利用大數據進(jìn)行分析，大致是需要六個(gè)過(guò)程，提出問(wèn)題——問(wèn)題分析——數據準備——數據分析——產(chǎn)生報告——提出方案，大數據分析，主要是圍繞這六個(gè)進(jìn)行開(kāi)展。以下是小編為你整理的大數據要學(xué)哪些知識 ?

進(jìn)行大數據分析，雖說(shuō)各個(gè)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(chǎng)，用戶(hù)，渠道，效果，這幾大類(lèi)，如果有條件還可以進(jìn)行分支拓展。 ?

對市場(chǎng)/行業(yè)進(jìn)行大數據收集，分析：比如說(shuō)，數據收集的方向，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，社會(huì )，技術(shù)這幾個(gè)入手，小方向可以從產(chǎn)品分析。

對于用戶(hù)的調查，可以開(kāi)展用戶(hù)畫(huà)像，數據內容包括：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，消費情況，興趣愛(ài)好，在哪些圈子等等.... ?

對產(chǎn)品進(jìn)行數據分析，可以從人群——市場(chǎng)——渠道——產(chǎn)品，這四個(gè)輪回，通過(guò)人群，可以得到市場(chǎng)，通過(guò)渠道可以得到人群，通過(guò)人群又可以得到產(chǎn)品的使用情況。 ?

要進(jìn)行大數據分析，光有上面還是不夠的，還需要進(jìn)行一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)效果的分析，分析的方向，包括用戶(hù)的行為，渠道的流量變化，以及一個(gè)最終的成本收益，投資回報率等。 ?

根據對營(yíng)銷(xiāo)效果的分析，從而可以分析出不同渠道的一個(gè)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(hù)行為信息 ?

簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是用戶(hù)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(mǎi)、使用減價(jià)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(jià)、看相關(guān)評測、參與討論、社交媒體上的交流、與好友互動(dòng)等。 ?

對客戶(hù)進(jìn)行多維度地分析，以用戶(hù)的地域、性別、年齡等人文屬性建立分析維度，把所有的團購信息進(jìn)行篩選，這樣可以簡(jiǎn)單地把EDM的相關(guān)性大幅提高，起碼用戶(hù)收到的郵件是基本在住宅、工作場(chǎng)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(hù)過(guò)去是否有點(diǎn)擊，是否有購買(mǎi)，購買(mǎi)的產(chǎn)品價(jià)值，購買(mǎi)的頻率，最近一次什么時(shí)候購買(mǎi)等屬性進(jìn)行量化，產(chǎn)生客戶(hù)價(jià)值的評分，把客戶(hù)分出價(jià)值的高低，對推薦的接受難易程度作出評估，依據這些評分來(lái)決定多頻繁對該客戶(hù)進(jìn)行EDM操作，以及推薦的商品的細類(lèi)，以提高反饋率。

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對購買(mǎi)過(guò)商品客戶(hù)的購買(mǎi)記錄，以及點(diǎn)擊過(guò)的商品記錄進(jìn)行分析，對團購的折扣比例，商品原價(jià)，折扣金額，團購時(shí)間長(cháng)短，能否退款，是否單人使用，風(fēng)格等等分別打分、統計、歸類(lèi)，以對客戶(hù)的可能興趣點(diǎn)進(jìn)行“預測”，這是一個(gè)相對高級、相對復雜的過(guò)程，但是運用得好的話(huà)會(huì )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(gè)“不喜歡”的按鈕，收集客戶(hù)不喜歡的東西對個(gè)性化推薦來(lái)說(shuō)具有幾乎和喜歡的商品一樣重要的價(jià)值，假設一個(gè)客戶(hù)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(mǎi)另外一個(gè)99元日餐雙人套餐給你透露的信息還要多。 ?

因此無(wú)論從什么角度來(lái)說(shuō)，電子商務(wù)和團購都還有大量的優(yōu)化空間，我相信以大數據為核心的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)則是幫助電商在這場(chǎng)紅海大戰中贏(yíng)得戰役的利劍。 ?

數據可視化和展示中的性能技巧 ?

●確?？梢暬瘜语@示的數據都是從*的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時(shí)間短進(jìn)行匯總，建議使用分類(lèi)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(gè)原始數據。 ?

●這不僅*限度地減少數據傳輸，而且當用戶(hù)在線(xiàn)查看在報告時(shí)還有助于避免性能卡頓問(wèn)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(gè)重要的技術(shù)。 ?

●大部分可視化工具允許通過(guò)增加線(xiàn)程數來(lái)提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪(fǎng)問(wèn)量較大那么這是提高系統性能的好辦法。 ?

●盡量提前將數據進(jìn)行預處理，如果一些數據必須在運行時(shí)計算請將運行時(shí)計算簡(jiǎn)化到最小。 ?

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

●同樣，一些工具可以進(jìn)行增量數據同步。這*限度地減少了數據傳輸，并將整個(gè)可視化過(guò)程固化下來(lái)。 ?

●保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。 ?

●大多數可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形(SVG)。使用SVG復雜的布局可能會(huì )產(chǎn)生嚴重的性能影響。 ?