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最高阶段- 数据分析

“这不是预言,而是物理学家巴拉巴西,通过研究提出人类93%的行为是可以预测的,这意味着人在进行活动时通过观察行为延伸到预测,继而进入掌控范围。”

属性分析

即找出大数据中一组数据对象的具体特性,按照分类划成不同组别匹配到给定的客户,主要以属性和特征作为分析消费趋势与客户的满意度进行营销。

即找出大数据中一组数据对象的具体特性,按照分类划成不同组别匹配到给定的客户,主要以属性和特征作为分析消费趋势与客户的满意度进行营销。

周期分析

聚类分析

​就是把一组数据按照相似性和差异性分成每个类别,其目的是将同一类别尽量拉近相似性,分开相异性,应用到客户组群分类,属性分析,购买力预测与市场细分等。所谓聚类,就是发现重要的客户属性,做出物以类聚,人以群分,并据此分类。例如银行领域对信托或项目投资进行客户分群预估风险评级。

强调关联分析是追求模糊的正确,而不是精确的错误,从而寻出数据库中数据项之间所存在的关联性规则,即一件事发生可能导致另件事在同一事态发生的关联或看似互不相干的事务,牵扯出有趣的相互关系。形成隐藏在数据里的非关联性的关联定向,作为产品定位,定价,制定客户群,管理风险,研究生产及影响市场营销效果等指向性。

关联分析

特征分析

斟选关于数据里的特征或生意流失导致产品滞销的主要原因作为参考依据。

是指在数据中耐人寻味的反常例子,例如预期偏差,例外的答案以作观察结果差别的评估。这对企业危机管理,其不正常的提示找出哪些意外收获,而意外的规则性通过挖掘发觉各种异常动态,分析评价,识别等方面预防。

变化分析

挖掘分析

采集各行各业,各种市场客户,行为数据以及竞争对手相关一切集中分析。这对企业有着重大影响。并根据分析找出引发危机的问题所在,提前解决。

在大数据时代,传统的商业竞争早已不存在边界之争,比之更有预测未来能力的数据分析,通过深度挖掘可以预测未来趋向及用户行为的预估,用已知的数据寻找出未知的答案,让数据转换成影响指数,进而做出前瞻性的知识决策,对市场抢占先机。

预测分析