通過數據挖礦方式實現用戶數據變現

『壹』 如何用數據挖掘的方法做比較准確的用戶畫像

用戶畫像是大數據商業應用的重要領域，其實並沒有多麼復雜，只要掌握用戶畫像的原則和方法，以及實施步驟。結合金融企業的業務場景，用戶畫像可以幫助金融企業創造商業價值，實現大數據直接變現。

『貳』 數據挖掘的數據分析方法有哪些

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 ①分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。 ④關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。隨著Internet的迅速發展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，並根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

『叄』 數據挖掘結果應該怎麼呈現給用戶

作為以顧客為本的會議營銷行業，挖掘潛在客戶更是重要。
在挖掘潛在客戶時，我們首先應建立目標客戶資料庫，將營銷預算的重點投向這些目標客戶，與目標客戶進行針對性、持續性的接觸和溝通，並逐漸發掘出有意向的潛在客戶或項目機會，從而為公司創造直接的收益機會。
因此，我們首先要細分客戶群、定向營銷和直接營銷模式。BDL公司通過對目標細分市場的合理選擇和適當專注，並藉助資料庫營銷、電話營銷、會議營銷等直接營銷手段，提升市場與銷售活動的績效，提高市場營銷支出的投入產出比。會議營銷在高科技營銷和產業營銷等領域有著舉足輕重的地位，企業通過會議營銷，可以集中接觸潛在客戶、宣傳和展示企業形象、教育和講解企業理念、深入介紹和演示企業產品、有效了解客戶需求、挖掘潛在客戶和項目信息。會議營銷的具體形式包括：客戶研討會、技術演示會、技術培訓會、專家交流會、媒體溝通會、現場推廣會、渠道招商會、代理商會議等。
但是，由於直接營銷的手段和力量的不足。許多企業在舉辦會議營銷時，主要的參會對象是企業的老客戶、合作夥伴或是一些非目標客戶，從而造成了會議現場很熱鬧，銷售工作無實效的怪現象。因此，一個設計不佳、執行不力的會議營銷，是難以達到挖掘到潛在客戶或項目機會的目的。
一般的，企業產品或方案的常見銷售過程如下：
1、 分析產品特點和市場形勢，選擇目標細分市場、確定市場定位。
2、 篩選和整理候選的目標客戶資料庫，通過電話營銷、電郵營銷、函件營銷、網站營銷、傳真營銷等方式，接觸目標客戶，介紹企業的產品或方案，並逐步挖掘出具體的目標客戶。
3、 與目標客戶進行深入地溝通、接洽和演示，將其轉變成為企業的實際客戶。
在上述三個過程中，第一個階段的工作是策略性的，需要結合企業戰略發展階段、企業核心競爭力、行業競爭態勢、企業產品和方案的特點，來分析和確定目標細分市場；第二個階段的工作是事務性的，非常煩瑣、耗時；第三個階段的工作是藝術性的，需要企業的優秀銷售人員與客戶進行深入溝通和洽談，把握客戶心理，發掘客戶需求，為客戶提供增值或定製服務。
專業咨詢公司提供的會議營銷服務，可有力地幫助企業承擔第二個階段的工作，使企業將工作重點轉移到策略性的核心業務和流程，擺脫繁雜瑣碎的事務性工作，並進而提升企業核心競爭優勢。
會議營銷模式是否對企業有實效，一個重要的評價指標是看銷售部門是否滿意和認可。

『肆』 我有100萬生鮮消費者數據該怎麼變現

100萬生鮮消費者數據可以進行數據分析和數據挖掘後，以數據報表的形式提供給第三方的決策管理平台，這樣就可以直接以數據報表的形式變現。

『伍』 利用數據挖掘怎麼對數據進行分類

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。1、分類分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。2、回歸分析回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

『陸』 網站流量如何變現

你好朋友！
以下是回答，希望能幫助到你！
還請及時採納謝謝！
網站流量為王，草根站長思考最多的問題就是如何突破網站的流量瓶頸，但一些站長的網站流量起來以後，發覺流量變現也是個問題，如何將流量轉化成收入，充分發揮流量的價值，也是一個值得站長思考的問題。
按照網站定位和流量來源，我認為流量變現主要有以下幾種方式：
1、彈窗廣告變現：適合垃圾流量網站，這是最低級的流量變現方式，沒有任何技術和數據分析，適合垃圾網站使用，一般來說，這種網站的流量價值本身就很低，流量來源沒有確定目標，假如你網站有流量，但實在是找不到變現的方法，可以採取這種方式。
2、廣告聯盟變現：適合內容文章網站，對用戶體驗的影響不是很大，最好的當然是谷歌聯盟，廣告匹配很好，其次是網路聯盟，這種流量變現方式就具有一定的定向性，與網站本身內容契合，文章內容與廣告互補。
3、定向銷售變現：適合購物產品網站，來購物或者產品類網站的流量，本身就具有一定的目的性，他在了解某個產品，說明他對這件產品有興趣，近期或者不久將來有購買的慾望，這種流量價值較高，流量目的性很強，一般都會產生消費，是高階流量的典型代表。
4、增值服務變現：適合權威品牌網站，權威網站回頭客多，品牌忠誠度高，會員活躍，這些會員認同網站的價值，會經常訪問或者發表見解，對於網站的增值服務，很多都會購買，這種流量變現的方式不同於前面三種，前面都是為他人做嫁衣，流量最終都引導到別的網站上面去了，而增值服務變現，直接讓流量的價值實現最大化，就地消費，就地轉化，是流量變現的高級形式和最終目的。
以上四種流量變現模式，流量價值由低到高，變現方法也由淺如深，根據網站的定位和流量的來源，不同網站採取不同的變現方式，只有充分的對流量進行分析和數據挖掘，才能將網站的每個流量的價值最大化。

『柒』 大數據時代如何利用數據優化變現

在中國，進入2015年之後，大數據產業迎來了穩定成長的階段，大數據產業模式也已初步成型。目前國內已有的大數據變現商業模式大體分為九類：
1、B2B大數據交易所國內外均有企業在推動大數據交易。目前，我國正在探索「國家隊」性質的B2B大數據交易所模式。
2、咨詢研究報告國內咨詢報告的數據大多來源於國家統計局等各部委的統計數據，由專業的研究員對數據加以分析、挖掘，找出各行業的定量特點進而得出定性結論，例如「市場調研分析及發展咨詢報告」，這些咨詢報告面向社會銷售，其實就是O2O的大數據交易模式。
3、數據挖掘雲計算軟體雲計算的出現為中小企業分析海量數據提供了廉價的解決方案，SaaS模式是雲計算的最大魅力所在。雲計算服務中SaaS軟體可以提供數據挖掘、數據清洗的第三方軟體和插件。
4、大數據咨詢分析服務以大數據為依據，提供基於管理咨詢的大數據建模、大數據分析、商業模式轉型、市場營銷策劃等。
5、政府決策咨詢智庫智庫就是利用大數據，服務國家發展戰略，通過大數據分析提升梳理、整合信息。中國智庫數量從2008年的全球第12位躍居當前第2位。
6、自有平台大數據分析隨著大數據價值擴大，大中型企業通過開發、建設自有平台進行分析數據，由數據引導企業內部決策、運營等，起到企業內部價值鏈增值的作用。
7、大數據投資工具證券市場行為、各類指數與投資者的分析、判斷以及情緒都有很大關系。
8、定向采購線上交易平台通過這種平台可以保障基礎數據安全，大數據定向采購服務平台交易的不是底層的基礎數據，而是通過清洗建模出來的數據結果。所有賣方、買方都要實名認證，建立誠信檔案機制並與國家信用體系打通。
9、非營利性數據徵信評價機構建立非營利性數據徵信評價機構，可將數據徵信納入企業及個人徵信系統，作為全國徵信系統的一部分，避免黑市交易變成市場的正常行為

『捌』 數據挖掘怎麼實現

一樓的說法太武斷了。
數據挖掘可以通過商業軟體來實現，例如：SAS，SPSS clementine等；也可以通過自己編程或是下載已有的開源代碼來實現，例如：決策樹就有C4.5、ID3等很多種成熟的開源演算法。

『玖』 當大量數據集合在一起，如何通過數據挖掘的方法找出規律，對接下來的數據動向進行研究預測

其實大量的數據都是過去的數據，也就是說我們需要用這些過去的數據來預測未來的趨勢，一般常用到的就是統計學中的知識了。可以找出其趨勢分布，或者是排列規律等等。我建議房主可以看一些統計學的東西。

『拾』 誰能教教我更好的網站流量變現方法

網站流量為王，草根站長思考最多的問題就是如何突破網站的流量瓶頸，但一些站長的網站流量起來以後，發覺流量變現也是個問題，如何將流量轉化成收入，充分發揮流量的價值，也是一個值得站長思考的問題。
按照網站定位和流量來源，我認為流量變現主要有以下幾種方式：
1、彈窗廣告變現：適合垃圾流量網站，這是最低級的流量變現方式，沒有任何技術和數據分析，適合垃圾網站使用，一般來說，這種網站的流量價值本身就很低，流量來源沒有確定目標，假如你網站有流量，但實在是找不到變現的方法，可以採取這種方式。
2、廣告聯盟變現：適合內容文章網站，對用戶體驗的影響不是很大，最好的當然是谷歌聯盟，廣告匹配很好，其次是網路聯盟，這種流量變現方式就具有一定的定向性，與網站本身內容契合，文章內容與廣告互補。
3、定向銷售變現：適合購物產品網站，來購物或者產品類網站的流量，本身就具有一定的目的性，他在了解某個產品，說明他對這件產品有興趣，近期或者不久將來有購買的慾望，這種流量價值較高，流量目的性很強，一般都會產生消費，是高階流量的典型代表。
4、增值服務變現：適合權威品牌網站，權威網站回頭客多，品牌忠誠度高，會員活躍，這些會員認同網站的價值，會經常訪問或者發表見解，對於網站的增值服務，很多都會購買，這種流量變現的方式不同於前面三種，前面都是為他人做嫁衣，流量最終都引導到別的網站上面去了，而增值服務變現，直接讓流量的價值實現最大化，就地消費，就地轉化，是流量變現的高級形式和最終目的。
以上四種流量變現模式，流量價值由低到高，變現方法也由淺如深，根據網站的定位和流量的來源，不同網站採取不同的變現方式，只有充分的對流量進行分析和數據挖掘，才能將網站的每個流量的價值最大化。