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纯干货,大数据分析实战案例如何从营销平台的9宫格分析确定分析场景和模型选择?

纯干货,大数据分析实战案例:如何从营销平台的9宫格分析确定分析场景和模型选择?

先从数据的乘法效应和外部效应说起。

关于数据的乘法效应,从字面意思就很好理解,但大数据除了乘法效应外,数据有个非常奇妙的效应叫做外部效应(externality),比如这个数据对我没用但对TA很有用,所谓我之毒药彼之蜜糖,比如:

金融数据和电商数据碰撞在一起,就产生了像小微贷款那样的互联网金融。

电信数据和政府数据相遇,可以产生人口统计学方面的价值,帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所。

金融数据和医学数据在一起,可以识别骗保。

物流数据和电商数据凑在一块,可以了解各个经济子领域的运行情况。

物流数据和金融数据产生供应链金融。

金融数据和农业数据也能发生一些化学作用。比如Google analytics出来的几个人,利用美国开放气象数据,在每一块农田上建立微气象模型,可以预测灾害,帮助农民保险和理赔。

今天分享的营销平台业务单元分析矩阵,就是一个基于数据的个性化推荐与事件营销的例子,利用数据分析,让不同领域的数据真正流动起来、融合起来,释放大数据的价值。

第一步、选题、确定分析场景。

即基于业务诉求、痛点分析确定分析主题,比如“营销平台业务单元分析”,我们需要针对业务专题,采用用户、产品和渠道三个分析维度;用对标、趋势分析、构成分析、达成分析等多种分析方法全方位多角度进行分析,构建基于数据驱动的营销平台。

首先,要构建营销平台,我们可以以用户为中心,从用户、产品、渠道3个维度设计分析场景。

(1)用户—用户:

包括用户行为特征分析、用户交往圈分析,建立用户画像、标签等。

(2)用户—产品:

包括用户偏好分析、客户分析、产品分析、用户产品时间分析、用户推荐产品、猜你喜欢等。

(3)用户—渠道:

包括用户类型与渠道匹配度分析、用户渠道偏好分析等。

我们还要依次以产品、渠道为中心,用同样的方法,从用户、产品、渠道3个维度设计分析场景

其次、根据分析场景,设计输入和输出,即确定哪些是关键影响因素(变量)、确定要输出的结果(目标指标的实时预测和动态调整),比如目标用户细分,了解我们的目标顾客人口特征和消费特征是精确营销的基础,用户标签则是目标客户细分的一个显性结果,因此,我们可以考虑使用用户兴趣模型、用户交往圈模型、用户健康度模型,然后定义相应的标签。

再比如,围绕产品内容分析,我们需要了解现有产品,包括畅销程度、内容等信息,构建产品内容特征标签,可以选用聚类分析、TOP排序等模型。

参考下列基于价值链的业务分析模型,分别从用户分析、内容分析、产品分析、渠道运营分析4个维度,设计分析场景。

第二步、选择分析模型

根据全面的分析场景,针对每个场景,准备好样本数据,然后参考下列4个步骤选择数据分析模型。

(1)导入数据,并对数据进行清洗,包括去重、补缺,去掉无效样本,一定要准备一些负样本。

(2)数值预测器,即对样本数据进行数值预测,确定预测区间。

(3)可用模型初步排序,比如线性回归、聚类、逻辑回归等,利用一些图形化工具和标准算法函数,快速试错,并对模型评价进行降序排序,从而找出最有效的几个模型。

3.1、一些大数据分析平台中的常用算法组件,见附图6。

3.2、算法编排软件效果示例,见附图7。

3.3、模型的效果评价案例,见附图8。

(4)深入分析确定模型,包括模型指标数据对比、模型特征分析、业务特征分析等,比如从业务特征方面,我们需要重点关注超标数据项,超标数据在样本里占比不能太少等。

第三步,参数调优、模型验证与运行。

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