它们分别是： 去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司; 去为一个拥有着伟大想法的公司工作; 去选择给一家即将进入空白市场的公司。 现在确实是属于数据分析师的天下了。 如果公司核心竞争力是构建在数据和分析工具上，那么它会迅速跟其他竞争者拉开几个身位。 一旦这种优势得以建立，整个公司都会瞄准数据学发力，所有的资源都是围绕着数据分析投入。 2.去为一个拥有着伟大想法的公司工作 在考虑到底哪个公司能成为将来人们口中最伟大的那家公司的时候，也许「利用数据分析实现市场竞争优势」是一个必要条件，但并不是充分条件。 其实观察一下工程技术部门与数据研究团队之间的合作关系就能搞清楚了。工程人员是否保持着高涨的热情与数据分析团队一共合作?是否不断地将实验，各种想法整合到产品当中? 公司是否有一个基本的架构，能够支撑新概念，新技术的灵活整合?实际上，如果一个公司真的符合上面所描述的种种条件，其实「数据分析」和「工程技术」之间的界限已经模糊得消失不见了。
现代信息化系统越来越普遍，但对于数据安全方面却有很多问题，数据完整性风险不仅影响信息的有效性，还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。 如果没有安全预警、授权或审计跟踪就可以更改信息，则无法确保信息的完整性。 1.错误 计算机和存储故障可能损害数据和损害数据完整性。 防御确保选定的存储基础设施是通过适当的raid冗余和将重要数据存档作为服务的一部分来构建的。建议使用完整性验证软件来验证和验证数据。由于数据本身的性质因素，威慑几乎没有什么作用。 关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险（特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性）。 2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。 如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
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为广告主/代理公司等需求方服务的DMP可以通过数据收集、数据挖掘，得到可视化的分析结果、指导营销决策，还能通过数据运用和分发，帮助提升数字广告投放效果。 数据收集：DMP可以整合线上线下的跨屏数据。 例如已经购买过企业产品的用户都是核心用户，他们可能在电商网站上下单，可能在线下购买，把这些用户的信息整合在一起进行分析，就能了解核心用户是偏男性还是偏女性，是以哪个年龄段为主。 一方面，一些宝贵的用户数据，例如CRM数据，官方网站的注册数据，电商网站的购买数据的保密级别是非常高的，只有专业的企业级DMP解决方案才能保证重要数据的安全。 另一方面，每个广告主有自己独有的期望DMP实现的价值，并不需要一套大而全的方案，而是最适合广告主的，性价比最高的方案 第二， DMP通常不能作为一个独立的系统存在，需要与包括媒介计划工具、DSP、AdExchange 目前中国市场上，公开宣布可以提供企业级DMP解决方案的公司并不多，我且在这里给易传媒DMP做个广告。
无比懊恼的J哥扔掉了手机，打开电脑并爬取了淘宝4403条大裤衩数据，然后进行了可视化分析，并最终找到一条可以入手的大裤衩。本文主要尝试解决以下几个问题： 1.国内哪些地方的大裤衩卖的比较好？ 3.哪些店铺大裤衩销量较高？ 4.在售的大裤衩具有哪些特点？ 数据获取 淘宝网站是一个ajax动态加载的网站，只能通过解析接口或用selenium自动化测试工具去爬取。 作为一名种菜的民工，风度没暖用（主要还是买不起），便宜无好货的认知在开始学种菜的时候就印刻在J哥的脑海里了，于是J哥继续分析。 一、国内哪些地方的大裤衩卖的比较好？ ? 要想买到一条合适的大裤衩，不仅需要分析销量因素，咱们还得分析价格因素。由上图可知，80%的大裤衩价格在50元以下，100元以上的大裤衩占比不到2%。可见，大家对大裤衩的心理价位普遍不高。 六.选择合适的大裤衩 J哥根据以上分析，同时查看了相关的宝贝评价、好评率等指标，综合分析后，终于找到了以下大裤衩并入手。J哥不经感慨，再也不怕种菜的时候热出翔了！ ?
掘金后市场互联网 分析消费成本结构 作为互联网保险创业者，请允许哥先从数据的角度说一说汽车后市场。既然要创业汽车后市场，那我们必须先搞清楚：汽车后市场的钱，都在哪里？都发生在哪些环节？ 第二天他开去一检查，果然是。相信大家都明白了，这个通道不是你弄个网站，而是基于你数据的通道——一种可以在车主发现之前更早获知车主需求的通道。假如车宝在全国各地都有合作的维修网点会怎样？ 今年有一类汽车互联网创业项目特别火，那就是分享租车——通过社区、人和人之间来共享车辆，共同承担车辆使用费用。这真的靠谱吗？真的适合中国吗？说说我的分析和判断。 我认为绝大多数是离开自己的生活半径范围的时候，更多的可能是到另一个城市，这我觉得神州租车和一嗨租车已经把市场分得差不多，网点建设得差不多了。 那哪里的分享租车强？答案是美国，美国是什么特点？ ，上一年度出险理赔记录，他们也不知道这位车主买了车险要开多少时间，要开多少公里，是个安全驾驶的车主还是个到处乱撞的人，于是只能全部定一个价——于是车宝UBI车险就帮助保险公司，帮助车主在他们之间搭建这样一个平台缩短彼此的距离
这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。 这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。 我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。 5、预测性营销的选择方案有哪些呢？这里的开发用到哪些技术和工具？ 而数据科学家往往也局限在某个行业内，找到合适的人才非常难，也很难跨行业获得经验。 还有个“最后一公里”问题，比如说“我们拿到了网站注册的大量信息，也通过模型预测出来最有可能购买的客户，但作为运营人员，我无法根据客户分享给我的偏好和日期去发布一个Campaign（促销）”，就是说预测模型的输出结果对于营销人员来说很难使用
微信公众号：尤而小屋，欢迎关注喔。小屋主人是一位温暖有爱、爱好美食做饭的数据分析师 前言 任何一家公司都会面对或多或少的客户，产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。 数据分析步骤 个人理解的数据分析6大步骤： 第一步：明确数据分析的目的，弄清楚需要做什么 第二步：梳理和确定分析逻辑，确定怎么进行分析 第三步：分析所用数据的收集、处理等，确定数据分析的数据 第四步：采用统计 5W2H方法 5W2H方法也称之为七何分析法，包含的内容是： when：什么时候 who：对象 why：为什么 what：是什么 where：在哪里 how：怎样的方式 how much：数量大小 该方法适用于用户行为分析 3、公司能够提供哪些产品或者售后服务？ Where 在哪里 1、用户喜欢在哪里购买该产品？ 4、使用了哪些促销手段：网站营销、微信营销、搜索引擎营销等 SMART分析法 SMART分析方法是一种基于目标的管理方法，即对目标的： S（Specific）：明确性 M（Measurable）：可衡量性
大数据公司建议广告主按照程序化投放，过滤掉不适合投放手机的4千人，仅对适合投放手机的6千人付费，假如单价不变，那么在保证相同效果的前提下，成本降低至30元。 好吧，再回到大数据精准广告案例，其中一个最为关键的问题在于，大数据如何分析出这6千个浏览用户适合投放手机广告?对于这个问题，广告公司早有准备，给出如下的种种答案。 然后从多维度比较选择，确定首选购买品牌。最后就是去哪儿买，搜索哪儿有促销活动，哪里优惠力度最大。 根据SIVA模型，真正的以效果为导向的广告本质解决的是Access问题，最后的临门一脚。 有大数据公司给出过案例，对媒体本身进行定向和综合分析定向的效果相差无几，这就说明媒体定向是有效的，但是其它需求定向都等同于随机选择。 而要准确识别客户身份，多数据源的汇集与综合不可避免，围绕客户身份的各种洞察、相关性分析也是能力提升的必修功课，这或许更应该是大数据广告公司应持续修炼的核心能力。
数字营销领域充满了新的挑战和快速发展，以至于那些没有迎接挑战的人会很快被抛在后面。无论哪种方式，消费者都会代表公司做出决定，决定在哪里点击和购买哪些商品。 大数据和机器学习让搜索引擎更容易完全理解用户在寻找什么，聪明的营销人员开始将其整合到他们的网站搜索功能中，以提高访问者的用户体验。 5F 以机器为动力的分析 未来，数字营销人员必须与机器携手合作，分析数据并做出基于数据的决策。不管技术发展了多少，总需要一个人来监督它，这在复杂的情况下甚至更真实。 大数据分析领域没有人能独自完成，任何一个软件也不能。两者的结合将比其各部分的总和更强大。 大数据在市场营销中的四大好处 市场营销中的大数据还包括定制软件开发，服务提供商满足客户的营销需求。 他们是重复的买家，他们也是品牌的大使。利用大数据，企业可以发现常见的购买模式，调整服务，最终扩大忠实消费者的基础。 4.定价 作为营销组合中最相关的要素之一，定价一直是一个需要仔细监测和分析的课题。
很多同学很困惑：B2B类分析该怎么做！！！网上到处都是零售电商的例子，可这都是B2C类业务啊。当然还有一些同学连B2B和B2C都分不清楚，只是感觉到：我这个数据很奇怪，该怎么分析？今天系统解答一下。 陈老师还是强烈建议，做B2B分析多花心思去了解业务细节。因为很多业务流程也会随着客户需求变更、定制，打比方只适合教学，不适合工作。 只记录了签约那一刻的简单数据，然后理所当然的以为，只拿这么一点点数据，就能分析出各种问题。 你让其他部门配合，他们有一堆理由： 销售：我开发的客户是我的资源！凭什么交给公司！ 当然，还有一小部分责任，来自小白数据分析师们。他们最爱说的就是：“我看网上的教程，不都是用RFM模型+k均值聚类吗，我只要把签约额+客户名称丢到里边一聚……诶？为啥这结果看起来这么奇怪？ ——不去结合具体业务流程，天天就指望上网抄一个通用、权威、常见的做法，这要能符合公司情况就见鬼了。 5 结语 以上就是B2B分析基本思路。
CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求 如今，随着科学技术的飞速发展，社会已经进入了一个大数据与人工智能相结合的时代。更多的企业在商业运营上也开展了新型模式，以适应新时代的需求。 在这个云计算、物联网、互联网充斥整个社会的大时代背景下，企业在开展客户关系管理的过程中，纷纷上线了一款专业的CRM软件，以深挖客户的需求，再以合适的产品或者服务去满足客户，从而赢得客户的订单。 比如对于一家售卖办公用品的企业来说，通过CRM管理系统与自己企业的网站、商城对接，就可以利用大数据技术，来统计哪些客户购买了办公耗材，哪些客户购买了文具礼品，哪些客户购买了电子设备，并且购买的数量各是多少 CRM可以根据设定的规则，按照所统计、分析好的各个客户画像，将客户进行群体细分。 接下来就可以深入分析各个客户群体的精准需求，如此，就可以制定相适应的营销活动，找准营销渠道进行营销，以吸引客户进行下单购买。
所以第一点，我们在做很多的日常处理和我们真正在做大数据分析的时候，我们如果没有做到很好的实时分析就会产生一些不适时的产品推荐，包括很多在做APP分析也好，或者是做互联网数据分析也好，经常会发现一些我们自己互联网产品的一些问题 第三个，现在互联网金融非常火暴，大家做贷款的时候，每一个互联网金融公司都在说我1分钟发贷款，3分钟发贷款，拼速度的同时，一旦这笔贷款发出去，没有将这个人当时的相关状况和信息做一个很好的模型分析，你拿到的是过时的数据 第四步是实现突破，找到产品出口，找到最合适的一个点，哪怕一两点，找出来，让企业自己的实时分析流畅的流转起来。 ? 刚才讲了四点，我稍微展开讲一讲实时分析的要素。 ? 第一个要素，选择合适的业务方向，数据时间轴离现在越近它的价值越高，真正反馈到我们产品的企业生命周期当中，无外乎有这么六点，每一个企业看自己究竟做实时分析的时候应该选择哪一点做突破。 第四个，品牌感知，如果一个问题出现的时候往往通过互联网的传播，它是指数级的增长，一旦你没有控制住相关问题的爆发，比如最近某款手机，开始的时候只是一两个点，突然爆发到全球航空公司都不能用，禁止这款手机登上飞机
数据分析定义 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。 什么时机最适宜？ WHERE——何处？在哪里做？ HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？ HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？ ? 数据分析常用工具 日常数据分析用的最多的还是办公软件尤其excel、word、ppt，数据存储处理可能用到一些数据库结合access用，另外目前一般公司小型关系数据库用mysql的还是比较多免费、轻量级 我们按照如上的分析步骤来个示例： XX产品首销，哪些用户最有可能来购买？应该给哪些用户进行营销？ 第一步首先是提出了问题，有了需求。
对于微信来说，客户地域、性别虽然也需要数据分析解读，但确认相对比较容易。对于其它数据公司来说，地域依然可以通过IP或手机终端GPS获取，但性别更可能就是一个数据分析出的可能属性。 大数据公司建议广告主按照程序化投放，过滤掉不适合投放手机的4千人，仅对适合投放手机的6千人付费，假如单价不变，那么在保证相同效果的前提下，成本降低至30元。 好吧，再回到大数据精准广告案例，其中一个最为关键的问题在于，大数据如何分析出这6千个浏览用户适合投放手机广告？对于这个问题，广告公司早有准备，给出如下的种种答案。 然后从多维度比较选择，确定首选购买品牌。最后就是去哪儿买，搜索哪儿有促销活动，哪里优惠力度最大。 根据SIVA模型，真正的以效果为导向的广告本质解决的是Access问题，最后的临门一脚。 有大数据公司给出过案例，对媒体本身进行定向和综合分析定向的效果相差无几，这就说明媒体定向是有效的，但是其它需求定向都等同于随机选择。
电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值， 评价用户价值的指标 对于评价指标的选择这里遵循3个原则： 指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提； 尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价 数据获取与分析 在从数据库中提取相关数据之前，首先需要确定数据的时间跨度，根据网站销售的物品的差异，确定合适的时间跨度。 量化网站的用户忠诚度 以上的4个指标对于电子商务网站而言，可能还有适用性，但对于大多数网站是不合适的，所以为了让分析具有普遍的适用性，同时为了满足所有的指标都可以量化（上面的客户推荐意向比较难以量化）， ——数据的标准化），这里我采用的是min-max标准化的方法，首先将所有指标的数值全部转换到[0,1]区间，再进行倍数放大，比如使用10分制进行评分，则可以乘10，数据就全部分布在[0,10]区间内了，
今晚0点，相约剁手 大家好，我是朱小五 明天就是双十一了，看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机，感觉可能等不到5G普及了。 我！要！换！手！机！ 去哪买呢？ 作为一个机（pin）智（qiong）boy，肯定要比价啊，哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据，获取了其中五大平台（天猫，京东，拼多多，苏宁易购，国美）的手机价格数据。 比如下面这个iphone 11 64G的5119元已经是全网最低了，居然还能领券再减500（不过这个券我也没抢过，毕竟不打算换iPhone） ? ? 最后，本次数据分析结果仅供参考，毕竟每个平台的价格都是波动的。 小五建议大家选取合适的手机款式之后，记得比比价，有优惠券就领券，有返利记得走返利。 希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。 作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~
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