数据化运营案例分析

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数据化运营案例分析

淘宝商业智能部万里（张振宇）2010 年 11 月

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数据化运营案例分享—目录统计学思想——前车之鉴理想与现实——遇到问题数据化运营——案例分析

分析方法论案例分析

数据可视化——数据之美


统计学思想前车之鉴

数据化运营案例—目录

谁若不把旁人做前车之鉴，旁人便把他做前车之鉴


统计学思想引子杭州 70 码交警部门新闻发布会：经初步分析肇事车辆的时速在 70码左右

　　


统计学思想三人行必有我师统计学将别人的实践，进行科学的观察、选择、归纳、比较和分析，然后消化吸收、纳入自己的知识体系的科学的方法。

　　


统计学思想为什么学统计描述：组织、概括搜集的数据，用易懂的工具进行展现。工具包括：图表和统计量

　　

推断：根据可能性的范围，不断进行着关于将来事件的推断。

　　


统计学思想生活中的统计模型行百里者半九十 “诗云：‘行百里者半九十。’此言末路之难也。”

——《战国策 ·秦策五》 --描述统计

　　

http://www.printing.hc360.com/


统计学思想生活中的统计模型朝霞不出门，暮霞行千里 --推断统计

　　


统计学思想思考？你在高速公路上的享受速度，前面的车突然急刹，怎么办？

　　


统计学思想预言： “统计学思想终有一天将成为公民必备的能力，就如同读写能力一样” ——英科幻小说家威尔斯

　　


理想与现实遇到问题



理想与现实伟大的理想

•服务 1000万家中小企业•创造 1亿个就业机会•为 10亿消费者提供平台

　　


理想与现实纠结的现实三个典型问题

他是谁：什么人买了 Smart？还想啥：顾客还喜欢什么？咋挽留：悄悄的我走了？

　　


数据化运营案例分析



数据化运营——案例分析数据化运营就像是现代战争中利用先进的定位系统来有效地打击目标。

　　

http://hi.baidu.com/6756780/album/item/9a14484f528450d5d1c86abe.html

http://www.nihaotw.com/gfxgx/sp/yg/200801/t20080130_328092.htm


数据化运营数据化运营分析方法论

分析方法论分析的信仰范围和纬度两种思路　　

http://pp.sohu.com/photoview-318276724-23541884.html


数据化运营数据分析方法分析方法论

数据分析和挖掘区别？见山是山？

　　


数据化运营数据分析方法分析的信仰

相信历史历史唯物主义

　　

相信行为行为往往比本质更重要

　　


数据化运营范围和维度范围以结果为导向大丈夫有所为，有所不为

维度角度决定深度横看成岭侧成峰网友建议： 08年诺贝尔经济学奖颁给猪。　　


数据化运营两种思路正向（ who ）：向谁运营以运营方案为导向　　

逆向（ what ）：依据什么运营以用户需求偏好为导向

　　


数据化运营数据化运营案例分析不同问题采用不同挖掘分析方法：

他是谁：什么人买了 Smart

——描述统计还想啥：顾客还喜欢什么——关联分析

咋挽留：悄悄的我走了——回归分析

　　


数据化运营——案例分析案例分析 1 什么人买了 Smart

他是谁：用各种图表和统计量来描述用户用聚类算法做行为细分

　　


数据化运营——案例分析行为细分两位美女像么细分用户的行为特征

　　


数据化运营——案例分析行为细分常用 K-means 聚类对行为信息内涵的客户特征进行类聚挖掘，发现不同客户群体的不同行为特征。

　　


数据化运营——案例分析行为细分各组特征优质用户（兴趣广泛和优质活跃）群体，占总用户数的 12％，而 IPV占比为66%

　　


数据化运营——案例分析案例分析 2 顾客还喜欢什么

还想啥挖掘用户的消费潜力

　　


数据化运营——案例分析关联分析还买啥买了流行饰品的人还买女装

评价指标支持度置信度提升度　　


数据化运营——案例分析案例分析 3 悄悄的我走了

咋给力

　　

http://www.wchol.com/upimg/allimg/0703/1_04110622.jpg


数据化运营——案例分析悄悄的我走了咋给力亲爱的，不要背叛我，已看到了你的心肝脾肺肾使用分类算法

　　


数据化运营——案例分析回归分析原理简单线性回归

　　

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/be/Normdist_regression.png


数据化运营——案例分析回归分析很给力

沉睡激活模型用户挽留方案

　　


数据化运营——案例分析相关和回归分析模型效果各组用户的模型给力效果

　　 6. 5%

9. 5%10. 8% 10. 8% 10. 9% 11. 6% 11. 9% 11. 9%

4. 6% 4. 5% 4. 5% 5. 0% 4. 8% 4. 8% 4. 7% 4. 7%

建模随机

沉睡会员激活比例 (网站购买）


数据可视化数据之美



数据可视化买家购物分析生动展示买家的购物历史记录，挖掘买家的购物趋势　　


数据可视化关联行业购物

分析展示购买此行业物品的买家，还热衷于购买哪些其他行业的物品　　


数据可视化各地区网购实时交易时实展现各地区网购交易，交易金额，交易行业　　


数据可视化 TaoHome展现消费者的购物路径　　


Q &A 时间

谢谢！

　　

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