零售企業(yè)通過多年的運營，掌握了大量的一手?jǐn)?shù)據(jù)資料，如果能從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其隱藏的價值，掌握消費者的消費行為規(guī)律，預(yù)測消費者的購買意圖，就能體現(xiàn)精確的營銷策略。將以產(chǎn)品為導(dǎo)向的傳統(tǒng)營銷模式改為以消費者為導(dǎo)向的精確營銷模式，是零售企業(yè)提高核心競爭力的有效方式。大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)規(guī)模大到不能使用傳統(tǒng)分析方法在合理時間內(nèi)進(jìn)行有效的處理。大數(shù)據(jù)不僅僅指數(shù)據(jù)規(guī)模大，還包括數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用，是數(shù)據(jù)對象、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用三者的統(tǒng)一。以下是小編為你整理的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要學(xué)什么 ?

零售企業(yè)數(shù)據(jù)管理 ?

數(shù)據(jù)收集是零售企業(yè)實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的基礎(chǔ)。通過POS機、觀測設(shè)備、移動終端、互聯(lián)網(wǎng)、智能終端等收集企業(yè)與顧客的交互數(shù)據(jù)，同時在企業(yè)運營過程中重視對商品數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、會員關(guān)系數(shù)據(jù)等交易數(shù)據(jù)的收集。另外，企業(yè)外部的數(shù)據(jù)如市場調(diào)查數(shù)據(jù)、專家意見、第三方機構(gòu)數(shù)據(jù)等也可收集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、重構(gòu)、填補，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，補充到數(shù)據(jù)庫。根據(jù)企業(yè)的商業(yè)目標(biāo)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將原始數(shù)據(jù)整理為目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

消費者分群及理解 ?

消費者的消費行為，利用收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行消費者分群，分析不同消費群體的特征、消費偏好，進(jìn)行消費需求預(yù)測。對得到的消費者類別進(jìn)行描述性分析，根據(jù)帕累托的二八原則，企業(yè)80%的利潤是由20%的重要消費者創(chuàng)造的。零售企業(yè)只要把握住這部分消費者，針對不同價值的消費者群體投入相應(yīng)的營銷資源，優(yōu)先滿足重要消費者的需求。 ?

營銷方案設(shè)計 ?

零售企業(yè)首先設(shè)立營銷目標(biāo)，如增加銷售10%、提升消費者忠誠度、提升消費者價值、擴大企業(yè)*度等?？偟膩碚f，可描述為優(yōu)化消費者價值、獲取新消費者、實現(xiàn)消費者保持、實現(xiàn)交叉銷售和增量銷售，最終提升企業(yè)利潤。通過營銷活動，將以前低價值消費者轉(zhuǎn)換為重要消費者，并保持其忠誠度。 ?

大數(shù)據(jù)云計算是什么 ?

簡單來說：云計算是硬件資源的虛擬化，而大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區(qū)別。當(dāng)然，如果解釋更形象一點的話，云計算相當(dāng)于我們的計算機和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化后在進(jìn)行分配使用。 ?

云計算的本質(zhì)就是將計算能力作為一種較小顆粒度的服務(wù)提供給用戶，按需使用和付費，具體體現(xiàn)在： ?

經(jīng)濟性，不需要購買整個服務(wù)器;快捷性，即刻使用，不需要長時間的購買和安裝部署;彈性，隨著業(yè)務(wù)增長可以購買更多的計算資源，可以需要時購買幾十臺服務(wù)器的1個小時時間，運算完成就釋放自動化， 不需要通過人來完成資源的分配和部署，通過API可以自動創(chuàng)建云主機等服務(wù)。 ?

而大數(shù)據(jù)相當(dāng)于海量數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫”，通觀大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展我們也可以看出，當(dāng)前的大數(shù)據(jù)發(fā)展一直在向著近似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫體驗的方向發(fā)展，一句話就是，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫給大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供了足夠大的空間。 ?

大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系 ?

大數(shù)據(jù)的總體架構(gòu)包括三層：數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)先要通過存儲層存儲下來，然后根據(jù)數(shù)據(jù)需求和目標(biāo)來建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析產(chǎn)生價值。 ?

而中間的時效性又通過中間數(shù)據(jù)處理層提供的強大的并行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)生最終價值。 ?

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方法 ?

大數(shù)據(jù)不僅改變了數(shù)據(jù)的組合方式，而且影響到企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)和提供。通過用數(shù)據(jù)來規(guī)劃生產(chǎn)架構(gòu)和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產(chǎn)生的細(xì)節(jié)問題，提供相關(guān)性的、一對一的解決方案，為企業(yè)開展生產(chǎn)提供保障。更好的幫助企業(yè)做到“未雨綢繆”。大數(shù)據(jù)的虛擬化特征，大大降低了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，使企業(yè)能夠在生產(chǎn)或服務(wù)尚未展開之前就給出相關(guān)確定性答案，讓生產(chǎn)和服務(wù)做到有的放矢。 ?

通過大數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，根據(jù)不同品牌市場數(shù)據(jù)之間的交叉、重合，企業(yè)的運營方向?qū)兊弥庇^而且容易識別，在品牌推廣、區(qū)位選擇、戰(zhàn)略規(guī)劃方面將做到更有把握地面對。不用像過去一樣每天做市場預(yù)測，還要依靠自身資源、公共關(guān)系和以往的案例來進(jìn)行分析和判斷，得出的結(jié)論往往也比較模糊，很少能得到各自行業(yè)內(nèi)的足夠重視

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通過大數(shù)據(jù)計算對社交信息數(shù)據(jù)、客戶互動數(shù)據(jù)等，可以幫助企業(yè)進(jìn)行品牌信息的水平化設(shè)計和碎片化擴散。通過業(yè)務(wù)分析軟件和零售專業(yè)知識，還可以幫助企業(yè)更好地了解購物者的旅程，以增加同店銷售，減少盜竊，并消除不必要的成本。 ?

參考借款人社會屬性和行為來評估信用 ?

參考過去互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低;年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率*，30歲左右的人違約率*。貸款用于家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低;聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低于1萬5千的人貸款違約率 高;貸款次數(shù)多的人，其貸款違約率低于*次貸款的人。 ?

經(jīng)常不交公共事業(yè)費和物業(yè)費的人，其貸款違約率較高。經(jīng)常換工作，收入不穩(wěn)定的人貸款違約率較高。經(jīng)常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經(jīng)常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。 ?

午夜經(jīng)常上網(wǎng)，很晚發(fā)微博，生活不規(guī)律，經(jīng)常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%?？桃怆[瞞自己過去經(jīng)歷和聯(lián)系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。 ?