数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
我们分三个主要的场景来说明。第一个是线下营销场景，使用到商业统计分析的主要是产品怎么组合带来的销售额最大、该给哪些消费者寄礼物和卷能够加大其消费概率、哪里选店最合理、区域销售因素主要是哪些因素决定的、销售预测、折扣多少比例能达到最大销售额/销售利润率、哪些产品的反馈更好、应该开发哪些产品、不同产品在不同区域和人群应该怎么投放/陈列等。第二个是线上场景，在这里使用商业统计分析和机器学习的组合方法较多，包含人群圈选和分类、千人千面的营销策略、推送策略、自然语义相关的评论分析等。第三个是营销管理相关的场景，更多是营销活动费用的最大化投入产出、营销策略的好坏及效果、不同区域的营销策略制定、销售预算的有效性/广告有效性、营销团队的分析。
在如上三个主要场景中，牵扯的算法比较多，传统的商业统计分析方法较多，包含假设检验，回归，DoE，机器学习，方差分析，时间序列分析等，使用的工具可以是Excel,JMP,Minitab,Tableau,SPSS,Adobe Analytics等，也可以结合一些SAAS平台的集成工具，比如SAP IBP和CX两个套件里的分析工具，阿里的PAI。具体使用场景要看场景来进行选择。数据分析体系建议主要借用CRISP-DM体系，但是要对商业数据分析建模要有经验，才可以构建出清晰的业务需求。 数字化转型网www.szhzxw.cn
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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