《大数据在企业管理中的应用》
大数据在企业管理中的应用与管理
大数据在企业管理中的应用与管理第一章前言在信息化的时代，数据成为了最重要的资源之一。
而随着企业日益壮大，难免会遇到诸多管理上的困难，而大数据就为企业管理提供了方便的条件。
那么，大数据在企业管理中有哪些应用和管理方面需要注意呢？本文将结合案例探讨大数据在企业管理中的应用和管理。
第二章大数据在企业决策中的应用大数据在企业管理中可以帮助企业进行更准确和精细的决策。
通过对大数据进行分析，企业可以找到市场潜力、满足消费者需求等方面的问题，并快速反应和调整策略。
以联想集团为例，联想集团使用大数据技术，对其全球市场进行分析，并提出了一整套解决方案。
如：运用实时数据预测出哪些地区需求会增长，哪些地区需求会减少。
再通过运用数据对市场做出迅速反应，这样会更加有利于企业的生存和发展。
此外，大数据技术还可以帮助企业更好的进行规划，并且支持企业更全面的深入了解市场，这些都会对企业管理中的决策提供帮助。
第三章大数据在企业管理中的应用在企业管理中，大数据技术也可以用于制定更科学的管理方案和运营策略。
例如，企业可以通过分析客户的消费行为来了解客户的喜好和需求，进一步提高产品质量和营销策略。
腾讯公司使用大数据技术对用户行为数据进行分析，以识别出用户热门和关注的内容。
通过追踪用户情况，腾讯公司可以及时发现并解决消费者所需问题，进而帮助企业推出更好的产品和服务。
此外，大数据技术还可以帮助企业进行准确的资源配置和调度。
例如，如果公司可以通过数据分析推断出其业务信贷分析或营销的规律，这将有助于公司可以利用资源更加得当，减小公司的浪费。
第四章大数据在企业管理中的管理问题尽管大数据为企业带来了许多好处，但同时也揭示出了一些企业管理上的风险。
企业应该保持警觉，以防止大数据应用的不当使用。
另外，大数据技术的使用还可能违反隐私权，因此企业需要采取有效措施保护客户和员工的数据隐私。
此外，大数据技术也带来了人力资源管理上的一些问题。
例如，大数据技术可能会暴露员工的信息，这可能会导致企业内部的信任危机。
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用随着互联网技术的不断发展，现代社会已经进入了一个信息化的时代。
在这样的大背景下，各行业都将自己的业务数字化，从而能够更加高效地管理其业务。
而企业管理是一个包罗万象的领域，其中运用大数据技术的案例也愈发具有代表性。
本文将探讨大数据技术在企业管理中的应用，并分析它为企业管理带来了哪些好处。
一、大数据技术能够提高企业管理的效率在企业管理中，最重要的任务莫过于分析各种数据，从而推出正确的经营策略。
如何分析数据才能得出正确的结论呢？这时候，大数据技术便显得尤为重要了。
目前，大数据技术已经成为了许多企业管理的关键技术之一，它能够收集企业内外的各种信息，包括生产、销售、甚至是员工的信息等等。
在收集到大量数据之后，大数据技术可以解析这些数据，从而得出一些有用的结论，能够帮助企业管理层制定出更加精准的决策。
相信这确实是现代企业管理所急需的。
二、大数据技术能够提高企业管理的智能化程度大数据技术能够帮助企业管理层更加准确地了解市场的需求，因此能够更加智能化地生产和销售产品。
当然，这也需要企业管理层对这些数据有足够的信任。
基于大数据技术的分析结果，企业管理层也能够更加清晰地了解其业务的性能，并根据这些信息制定出相应的调整措施。
不管是员工培训还是业务流程调整，这些措施都将针对企业内部存在的问题。
三、大数据技术能够提高企业管理的准确性随着企业规模的扩大，企业管理的难度也逐渐增加。
然而，大数据技术可以从根本上改变这一现状。
通过大量的数据分析，大数据技术可以帮助企业管理层准确地了解其业务的运营情况。
当然，这也需要企业内部的各个部门都能够配合。
在这样的协同下，大数据技术便可以给企业带来非常高的进步。
四、大数据技术能够提高企业管理的安全性在企业管理中，安全问题一直是非常棘手的一项。
传统的安全管理方法在如今的环境下已经显得明显失效。
然而，大数据技术具有非常强大的安全管理能力。
通过大数据技术的安全管理，企业可以避免各种数据泄露或是其它一些安全问题，从而更加准确地保护企业内部的各项秘密信息。
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用随着信息科技的持续发展与普及，大数据技术逐渐成为企业管理中不可或缺的一部分。
相较于传统数据，大数据的覆盖面更广，涵盖的种类也更多样化，使得企业在决策、销售、客户服务等方面拥有了更精准的洞察力和预测能力。
本文将会就大数据技术在企业管理中的应用进行一系列探究。
一、市场营销借助大数据技术，企业可以利用市场数据分析工具，通过不同的指标来监控产品和营销活动的效果。
企业可以快速定位并吸引潜在的客户，同时更精准地了解客户需求。
通过大数据分析，企业可以更好地为客户提供个性化的产品及服务，从而提升品牌忠诚度和消费者满意度。
二、风险管理企业管理面对的风险越来越复杂、多元化。
耗费大量时间和精力对风险进行持续跟进是很困难的。
大数据技术可以通过收集和分析实时数据，从而驱动企业管理者更清晰地认识风险，并从中做出最佳的战略决策。
同时，反向行业情报分析可以帮助企业预测潜在风险，从而采取更为合理的风险控制措施。
三、供应链管理在现代企业中，以供应链为核心的物流管理和成本核算显得尤为重要。
通过分析大量的供应链数据，企业可以快速识别瓶颈，及时调整生产计划，同时优化库存以及降低成本。
对于复杂供应链网络的企业来讲，大数据技术尤为重要，因为它对于企业在多种方面的决策和战略制定都有深刻的影响。
四、人力资源管理人力资源管理是企业管理中的重要环节，大数据技术可以在职位招聘、员工培训、绩效评估等方面发挥重要作用。
通过大数据分析，企业可以快速确定团队中需要优化的部分，针对每个职位的招聘广告的定向性更强；同时对于绩效分析和员工培训，大数据分析也可以更加精准地预测人员需求，从而制定出更加合理的招聘计划和培训计划。
五、售后服务最后，大数据技术可以在售后服务领域中发挥极其重要的作用。
通过对客户反馈的信息进行大数据分析，企业可以快速识别并解决用户所关心的问题，制定更为贴近用户需求的服务方案，提高产品和服务质量，从而博得用户的信赖和满意度。
大数据在企业管理中的应用
大数据在企业管理中的应用随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已成为当今时代最重要的资源之一。
大数据的应用范围越来越广泛，其中之一就是在企业管理中的应用。
本文将从不同的角度分析大数据在企业管理中的应用，并探讨其带来的好处和挑战。
一、市场趋势的分析企业的成功与否与其对市场趋势的了解程度密切相关。
通过大数据分析市场趋势，企业可以更准确地预测市场需求，并根据需求进行产品开发和市场营销策略调整。
例如，一家电商企业可以通过分析用户浏览历史、购买记录以及社交媒体数据来了解用户喜好和行为，进而提供个性化的推荐和定制化服务。
二、客户行为的分析大数据分析还可以帮助企业了解客户的购买行为和偏好，从而进行精准营销。
通过分析客户的浏览记录、购买历史、社交媒体互动等数据，企业可以准确判断客户的需求，针对性地推送广告和促销活动，提高销售转化率和客户满意度。
三、供应链优化大数据分析可以帮助企业优化供应链管理，提高生产效率和降低成本。
通过对原材料采购、生产过程和物流运输等环节的数据进行分析，企业可以实现供应链的实时管理和优化，提高物流效率，减少库存压力，降低运营成本。
四、风险管理大数据分析在企业的风险管理中也扮演着重要的角色。
企业可以通过分析市场数据、经济指标和企业内部的运营数据等，及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行风险预警和应对，降低企业的运营风险。
五、决策支持企业管理层的决策往往需要基于可靠的数据和分析结果。
大数据分析可以为企业提供全面、准确的数据支持，帮助管理层制定决策，规划战略。
例如，通过对市场数据、竞争对手数据和企业内部数据的综合分析，企业可以找到市场的机会和挑战，制定相应的战略方向。
六、员工管理大数据不仅可以帮助企业管理客户和供应链，也可以用于员工管理。
企业可以通过大数据分析员工的绩效、离职率、培训成果等数据，来优化员工管理和激励机制，提高员工的工作效率和满意度。
七、营销策略的调整大数据的应用使企业能够实现精准营销。
大数据在企业管理中的应用
大数据在企业管理中的应用随着信息技术的快速发展，大数据正逐渐在各行各业中得到广泛应用。
在企业管理中，大数据不仅可以提供更全面的信息支持，还能够帮助企业进行数据分析和决策预测，从而提高经营效率和竞争力。
本文将探讨大数据在企业管理中的应用，并讨论其对企业管理的影响。
一、大数据的定义和特点大数据指的是规模巨大、种类繁多的数据集合，无法用常规的数据管理工具和处理方式进行处理。
大数据具有三个特点：数据量大、速度快和多样性。
在企业管理中，大数据的积累主要来自于企业内部的各种系统和外部环境的各种数据源，包括客户数据、供应链数据、销售数据、市场数据等。
二、1. 数据分析与决策预测大数据在企业管理中最常见的应用是数据分析和决策预测。
通过分析大数据，企业可以了解市场趋势、客户需求、产品销售等信息，从而调整经营策略和决策。
例如，一家电商企业可以通过分析顾客的购物记录和行为数据，预测顾客的购买偏好，并根据预测结果优化产品推荐和营销策略，从而提高销售额和客户满意度。
2. 营销与客户关系管理大数据可以帮助企业进行精准营销和客户关系管理。
通过收集和分析大数据，企业可以了解客户的需求、兴趣和行为，制定个性化的营销方案和服务策略。
例如，一家零售企业可以根据客户的购买历史和个人信息，给予不同的优惠和推荐，提高购买转化率和客户忠诚度。
3. 生产与供应链管理大数据在生产和供应链管理中也有广泛的应用。
通过分析供应链的各个环节和数据，企业可以实现供应链的可视化管理和优化。
例如，一家制造企业可以通过分析原材料和零部件的库存和交付情况，预测生产需求，进而调整生产计划和采购策略，减少库存和成本。
4. 风险管理与安全保障大数据可以帮助企业进行风险管理和安全保障。
通过分析历史数据和相关信息，预测和识别潜在的风险和安全隐患。
例如，一家金融机构可以通过分析客户的交易记录和信用评估数据，预测违约和欺诈风险，从而采取相应的措施来降低风险和提高安全性。
三、大数据对企业管理的影响大数据的应用对企业管理产生了深远影响。
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用在信息化和数字化快速发展的时代，大数据技术成为企业管理中的重要工具。
通过对海量数据的收集、分析和利用，企业可以更好地了解市场需求、优化运营流程、提升决策能力。
本文将探讨大数据技术在企业管理中的应用，并讨论其带来的好处和挑战。
一、市场需求分析准确了解市场需求是企业制定战略和决策的基础。
借助大数据技术，企业可以通过收集消费者的行为数据和社交媒体的内容，进行深入的市场调研和分析。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现潜在的消费者需求、了解竞争对手的市场表现，并及时调整产品定位和市场策略。
二、供应链优化供应链管理对企业的运作效率和成本控制至关重要。
大数据技术提供了实时的供应链数据，企业可以通过对数据的分析和建模，优化供应链的各个环节。
例如，通过大数据分析，企业可以预测销售趋势和需求波动，合理调整库存储备，减少库存积压和资金占用，提高资金周转效率。
同时，通过对供应链各环节的数据进行监控和预警，企业可以及时发现潜在的问题，并采取措施加以解决。
三、决策支持大数据技术为企业决策提供了有力的支持。
通过对大数据的整理和分析，企业可以了解内外部环境的变化和趋势，准确把握机遇和挑战。
例如，企业可利用大数据技术对销售数据进行分析，从而根据不同时间段和地区的销售情况，精确预测产品需求，为生产计划、营销策略等决策提供依据。
此外，大数据技术还能帮助企业制定风险管理策略，提前识别和应对潜在的风险。
四、客户关系管理客户是企业发展的重要资源，有效的客户关系管理对企业的竞争力至关重要。
大数据技术可以帮助企业全面了解客户需求、偏好和行为习惯，从而提供个性化的产品和服务。
通过对海量数据的分析，企业可以向客户提供更准确的个性化推荐，提高产品与客户的匹配度。
此外，大数据技术还可以帮助企业发现潜在的客户群体，进行精细化的市场营销和客户维护。
尽管大数据技术在企业管理中带来了很多好处，但其应用也面临一些挑战。
首先，企业需要投入大量的资源和成本来搭建和维护大数据平台。
大数据技术在企业管理中的应用
大数据技术在企业管理中的应用一、大数据技术的介绍随着信息技术的快速发展，大数据技术逐渐成为企业管理中的重要工具。
大数据技术主要通过收集、存储、分析和应用海量数据，能够从数据中提取有价值的信息，辅助企业管理决策。
大数据技术的应用范围涉及市场营销、供应链管理、客户关系管理等方面，对企业的发展起着重要作用。
二、大数据技术在市场营销中的应用大数据技术在市场营销中的应用可以通过分析消费者的购买行为、喜好和需求等数据，帮助企业定位目标客户群体，制定科学有效的市场营销策略。
例如，通过分析消费者在互联网上的搜索行为和社交媒体的互动数据，企业可以了解消费者的兴趣偏好，精准投放广告和推荐产品，提升市场竞争力。
三、大数据技术在供应链管理中的应用供应链是企业生产和分销活动的重要组成部分，大数据技术可以通过收集和分析供应链上的海量数据，实现供应链的可视化和优化。
通过监控供应链中的物流运输、库存和生产过程等数据，企业可以及时发现问题并采取相应措施，提高供应链的运作效率和客户满意度，降低企业的运营成本。
四、大数据技术在客户关系管理中的应用客户关系管理是企业与客户之间互动的重要管理活动，大数据技术可以帮助企业更好地理解客户需求、提供个性化的产品和服务。
通过分析客户的购买历史、反馈意见和社交媒体信息等数据，企业可以建立客户画像，针对个体客户制定个性化的营销策略，提高客户忠诚度和满意度。
五、大数据技术在人力资源管理中的应用人力资源是企业的核心资本，大数据技术可以通过收集和分析员工的个人信息、工作绩效和培训情况等数据，帮助企业更好地进行人才招聘、绩效评估和培训开发。
通过分析员工的绩效数据，企业可以了解员工的工作状态和能力状况，针对不同员工采取相应的激励和培训计划，提高员工的工作效率和企业的竞争力。
六、大数据技术在财务管理中的应用财务管理是企业健康发展的重要保障，大数据技术可以通过收集和分析企业的财务数据、市场数据和竞争对手数据等，帮助企业进行财务分析和风险评估。
大数据技术在企业管理中的应用解决方案
大数据技术在企业管理中的应用解决方案第1章大数据技术在企业管理中的概述 (3)1.1 大数据技术的概念与特点 (3)1.2 大数据技术在企业中的应用现状 (3)1.3 企业管理面临的挑战与大数据技术的关联 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术概述 (4)2.2 数据存储技术概述 (5)2.3 企业数据管理策略 (5)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理方法 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.1.3 数据转换 (6)3.1.4 特征工程 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 分类与回归 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 关联规则挖掘 (7)3.2.4 序列模式挖掘 (7)3.3 企业决策支持系统 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 智能推荐 (7)3.3.3 预测分析 (7)第四章大数据可视化 (7)4.1 可视化技术概述 (7)4.2 企业数据可视化工具 (8)4.3 可视化在企业决策中的应用 (8)第五章大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全概述 (9)5.1.1 数据安全的重要性 (9)5.1.2 数据安全面临的挑战 (9)5.2 数据隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏 (9)5.2.2 数据加密 (9)5.2.3 数据访问控制 (10)5.3 企业大数据安全策略 (10)5.3.1 安全管理策略 (10)5.3.2 技术防护策略 (10)5.3.3 法律法规遵循 (10)第6章人工智能与大数据技术的融合 (10)6.1 人工智能概述 (10)6.2 人工智能在大数据中的应用 (11)6.2.1 数据挖掘与分析 (11)6.2.2 预测与优化 (11)6.2.3 智能推荐与决策 (11)6.3 企业智能化管理实践 (11)6.3.1 智能化管理平台 (11)6.3.2 智能化生产调度 (11)6.3.3 智能化客户服务 (11)6.3.4 智能化人力资源管理 (12)6.3.5 智能化财务管理 (12)第7章大数据技术在市场营销中的应用 (12)7.1 市场营销与大数据 (12)7.2 客户画像与精准营销 (12)7.3 市场预测与竞争分析 (13)第8章大数据技术在供应链管理中的应用 (13)8.1 供应链管理与大数据 (13)8.1.1 供应链管理概述 (13)8.1.2 大数据在供应链管理中的价值 (13)8.2 供应链优化与风险管理 (13)8.2.1 供应链优化 (13)8.2.2 风险管理 (14)8.3 企业供应链智能化实践 (14)8.3.1 供应链智能化概述 (14)8.3.2 智能化实践案例 (14)8.3.3 智能化发展趋势 (14)第9章大数据技术在人力资源管理中的应用 (15)9.1 人力资源管理与大数据 (15)9.1.1 人力资源管理的挑战与机遇 (15)9.1.2 大数据技术在人力资源管理中的应用场景 (15)9.2 人才选拔与培养 (15)9.2.1 人才选拔 (15)9.2.2 人才培养 (15)9.3 员工绩效与激励 (16)9.3.1 员工绩效评估 (16)9.3.2 员工激励 (16)第10章大数据技术在财务管理中的应用 (16)10.1 财务管理与大数据 (16)10.1.1 财务管理的概述 (16)10.1.2 大数据技术的引入 (16)10.2 财务数据分析与预测 (17)10.2.1 数据采集与清洗 (17)10.2.2 数据挖掘与分析 (17)10.2.3 财务预测与决策支持 (17)10.3 企业财务风险管理 (17)10.3.1 财务风险识别 (17)10.3.2 财务风险评估 (17)10.3.3 财务风险控制与预警 (17)第1章大数据技术在企业管理中的概述1.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指在海量数据中发觉价值、提取信息和实现智能决策的一系列方法、技术和工具。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据在企业管理中的应用
课程背景：
大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。
近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。
然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。
数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。
在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。
大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。
因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。
课程收益：
1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值；
2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率；
3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会；
4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能；
5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。
课程模型：
课程时间：1-2天，6小时/天
课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑
课程大纲
前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维
1.数据资产：传统行业的短板
2.互联网企业的大数据基因
1）什么是大数据基因：客户VS用户
2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间
3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件
3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验
第一讲：大数据的时代背景和正确认知
一、什么是大数据？
1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示
2.大数据三要素
1）大——海量，平台级
2）数——信息结构化
3）据——精准、可依赖
3.大数据的六个特征
1）时间
2）空间
3）行为
4）偏好
5）规律
6）预测
案例分享：五常大米，下单即送
4.大数据的类型
1）消费数据——多维度记录
2）机器和传感数据——图文、语音、影像
3）行为数据——位置、轨迹、交易
二、大数据产生的外部环境和基础条件
1.移动互联网
——终端普及率
——用户习惯
——支付
——物流
——信用体系
2.云计算
案例解析：阿里“双十一”背后强悍的数据处理能力3.物联网
案例解析：传感器——人类感官的延伸
4.人工智能
案例解析：正在到来的万亿级市场
第二讲：企业大数据管理平台规划与构建
一、企业数据管理体系的重要性
1.数据是沉睡的金矿
2.发现运营中存在的不足
3.针对性解决问题，提升效率
4.业务形态重塑和流程再造
5.洞察行业周期性趋势走向
6.为决策提供有效依据
实战分享：共享雨伞“JJ伞”数据管理平台搭建
二、如何将运营数据有效转化为管理依据
1.掌握各业务板块与数据运行之间的底层逻辑
2.建立数据共享机制提升部门协同效率
3.设定各项关键性指标，通过数据反馈进行科学决策1）业务改进措施
2）绩效考核体系
3）供应链优化
4）信息安全管理
5）品牌建设
6）客服体系建设
4.建立符合企业实际情况的数据开发流程
1）数据接入
2）数据整合
3）数据仓库
4）数据清洗
5）数据模型
6）数据呈现
5.比数据分析更重要的是大数据思维和意识
实战分享：通过数据反馈改进运营策略
三、大数据内部采集与外部整合
1.内部数据采集要点
1）连续性——数据累积效应
2）间隔性——周期内变化趋势
3）多维度——数据的完整性
4）倾向性——目标导向的数据提取
2.外部数据渠道开拓与整合优化
1）“互联网+”的跨界趋势
2）构建跨平台信息采集体系
实战分享：WiFi运营商“百米生活”与公安网监的大数据合作
四、大数据分析挖掘方法和要点
1.统计性分析
1）常规统计——用户数、转化率、留存率、流失率
2）不同维度的统计分析
3）导向性的数据提取
案例分享：从一组订餐数据中，你能看出什么？
2.可视化分析
1）文不如表，表不如图
2）形成观点和结论
3）呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具
3.预测性分析
1）捕捉各个因素之间的内在关联
2）通过历史数据发掘规律和趋势
3）风险评估，预判和管控
案例分享：一起市场人员集体违规行为引发的KPI重构4.分析思维的训练
1）5W2H、SWOT、4P理论、六顶思考帽
2）掌握思维导图工具（例如百度脑图等）
3）对比、转化、关联，横向与纵向扩展
4）深入了解各业务板块，使分析工作贴合实际
5）数据思维是不断练习的结果
思维训练：如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞？
第三讲：基于用户画像的大数据精准营销与创新服务
一、什么是用户画像
1.用户DNA
2.决策依据
3.效果转化
案例剖析：今日头条为什么让巨头们恐慌？
二、用户画像体系
1.用户画像的核心是标签
2.数据源的建立——内部挖掘+外部整合
1）用户数据
2）行为数据
3）消费数据
4）商品数据
5）客服数据
3.数据建模及规则
1）购买力模型
2）群体画像模型。