数据挖掘中的数据化运营发展趋势是什么呀?

数据挖掘中的数据化运营发展趋势是什么呀?

数据挖掘与数据化运营实战. 3.13 决策支持

3.13 决策支持 决策支持是现代企业管理中大家耳熟能详的词汇。数据分析挖掘所承担的决策支持主要是指通过数据分析结论、数据模型对管理层的管理、决策提供响应和支持,从而帮助决策层提高决策水平和质量。 对于现代企业和事业单位的管理层来说,数据分析的决策支持一部分是通过计算机应用系统自动实现的,这部分就是...

高校精品课-北京理工大学-数据仓库与数据挖掘(下)

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高校精品课-北京理工大学-数据仓库与数据挖掘(上)

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数据挖掘与数据化运营实战. 3.12 数据产品

3.12 数据产品 数据产品是指数据分析师为了响应数据化运营的号召,提高企业全员数据化运营的效率,以及提升企业全员使用数据、分析数据的能力而设计和开发的一系列有关数据分析应用的工具。有了这些数据产品工具,企业的非数据分析人员也能有效地进行一些特定的数据分析工作。因此可以这样理解,数据产品就是自动化、...

数据挖掘与数据化运营实战. 3.11 商品推荐模型

3.11 商品推荐模型 鉴于商品推荐模型在互联网和电子商务领域已经成为一个独立的分析应用领域,并且正在飞速发展并且得到了广泛应用。因此除本节以外,其他章节将不再对商品推荐模型做任何分析和探讨,至于本节,相对于其他的分析类型来说,会花费更多的笔墨和篇幅。希望能给读者提供足够的原理和案例。 3.11.1...

数据挖掘与数据化运营实战. 3.10 信用风险模型

3.10 信用风险模型 这里的信用风险包括欺诈预警、纠纷预警、高危用户判断等。在互联网高度发达,互联网技术日新月异的今天,基于网络的信用风险管理显得尤其基础,尤其重要。 虽然目前信用风险已经作为一个独立的专题被越来越多的互联网企业所重视,并且有专门的数据分析团队和风控团队负责信用风险的分析和监控管理...

数据挖掘与数据化运营实战. 3.9 卖家(买家)交易模型

3.9 卖家(买家)交易模型 卖家(买家)交易模型的主要目的是为买卖双方服务,帮助卖家获得更多的买家反馈,促进卖家完成更多的交易、获得持续的商业利益,其中涉及主要的分析类型包括:自动匹配(预测)买家感兴趣的商品(即商品推荐模型)、交易漏斗分析(找出交易环节的流失漏斗,帮助提升交易效率)、买家细分(帮...

数据挖掘与数据化运营实战. 3.8 用户(买家、卖家)分层模型

3.8 用户(买家、卖家)分层模型 用户(买家、卖家)分层模型也是数据化运营中常见的解决方案之一,它与数据化运营的本质是密切相关的。精细化运营必然会要求区别对待,而分层(分群)则是区别对待的基本形式。 分层模型是介于粗放运营与基于个体概率预测模型之间的一种折中和过渡模型,其既兼顾了(相对粗放经营而言...

数据挖掘与数据化运营实战. 3.7 服务保障模型

3.7 服务保障模型 服务保障模型主要是站在为客户服务的角度来说的,出发点是为了让客户(平台的卖家)更好地做生意,达成更多的交易,我们(平台)应该为他们提供哪些有价值的服务去支持、保障卖家生意的发展,这里的服务方向就可以有很多的空间去想象了。比如,让卖家购买合适的增值产品,让卖家续费合适的增值产品、...

数据挖掘与数据化运营实战. 3.6 信息质量模型

3.6 信息质量模型 信息质量模型在互联网行业和互联网数据化运营中也是有着广泛基础性应用的。具体来说,电商行业和电商平台连接买卖双方最直接、最关键的纽带就是海量的商品目录、商品Offer、商品展示等,无论是B2C(如当当网、凡客网),还是C2C(如淘宝网),或者是B2B(如阿里巴巴),只要是以商业为...

数据挖掘与数据化运营实战. 3.5 交叉销售模型

3.5 交叉销售模型 交叉销售这个概念在传统行业里其实已经非常成熟了,也已被普遍应用,其背后的理论依据是一旦客户购买了商品(或者成为付费用户),企业就会想方设法保留和延长这些客户在企业的生命周期和客户的利润贡献,一般会有两个运营选择方向,一是延缓客户流失,让客户尽可能长久地留存,在该场景下,通常就是...

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