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大数据,解决什么问题?大数据时代的数据,够大大数据时代数据,够广新数据源不断产生并继续产生但现有的数据,不够联没有跨界的大数据不是真正的大数据打破数据孤岛,构建数据价值数据来源宏观数据调研数据社会化数据企业数据数据整合DATABASE价值观图
谱地理信息图谱购买行为图谱关联产品图谱应用层产品需求
图谱策略总图
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整体*多次来店下次再来留存*(多次来店+下次再来)流失*(下次不来)16.111.727.84.3某品牌22.012.133.44.3B品牌20.711.331.34.7鱼酷18.211.830.06.8C品牌13.313.026.34.1D品牌11.511.623.13.7E品牌13.012.125.13.6F品牌9.412.221.63.2品牌优劣势分析-留存流失*原因分析留存流失差23.629.127.623.222.219.421.518.3聚类标签味道好吃一如既往地好吃口味选择多提及次数62.6某品牌的留存原因(n=6,323条,%)66754912717.417.015.314.49.8性价比7.3等位5.7上菜速度口味/口感服务优惠/团购地理位置环境注:【2014-2015年各品牌留存/流失比】指抓取时间为2014年1月份-2015年7月份的各个品牌留存/流失比例。其中,某品牌留存比=某品牌评论中提到“多次来店”“下次来店”的评论数量/某品牌总人气;某品牌流失率=某
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