個性化技術在大數據挖掘中的應用與發(fā)展課件(PPT 27頁)

1、個性化數據挖掘應用與發(fā)展大數據時代實踐分享第1頁，共27頁。達觀數據是知名數據技術服務企業(yè)入選Xtecher中國100家人工智能創(chuàng)新企業(yè)真格基金上海大數據聯(lián)盟里等公司百度、騰訊、盛大、阿成功為客戶創(chuàng)造了巨大業(yè)績第2頁，共27頁。第一部分數據挖掘應用的發(fā)展趨勢第3頁，共27頁。大數據挖掘從整體統(tǒng)計向個體挖掘邁迚整體統(tǒng)計分群統(tǒng)計個體分析從整體上統(tǒng)計數據走勢、人群分部、業(yè)務情況按不同的維度對人群迚行細分，針對一類人群完成統(tǒng)計和分析為每個用戶迚行數據建模和畫像分析，刻畫精確，服務個性化缺點：難以通過整體數據觀察細分情況缺點：劃分方法和劃分精度會帶來問題優(yōu)點：充分發(fā)揮個性化數據挖掘的潛力第4頁，共27頁

2、。你了解你的用戶嗎？你的用戶的瀏覽、購買、搜索、排序行為，你是否了解？你不知道用戶從哪里來你不知道用戶的性別年齡喜好你不知道用戶什么時候會流失但這些都非常有價值！第5頁，共27頁。大數據幵不神秘，有很多實際化的應用，涉及生活中方方面面經典案例：比父親更早知道女兒懷孕曾經有一位男性顧客到一家Target超市投訴，商店竟然給他還在讀書的女兒寄嬰兒用品的優(yōu)惠券。這家全美第二大零售商，會搞出如此大的烏龍？但經過這位父親與女兒迚一步溝通，才發(fā)現自己女兒真的已經懷孕了。原來，Target有一個龐大的數據庫，里面記錄了每一位顧客的消費內容、時間等信息，通過對這些信息的挖掘和分析，塔吉特準確地識別出哪些顧客是

3、孕婦，甚至估算出她們的預產期。第6頁，共27頁。企業(yè)投入大量預算搞一場營銷活動零星的轉化一堆客戶聯(lián)系方式躺在Excel表格里你不知道你的粉絲是誰，他們從哪里來，你不知道如何再次找到你的粉絲，下一場活動又是同樣的投入同樣的結果，對企業(yè)發(fā)展來說是非常不健康的。第7頁，共27頁。用戶從哪里來達觀大數據服務百度微信追蹤用戶來源渠道官網微博通過大數據，分析不用渠道的引流效果，計算成本和收益幫你尋找到最優(yōu)的獲取新用戶的渠道第8頁，共27頁。達觀大數據服務為你生成用戶的行為標簽屬性標簽：行為標簽：性別瀏覽年齡點擊城市收藏職業(yè)購買愛好評論生成多維度數字化的用戶畫像第9頁，共27頁。幫你自動分類篩選特定類型的用

4、戶，查看每個用戶的偏好第10頁，共27頁。達觀大數據服務用戶流失預測和挽回方法建立用戶畫像以后，可以實時對用戶的行為迚行追蹤和分析用戶什么時候會流失找不到想要的商品比競爭對手貴什么原因導致的流失什么方法能挽回操作繁瑣，流程麻煩客服態(tài)度不好，沒反應第11頁，共27頁。用戶瀏覽網站時喜歡看什么，對哪些內容感興趣，如何讓用戶在網站停留更長時間？智能推薦搜索引擎數據預測數據抓取語義分析根據以往的銷售數據統(tǒng)計，如何預測企業(yè)未來一段時間內的銷量走勢？如何準確地預測用戶的訴求，將用戶尋找的內容，超前提供給用戶？第12頁，共27頁。第二部分對傳播路徑的數據預測第13頁，共27頁。只統(tǒng)計過去的數據意義有限商品數

5、量統(tǒng)計商品種類統(tǒng)計商品銷量統(tǒng)計只能做到對過去數據的總結和統(tǒng)計，然后變成躺在Excel表格里第14頁，共27頁。達觀大數據服務面向未來的數據預測才有更大價值除了這些基礎功能以外，我們還需要對商品統(tǒng)計結果繼續(xù)分析挖掘商品銷量預測熱賣商品預測庫存預測通過對商品銷量、熱賣的預測，來幫助企業(yè)很好地解決庫存問題第15頁，共27頁。傳統(tǒng)企業(yè)離大數據幵不遙進經典案例：沃爾瑪的大數據產業(yè)鏈沃爾瑪開發(fā)了一個叫做Retail Link的大數據工具，通過這個工具供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而可以在沃爾瑪發(fā)出指令前自行補貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。通過在整條供應鏈上分享大數據技

6、術，沃爾瑪引爆了零售業(yè)的生產效率革命。第16頁，共27頁。結合行業(yè)動態(tài)和歷史數據已有成熟的方案完成預測第17頁，共27頁。第三部分通過大數據實現信息高效傳遞第18頁，共27頁。連接用戶與商品的兩種方式搜索引擎用戶快速找到想要的商品用戶商品商品被喜歡的用戶挑走推薦系統(tǒng)第19頁，共27頁。達觀大數據服務拼音識別自動糾錯搜索提示自動變換達觀搜索系統(tǒng)響應快相關搜索前百度團隊 傾力打造 堪比百度搜索的站內搜索第20頁，共27頁。用戶在店鋪內的行為數據分析根據行為數據預測用戶需求第21頁，共27頁。潤物細無聲的個性化推薦我們接觸最原始的“推薦系統(tǒng)”，應該就是服裝店的導購員了導購員總會根據你看上去的年紀、身材，不厭其煩地為你推薦商品，他們憑借豐富的經驗、閱人無數的經歷來為自己的推薦提供可靠的依據。算法而現在這一切都只需要交給第22頁，共27頁。個性化技術在推薦系統(tǒng)的常見應用形式第23頁，共27頁。達觀個性化推薦：分析每個用戶 不再是將用戶分群體來進行整體的刻畫，而是為每個用戶單獨進行行為分析 根據每個用戶的歷史行為來生成一個模型，分析偏好的內容，個性化的推薦感興趣的內容 自動的完成內容和用戶的撮合交易，促進企業(yè)經營業(yè)績的提升第24頁，共27頁。第四部分達觀提供的大數據挖掘服務第25頁，共27頁。達觀數據提供的企業(yè)技術服務第26頁，