利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，大致是需要六個過程，提出問題——問題分析——數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——數(shù)據(jù)分析——產(chǎn)生報告——提出方案，大數(shù)據(jù)分析，主要是圍繞這六個進(jìn)行開展。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)要學(xué)哪些知識 ?

進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，雖說各個行業(yè)都不一定相同，但是基本思路都是一樣的，分析的對象有：市場，用戶，渠道，效果，這幾大類，如果有條件還可以進(jìn)行分支拓展。 ?

對市場/行業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)收集，分析：比如說，數(shù)據(jù)收集的方向，可以從大方向以及小方向進(jìn)行，大的方向可以從政治，經(jīng)濟(jì)，社會，技術(shù)這幾個入手，小方向可以從產(chǎn)品分析。

對于用戶的調(diào)查，可以開展用戶畫像，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括：身份，行為，居住，交際圈等，往小了分，還有可以分為年齡，性別，學(xué)歷，消費(fèi)情況，興趣愛好，在哪些圈子等等.... ?

對產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以從人群——市場——渠道——產(chǎn)品，這四個輪回，通過人群，可以得到市場，通過渠道可以得到人群，通過人群又可以得到產(chǎn)品的使用情況。 ?

要進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，光有上面還是不夠的，還需要進(jìn)行一個營銷效果的分析，分析的方向，包括用戶的行為，渠道的流量變化，以及一個最終的成本收益，投資回報率等。 ?

根據(jù)對營銷效果的分析，從而可以分析出不同渠道的一個流量以及收益情況，從中就可以篩選出渠道的優(yōu)勢以及劣勢，再集中匯集跟分析報告，這樣就可以定出方案了。 ?

何為用戶行為信息 ?

簡單地說，就是用戶在網(wǎng)站上發(fā)生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點(diǎn)評、加入購物筐、取出購物筐、加入期待列表、購買、使用減價券和退貨等;甚至包括在第三方網(wǎng)站上的相關(guān)行為，如比價、看相關(guān)評測、參與討論、社交媒體上的交流、與好友互動等。 ?

對客戶進(jìn)行多維度地分析，以用戶的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，把所有的團(tuán)購信息進(jìn)行篩選，這樣可以簡單地把EDM的相關(guān)性大幅提高，起碼用戶收到的郵件是基本在住宅、工作場所附近，和自己的普通屬性相關(guān)的，可能有一些興趣的商品。 ?

對客戶過去是否有點(diǎn)擊，是否有購買，購買的產(chǎn)品價值，購買的頻率，最近一次什么時候購買等屬性進(jìn)行量化，產(chǎn)生客戶價值的評分，把客戶分出價值的高低，對推薦的接受難易程度作出評估，依據(jù)這些評分來決定多頻繁對該客戶進(jìn)行EDM操作，以及推薦的商品的細(xì)類，以提高反饋率。

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對購買過商品客戶的購買記錄，以及點(diǎn)擊過的商品記錄進(jìn)行分析，對團(tuán)購的折扣比例，商品原價，折扣金額，團(tuán)購時間長短，能否退款，是否單人使用，風(fēng)格等等分別打分、統(tǒng)計、歸類，以對客戶的可能興趣點(diǎn)進(jìn)行“預(yù)測”，這是一個相對高級、相對復(fù)雜的過程，但是運(yùn)用得好的話會收到非常良好的效果。 ?

考慮在所有推薦的商品旁邊增加一個“不喜歡”的按鈕，收集客戶不喜歡的東西對個性化推薦來說具有幾乎和喜歡的商品一樣重要的價值，假設(shè)一個客戶告訴你他不喜歡一款49元的西餐廳的雙人午餐，可能比他點(diǎn)擊甚至購買另外一個99元日餐雙人套餐給你透露的信息還要多。 ?

因此無論從什么角度來說，電子商務(wù)和團(tuán)購都還有大量的優(yōu)化空間，我相信以大數(shù)據(jù)為核心的個性化營銷則是幫助電商在這場紅海大戰(zhàn)中贏得戰(zhàn)役的利劍。 ?

數(shù)據(jù)可視化和展示中的性能技巧 ?

●確?？梢暬瘜语@示的數(shù)據(jù)都是從*的匯總輸出表中取得的數(shù)據(jù)。這些總結(jié)表可以根據(jù)時間短進(jìn)行匯總，建議使用分類或者用例進(jìn)行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數(shù)據(jù)。 ?

●這不僅*限度地減少數(shù)據(jù)傳輸，而且當(dāng)用戶在線查看在報告時還有助于避免性能卡頓問題。 ?

●重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產(chǎn)生非常不錯的影響。 ?

●物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術(shù)。 ?

●大部分可視化工具允許通過增加線程數(shù)來提高請求響應(yīng)的速度。如果資源足夠、訪問量較大那么這是提高系統(tǒng)性能的好辦法。 ?

●盡量提前將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如果一些數(shù)據(jù)必須在運(yùn)行時計算請將運(yùn)行時計算簡化到最小。 ?

●可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應(yīng)不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務(wù)模式都是針對不同場景設(shè)計的。 ?

●同樣，一些工具可以進(jìn)行增量數(shù)據(jù)同步。這*限度地減少了數(shù)據(jù)傳輸，并將整個可視化過程固化下來。 ?

●保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。 ?

●大多數(shù)可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形(SVG)。使用SVG復(fù)雜的布局可能會產(chǎn)生嚴(yán)重的性能影響。 ?