栖客

转载自：http://www.itongji.cn/article/112229522013.html当今现实世界的数据极易受噪声，丢失数据和不一致数据的侵扰，低质量的数据将导致低质量的挖掘结果，数据预处理技术可以提高数据质量，从而提高数据挖掘结果的质量和性能。数据预处理的方法主要有如下三种：数据清理、数据集成与变换、数据归约。数据清理例程通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或删

转载自：http://www.itongji.cn/article/0R35502011.html最小二乘法回归、岭回归等都是线性方程，都是假设自变量与因变量之间是线性相关关系，得出的回归系数也是线性回归系数。但是在大部分的企业服务管理实践中，服务要素表现与客户总体满意度之间的关系并不全是线性关系。日本质量管理大师KANO提出了著名的KANO模型，将质量要素分成3类，如下图所示

转载自：http://www.itongji.cn/article/060521H2013.html大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。    根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、ActiveArchive和Exploration，大数据分析目

转载自：http://www.itongji.cn/article/03131M22013.html【编者按】 数据到手不知道用什么方法？各种数据分析方法的介绍架构如何？我该如何将各种数据分析方法分类？……当你遇到这些问题时候，下面这张来自@数据分析小策划与@数据挖掘与数据分析的联合作品，是不是就是你想要的神图呢？==点击查看大图==

转载自：http://www.itongji.cn/article/092I5X2014.html　　很多公司都在探索如何挖掘大数据的价值，但有一类公司不得不擅长做这项工作，那就是：数据分析提供商。这些公司的商业模式决定了其必须能够有效、持续地提供客户愿意买单的数据产品和服务。　　下面将分享一家伟大的数据分析提供商- ComScore，如何通过3个关键因素(一个

转载自：http://www.itongji.cn/article/0R42A62013.html有人说扯淡，一分钱的关系都没有。有人说其实关系大了去了，一般会创业的就会追女生，会追女生就会创业，二者在能力和手法上一致的。我们先看看结果，创业的结果是什么，创业最终的目的是要实现IPO，这是所有创业者的终极梦想之一，再往大的方向来想，可能要做一个企业家，但是企业家终究只有少数

转载自：http://www.itongji.cn/article/123130292013.html大数据这个概念提了好多年。每次提到大数据的时候，都是个性化、精准化，大家能想到的就是这些。在很多年前，IBM和很多大互联网公司都在提这个话题。但是它真正产品化或者商业化的价值，是在2011、2012年以后才有了爆发性的增长。它有一些原因：第一个是这两年确实是随着社会

转载自：http://www.itongji.cn/article/10243C12014.html数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。首先，我们来看比较常见的分析方法：5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对

转载自：http://www.itongji.cn/article/122430112013.html2013年似乎人人都在谈论大数据，然而说得云里雾里者多。许多企业家更关心的事是：如何才能真正找到大数据营销的切入点？大数据营销的十大切入点许多人感觉到大数据时代正在到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉。实

转载自：http://www.itongji.cn/article/0GJ52011.html1.空间分析方法利用GIS的各种空间分析模型和空间操作对GIS数据库中的数据进行深加工，从而产生新的信息和知识。常用的空间分 析方法有综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、距离分析、叠置分析、地形分析、趋势面分析、预测分析等，可发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联规则，或发现目标

转载自：http://www.itongji.cn/article/12032b32013.html谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验什么是数据挖掘 某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据

转载自：http://www.itongji.cn/article/zonghepingjiafa.html什么是综合评价法？　　运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多变量综合评价方法，或简称综合评价方法。其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用

在讨论这个问题之前，需要理解清楚模型驱动与数据驱动两个词的含义。到底什么是模型驱动？从认识世界的角度来讲，我们理解的制度、礼仪、道德等等，基本上都可以理解为模型，通过这些模型，我们可以清楚地明白哪些是好的，哪些是坏的，哪些该做，哪些不该做。然而在数据侧，在业务理解上，也可以类似地理解。我们需要梳理一套清晰的思路来把业务做得更好，不如叫做业务模型，定义了具体的参与人、流程等关键因子。我们需要一套组件

对于数据分析师而言，掌握一套方法论至关重要。搞数据挖掘，需要知道CRISP-DM，5A以及SEMMA三种过程模型或方法论。然而对于大数据，对于各位打算成为数据科学家的读者，是否想过总结一套适合自己的大数据方法论呢？这里抛出拙著，希望广泛讨论，不足之处，敬请赐教~整体构思：有观点认为大数据本身是种方法论，对于此，我持保留观点。然而对很多想实现大数据，想发展成为大数据公司的企业而言，面对大

转载自：http://www.itongji.cn/article/0Z410062012.html市场规模的估算对于企业运营至关重要，若估算结果与实际水平相去甚远，企业要么会承受过剩的库存，要么会因存货短缺丧失赚钱的机会。那么，什么是市场规模，又该如何对市场规模进行估算呢？一、什么是市场规模市场规模即市场容量，是一个特定产品的购买用户数（或销售量、销售额）。

转载自：http://www.itongji.cn/article/112913962012.html当你不知道如何运营网站时？你的竞争对手可以帮你；      当你不知道如何发掘资源时？你的竞争对手可以帮你；      当你不知道如何开展下一步营销活动时？你的竞争对手可以帮你；       ……       数据分析日常工作中有一项内容叫“竞品分析

转载自：http://www.itongji.cn/article/0I025042013.html钻研任何一个领域，都离不开“元思考”，或者称为“战略级思考”：思考它要解决的基本问题是什么，思考它的核心的方法路径是什么，以及思考它面临的最大挑战是什么。用户研究如是。     用户研究面临的最大挑战是研究与设计之间的鸿沟，也就是说，研究的结果常常难以落地，难以为产品的设计和创新

数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。 什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例，二元响应模型，如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模型的构建选择历史客户数据，这些客户响应了以前类似的活动。有指导数据挖掘的目的 就是找到更多类似的客户，以提高未来活动的响应。   

男生和女生分别是来自不同星球的科学事实已经众所周知的了.男生们总是认为,女生们都是迷一样的生物,他们的情感状态浮动似乎是以秒单位在变化的,难以理解,更勿论预测了! 而女生们觉得男生都是没有感觉动物,完全不能理解什么叫感受-尽管已经告诉他们N次了!这种男女之间的根本差别,导致了他们之间的感情关系是受一种超级无敌复杂的系统所支配的.        不过,我们可以用一个叫隐式马尔可夫(Hidde

转载自：http://www.itongji.cn/article/0GHH011.html浅谈数据质量管理在长期的数据仓库、CRM等数据分析项目的开发工作中发现，低下的数据质量往往造成开发出来的系统与用户的预期大相径庭；很多数据仓库、CRM项目应用程度不高或最后失败，归根结底都是数据质量不高造成的。数据质量不高已经成为困扰此类项目的开发人员与用户的一个严重问题。为了提

转载自：　企业的竞争是客户的竞争，大多数企业已经意识到有效的客户细分是企业参与客户竞争的核心竞争力，企业的服务营销策略也离不开有效客户细分的支持。       企业在逐渐接受分级服务分类营销理念的同时，也面临越来越多的客户细分挑战。那么，如何进行有效的客户细分呢？　　企业进行有效的客户细分通常需要经过以下八个步骤：　　首先，明确细分的目标。目标不同，关注

转载自：1、Kano模型简介1.1 Kano模型起源：满意度的二维模式著名市场营销学大师、美国西北大学教授菲利普•科特勒说过：满意是指一个人通过对一个产品的可感知的效果与他的期望值相比较后，所形成的愉悦或失望的感觉状态。在竞争日益激烈的当下，用户的满意度直接影响着用户对于企业/产品的忠诚度，进而影响用户的粘性和流失。正因如此，每个公司/产品，都想了解自己客户的满

转载自：http://www.itongji.cn/article/0R45542011.html通过客户投诉意见、网站信息收集、一线员工反馈等渠道获得的客户需求信息往往庞大而杂乱，管理者很难从中理出清晰的客户需求路径，一个个的热点问题可能会干扰管理者对全局的认识和把握。作为服务管理者，必须要站到一个高度，清楚地知道在整个的服务过程中，哪些环节、人员、行为、制度等会影响

转载自：http://www.itongji.cn/article/0F423432013.html　　用户流失原因调研时不知如何入手？　　不知如何才能找到用户真正的流失原因？　　不知如何把调研结果应用到产品改善中？　　到底要怎样才能做好用户流失原因研究呢？　　在做了一些用户流失原因调研项目后，笔者总结了用户流失原因调研四步经。 第一

转载自：http://www.itongji.cn/article/100Q2012012.html随着客服中心的规范化、精细化管理成为行业发展方向，数据分析在运营管理及决策支撑中扮演了越来越重要的角色，很多客服中心认识到数据分析的重要性并积极开始追求各种复杂数据分析技术的应用，但效果往往不佳。其实，笔者认为就国内客服中心运营管理的发展状态而言，能够熟练运用基础的数据分析方法就能够解决运营

转载自：http://www.itongji.cn/article/0GI34R014.html本文为“DataEye精细运营分享会”厦门站网龙公司现场演讲内容，由DataEye提供。该演讲分享了微观数据分析在流失原因探索上的运用。

转载自数据分析师不应当仅仅只是发现本应该发现的“经验”，而应当掌握数据探索，发现潜在的价值，预见可能将发生的某种未来。本信息图由@微软数据视界制作，由@数据小兵 的《数据分析师不是数羊的》一文改编而成。

转载网站分析方案能否彻底实施，最关键的在于是否有严密的方案，方案应该包括哪些内容呢？主要框架包括商业目标，围绕商业目标要解决的问题，需要什么数据来回答这些问题，然后就是实施数据收集，自定义相关的网站分析报告，最后是分析后在正确的时间把正确的数据呈献给正确的人。第一步：定义商业目标第一步就是完全弄懂网站所有者和营销策略的商业目标，无论你是盈利还是非盈利，公

转载自错误一、为细分而细分，细分客户群后没有具体的行动方案有些企业细分客户群体后，没有采取差异化的措施，针对具体的客户细分群体制定对应的经营活动方案，客户细分报告被束之高阁。这样的细分是无用的细分。企业做客户细分是为了营销、为了管理、为了研发产品、为了策划活动、为了投资项目，为了…，最终是为了发展和盈利。在细分客户的时候，需要考虑具体的目的，并在客户细分后制定相对应的行动举

外推预测法是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法的总称。因为外推预测法基于过去的行为数据，所以它是保守的。通常可以使用时间序列数据或横截面数据进行外推预测。对于横截面数据进行外推的情况，比如可以使用一些州枪支法律改变的行为反应来预测其它州的反应。当外推的结果与真实的结果不一致时，外推就不再保守了。此时，可以考虑加入判断，合并到外推的结果中。那么有哪些方法可以合并一些知识到外推的结果中呢？