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数据分析：客户细分的五个过程

2016-09-28

数据分析：客户细分的五个过程 第一步，客户特征细分。一般客户的需求主要是由其社会和经济背景决定的，因此对客户的特征细分，也即是对其社会和经济背景所关联的要素进行细分。这些要素包括地理（如居住地、行 ...

可视化：六种基本图表的特点和适用场合

2016-09-28

数据可视化可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是\"数据可视化\"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最 ...

常用的产品数据分析方法之漏斗模型与归因模型

2016-09-27

常用的产品数据分析方法之漏斗模型与归因模型 刚刚接触数据运营的同学可能都会产生这样的困惑：数据运营难不难？我数学不好该怎么做？是不是还需要学习数学建模？我该看点什么书学习？包括喵君刚开始工作的时候 ...

在运营中，为什么文本分析远比数值型分析重要？一个实际案例，五点分析（下）

2016-09-27

在运营中，为什么文本分析远比数值型分析重要？一个实际案例，五点分析（下） 本文是《数据分析中，文本分析远比数值型分析重要！》的下篇，以一个实际案例来聊聊文本分析在实际运营中如何落地。行为脉络如下： ...

数据分析中，文本分析远比数值型分析重要

2016-09-27

数据分析中，文本分析远比数值型分析重要 本文从业务的角度来谈谈基于大数据的文本分析及其在商业场景中的应用，后面会附上一些实例及开放的工具，力求让理论落地，服务于实践。本文是《数据分析中，文本分析远 ...

运营要关注数据？不，重在分析！

2016-09-27

运营要关注数据？不，重在分析！ 我希望当所有人在讨论数据分析这件事情的时候，所关注的不仅仅是核心KPI指标与辅助指标之间的关联。而更应该考虑，数据背后的价值和展现出来的问题与机遇。这才是数据分析的初 ...

数据缺失值的4种处理方法

2016-09-27

数据缺失值的4种处理方法 一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器 ...

数据科学家在大数据分析中的作用

2016-09-27

数据科学家在大数据分析中的作用 大数据科学家的工作从企业的业务问题开始，下一个步骤是创建分析计划，即一些企业称之为“数据分析计划。”当然，你需要考虑到数据科学家的不同专业背景，如有数学界、软件工程 ...

成为一位卓越数据科学家必须要具备四大特征

2016-09-26

成为一位卓越数据科学家必须要具备四大特征 对于那些希望在大数据时代掘金的公司来说，成功的关键是找到数据科学家， 并围绕数据科学家搭建团队。如今优秀的数据科学家一将难求， 而卓越的数据科学家更是灿若晨 ...

数据挖掘在电子商务客户关系中的应用

2016-09-26

数据挖掘在电子商务客户关系中的应用 一、引言 随着因特网的出现，电子商务大潮正在全球范围内急速改变传统的商业模式，传统企业管理的着眼点往往在后台，ERP系统帮助他们实现了这种内部商业流程的自动 ...

数据挖掘绝不能犯这11大错误

2016-09-26

数据挖掘绝不能犯这11大错误 1. 缺乏数据（Lack Data） 对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。 例如： 欺诈侦测（Fraud Detection）：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易 ...

数据分析模块建立五步走

2016-09-26

数据分析模块建立五步走 必须采取有效的项目管理流程，以创造一个成功的大数据分析程序是十分重要的，也不能过分的夸大。以下的五点建议，可供企业参考借鉴，以帮助企业确保顺利实现部署： 首先，决定要收集 ...

运用数据挖掘进行客户关系管理络

2016-09-26

运用数据挖掘进行客户关系管理络 在当今市场上，商业的成功离不开有效的客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客户关系管理的本质是更有效地进行竞争。客户关系管理的目标是缩减销售周期和销 ...

【观点见解】解读大数据的5个误区

2016-09-26

【观点见解】解读大数据的5个误区 大数据并不会给你带来大麻烦，事实上，大数据能够帮助你尽量减少业务问题，还能帮助你作出战略性决策。但如果不搞清楚对大数据的一些误区，也可能会给你带来不必要的麻烦。下 ...

基本描述数据汇总的图形显示

2016-09-25

基本描述数据汇总的图形显示 除了在大部分统计或图形数据表示软件包中使用的条形图、饼图和线图之外，还有一些常用的图用于显示数据汇总和分布，包括直方图、分位数图、q-q图、散布图和局部回归（loess）曲线。 ...

描述性数据汇总

2016-09-25

描述性数据汇总 对于成功的数据预处理，获得数据的总体印象是至关重要的。描述性数据汇总技术可以用来识别数据的典型性质，突显哪些数据值应当视为噪声或离群点。因此，在讨论具体的数据预处理之前，我们首先介 ...

数据挖掘领域的主要研究内容

2016-09-25

数据挖掘领域的主要研究内容 数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 与数据挖掘相近的同义 ...

列举数据挖掘领域的十大挑战问题

2016-09-25

列举数据挖掘领域的十大挑战问题 数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数 ...

实施数据挖掘项目考虑的问题

2016-09-25

实施数据挖掘项目考虑的问题 问题一 谈到数据挖掘应从以下三方面加以考虑，一是用数据挖掘解决什么样的商业问题，二是为进行数据挖掘所做的数据准备，三是数据挖掘的各种分析算法。 数据挖掘的分析算法主要 ...

数据挖掘研究的机遇及挑战

2016-09-25

数据挖掘研究的机遇及挑战 随着计算机的大量应用和数据量的急速增长，数据挖掘发挥着越来越重要的作用．数据挖掘经过近二十年的 发展．取得了很大的突破，包括了数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技 ...