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如何做好数据管理以及数据的挖掘工作?

来源:顺德威尼斯人注册送388    时间:2016年5月12日 我要评论
[提要]数据可营销其实并没有大家想的那么难。数据管理这块主要是指运用先进的统计技术,利用计算机的强大计算能力,把不同的数据综合成为有条理的数据库。特别是大型公司,需要用专门的软件统一管理用户的数据库,要做到所有部门的数据都是统一和同步的。管理这块最重要的一块,是数据挖掘,特别是对于网店与电子商务公司,尤其重要
    数据可营销其实并没有大家想的那么难。数据管理这块主要是指运用先进的统计技术,利用计算机的强大计算能力,把不同的数据综合成为有条理的数据库。特别是大型公司,需要用专门的软件统一管理用户的数据库,要做到所有部门的数据都是统一和同步的。管理这块最重要的一块,是数据挖掘,特别是对于网店与电子商务公司,尤其重要。数据挖掘主要是挖三方面的内容:
  挖掘用户:简单的说就是用不同的属性,对用户进行不停的深入细分。根据使用最多类消费者的共同特点,用电脑勾划出某产品的消费者模型。拿推一把为例。推一把的用户粗略来分,有三种:个人站长、中小企业人员以及行业从业人员。而中小企业人员这块,如果按行业,又可以细分出医疗行业、美容行业、教育行业、农产品等等。如果按公司规模分,又可以分为10人以下、50人以下等。如果按资金规模来分,又可以分成10万、50万、100万等。如果再按地区分,又可以分为北京、上海、广州等。小  贴士:本文系推一把创始人、蓝色烽火成员江礼坤原创,想参加推一把网络营销学院培训的朋友,请搜索推一把或江礼坤,也可登陆江礼坤(拼音)点卡母。转载时请保留此版权信息。把用户充分细分的好处就是,当我们需要推广某个产品后,可以马上从数据库中提取出来最精准、最适合的那部分用户。
  挖掘需求:这个是指根据用户的年龄、职业、收入、文化层次、喜好、消费习惯等数据,运用先进的数据分析技术,找出他们的潜在需求。这个以推一把网络营销培训为例,在我们以往的培训中,对学员也都进行了数据采集,同时也都通过调查等手段详细的调查了用户的情况。然后通过初步的数据分析后我们发现了很多新的需求,比如说现在推一把做的是系统性的综合网络营销培训,但是有一些行业用户只想了解与本行业有关的营销情况,特别是一些比较大的行业,目标用户及市场前景是非常广阔的。而这些需求,在之前我们是完全不知道的。
  挖掘产品:开发什么样的产品会有市场?用户喜欢什么样的产品?会为那些产品买单?这是很多企业困惑的问题。而这些问题的答案,都可以通过分析数据库中的数据而得出答案。举个例子,比如说我们是一家制药企业,主打产品是胃药,通过几年的销售,我们拥有了30万的用户数据库,而且其中大部分是我们的忠实用户。这时候我们开始对数据库进行分析与挖掘,最后发现这些用户中,其中60%患有肠道疾病,那公司下一步就可以考虑开发这方面的产品。好了,写到这里,希望文章对大家有所启发。
  需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场分析,工程设计和科学探索等。
  数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验,(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想,这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地,需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
  数据挖掘能做什么

  1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法):
  • 分类 (Classification)   • 估值(Estimation)   • 预言(Prediction)   • 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)   • 聚集(Clustering)   • 描述和可视化(Description and Visualization)   • 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)   2)数据挖掘分类   以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘   • 直接数据挖掘   目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。   • 间接数据挖掘   目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系 。   • 分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘   3)各种分析方法的简介   • 分类 (Classification)   首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。   显然在数据挖掘存在着一个潜在的机会。在大数据集中发现模式的可能性当然存在,大数据集的数量与日俱增。然而,也不应就此掩盖危险。所有真正的数据集(即使那些是以完全自动方式搜集的数据)都有产生错误的可能。关于人的数据集(例如事务和行为数据)尤其有这种可能。
  这很好的解释了绝大部分在数据中发现的“非预期的结构”本质上是无意义的,而是因为偏离了理想的过程。(当然,这样的结构可能会是有意义的:如果数据有问题,可能会干扰搜集数据的目的,最好还是了解它们)。与此相关联的是如何确保(和至少为事实提供支持)任何所观察到的模式是“真实的”,它们反应了一些潜在的结构和关联而不仅仅是一个特殊的数据集,由于一个随机的样本碰巧发生。在这里,记分方法可能是相关的,但需要更多的统计学家和数据挖掘工作者的研究。
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