电商经济背景下大数据分析技术及实用案例课件分析(PPT87张)
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【电商平台】线上交易与运营数据分析PPT
04
电商平台运营数据分析实战案例
案例一：某电商平台销售额预测
数据分析过程
• 收集历史销售额数据，包括时间、销售额等 • 使用时间序列分析模型，如ARIMA模型，进行销售额预测 • 结合其他因素，如节假日、促销活动等因素，对预测结果进行调整
案例结果
• 预测未来销售额，为电商平台制定运营策略提供依据 • 发现销售额的规律和趋势，为电商平台优化营销活动提供支持
02
优化商品结构：通过数据分析，了解各类商品的销售额、利润和评价等，从而优化商品结构，提高平台的盈利能力
03
提高运营效率：通过数据分析，了解平台的流量、转化率、客单价等，从而优化运营策略，提高运营效率
运营数据分析帮助提升竞争力的关键指标
流量指标：包括平台访问量、页面浏 览量、访问时长等，反映平台的吸引
• 描述性统计分析：对数据进行概括和总结，如均值、方差、中位数等 • 探索性数据分析：通过图形和统计方法发现数据中的规律和趋势，如相关性分析、 聚类分析等 • 预测性数据分析：通过历史数据预测未来数据，如回归分析、时间序列分析等
数据分析模型应用
• 用户画像分析：通过用户数据构建用户画像，为精准营销提供支持 • 商品推荐系统：通过用户行为数据，为用户推荐合适的商品 • 销售额预测：通过历史销售数据，预测未来销售额，为运营策略提供依据
• 全球化趋势下，跨境电商平台迎来发展机遇 • 跨境电商平台需要提供本地化的服务，满足消费者的多 样化需求
跨境电商平台的挑战
• 面对激烈的市场竞争，跨境电商平台需要不断创新和优 化 • 跨境电商平台需要解决物流、支付、税收等方面的难题， 提高用户体验
THANK YOU FOR WATCHING
谢谢观看
互联网电子商务发展大数据融合趋势分析(PPT版)
•
关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并 对客人购买与退货率做出统计。再结合柜台现金资料， 交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排 名，然后，数据直达Zara仓储系统 。
7
Zara的大数据采集与决策
展示
• •
2010年秋天，Zara开始推出网络商店，除了增加营收，线上商
店强化了双向搜寻引擎、资料分析的功能
仅供开采162年 不可再生资源VS数据
2010年全球数据总量1.2ZB，年增长50%
仅供开采45年
仅供开采60年
大数据时代 → 数据爆炸式增长（每分钟……）
13000+个iPhone 应用下载
Skype上 37万+分钟的语音 通话
Twitter上发布 98000+新微博
上传6600张新照 片到flickr
KPI，完成Zara内部的垂直整合主轴。
8
Zara的大数据应用关键问题思考
有了大数据还要迅速回应、修正与执行
• • H&M一直想跟上Zara的脚步，积极利用大数据改善产品流程，
展示
成效却不彰，两者差距愈拉愈大，这是为什么? 大数据最重要功能是缩短生产时间，让生产端依照顾客意见，能 于第一时间迅速修正。但是，H&M内部的管理流程，却无法支撑 大数据供应的庞大资讯。H&M的供应链中，从打版到出货，需要 三个月左右，完全不能与Zara两周相比。
关键环节一：数据信息记录
一家零售商是如何比一位女孩的亲生父亲更早得知其怀孕消息的呢？每位顾客初次到塔吉特刷卡消费时，都会 获得一组顾客识别编号，内含顾客姓名、信用卡卡号及电子邮件等个人资料。日后凡是顾客在塔吉特消费，计 算机系统就会自动记录消费内容、时间等信息。再加上从其他管道取得的统计资料，塔吉特便能形成一个庞大 数据库，运用于分析顾客喜好与需求。 每个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的 车程、薪水情况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关记录、求学记录、阅读习惯等 等。乍一看，你会觉得这些数据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用的数据便 爆发了前述强劲的威力
电商运营数据分析专题PPT课件
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6.1.4集水坑的钢筋绑扎： 根据主体工程设计资料统计，本xxxx小区设计混凝土硬化面积为0.6267m2，场地硬化系数为35.005%。
用户运营数据
5.2.2龙门架超重运输安全规定： （2）水利部、水总2003年67号文水土保持工程概(估)算编制规定；
2 活动运营数据
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卸货时要确认货物的数量、规格以及是否有运输时造成的破损。 主路车行道宽为6米，支路4米，宅间小路2.5米，采用沥青路面，绿地游路1.5~2米，采用卵石铺地材料，商业区通过周边城市道路及商业街轴设置多个入口。
4 项目运营数据
输入 标题
①建设期扰动地表可能产生的水土流失量预测 混凝土终凝前，再次用铁抹子将混凝土表面进行压光处理，增加密实度，以控制混凝土表面龟裂。
4 项目运营数据
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xxxx水土保持总投资为249.77万元。 （5）xxxx区平均海拔为266～269m，不做系数调整。
4 项目运营数据
1 运营数据概览
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，确保钢立柱安装后处于同一平 （4）监测内容、方法及时段依据合理、经济、可操作性强的原则确定。
1 运营数据概览
后浇带应在其两侧混凝土龄期达到两个月后施工，施工前，应将接缝处的混凝土凿毛，清除干净，保持湿润，并刷水泥浆；采用补偿收缩混凝土浇筑，强度高于两侧混凝土一个强度等级。 施工过程中施工现场发生无法预料的需要紧急抢救处理的危险时，应迅速逐级上报，次序为现场、xxxx部。
大数据分析技术在电商运营中的应用与实践培训ppt
大数据分析技术在电商 运营中的应用与实践培 训
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 引言 • 大数据分析技术基础知识 • 大数据分析技术在电商运营中的应用 • 大数据分析实践案例分享 • 大数据分析技术发展趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
大数据分析技术概述
数据采集
数据清洗与整合
利用各种工具和渠道收集大量数据，包括 用户行为数据、交易数据、商品信息等。
03
04
营销活动数据分析
对历史营销活动数据进行分析 ，包括活动效果、用户响应等
。
营销策略制定
根据营销活动数据分析结果， 制定针对性的营销策略，如优
惠券发放、满减活动等。
营销策略实施
将制定的营销策略实施到电商 平台上，观察并分析实施效果
。
营销策略调整
根据营销策略实施效果，及时 调整和优化营销策略，提高营
竞争激烈
数据安全与隐私保护
随着电商市场的不断发展，竞争越来 越激烈，商家需要不断创新以吸引和 留住用户。
电商交易涉及大量用户个人信息和交 易数据，商家需要采取有效措施用户对商品和服务的品质和个性化需 求越来越高，商家需要更好地了解用 户需求并提供定制化服务。
大数据分析技术在电商运营中的重要性
03
大数据分析技术在电商运营中的应用
用户行为分析
用户浏览行为分析
通过分析用户的浏览记录 ，了解用户的兴趣和需求 ，为商品推荐和个性化服 务提供依据。
用户购买行为分析
研究用户的购买决策过程 ，识别购买动机和偏好， 优化商品布局和营销策略 。
用户反馈行为分析
收集用户评价、咨询和投 诉等反馈信息，及时了解 用户需求和改进点，提升 用户体验。
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 引言 • 大数据分析技术基础知识 • 大数据分析技术在电商运营中的应用 • 大数据分析实践案例分享 • 大数据分析技术发展趋势与挑战 • 总结与展望
01
引言
大数据分析技术概述
数据采集
数据清洗与整合
利用各种工具和渠道收集大量数据，包括 用户行为数据、交易数据、商品信息等。
03
04
营销活动数据分析
对历史营销活动数据进行分析 ，包括活动效果、用户响应等
。
营销策略制定
根据营销活动数据分析结果， 制定针对性的营销策略，如优
惠券发放、满减活动等。
营销策略实施
将制定的营销策略实施到电商 平台上，观察并分析实施效果
。
营销策略调整
根据营销策略实施效果，及时 调整和优化营销策略，提高营
竞争激烈
数据安全与隐私保护
随着电商市场的不断发展，竞争越来 越激烈，商家需要不断创新以吸引和 留住用户。
电商交易涉及大量用户个人信息和交 易数据，商家需要采取有效措施用户对商品和服务的品质和个性化需 求越来越高，商家需要更好地了解用 户需求并提供定制化服务。
大数据分析技术在电商运营中的重要性
03
大数据分析技术在电商运营中的应用
用户行为分析
用户浏览行为分析
通过分析用户的浏览记录 ，了解用户的兴趣和需求 ，为商品推荐和个性化服 务提供依据。
用户购买行为分析
研究用户的购买决策过程 ，识别购买动机和偏好， 优化商品布局和营销策略 。
用户反馈行为分析
收集用户评价、咨询和投 诉等反馈信息，及时了解 用户需求和改进点，提升 用户体验。
电商运营数据分析PPT课件
混凝土浇筑时人工推车不得撒把，运输料道上应有防滑设备。 xxxx建设可能扰动原地貌、损坏土地和植被情况，在查阅主体工程设计资料和实地调查的基础上，结合xxxx组成、布局和施工工艺等，经图面量测、数据统计相结合的方法进行测算。
项目运营数据
不得使用点燃的割炬当照明用。 检查完毕后，现场检测人员向xxxx经理提交预埋件检查报告。
1 运营数据概览
的个性化选择；同时完成固定资产投资，实现良好的经济效益和环境效益。 5.2.3预制梁吊装：
活动运营数据
五、注意测压测气管的预埋（D15铁管，呈"几"字型） 5.2.2 钢支座的预装
2 活动运营数据
输入标题
请输入介绍文字请输入介绍文字请 输入介绍文字请
输入标题
输入标题
请输入介绍文字请输入介绍文 字请输入介绍文字请
，水土流失逐渐减少直至 为了降低施工期间排水的泥沙含量，考虑在临时排水沟出口处布设沉沙池，本方案设计在排水沟出口处分别布设了4口临时沉沙池和3口永久沉沙池，采用M7.5水泥砂浆砖砌体砌筑
电商运营
数据分析
3.3.6器械落入孔内，应使用钢绳等工具打捞，在没有可靠的防坍塌和淹溺措施的情况下，严禁人员进入孔内作 4 各种电动机械设备，必须有漏电保护装置和可靠安全装置和可靠安全接地方可使用；
3 用户运营数据
添加标题 添加标题
添加标题 添加标题
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（5）起吊钢筋骨架，下方禁止站人，必须待骨架降到距模板1米以下方可靠近，就位支撑好摘钩。 4、实验设计标准及规范：
3 用户运营数据
输入 标题
，主要说明紧急情况性质、地点、发生时间、有无伤亡、是否需 （3）定点观测和实地调查相结合的原则。
电子商务数据分析基础PPT-电商数据分析ppt-电商店铺流量分析
5.3.2 店铺页面流量分析
23
4．页面流量去向分析
在生意参谋“流量”板块“流量去 向”页面中可以分析页面流量去向，如 图所示为店铺近 7 日商品详情页各页面 的离开访客数、离开浏览量和离开浏览 量占比的数据情况。
为了进一步分析店铺页面流量的去 向，可以在“离开页面去向排行”区域 查看到具体的去向情况，如图所示。
实训思路
本实训的操作思路如下。 （1）按类型分析页面流量。利用数据透视图分析各类型页面的浏览量、访客数和平均 停留时间。 （2）分析商品详情页流量。单独分析各商品详情页的浏览量和访客数情况。
5.5 实战训练—— 分析店铺页面的流量情况
35
实训过程
1 分析各类型页面流量
2 调整数据透视表布局
5.5 实战训练—— 分析店铺页面的流量情况
5.3.2 店铺页面流量分析
21
3．页面访问排行分析 下面将店铺最近 7 天在淘宝无线端的页面访问排行数据下载到电脑中，然后利用 Excel
对数据进行整理并分析，其具体操作如下。
1 新建“页面”项目数据
2 创建图表
5.3.2 店铺页面流量分析
22
3．页面访问排行分析
3 设置组合图
4 分析页面流量
微淘
微淘是手机淘宝的重要产品之一，在微淘中，每一个消费者都可以 通过订阅的方式获取自己想关注的信息和服务，并且和商家产生互 动。商家也可以充分迎合消费者的喜好，为其提供合适的咨询服务 或产品服务，将他们吸引到店铺中。
淘宝头条是一个生活消费资讯类媒体平台，可以通过在该平台创建 “淘宝头条号”，借助淘系海量流量和精准算法实现个性化推送，以 获得更多的曝光和关注。商家可以在淘宝头条中与消费者进行互动， 推广自己的商品，让消费者有兴趣访问自己的店铺或商品。
电商数据分析最全ppt全套课件完整版整套教学教程最新
及其搜索人群的分布情况等。其主要功能模块包括基于单个词 的趋势研究、需求图谱、人群画像，以及基于行业的搜索指常用工具
1.2.4 电商数据分析的基本流程
10
1．常规分析
电商数据分析都应该以业务场景为起点，以业务决策作为终点。基于此，可以按照以下 步骤来进行常规分析流程来处理数据。
1.2.4 电商数据分析的基本流程 2．内外因素分解分析
11
内外因素分解法可以通过 四象限图的结构把问题拆分为 四个因素，包括内部可控因素、 外部可控因素、内部不可控因 素、外部不可控因素，然后对 不同类型因素导致的问题采取 不同的解决方法。
1
2
3
4
5
对比思维是较常见的、 商 家 应 该 在 运 营 较直接的和较容易实 过 程 中 记 录 所 有 现的一种数据分析思 的 数 据 ， 保 存 到 维。比如对比各店铺 自己的数据库 中 ， 销量情况，对比淡季 并 通 过 建 立 不 同 和旺季的交易数据等。 的 数 据 维 度 和 追 通过这些对比，能够 踪 机 制 来 分 析 和 更直观和全面地分析 处理数据。 对象的情况。
8
2．平台类工具
平台类工具是指电商平台研发的数据分析工具，一般被整合于电商平台后台中，如阿里 巴巴平台的生意参谋。
生意参谋由阿里巴巴集团官方推出，致力于为淘宝商家提供精准实时的数据统计、多维 数据分析和权威的数据解决方案。商家可以通过生意参谋的以下模块来了解店铺数据。
1
2
3
4
店铺概况
实时直播
经营分析
文字图形类数据普遍应
用在关键词分析、人群
画像等场景中。
3 图表
图表类数据是经常用于 数据分析的一种可视化 电商数据类型，它可以 将枯燥的数字类数据， 转换为更为直观的图表。
1.2.4 电商数据分析的基本流程
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1．常规分析
电商数据分析都应该以业务场景为起点，以业务决策作为终点。基于此，可以按照以下 步骤来进行常规分析流程来处理数据。
1.2.4 电商数据分析的基本流程 2．内外因素分解分析
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内外因素分解法可以通过 四象限图的结构把问题拆分为 四个因素，包括内部可控因素、 外部可控因素、内部不可控因 素、外部不可控因素，然后对 不同类型因素导致的问题采取 不同的解决方法。
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对比思维是较常见的、 商 家 应 该 在 运 营 较直接的和较容易实 过 程 中 记 录 所 有 现的一种数据分析思 的 数 据 ， 保 存 到 维。比如对比各店铺 自己的数据库 中 ， 销量情况，对比淡季 并 通 过 建 立 不 同 和旺季的交易数据等。 的 数 据 维 度 和 追 通过这些对比，能够 踪 机 制 来 分 析 和 更直观和全面地分析 处理数据。 对象的情况。
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2．平台类工具
平台类工具是指电商平台研发的数据分析工具，一般被整合于电商平台后台中，如阿里 巴巴平台的生意参谋。
生意参谋由阿里巴巴集团官方推出，致力于为淘宝商家提供精准实时的数据统计、多维 数据分析和权威的数据解决方案。商家可以通过生意参谋的以下模块来了解店铺数据。
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店铺概况
实时直播
经营分析
文字图形类数据普遍应
用在关键词分析、人群
画像等场景中。
3 图表
图表类数据是经常用于 数据分析的一种可视化 电商数据类型，它可以 将枯燥的数字类数据， 转换为更为直观的图表。
完整版电商运营数据分析PPT专题课件
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I级钢筋采用调直机进行调直。 所有安装过程检验xxxx先由安装班组自检，合格后由工长报xxxx部质检员验收，验收时填写相应记录，全部合格后，向监理报验，若有不合格项，必须填写不合格报告及不报告处理追踪报告
用户运营数据
5.6 所有高处清洗的操作工人需配有安全带，工人的安全带必须与其它牢固的结构相连接。 7.10.3.7密闭门及钢框应立式堆放，并支撑牢靠。
a．铝料运到施工工地之前，表面须用保护胶纸与牛皮包装纸进行保护包装，以免运输过程中划伤表面及安装后表面沾染具有腐蚀作用的水泥。 通过对xxxx水土流失类型、分布及土壤侵蚀强度和水土流失量进行预测、统计、分析，计算得出结论如下：
电商运营
数据分析
墙体水平筋与暗柱箍筋禁止有三根（含）以上重叠，重叠钢筋必须错开20mm以上。 对于返修后的工艺设备，再加工时，应重新做首件三检，合格后方可进行批量生产。
输入 标题
11.4明确水土保持工程投资渠道，保障资金来源 十、底板上施工缝必须留置在底板±0.000以上500mm高，止水钢板厚度不小于3mm，止水钢板的水平联结采用双面焊，搭接长度不小于100mm，止水钢板宽300mm，砼浇筑至150mm处
3 用户运营数据
点击输入标题
B起重机吊装作业时，汽车驾驶室内不得有人，重物不得超越驾驶 不定时对施工现场进行安全检查，发现隐患，要做到及时整改，并认真执行公司的"安全检查反馈制度"。
目录
CONTENTS
运营数据概览
用户运营数据
活动运营数据
项目运营数据
7.10.3 密封条安装，应符合下列要求： 4、作业过程中，发生两塔碰撞一台塔钢丝绳与另一台塔起重臂缠绕后，应立即停止动作，并对回转进行制动，通知维修人员解除缠绕后方能动作。
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- 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)。
• 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
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
11
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%
22
数 据 挖 掘 与 分 析 的 功 能
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。
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。
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
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。
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
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
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。
19
定义 —— 数据挖掘分析是什么？
15
第二篇 行动实践篇
我 们 应 如该 何 操 作 ？
16
Contents目录
17
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
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。
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
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？
效果
13
效果
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。
24
Pop-Tarts和飓风
分析人员发现，每次飓风来临，一种袋装小 食品“Pop-Tarts”的销售量都会明显上升。手电 筒、电池、水，这些商品的销量会随着飓风的到来 而上升，很容易理解，但“Pop-Tarts”的上升是 不是必然的呢？
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
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
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
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
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
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
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
分析报表、CEOS
人力资源分支
朋友
网络
内部信息
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 存管理，以及人力资源管理等。
• 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
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
• 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。
20
数据挖掘分析的发展历史
21
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。
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
4
视角
视角
视角
8
如何理解信息情报的功能性——
责权
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
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
11
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%
22
数 据 挖 掘 与 分 析 的 功 能
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。
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。
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
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。
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
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
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。
19
定义 —— 数据挖掘分析是什么？
15
第二篇 行动实践篇
我 们 应 如该 何 操 作 ？
16
Contents目录
17
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
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。
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
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？
效果
13
效果
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。
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Pop-Tarts和飓风
分析人员发现，每次飓风来临，一种袋装小 食品“Pop-Tarts”的销售量都会明显上升。手电 筒、电池、水，这些商品的销量会随着飓风的到来 而上升，很容易理解，但“Pop-Tarts”的上升是 不是必然的呢？
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
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
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%
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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
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
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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
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
分析报表、CEOS
人力资源分支
朋友
网络
内部信息
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 存管理，以及人力资源管理等。
• 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
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
• 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。
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数据挖掘分析的发展历史
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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 。
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。
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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
4
视角
视角
视角
8
如何理解信息情报的功能性——
责权
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