳定 性、预测能力
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。
2
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！
找准定位
视角
效果
精准
定位
责权
渠道
4
视 角
视 角
视 角
8
责 权
如何理解信息情报的功能性——
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
集来的大量资料、数据进行分析，
提取有用信息并形成分析结论，把 隐没在一大批看似杂乱无章的数据 中的信息集中，萃取和提炼出来，
以找出所研究对象的内在规律；对
数据、资料等加以详细研究和概括 总结的过程，帮助人们作出判断， 以便采取适当行动。
数据挖掘与分析流程
数据是企业核心业务处理的中心内容，决定 着企业的未来发展。但是在面对这些海量数据时， 需要通过一个系统的流程来处理。成功的数据挖 掘是让数据产生商业价值，而不是简单运营特别 算法或工具。 根据1999年由欧盟机构联合起草的“跨行 业数据挖掘过程标准” CRISP-DM，一个数据挖 掘项目生命周期可以分为商业理解、数据理解、 数据准备、建立模型、模型评估及模型发布6个
30
如何构建一个有指导的数据挖掘与分析模型
评估模型 构建模型 适用性
结论
选择合适
的数据 把业务 问题转
换为数
据问题
31
把业务问题转换为数据挖掘问题
把广泛的目标具体化，细化，深入观察客户行为可能变成具体的目标；
取决于对要解决的业务问题的理解程度。没有正确的理解业务问题就没办法把数据
转化为挖掘任务。
• 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？
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 最佳分配 搜集 情报 识别 筛选 研究 整理 沟通 说服 提供 传播
5%
10%
30%
15%
20%
20%
实际使用
5%
5%
20%
50%
5%
25%
14
效 果
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
•国家经济指标
•房地产 •消费水平 •股市资讯 •信息收集 •信息分析
时效
•情报储存 •信息情报传递
经济来源分支
销售 人员
提 炼
竞争 对手
情报圈
甄 别
技术来 技术来源分支 源分支
同行合 作伙伴