管理学上对企业定义为“以赢利为目的的组织”—这句话会在本书中多次重复以示强调—意思是通过充分利用公司的内外部资源，将资源转换，实现增值，从而赢利。就像一个黑匣子，将资源输入黑匣子，在黑匣子内部实现资源的转换，包括生产资料本身的转换，劳动资料转入生产资料，知识或者技术转入生产资料等，黑匣子输出产品或者服务等形式的成果资源给客户，从而实现了资源转换后的增值，企业所获得的赢利就是这些资源的投入和产出之间差异的税后部分。
正如我之前多篇文章所言，移动互联网之后，智能互联网、内容互联网和实体互联网已然来临，门户是内容互联网的重要玩家，然而最近一年，今日头条、一点资讯们声名鹊起，张一鸣更是成为与王兴、程维齐名的新生代领袖（TMD），再加上如火如荼的短视频和直播风潮，门户的压力还是很大的。腾讯推出天天快报迎接新内容时代；新浪孕育出的微博在转型内容平台之后市值扶摇直上突破100亿美金；凤凰则有一点资讯。 新内容时代，搜狐的思路是怎样的？11月22日，2017搜狐World大会在广州召开，从这个大会上可以窥见搜狐这一老牌门户在内容互
来源 | 腾讯SaaS加速器二期项目-Convertlab ---- 国内领先的营销云企业Convertlab营销实验室于2020年11月30日，宣布完成B轮超过1亿人民币融资。本轮融资由腾讯产业生态投资和光速中国领投，彬复资本继续跟投。 此轮融资将用于招募行业优秀人才，在持续投入技术，夯实产品布局的同时，提升Convertlab的商务与生态能力。 Convertlab今年推出了致力服务B2B企业全渠道获客转化的营销云产品——荟聚，标志着公司开始启动多产品线布局。据Convertlab联合创始人兼C
Rich Media：(富媒体)，这种应用采取了所有适合的最先进技术，以最好的传达广告主的信息，甚至与用户进行互动！如视频、flash广告等 植入式广告：在电影或电视剧或者其它场景插入相关的广告。如变形金刚，非诚勿扰等。
使用RFM方法(最近购买日Recency, 各期购买频率Frequency, 各期平均单次购买金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买金额，再对销售毛利率、关系营销费用进行推算，就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。 在这里，客户价值指CRM毛利。CRM毛利 = 购买金额 – 产品成本 – 关系营销费用。 RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法，RFM实际上是一整套分析方法中的部分内容，但最具代表性，其它还包括客户购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝
导读：数据挖掘是一种发现知识的手段。数据挖掘要求数据分析师通过合理的方法，从数据中获取与挖掘项目相关的知识。
《AdTech与MarTech数据厂商的最新动态（纷析数据行业雷达|2018年11月期）》，即互联网数据厂商与MarTech数据厂商最新动向雷达，由纷析数据科技出品。
数据挖掘是一个多学科交叉的产物，涉及统计学、数据库、机器学习、人工智能及模式识别等多种学科，如图1-4所示。
大数据营销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、 分析，完成经营及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道， 因为大数据很大，从关注到真正做出适当的投入和适应的配套动作，对于企业来讲，其间的距离并非举步既至，反而往往充斥着各种认识误区。就笔者所见，认识误 区至少有三大流派：刻舟求剑派、叶公好龙派和甩手掌柜派。
RFM分析是美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出的一种简单实用客户分析方法，他们发现客户数据中有桑神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标，RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
【摘要】首先要强调一点，本文讨论的重点是大数据“应用”，尤其是针对企业营销的大数据应用，对于大数据技术本文会有少量涉及，但是对于大数据工程、大数据科学，这不是这篇文章关注的范畴。 大数据营 销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、分析，完成经营 及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道，因为大数据很 大，从关注到真正做出适当的投入和
这篇文章是我对大三笔记的整理转载，之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
大数据下，用户分析的核心是什么？ ——解决实际问题 确定用户分析目的，具体是为了降低成本？增加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户针对性管理？ 确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模型，最后得出结果，并用数据可视化解读。 大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重中之重。 RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法，RFM实际上是一整套分析方法中的部分内容，但最具代表性，其它还包括客户购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝氏机率推导状态移转概率方法、回归拟合方法等。 它具体的技
机器之心报道 编辑：shanshan 新能源汽车时代真的来了？ 4月3日晚间，比亚迪在港交所公布了3月产销快报。今年3月，公司新能源汽车产量为106658辆，同比增长416.96%；销量为104878辆，同比增长422.97%。这是比亚迪发展史上首次月产销量双双突破10万辆。 需注意的是，3月比亚迪燃油汽车的产销量均为“0”，意味着比亚迪的产销已经全面实现电动化。 公告称，根据公司战略发展需要，公司自2022年3月起停止燃油汽车的整车生产。未来，在汽车版块公司将专注于纯电动和插电式混合动力汽车业务
A data management platform (DMP) is a unifying platform to collect, organize and activate first-, second- and third-party audience data from any source, including online, offline, mobile, and beyond. It is the backbone of data-driven marketing and allows businesses to gain unique insights into their customers.
经常网购的朋友最近是否注意到，上一次京东，浏览过什么产品，当你打开其他的有京东推荐链接的网页时，总是能够看到来自京东的推荐呢？而推荐的产品恰恰是你最近在关注的。我前一段时间在京东看过移动硬盘，这不当我浏览开源社区的时候，推荐信息就来了：
营销云：是整合多场景营销方式与数据存储分析，为客户提供一站式的营销解决方案的云平台。今天iCDO原创志愿者郑智超将为大家具体讲解Adobe营销云。 很多大的数据企业都会引入营销云的概念，Adobe也不
作者：约翰·凯莱赫（John D. Kelleher）、布伦丹·蒂尔尼（Brendan Tierney）
58同城作为中国最大的生活服务平台，涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等业务，在每一个业务类别里都能看到方便用户交流沟通的58帮帮。本文选取了58帮帮作为58同城典型技术架构的代表，详细讲述了58帮帮自上线以来，随着用户量、数据量以及产品方向的发展，58帮帮在技术架构上持续的演变。58帮帮由即时通讯（IM）部分和非IM的业务处理部分构成，目前，整个帮帮系统每天要处理10亿次+的发消息、加好友等传统IM请求，以及30亿+的非IM业务请求操作，总请求到达40亿次+。帮帮同时在线也突破了100万，如此多的请求量
本内容由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业国产化优秀代表厂商”评选。
金融科技行业如何开展数据建模工作呢？ 我给大家介绍三种数据建模框架，分别是IBM公司的CRISP-DM，SAS公司的SEMMA和我总结的PDFMV。
问题导读 1.什么是数据挖掘？ 2.机器学习 与 数据挖掘在什么地方？ 3.数据挖掘能解决什么问题？ 1 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。 2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。具体来说，小的区别如下： 机器学习：更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，
魏牌CEO李瑞峰和华为余承东的“口水战”，迅速在舆论场上掀起了“增程式混动技术是否落后”的争论。就在吃瓜群众们一脸懵圈的时候，长城的柠檬DHT混动系统适时出现在了不少媒体的宣传稿中。
一位营销人进入了天堂， 上帝说，我可以回答你三个最想知道的问题， 营销人不假思索的问道： 消费者是谁？他们从哪儿来？他们要什么？ 营销人苦与消费者无连接久矣 营销的本质，在于满足消费者的需求，同时持续地获得利润。营销人自打选择吃了这碗饭，一生的“荣辱哀愁”便再也离不开消费者，然而，大多人从来就没有直接了解消费者的机会。在网络不发达的年代，线下门店、商超作为承载销售任务的主要场所，消费者来来往往，无缘对面不相识；在以“货”为核心的平台电商时代，线上客流部分可见，却与线下割裂，品牌主依然只能摸个皮毛，不见筋
作为数据科学家，我的责任是设计和开发一个准确，有用和稳定的信用风险模型。我还需要确保其他数据科学家和业务分析师能够评估我的模型或重复相同的步骤并产生相同或类似的结果。
导读：大数据时代方兴未艾，人工智能时代又呼啸而至。在人工智能时代，将数据的价值发挥出来的要素有资金、数据、平台、技术、人员等。数据科学家是人员要素中最为重要的部分，是需要企业非常重视的。
面对山一样高的，海一样广的数据，我们该怎么办？ 数据挖掘中的5W问题 ❶为什么要使用数据挖掘？ ❷数据挖掘是什么？ ❸谁在使用数据挖掘？ ❹数据挖掘有哪些方法？ ❺数据挖掘使用在哪些领域？ 百度百科中
4月25日，第四届数字中国建设峰会在福州开幕。本届峰会以“激发数据要素新动能，开启数字中国新征程”为主题，在闽江之畔绽放新一轮数字化建设的澎湃浪潮。
今天分享的内容主要分为四个部分，首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案，接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作，最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。
无论在股市还是车市上，新能源汽车早已站在了舞台中央。在一台台爆款新车的背后，是造车新势力们产品力和技术力的强强联手，更是数字营销和直营的绝妙组合。早在 2021 年，造车新势力们就已基本完成了销量的“原始积累”。根据各品牌的官方数据，以“蔚小理”为代表的造车新势力 Top3 年销量均已突破 9 万台，无限接近于 10 万台的里程碑。
数据仓库或数据挖掘从业者一定对“啤酒与尿布”的故事不会陌生。这就是一个使用关联规则的经典案例。根据对超市顾客购买行为的数据挖掘发现，男顾客经常一起购买啤酒和尿布，于是经理决定将啤酒与尿布放置在一起，让顾客很容易在货架上看到，从而使销售额大幅度增长。关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用，包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。之后我们用一个示例说明如何使用MADlib的Apriori函数发现关联规则。
什么是数据仓库？ 数据仓库是一个面向主题的( Subject Oriented) 、集成的( Integrate) 、相对稳定的(NonVolatile) 、反映历史变化( Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理： ①数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库； ②数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 企业数据仓库的建设是以现有企业业务
一、MADlib简介 MADlib是Pivotal公司与伯克利大学合作开发的一个开源机器学习库，提供了多种数据转换、数据探索、统计、数据挖掘和机器学习方法，使用它能够简易地对结构化数据
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作，提升运营能力。
自2010年以来，我以不同的形式在三家公司（Microsoft、Oracle以及AWS）从事开发者关系的工作。我在市场营销、研发工程、商务拓展等多个不同的部门从事该工作。我有各式各样的管理方式以及许多指标与目标，其中，每个指标与目标都有着不同的优先级和期望。
建模无疑是大数据里面最艺术的部分，也是最令大数据从业者痴迷、得意的领域，一个好的模型就是一篇作品，是一首诗，令人心旷神怡。建模、模型并不是什么新鲜事物，它们早已出现在很多场合，譬如"产品模型"、"推荐模型"、"营销模型"、"挖掘模型”等等。但，它们有什么不同？ 建模的幻影有千万种，有些人做过，有些人没做过，我们该如何看待？建模是不是需具备很多专业知识，非专业人士无法掌握？小白杨的所思所想，都在下面的文字。 一、建模并不神秘：让数据产生新的数据 一些建模的观点已在前面的道与法两篇体现，
腾讯企点 公众号ID：qidianonline 关注 本文主要讲述该系统从立项到开发的过程以及系统功能，也是作者自己工作项目的总结。 本文由 @兔先森 原创发布于人人都是产品经理 项目背景 公司是做汽车后市场，基础业务为洗车，模式为：高端小区地下车库的汽保站，主要形式为“夜养车”，即：晚上做洗车业务，白天休息。同时，在洗车的时候，会进行作业采集，如：车身受损，保险到期，保养到期等。 因此会有比较多的联动业务，为了提高其他业务的成交，因此开发系统给营销部门进行分析和外呼，同时给管理层进行
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于 实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点？ 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处？ 3.如何构建实时数据仓库？ 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构？ 越来越多的实时数据需求，需要更多的实时数据来做业务决策，例如需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案，优先考虑实时的，如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库，已经被很多公司所接受，而且接触很多About云社区会员，都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点：
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者
2018年增补版，增加了近一两年出现的一些常见的新的名词，大约20个，并做了详细的解释。
1 您如何做数据挖掘？ 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于 实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖 掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖
有赞是一家SaaS公司，更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值，并对数据进行可视化分析与展示，是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生，BI平台经过多次迭代，使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示，满足了不同业务的取数需求，目前月均 UV 700+，PV 3W5+，报表总数 5K+。
（1）5W2H又称为七问分析法，是以五个开头的英文单词和两个H开头的英文单词进行提问，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much）
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
之前开发过一个画像项目，并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节，例如PSM，RFE，USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验，尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好，理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料，所以，我又专门开了一个专题，打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标，每天第一时间收获技术干货！
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