电商经济背景下大数据分析技术及实用案例ppt
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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
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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
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，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
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
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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。
电子商务数据分析与应用课件15
项目四 数据查询
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任务二 筛选数据
三Hale Waihona Puke 高级筛选（一）高级筛选 以拼多多平台直通车明细数据表格为例，如上图所示，对该表 格完成以下任务。 1.显示图中“当日点击量”小于400和“当日成交笔数”小于30 的记录。
项目四 数据查询
of 45
任务二 筛选数据
三、高级筛选
（1）在该数据表格下面建立条件区。条件区的内容，如下图所示。
如下图所示。
项目四 数据查询
of 45
任务一 查找与替换数据
（4）选择“查找全部”选项，即可找出值为 “481”的数据，单击“关闭”选项，即可 关闭“查找”对话框，如右图所示。
项目四 数据查询
of 45
任务一 查找与替换数据
二、数据的替换
同样以上述数据表格为例，对表格完成以下任务。 1.将数据表中的所有“当日”替换成“当天”。 操作步骤： (1)单击数据表格中的任意一个单元格。 (2)单击“开始”菜单→“查找”选项卡→“替换”或者直接 按快捷键“Ctrl+H”均可，如右图所示。
目录页 CONTENTS PAGE
项目四 数据查询
任务一 查找与替换数据
任务二
筛选数据
of 45
项目四 数据查询
案例讨论
结合案例，谈一谈如何快速高效地从大 数据中找到需要的特定数据呢？
项目四 数据查询
of 45
任务一 查找与替换数据
一、数据的查找
以拼多多平台直通车明细数据表格为例，如 图所示，对该表格完成以下任务。
（一）自定义筛选
以拼多多平台直通车明细数据表格为例，如下图所示，对该表格完成以下任务。 1.显示下图中“当日成交金额”在“700-900”之间的记录行 （1）单击数据表格中的任意一个单元格，如下图所示。
电商大数据实践-实现和设计方案(详细版)PPT
通过数据平台和 BI应用建设，金融集团将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行 前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
统一制定目标和分 析模型
自定义报表工具 行＋列的简单定义方式
多种格式报表
BI 分析工具
600% 500% 400% 300% 2000%% 100%
集团决策层 集团职能管控层 各级业务操作层
大数据分析平台建设预期收益
1.实现数据共享 2.加强业务协作 3.促进业务创新 4.提升建设效率 5.改善数据质量
议程
1 大数据分析平台综述 2 大数据分析平台总体架构 3 大数据分析平台演进路线 4 大数据分析平台一期实施重点 5 附录：数据质量管理平台
数据交换层设计目标
数据服务层
保证数据在平台内 高速流转 保证数据交换过程中 不失真 保证数据交换过程中 不丢失 保证数据交换过程 安全可靠
数据区数据交 数据库数据交 大数据交换组
换组件
换组件
件
Hadoop 元数据
NAS 存储
数据平台导入 数据平台导出
临时区
临时区
ETL程 序区
云数据推送平台
商城系统
金融集团系统
? 贴源数据区和主题数据 区到集市数据区
? 大数据区到主题数据区 和集市数据区
? 主题数据区、贴源数据 区、集市数据区到沙盘 数据区
? 各个数据区数据归档
实现技术
? Sqoop实现集市数据 区与数据平台其他 Hadoop数据区的数
据交换 ? Hadoop 命令、Hive
外部表、MR程序实 现数据平台Hadoop 数据区间的数据交
数据平台、数据应用、数据管控……
电子商务数据分析与应用 ppt1
项目十 流量数据分析
of 45
任务三 流量质量评估及价值计算
二、流量价值计算
店铺需要流量，很多卖家通过付费的方式获得很多流量，但这些流量 是否有价值需要通过计算衡量。计算流量的价值，可以帮助卖家知道店 铺整体流量的健康状态。
项目十 流量数据分析
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任务三 流量质量评估及价值计算
二、流量价值计算
三、站外流量
站外流量是指访客从拼多多以外的途径点击链接直接进入店铺所 产生的流量。随着拼多多对店铺站外的流量越来越重视，获取更多 站外流量就成为卖家关注的焦点。项目十 流量数据分析
of 45
任务一 流量来源分析
四、无线流量
移动互联网时代，更多的消费者利用手机购物，所以无线流量就成为 流量来源的主要载体。
项目十 流量数据分析
任务一 流量来源分析 任务二 流量趋势分析 任务三 流量质量评估及价值计算 任务四 爆款引流及千人千面
of 45
任务一 流量来源分析
店铺的流量是其生存的根本。流量用数据表示；数据的分析首先要明 确店铺流量的来源。店铺流量根据渠道可以分为站内流量和站外流量；根 据终端类型可分为ＰＣ流量和无线流量。站内流量根据付费情况又可分为 免费流量和付费流量。
项目十 流量数据分析
of 45
任务四 爆款引流及千人千面
二、千人千面
（二）类目的千人千面
类目排名一直是拼多多主要的流量入口，但实际上之前的类目排名规则很简单。 类目排名流量很大，但是类目排名只有前１００才有流量，后面的都没什么流量。 因为一方面买家一般只看前几页的展现内容，另一方面是因为买家的需求不一样。比如 有的人点开女装这个大类，只想看连衣裙，但发现有很多 Ｔ恤在里面，不想看就一下关 掉 Ａｐｐ，造成 Ａｐｐ访问深度低。 拼多多未来的流量分发方向主要是流量碎片化，推荐式流量加重。这也是每个平台 的发展方向，把流量拆得足够散，就可以卖更多的广告位置，但是卖家就更加不好控制 流量。
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(37页)
1 整理数据
2 创建数据透视表
5.4.2 分析店铺流量
3 调整数据位置
4 访客数分析
5.4.2 分析店铺流量
5 跳失率分析
6 新老访客数分析
5.4.2 分析店铺流量
7 更改图表类型
8 人均浏览量与平均停留时长分析
目录
CONTENTS
5.1 流量的不同类型 2. 引流工具的付费规则 3. 店铺流量结构与页面分析 4. 店铺流量取数分析 5.5 实战训练—— 分析店铺页面的流量情况
5.3.1 店铺流量结构剖析
2．店铺流量来源构成分析 下面利用生意参谋的下载功能将店铺最近 30 天无线端的流量来源构成数据下载到电脑中，
并利用 Excel 对数据进行整理，然后分析该店铺的流量来源构成情况，其具体操作如下。
1 整理数据
2 创建数据透视表
5.3.1 店铺流量结构剖析 2．店铺流量来源构成分析
5.4.1 自定义取数报表 设置报表内容
在生意参谋“取数”板块中选择“推荐 报表”功能选项，则可利用其已有的报表， 通过下载获取到对应的数据。如果需要自定 义报表， 则选择“新建报表”选项，然后依 次设置报表名称、维度、时间和指标，下载 获取到对应的数据。
生成并下载报表
5.4.2 分析店铺流量
下面便以获取的店铺无线端最近 6 个月的流量指标为例，来分析店铺的流量情况，其具 体操作如下。
（1）
钻石展位按照出价高低的顺序展现，价高者优先展现，出价最高 的预算消耗完后，才能展现下一位的推广内容，以此类推，直到 该小时流量全部消耗完，而排在此之后的推广就无法展现。
（2） 钻石展位竞价的最小时间单位为小时，每小时内系统会按照商家出 价从高到低的顺序投放广告。
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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%
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？
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
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？
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 。
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
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。
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。
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
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
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
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
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
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。
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%
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？
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
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？
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 。
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
15
第二篇 行动实践篇
我 们 应 如该 何 操 作 ？
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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
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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。
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数 据 挖 掘 与 分 析 的 功 能
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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。
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
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视角
视角
视角
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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
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
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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
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
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效果
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
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。