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浅谈数据分析、数据挖掘、BI及分析型CRM

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时间:2013-10-14 22:09来源:谷歌推广seo网络知识 作者:谷歌优化怎么做
市场领域里的数据分析,是用数据来描述过去和现状。比如到目前为止,前5年的市场份额,及增长率;目前客户的年龄、地域、收入分布等等。
市场领域里的,是用数据来描述过去和现状。比如到目前为止,前5年的市场份额,及增长率;目前客户的年龄、地域、收入分布等等。可以满足大部分的市场决策需求。描述性统计分析中的频数、百分比、交叉表、均数间比较、相关分析应该都是数据分析经常用到的统计方法,而且能够满足大部分的市场调研,和市场状况分析的需求。这部分数据分析结果不需要进行验证,因为它就是在描述事实本身。(抽样的情况下除外,google推广,因为需要对总体进行推断)

而数据挖掘,是用历史的数据对将来进行预测的分析,带有决策的味道。比如数据分析的结果说这是“牛”,是因为,数据明白的标明了“牛”,而数据挖掘的结果说这是“牛”,是因为在数据中有“4条腿”、“吃草”、“产奶”、“体重”等等这些指标,所以我们分析出来说这是“牛”,这个得出结果的过程就是数据挖掘的过程,而结果是需要验证的,是可能会判断错误的,这也许是“羊”。客户细分、客户获取、客户响应模型、客户提升模型(交叉销售、向上销售)、客户流失预警这些都属于数据挖掘。

但是这些模型具体包含哪些参数,通过什么数据挖掘方法得到的,建立的过程,以及如何验证的,它们的用途怎样?在市场营销的决策中是怎样的角色。这是接下来要一步步学习和探讨的内容。

BI是最近比较热门的话题,之前我也不知道什么是BI,参与做了一个项目后,有了一些理解。BI实际上是数据分析,而非数据挖掘。CRM等数据库系统的数据通过ETL加载到BI软件中,做出一些数据分析的报表。BI之前的工作模式是:从系统中抽取数据,进行数据的清理工作,在EXCEL或者spss中做出这些基础的数据分析,然后再写成规则的报告。BI之后的模式是:整个过程变成了自动的,只要点击想要看到的报告名就可以自动生成了。实际上一个BI项目,是一个系统集成的过程,在这个过程中ETL是核心。

而分析型CRM,目前还不太了解,个人有些疑惑:分析的基础是数据,数据的质量是决定了一切。BI通过ETL对数据进行了清理和转换。那分析型CRM需不需要ETL,如果不需要,又如何在数据的输入端就保证其质量呢,而且还得保证这些数据的粒度都是产生报表时所需的。

(整理:英文推广TuiGuang123.com)
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