随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善，我国汽车市场也得到了迅速增长。 与之配套的汽车售后服务市场成为庞大的黄金市场，发展潜力惊人。 在售后服务市场中，汽车 4S 店以其品牌优势，完整和规范的服务系统以及多种多样的增值服务受到消费者的青睐。但汽车售后市场纷繁复杂， 汽车 4S 店仍 要面对竞争品牌对保有客户的激烈争夺，还有汽车维 修集团、甚至一些小型的汽车维修店对市场的蚕食。 而忠诚度越来越低的客户，也让汽车4S 店感到束手无 策。 因此客户流失预警正成为汽车4S店售后服务领域 的一个重要研究问题。
背景知识：社交网络分析、数据挖掘、IBM SPSS Modeler 社交网络分析是人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和测量。图 1 是社交网络的一个示意图，其中的节点表示人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体；连线表示节点之间的关系或信息流动。信息流动的方式有很多，比如邮件，电话，短信，博客，等等。假设 A 经常与 B 和 C 通电话，通过分析 A 的电话 ID 记录，可以构筑出图 1 中的简单社交网络。从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中，A 具有较强的
针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。
社交网络分析是人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体之间的关系和流动信息的映射和测量。图 1 是社交网络的一个示意图，其中的节点表示人、组织、计算机或者其他信息或知识处理实体；连线表示节点之间的关系或信息流动。信息流动的方式有很多，比如邮件，电话，短信，博客，等等。假设 A 经常与 B 和 C 通电话，通过分析 A 的电话 ID 记录，可以构筑出图 1 中的简单社交网络。从此图中我们可以看出 A, B, C, 三人 中，A 具有较强的影响力。如果 A 获得了正面或者负面的消息，这消息会很快传递给 B 和 C。而 B 与 C 之间的影响力是间接的，只能通过 A 来传播。
解决痛点：针对一款产品，如何预警用户是否可能会流失？以及可以采用哪些手段加以干预？
导语｜针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 本文作者：alvinpan，腾讯CSIG数据科学家 一、分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言
1 前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 2 分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言：留住已有的用户胜过拓展新的客户，也就是俗称的
近日，中国科学院《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet硅谷动力联合发布了2018大数据独角兽企业排行榜。随着信息技术和人类生产生活深度融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会进步、人民生活都产生了重大影响。在数字化的今天，产业转型升级的起点正在形成，大数据异军突起，蕴藏着诸多机遇。借助资本的力量，数据与技术的魅力正在这些“独角兽”身上激荡出别样的风采。
解决痛点：什么是分类模型？有哪些方式？各类方式的优缺点各是什么？在工作中有哪些实战场景？如果你有以上的问题，相信本篇文章可以帮助到你！
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客户数据平台(Customer-Data-Platform)，简称CDP；通过采集多方客户数据(主体与线索)等，从而进行精准的客户分析和人群细分，进而实现高效的客户维系和发掘以及日常营销运营。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄
数据挖掘——就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU
数据猿导读 恒丰银行客户关系管理系统依托大数据平台，采用最新的微服务软件架构和实时流处理技术，通过整合内外部数据，实现了360客户视图、智能获客、营销机会、产品货架、行业资讯、团队协同管理、业绩看板等功能，为一线营销团队提供了智能化移动业务支持工具。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究
当下数据作为重要资产，已经成为企业优化运营策略、升级产品体验、挖掘增长潜力的重要驱动力。对于互联网企业来讲，数据在APP的整个生命周期中，都能发挥出巨大作用。借助数据能力，APP产品运营人员能够将人群、场景、流程做差异化细分，同时结合市场、渠道、用户行为等数据分析，更加高效地开展精细化运营。
随着科技发展，银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等客户需求。面对着大量的客户，银行需要更全面、准确地洞察客户需求。在实际业务开展过程中，需要发掘客户流失情况，对客户的资金变动情况预判；提前/及时针对客户进行营销，减少银行资金流失。本次竞赛提供实际业务场景中的客户行为和资产信息为建模对象，一方面希望能借此展现各参赛选手的数据挖掘实战能力，另一方面需要选手在复赛中结合建模的结果提出相应的营销解决方案，充分体现数据分析的价值。
面对山一样高的，海一样广的数据，我们该怎么办？ 数据挖掘中的5W问题 ❶为什么要使用数据挖掘？ ❷数据挖掘是什么？ ❸谁在使用数据挖掘？ ❹数据挖掘有哪些方法？ ❺数据挖掘使用在哪些领域？ 百度百科中
很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务
老客户或者会员客户对企业来说是非常重要的收入来源，开发新客户的成本是老客户的8倍，所有非常有必要激活老客户。数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。于是就整理了这份会员数据化营销脑图，包括：
充分利用各种技术手段，将营销信息推送到比较准确的受众群体中，从而既节省营销成本，又能起到最大化的营销效果。精准营销的本质是找到自己的目标客户并对其进行营销。
老客户或者会员客户对企业来说是非常重要的收入来源，开发新客户的成本是老客户的8倍，所有非常有必要激活老客户。数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。于是就整理了这份会员数据化营销脑图，包括： 会员数据化的具体应用场景，包括： 为预警事件设置阀值，自动触发应急处理机制 分析会员行为，为会员提供个性化、精准化和差异化服务 通过会员喜好分析，提高客户忠诚度、活跃度和粘性 通过会员分析，预防会员流失并找到挽回已经流失会员的方法 基于会员群体行为，更好的划分会员群体属性并挖掘群体性特征 基于群体用户和内容相似度，发现
客户作为品牌的重要资源，是具有价值和生命周期的。因此，了解客户生命周期以及不同生命周期客户的价值，对于企业市场营销活动和运营管理是非常重要的。
分享内容 ---- 这个演讲的内容大概包括四个部分：第一个是外卖业务对营销的要求，我会从比较概括层面讲一下针对外卖业务我们要做什么；第二个是美团用户画像，介绍一下画像的内容；第三部分通过一些具体的例子，分析我们面临的一些问题，分享一些经验；最后是我个人的一些思考和总结。 这是一个用户对产品的体验之旅，粗分成两个阶段：用户获取阶段和用户拓展阶段。第一个阶段，我们通过一些营销、个性化的广告，引起用户对外卖的兴趣。当用户下完首单之后，我们会引导用户第二次、第三次购买，在这个时候很重要的一点我们需要做出交叉销售，比
来源：ToBSaaS｜作者：戴珂 ---- 之前在给几家SaaS公司做诊断时，它们都向我咨询了同一个问题：为什么该做的都做了，该关注的指标看起来也算合理，该配置的岗位资源也都人手充足。可就是ARR/MRR没什么长进，主要表现为净收入留存率NRR始终上不去？ 这岂不是说，之前所做的努力，没起什么作用？ 表面上看，问题似乎是出在流失上，但也实在找不出什么更好的办法来改善留存。 那么问题究竟出在哪里呢？ 请运营的同学帮我导出几组数据，分别以30天和45天为激活周期，来计算客户的激活率指标。 结果低得令
那么什么是用户生命周期呢？通俗来说，就是用户从开始接触产品，到不断使用产品，再到离开产品的整个过程。
用户生命周期价值CLV（Customer Lifetime Value）比生命周期更重要。让用户能在生命周期中产生商业价值，才是运营的使命。这里的商业价值，不单纯是电商广告游戏等赚钱模式。信息和数据这些无形且很难量化的也是商业资产。
主要表现为：传统通信业务在逐步萎缩，新兴业务正在快速壮大。根据工信部数据，上半年移动流量业务收入3336亿元，占比业务总收入40.9%；固定宽带业务收入1220亿元，占比15%；语音业务收入684亿元，占比8.4%。这三者是运营商传统业务收入。云计算、IDC、大数据、物联网等新兴业务，2022年上半年收入1624亿元，占总收入的19.9%。这四者，构成当下通信业务收入的基本面：新兴业务逼近两成，传统业务守住六成。
宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖，“互联网分析在中国”博客（原“网站分析在中国”）全文作者，新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会（UNSW Marketing Analytics Advisory Board）委员。阳狮媒体集团特聘顾问，百度集团顾问与钻石讲师，腾讯星河计划顾问，Google mLab顾问，北京航空航天大学特聘教授，前阳狮媒体集团数据、技术与创新事业部总经理，前Adobe Omniture Business Unit亚太区首席商业咨询顾问。
解决痛点：本文为大家总结了，面试中常会问到的10道业务侧数据分析思路题，对于准备跳槽的你相信会有很大帮助。
数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
用户运营大家肯定都不陌生，现在大家在求职软件上看到的例如 社群运营，活动运营，这些都是属于用户运营的范畴。
背景 “618”年中购物节作为“全民狂欢”的代表，“万券齐发”“百亿购物金”“热爱狂欢趴”等花样繁多，优惠玩法以及由新兴直播带领线上与线下“全场景”的销售渠道，用户可以享受到各色各样的消费体验。在保障用户的使用体验和活动效果的过程中，我们经常会遇到网络质量问题、多页面大元素资源加载慢、接口调用异常等烦恼，导致线上用户体验差，用户流失直接影响企业品牌形象和经济收入。 烦恼表现： 1. 网络质量问题影响用户体验如何定位原因。 用户打开电商页面、查看商品图片快慢速度如何？差异原因在何处？ 运营商 DNS 服务器
来源/作者：李宽wideplum ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，助力产业转型升级。 二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 今天编译一篇关于客户流失的文章，来了解一下客户流失的重要性。
导读：金融是与我们数据人紧密关联的属性，我们总是要与钱打交道的。说道金融，自然会想到银行。大数据能够为银行做些什么呢？ 随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“
在“2013中国技术商业论坛暨领袖峰会”无数据不互联专场，腾讯云数据分析中心总监傅志华讲述了，腾讯如何利用用户生命周期管理办法帮助产品经理做精细化运营。 【用数据管理你的“用户生命周期”】 腾讯的精细化运营是如何贯穿于整个产品过程中的？ 腾讯用到一个很重要的方法，即用户生命周期管理办法。这也是社交网络事业群正在力推的一个很重要的方法论。 什么叫用户生命周期管理？传统营销学讲的是客户生命周期管理，因为腾讯社交群主要客户就是用户，所以我们叫用户生命周期管理。但是传统的对应的理论是客户生命周期管理，简称CLM。《
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。这里的知识一般指规则、概念、规律及模式等。 数据挖掘建模过程
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第
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经过取数工作后，就形成了由业务运行产生的原始数据。原始数据是极其丰富的，有很多种分类方法，而从用户的观点来看可以大致分为两种。一种是用户意识到的主动提供的，如注册数据，发表的文字等；另一种是用户不容易意识到的被动提供的，如上网IP地址，操作动作（像PC上的鼠标移动，手机上的滑动）。
机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？
9月13日，DT君邀请到了数数科技CEO吕承通，带大家了解数据驱动实现方法，并通过3个实战案例解析数据分析如何影响产品核心指标。本文为其演讲实录。
内容运营是指通过创造、编辑、组织、呈现网站内容，从而提高互联网产品的内容价值，制造出对用户的黏着，活跃产生一定的促进作用的运营内容。一个网站或者产品，一定是有内容进行填充的，而内容的来源、挖掘、组织、呈现、通知的方式和质量对内容运营的效果产生巨大的影响。
随着线上消费内容和场景的不断丰富，居民线上消费习惯日渐养成，传统金融行业发展模式也被逐步打破，强化线上渠道粘性成为金融行业发展的普遍共识。金融企业推动线上化，既要构建在线触达客户、识别客户、推荐产物、完成销售的全线上营销体系，还要做盈亏线运营、风险防控、成本管控等线上运营治理。如何实现？就需要对客户的各种数据举行分析，并在分析的基础上实现大数据在金融行业的规模化应用。
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