电商经济背景下大数据技术及实用案例

电商经济形态背景下的数据挖掘、

大数据分析技术及实用案例

引言2随着云计算、物联网、社交网络等新兴服务的兴起，人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来。数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用数据，从已有的数据资源中挖掘出更大的价值已经成为普遍关注的话题。本课程从数据挖掘以及数据分析讲起，结合大数据背景时代行业特点与现状，希望能对如何利用当前数据资源开展数据挖掘工作及有效的进行数据收益分析做一些有益的探讨。第一篇思维模式篇要想上战场杀敌，你首先得让自己成为一个士兵！找准定位精准定位视角责权渠道效果4视角视角视角89企业的决策结构相当于中枢神经系统，情报系统相当于神经系统，资金管理相当于血液，知识管理（方法、工具）相当于骨架，人力资源（能力）相当于肌肉。传导≠动作反应信息情报≠管理决策如何理解信息情报的功能性——责权情报的多渠道来源——不同渠道的情报内容不同DevelopWrapAdjustReviewDevelopWrapAdjustReviewDevelopWrapAdjustReview时效收集提炼分析梳理甄别筛选同行合作伙伴网络朋友人力资源分支技术来源分支经济来源分支情报圈国家经济指标房地产消费水平股市资讯公司分支分析报表、CEOS销售人员

广告宣传活动客户竞争对手技术来源分支信息收集信息分析情报储存信息情报传递渠道11内部信信息公司战战略营销政政策产品服服务数数据财务报报表市场分分析报报告销售人人员业业绩外部信信息媒体新新闻行业统统计股市资资讯同行网网站分销商商报表表渠道道信息情情报来来源真真实性性评估估据美国国308家家公司司的调调查结结果显显示：：销售人人员96%顾客92%行业期期刊89%公司的的促销销材料料84%营销研研究人人员83%对竞争争对手手产品品的分分析81%公司的的年度度报告告77%会议、、贸易易展会会74%分销商商70%供应商商65%渠道道如何应应用情情报的的？——13谁在用用？为什么么用？？谁没有有用情情报？？为什什么？？在什么么情况况下用用？通过什什么方方式？？使用者者是如如何获获得情情报的的？他们们获获得得情情报报的的意意愿愿如如何何？？效果果情报报工工作作中中可可能能出出现现的的问问题题———14工作作重重点点不不明明确确：：最佳佳分分配配5%10%30%15%20%20%实际际使使用用5%5%20%50%5%25%确定需求搜集情报识别筛选研究整理提供传播沟通说服效果果15报告种类描述战略价值水平目标客户报告的频率新闻公告包括来源于内部和外部的战略及战术方面的信息。包括：已印刷出版或未印刷出版的信息低一线销售人员市场推广/销售管理人员其他管理人员每月一次或每周一次竞争对手简介包括竞争对手的基本情况，通常是放在一个文件夹或可供随时检索的数据库内，并可经常进行更新低市场推广/销售管理人员前线销售人员其他管理人员按要求而定战略影响工作表和新闻公告近似，但会确认对企业战略和战术有影响的事件中市场推广/销售管理人员其他管理人员每月一次每月情报简报包括主要的战略新闻和影响因素，以高度浓缩的形式报告中高级管理人员其他管理人员每月一次形势分析汇总主要的战略问题，并包括支持汇总的详尽分析中-高高级管理人员其他管理人员按要求而定特别情报汇总关于某一确认情况或问题的一到两页长度的报告。汇总主要的支持性分析，并提供相应行动的建议高高级管理人员按要求而定效果果16第二二篇篇行行动动实实践践篇篇我们应如该何操作？Contents目录录17数据挖掘与分析的基本概念数据挖掘与分析的流程及方法数据挖掘与分析系统框架的设计数据据挖挖掘掘与与分分析析的的基基本本概概念念定义义历史史特点点功能能重要要性性18第一一部部分分19我们们身身边边的的数数据据挖挖掘掘与与分分析析如今今，网上上购购物物已已成成为为大大部部分分人人的的消消费费趋趋势势与与习习惯惯，，而而大大家家在在网网上上购购物物时时，，经经常常会会收到到系系统统做做出出的个个性性化化推荐荐。比如如：：亚马逊逊会会推推荐荐你你可可能能会会喜喜欢欢看看的的图图书书，，淘淘宝宝会会根根据据你你的的购购物物和和浏浏览览记记录录推推荐荐你你可可能能感感兴兴趣趣的的商商品品。所有有这些些推推荐荐结结果果都都来来自自于于各各式式各各样样的的推推荐荐系系统统，，它它们们依依靠靠计计算算机机算算法法运运行行，，根根据据顾顾客客的的浏浏览览、、搜搜索索、、下下单单和和喜喜好好，，为为顾顾客客选选择择他他们们可可能能会会喜喜欢欢、、有有可可能能会会购购买买的的商商品品，，从而而增加加潜潜在在的的销销售售。定义义———数据据挖挖掘掘分分析析是是什什么么？？20技术层面面：探查和分分析大量量数据以以发现有有意义的的模式和和规则的的过程。。商业层面面：是一种商商业信息息处理技技术，特特点是对对大量业业务数据据进行抽抽取，转转换，分分析和建建模处理理，从中中提取辅辅助商业业决策的的关键性性数据。海量数据据知识库数据挖掘掘21电子邮件阶段从上世纪70年开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。信息发布阶段从1995年起，以WEB技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。电子商务阶段1997年底召开的APEC会议中提出各国共同促进电子商务发展的议案，引起全球的关注。1998年被称为电子商务年。全程电子商务阶段随着SaaS(Softwareasaservice)软件服务模式的出现，延长了电子商务链条，形成了当下最新的“全程电子商务”概念模式。数据挖掘分析析的发展历史史22数据挖掘掘与分析析的重要要性：电信：客客户流失银行：客户细细分；交交叉销售百货公司司/超市：购购物篮分析保险公司司：客户户细分；；流失信用卡：：欺诈探探测；客客户细分分税务部门门：偷税税漏税行行为探测测医学：医医疗保健健电子商务务：网站站日志分析物流行业业：货物物追踪在银行、、保险、、电信、、零售等行业，，激烈的市市场竞争环境下，，数据挖掘掘及数据分分析的作用尤为为重要，，并已开开始广泛应用。通过挖掘掘出的数数据，对对其进行行适当的的数据模模型分析析，使公司对客客户了解更精精细化，，从而改善其市场、、销售和和客户支支持运作作。典型的商业应应用领域域包括：：市场营营销，交交叉销售售与交叉叉营销，，客户关关系管理理，个性性化推荐荐与服务务，风险险分析与与控制，，欺诈行行为检测测和异常常模式的的发现，，供应链链库存管管理，以以及人力力资源管管理等。。23自动预测趋势和行为在大型数据库中寻找预测性信息；例如市场预测问题，数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户，其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能作出反应的群体。关联分析数据库中存在的一类重要的可被发现的知识；若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联；找出数据库中隐藏的关联网。聚类数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。概念描述对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。偏差检测数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。数据挖掘与分分析的功能24美国梅隆银行行（BankofNewYorkMellon）梅隆银行设定定争取20万新户头的目目标，为此计计划向1000万可能得顾客客邮寄邀请函函。利用数据挖掘掘产生了3000个最可能得顾顾客模式，对对这些数据进进行进一步分分析后再加以以精选，产生生了更小的数数目。而这个更小的数数据会产生12%的回报率。结果表明，该该银行只需发发出200万份邀请函即即可获得20万名新用户。。数据挖掘与分析技技术瞄准了那些最最适合梅隆银银行服务项目目的顾客，不不仅削减成本本，还提高了了每位新开户户顾客的平均均利润率，其其利润要比通通常高3倍。25Pop-Tarts和飓风分析人员发现，每每次飓风来临临，一种袋装装小食品“Pop-Tarts”的销售量都会会明显上升。。手电筒、电电池、水，这这些商品的销销量会随着飓飓风的到来而而上升，很容容易理解，但但“Pop-Tarts”的上升是不是是必然的呢？研究人员后来发现现，这也是一一个有用的规规律：Pop-Tarts的销量上升，，一是因为美美国人喜欢甜甜食，二是因因为它在停电电时吃起来非非常方便。此此后，飓风来来袭之前，沃沃尔玛也会提提高“Pop-Tarts”的仓储量，以以防脱销，并并把它和水捆捆绑起来销售售。如果没有进行行数据挖掘与与分析，“Pop-Tarts”和颶风的微妙妙关系就难以以被发现。数据挖掘与分分析方法目的流程方法26第二部分27在处理海量数数据时，我们们常常遇到类类似的苦恼，，数据库越来来越大，数据据爆炸，不能制定合合适的决策，，那么我们如何更好好的利用挖掘掘出的数据，，通过分析获获取到有价值值的数据成为为非常重要的的课题。数据挖掘与分分析目的：用适当的统计分析方法法对收集来的大大量资料、数数据进行分析析，提取有用用信息并形成成分析结论，，把隐没在一一大批看似杂杂乱无章的数数据中的信息息集中，萃取取和提炼出来来，以找出所所研究对象的的内在规律；；对数据、资资料等加以详详细研究和概概括总结的过过程，帮助人人们作出判断断，以便采取取适当行动。。29数据挖掘与分分析流程数据是企业核核心业务处理理的中心内容容，决定着企业的未来发展。。但是在面对对这些海量数数据时，需要要通过一个系系统的流程来来处理。成功功的数据挖掘掘是让数据产产生商业价值值，而不是简简单运营特别别算法或工具具。根据1999年由欧盟机构构联合起草的的“跨行业数数据挖掘过程程标准”CRISP-DM，一个数据挖挖掘项目生命命周期可以分分为商业理解解、数据理解解、数据准备备、建立模型型、模型评估估及模型发布布6个阶段。30欧盟“跨行业数据据挖掘过程标标准”数据挖掘的第第一个阶段；；理解项目的目目标和从业务务的角度理解解需求，并将将这个知识转转化为数据挖挖掘的定义和和完成目标的的初期计划。。熟悉数据、发发现数据的内内部属性，识识别潜在的特特征,检查数据是否否完整、正确确，是否存在在缺失值等等等将模型输出的的结果与现实实生活中发生生的结果进行行对比，从而而进一步评估估模型准确性性。合理性、简单单性、稳定性性、预测能力力为了特定的数数据挖掘目的的作出假设，，运用适当的的数据挖掘工工具建立模型型；利用模型解释释特定的现象象和预测对象象的未来状况况。构建模型不是是项目的终点点。在模型建建立并验证之之后，还需要要一个“部署署—监控—更新”的过程程，以使模型型的作用最大大化。将原始数据处处理成最终建建模需要的数数据。该过程程可能多次执执行，且非常常耗时。商业理解数据理解数据准备建立模型模型评估模型发布31如何构建一个个有指导的数数据挖掘与分分析模型把业务问题转换为数据问题选择合适的数据构建模型评估模型适用性结论32把业务问题转转换为数据挖挖掘问题把广泛的目标标具体化，细细化，深入观观察客户行为为可能变成具具体的目标；取决于对要解解决的业务问问题的理解程程度。没有正确的的理解业务问问题就没办法法把数据转化化为挖掘任务务。例如：主动向高风险险或高价值的的客户提供一一个优惠，挽挽留他们研究渠道方式式，以利于那些些能带来最忠忠实客户的渠渠道如果停止某类类产品，列出处于销售售风险的产品品根据当前市场场营销策略，，预测未来三三年的客户数数量数据挖掘分析析后，会产生几个不不同类型的交交付形式。可可能是一个报报表或充满图图标和图形的的简报。例如：当我们们的目的是提提醒销售惊雷如何使用结果如何交付结果33选择合适的数据认识数据对数据的探索的前期工作判断字段，含义，是否有用，是否缺失，是否有问题等一系列问题什么数据可以以用多少少数数据据才才足足够够分析需要要多多久久的的时时间间数据据必必须须包包含含什什么么构建建分分析析模模型型数据据分分析析模模型型（（方方法法论论））：：主要要是是用用来来指指导导分分析析人人员员进进行行一一个个完完整整的的数数据据分分析析，，更更多多是是指指导导数数据据分分析析的的思思路路。。如如：：主主要要从从哪哪几几方方面面开开展展分分析析？？各各方方面面包包含含什什么么内内容容或或者者指指标标之之类类？？常用用分分析析模模型型水平平比比较较分分析析趋势势分分析析定标标比比超超九宫宫图图分分析析法法SWOT分析析波士士顿顿矩矩阵阵竞争争态态势势矩矩阵阵竞争争者者分分析析竞争争者者标标杆杆核心心竞竞争争力力分分析析差距距分分析析麦肯肯锡锡7S框架架组织织和和个个性性评评估估组合合分分析析产业业/行业业分分析析价值值链链组合合管管理理和和调调整整战战略略波特特一一般般竞竞争争战战略略波特特价价值值链链波特特———产业业五五种种力力量量分分析析产品品生生命命周周期期经验验曲曲线线营销销技技术术矩矩阵阵比率率分分析析国家家风风险险分分析析分销销战战略略分分析析研发发、、产产品品和和制制造造分分析析方向向政政策策矩矩阵阵战略略设设想想和和联联盟盟分分析析曲线线分分析析持续续增增长长率率分分析析商业业筛筛选选宏观观环环境境分分析析………34数据据分分析析常常用用表表现现形形式式列表将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。作图作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系；从图线上还可以简便求出需要的某些结果，显示出没有进行观测的对应点或在一定条件下从图线的延伸部分预测范围以外的对应点。可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。3536应用用案例例：：啤酒酒和和尿尿布布———沃尔尔玛玛的的购购物物篮篮分分析析分析析啤啤酒酒与与尿尿布布之之间间的的销销售售关关系系啤酒酒和尿尿布布是是顾顾客客群群完完全全不不同同的的商商品品。沃尔玛通过过一年数据挖挖掘与分析两两种产品的情情况，结果显显示尿布卖得好的店面面啤酒也卖得得很好。原因很简单，一般太太太让先生下下楼买尿布的的时候，先生生们一般都会会犒劳自己两两听啤酒。因因此啤酒和尿尿布一起购买买的机会是最最多的。37新加坡樟宜国国际机场通过过整合各种渠渠道和后端数数据源，为其其旅客提供卓卓越的服务。。通过云端大数数据，整合了了来自各种消费费者接触点的的信息，将收收集到的反馈馈数据信息分门别类地发发送至机场各各相关部门进进行汇总处理理，进一步了解客客户消费习惯惯，便于跨业务部部门的沟通和和为旅客提供供无缝隙服务务。业内先进公司司的应用案例例-新加坡樟宜国国际机场提高了客户的的满意度和忠忠诚度；提高行业竞争争力并找到新新的收入增长长源。1、探索性数据分析当数据刚取得时，可能会杂乱无章，看不出规律，但通过有目的性的作图、制表、用各种形式的方程拟合，计算出某些特征量，探索其规律性；往什么方向分析、用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的分析模型。3、推断结论通过使用数理统计方法对所定模型或评估的可靠程度及精确程度作出推断对数据进行进进一步分析水平比较分析析趋势分析定标比超波士顿矩阵……38水平比较分析析39水平比较法：：通过对各类相相关数字资料料，将两期或或多期连续的的相同指标或或比率进行定定基对比和环环比对比，得得出它们的增增减变动方向向、数额和幅幅度，是揭示示企业财务状状况、经营情情况和现金流流量变化趋势势的一种分析析方法。指标比较将相同指标或比率进行比较报表比较会计报表金额并列起来，比较其相同指标增减变动金额和幅度项目比较比较组成项目占该总体指标的百分比的增减变动，判断变化趋势比较方式式分类类40指标比较将相同指标或或比率进行比比较，直接观观察其增减变变动情况及变变动幅度，考考察其发展趋趋势，预测其其发展前景。。这种方式在在统计学上称称之为动态分分析。定基动态比率即用某一时期的数值作为固定的基期指标数值，将其他的各期数值与其对比来分析。环比动态比率它是以每一分析期的前期数值为基期数值而计算出来的动态比率。指标比较方法法41报表比较将连续数期的的报表金额并并列起来，比比较其相同指指标的增减变变动金额和幅幅度，据以判判断企业财务务状况和经营营成果发展变变化的一种方方法。运用该方法进进行比较分析析时，最好是既计算算有关指标增增减变动的绝绝对值，又计计算其增减变变动的相对值值，这样可以有效效地避免分析析结果的片面面性。例如：某企业业利润表中反反映2010年的净利润为为100万元，2011年的净利润为为150万元，2012年的净利润为为210万元。通过绝对值分分析：通过相对值分分析：2011年与2010年相比：净利利润增长了150-100=50（万元）；2012年与2011年相比：净利利润增长了210-150=60（万元）；说明2012年的效益增长长好于2011年。2011年较2010年同比净利润润增长率为：：（150-100）/150=33%；2012年较2011年相比净利润润增长率为：：（210-150）/210=28%。说明2012年的效益增长长明显不及2011年。42趋势分析法43趋势分析法：：通过对大量数数据进行模糊糊计量，分析析预测每个时时间段的变化化趋势，预测测公司未来发发展趋势，从从中发现相相应时间或区区间的拐点，，是以连续时时间序列为支支柱的分析方方法和预测工工具，具有较较高的准确率率和可操作性性。纵向分析横向分析标准分析综合分析作用：确定公司财务务状况和经营营成果的发展展趋势对投资资者是否有利利；通过趋势分析析可以知道企企业经营的变变化情况，为为预测未来发发展方向提供供帮助。预测法的主要要优点是考虑虑时间序列发发展趋势，使使预测结果能能更好地符合合实际。趋势分析方式式44趋势预测应用销售趋势收益趋势净资产变动趋势营运资本变动趋势财务比率的变动趋势销售趋势说明企业的经经营状况，通过企业之间间销售趋势的的比较，获得得更多的有用用信息。在销售趋势出出现异常的情情况下，要仔仔细判断形成成这种趋势的的原因。此外外，销售额的的增加不一定定与销售数量量直接相关，，要考虑市场场价格的影响响。收益趋势对收益趋势要要做企业间和和行业间的数数据比较；收益趋势与销销售趋势具有有可比性；需需要将销售趋趋势和收益趋趋势结合分析析。例如：如果成成本稳定，企企业的盈利将将与销售额同同步增长，但但在成本快速速增加或者各各项费用的增增加超出销售售额同步增长长的时候，销销售额的增长长并不意味着着利润的增加加，如果销售售量的增加是是由于大幅度度降价换来的的，企业也会会损失大量的的利润，所以以两者趋势需需相结合分析析。45趋势线所谓趋势线，，是用划线的的方法将低点点或高点相连连，根据历史史数据上下变变动的趋势所所画出的线路路。正确地划出趋趋势线，人们们就可以大致致了解未来发发展方向，可可依其脉络寻寻找出恰当收收益调节点，，也可推测后后期大致走向向的一种图形形分析方法。。趋势线可分为为上升趋势线线，下降趋势势线与横向整整理趋势线（（若右图所示示）。46定标比超法47定标比超法就是将本企业业各项活动与与目标值进行行比较，从而而提出行动方方法，发现不不足并弥补自自身的不足，，改进经营并并达到最佳效效果的一种有有效手段。是将本企业经经营的各方面面状况和环节节与竞争对手手或行业内外外一流的企业业进行对照分分析的过程，，是一种评价价自身企业和和研究其他组组织的手段，，是将外部企企业的持久业业绩作为自身身企业的内部部发展目标并并将外界的最最佳做法移植植到本企业的的经营环节中中去的一种方方法。作用：1、有助于确定定和比较竞争争对手经营战战略的组成要要素，在此过过程中能获得得许多对评价价整个竞争形形势价值很大大的信息。2、对一流企业业所做的定标标比超可以将将从任何产业业中最佳企业业那里得到的的信息用于改改进本企业的的内部经营，，建立相应的的赶超目标。。3、作跨跨行业业的技技术性性定标标比超超还有有助于于技术术的跨跨行业业渗透透。4、通过过对竞竞争对对手的的定标标比超超，与与其对对客户户要求求的了了解作作对比比，可可以发发现本本公司司在这这方面面的不不足，，可以以将市市场、、竞争争力和和目标标的设设定结结合在在一起起。48比超的重点分产品定标比超过程定标比超管理定标比超战略定标比超比超的对象分内部定标比超竞争定标比超功能定标比超通用定标比超定标比比超的的类型型运行过过程、、管理理方法法、诀诀窍等等，学学习模模仿、、改进进融合合使企企业在在该领领域赶赶上或或超过过竞争争对手手的定定标比比超。。对领先先企业业的管管理系系统、、管理理绩效效进行行对比比衡量量某种产产品作作为基基准，，进行行对比比比较的的是本本企业业与对对标企企业的的战略略意图图，分分析确确定成成功的的关键键战略略要素素以及及战略略管理理的成成功经经验组织内内部的的绩效效评估估活动动，其其目的的是找找出组组织内内部的的最佳佳作业业典范范认定竞竞争对对手对对比。。其目目的是是找出出竞争争对手手的优优势和和特长长，发发现自自己与与竞争争对手手之间间的差差距并并努力力缩短短这种种差距距。跨行业业比超超，不不同行行业，，但具具有相相同或或类似似运作作环节节的企企业间间的定定标比比超将来自不不同行业业的创新新实践移移入本企企业，这这对整个个企业来来说是一一个极大大的挑战战，因为为企业可可能因此此需要重重新设计计业务流流程。49确定内容确定要进行定标比超的具体项目；（比什么？）选择目标选择具体的定标比超对象。通常竞争对手和行业领先企业是定标比超的首选对象；（跟谁比？）收集分析数据包括本企业和被定标比超企业的数据。分析数据必须主要是针对企业的经营过程和活动，而不仅仅是针对经营结果；确定行动目标找到差距后，确定缩短差距的行动目标和应采取的行动措施，这些目标和措施必须融合到企业的经营计划中；实施计划和跟踪结果定期衡量评估达到目标的程度。如果没有达到目标，就需修正行动措施。主要实施施步骤：：50波士顿矩矩阵51明星业务务它是指处处于高增长率率、高市市场占有有率象限内的的产品群群，这类类产品增增长率很很快，市市场占有有率也很很高，得得到的利利润较好好，就像像明星一一样，发发展前途途很好，，这类业业务处于于迅速增增长的市市场，具具有很大大的市场场份额。。“明星业业务”在在增长和和获利上上有着极极好的长长期机会会，但它它们是企企业资源源的主要要消费者者，需要要大量的的投资，，为保护护或扩展展“明星星业务””在增长长的市场场中占主主导地位位，一般般应对此此类业务务进行保保护，在在短期内内优先供供给它们们所需的的资源，，支持它它们继续续发展。。波士顿矩矩阵一共有四四种业务务类型，，按照市市场增长长率和相相对市场场占有率率来划分分可分为为：明星业务务、金牛牛业务、、幼童业业务、瘦瘦狗业务务；市场增增长率以以10%为基准点点，市场场占有率率以1.0X为基准点点。四种种业务分分析如下下：金牛业务务又称厚利利产品。。它是指指处于低增长率率、高市市场占有有率象限内的的产品群群，已进进入成熟熟期。像像奶牛一一样，吃吃的是草草，产出出的是高高质量的的牛奶；；这类业务务处于成成熟的低低速增长长的市场场之中，，市场地地位有利利，盈利利率高，，本身不不需要投投资，反反而能为为企业提提供大量量资金，，用以支支持其他他业务的的发展，，企业的的任何业业务都是是朝着这这种业务务发展的的。52它是处于于高增长率率、低市市场占有有率象限内的的产品群群。前者者说明市市场机会会大，前前景好，，指增长长率很快快，而后后者则说说明在市市场营销销上占有有率不高高，得到到的利润润有限，，利润率率较低。。企业对于于该类业业务需进进一步进进行分析析，判断断使其转转移到““明星业业务”所所需要的的投资量量分析其其未来盈盈利，研研究是否否值得投投资等问问题，对对其产品品的改进进与扶持持方案一一般均列列入企业业长期计计划中。。要是无无法投资资的，应应该放弃弃该类业业务了。。幼童业务务瘦狗业务务也称衰退退类产品品。它是是处在低增长率率、低市市场占有有率象限内的的产品群群。像瘦瘦狗一样样，要吃吃饭，但但是自身身却没有有什么价价值，其其财务特特点是利利润率低低、处于于保本或或亏损状状态，负负债比率率高，无无法为企企业带来来收益。。这类业务务处于饱饱和的市市场当中中，竞争争激烈，，可获利利润很低低，不能能成为企企业资金金的来源源。如果果这类经经营业务务还能自自我维持持，则应应该缩小小经营范范围，加加强内部部管理。。如果这这类业务务已经彻彻底失败败，企业业应及早早采取措措施，清清理业务务或退出出经营。。53发展每个企业业都会有有上述的的四种业业务，只只是每样样业务的的多少不不一定而而已，在在分析过过程中，，须明确确各项业业务在公公司中的的不同地地位，从从而进一一步明确确其战略略目标。。通常有有四种战战略目标标分别适适用于不不同的业业务。以提高经经营单位位的相对对市场占占有率为为目标．．甚至不不惜放弃弃短期收收益。要要是“幼幼童”类类业务想想尽快成成为“明明星”，，就要增增加资金金投入。。投资维持持现状，，目标是是保持业业务单位位现有的的市场份份额、对对于较大大的“金金牛”可可以此为为目标，，以使它它们产生生更多的的收益。。这种战略略主要是是为了获获得短期期收益，，目标是是在短期期内尽可可能地得得到最大大限度的的现金收收入。对对处境不不佳的““金牛””类业务务及没有有发展前前途的““幼童””类业务务和“瘦瘦狗”类类业务应应视具体体情况采采取这种种策略。。目标在于于清理和和撤销某某些业务务，减轻轻负担，，以便将将有限的的资源用用于效益益较高的的业务。。这种目目标适用用于无利利可图的的“瘦狗狗”类和和“幼童童”类业业务。一个公司司必须对对其业务务加以调调整，以以使其投投资组合合趋于合合理。保持放弃收割54案例：为了直观观的表现现各地产品品市场竞争态势势的情况况，我们们引进波波士顿矩矩阵分析析模型，，对我司与与竞争者者共有的的产品竞竞争分析，其其中产投投差=销量增幅幅-产能增幅幅；横坐标：：相对产投投差=我司产投差-竞争者产产投差，表表示的是相对竞争态势势关系；；纵坐标：：产投比=销售份额额÷产能份额额，表示的的是绝对竞争态势势关系。。第二象限：绝对竞争态势优于竞争者，但相对竞争态势劣于竞争者，俗称金牛类航线。第三象限：绝对竞争态势与相对竞争态势均劣于竞争者，俗称瘦狗类航线。第四象限：绝对竞争态势劣于竞争者，但相对竞争态势优于竞争者，俗称幼童类航线。第一象限：绝对竞争态势与相对竞争态势均优于竞争者，俗称明星类航线。产投比相对产投差55瘦狗类金牛类明星类幼童类一站式了了解地区区整体经经营情况况金牛类：：自身投产产超过1，竞争态态势保持持相对优优势的城城市，但但产投差差相对增增长低于于竞争者者；明星类：：各项指标标较好，，产出大大于投入入，且相相比去年年产投差差增长高高于竞争争者；瘦狗类：：载运率低低，产投投比不足足1，且产投投差增长长也不及及竞争者者（如：：TSN）；幼童类：：产投比未未达1，但其产产投增长长高于竞竞争者（（如：INC）。波士顿矩矩阵案例例5657竞争环境境分析国家政策策、政治治风险分分析环境、情情境分析析成本预算算分析竞争问题题分析利益相关关者分析析其他相关关性分析析课堂练习习：某烟草公公司计划划在某市市某区的的新华街街设立门门市，如如果你是是该公司司此项目目负责人人，请拟拟定出一一份简要要的可行行性报告告纲要。。数据挖掘掘与分析析系统框框架的设设计发展趋势势数据库资资源功能设计计关键KPI指标系统统项目团队队58第三部分分信息情报报管理系系统的发发展趋势网络化决策化集成化智能化系统框架架设计企业情报报信息系系统建立立后的数数据库资资源60决策参考部分研究部分知识管理部分一般商业情报部分公司的知知识库管管理系统统，或是是说情报报知识库库，实际际上是一一个通过过企业内内联网对对竞争对对手和市市场进行行深层次次分析的的知识管管理系统统。这一系统统具体囊囊括了对对许多内内容的分分析：竞竞争对手手的主品品和服务务、优势势和劣势势、市场场焦点、、销售渠渠道以及及战术。。公司任任何部门门和决策策机构可可以在制制定竞争争情景规规划时参参考以上上内容。。系统框架架设计情报信息息系统的的基本功功能设计计市场预警环境监控策略制定信息跟踪信息安全竞争分析情报信息管理系统系统框架架设计62系统框架架设计效益类KPI竞争力KPI资本性KPI市场占有有率产投比/收投比收投差竞争质量量控制线线及跟踪踪管理收益率指指标群价格管理理效益指标标纵向趋趋势矩阵及散散点分析析阶段性生产产能力资源组织分分配能力产销衔接周周转速度分销渠道容容量及能力力信息情报系系统设置考考虑的关键键KPI指标系统63第三篇大大数据应用用及思维模模式Contents目录64关于大数据的概念及发展形态大数据理念在经营活动中的实战案例大数据项目的落地及应用65第五次信息息技术革命命第五次信息息革命是以以计算机的的数据处理理技术（对对数据的采采集、存储储、检索、、加工、变变换和传输输）与新一一代通信技技术（移动动网络如3G）的有机结结合为开端端的。第五次信息息技术领域域的重大技技术革命：：个人计算算机、互联联网、云计计算、大数数据、体感感交互。PS:云计算是一一种基于互互联网的计计算方式。。通过这种种方式，共共享的软硬硬件资源和和信息可以以按需求提提供给计算算机和其他他设备。云云技术中的的“云”，，是网络、、互联网的的一种比喻喻说法。PS:体感交互技技术属于前前沿科技之之一，从Kinect开始逐步向向各个领域域、各个国国家延伸和和发展。它它可以用手手势或者身身体动作来来代替传统统的遥控器器操作各种种软件和游游戏，为软软件的应用用带来了重重要的影响响。66什么是大数数据“大数据”是由数量巨巨大、结构构复杂、类类型众多数数据构成的数据据集合，是是基于云计算算的数据处理理与应用模模式，通过过数据的整整合共享，，交叉复用用,形成的智力力资本和知知识服务能能力。674G时代大数据据理念1G语音服务语音通话2G语音和低速率数据服务电话、短信、彩信3G语音和相对快速的数据服务电话、数据流量4G更快素的数据服务高清视频传输、云端游戏等4G将使大数据据在采集、、传输和应应用端发生生重大变化化4G最大数据传传输速率超超过移动电电话数据传传输速率的的1万倍信息过载压压力增大的的同时也催催生了大数数据产业链链上的商机机68facebook社交网络…淘宝、

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移动互联电子商务

…什么是大数数据TBPBEBZB

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ebuy价格低廉的存储价格低廉的计算设备爆炸社交网络无处不在的连接传感器网络70为什什么么今今天天才才谈谈大大数数据据美国国医医疗疗行行业业的的年年度度大大数数据据经经济济预预测测值值－相当当于于西西班班牙牙年年度度医医疗疗行行业业总总体体投投资资的两两倍倍。。欧洲洲公公共共事事业业的的年年度度大大数数据据经经济济预预测测－超过过希希腊腊的的GDP产值值全球球个个人人消消费费者者使使用用地地理理信信息息数数据据获获取取的商商业业价价值值零售售商商借借助助大大数数据据技技术术增增加加的的利利润润增加加的的数数据据深深度度分分析析的的工工作作岗岗位位在美美国国，，借借助助大大数数据据技技术术从从事事数数据据相相关关的经经理理工工作作岗岗位位大数数据据价价值值71理解解大大数数据据—数据据处处理理理理念念的的转转变变大转转变变数数据据价价值值链链三三大大转转变变大数数据据所有有权权大数数据据技术术能能力力大数数据据创新新思思维维重要要性性上升升重要要性性上升升重要要性性下降降数据据处处理理理理念念的的三三大大转转变变传统统数数据据处理理理理念念随机机采采样样精确确性性因果果关关系系大数数据据处理理理理念念所有有数数据据效率率相关关关关系系72理解解大大数数据据—不仅仅应应用用于于营营销销领领域域应用用－通过过对对大大数数据据的的储储存存、、挖挖掘掘与与分分析析，，大大数数据据在在营营销销、、企企业业管管理理、、数数据据标标准准化化与与情情报报分分析析等等领领域域大大有有作作为为行业业－大数数据据一一方方面面可可以以应应用用于于客客户户服服务务水水平平提提升升及及营营销销方方式式的的改改进进，，另另一一方方面面可可以以助助力力行行业业内内企企业业降降低低成成本本，，提提升升运运营营效效益益，，同同时时还还能能帮帮助助企企业业进进行行商商业业模模式式的的创创新新及及发发现现新新的的市市场场商商机机社会－大数据在智慧慧城市、智慧慧交通及灾难难预警等方面面都有巨大的的潜在应用价价值。专业机机构预测，随随着互联网技技术的高速发发展，云计算算、物联网应应用的日益丰丰富，大数据据未来发展前前景将更为广广阔领域大数据社会行业73大数据应用场景—政府政府投入将形形成示范效应应，大大推动动大数据的发发展。政府职能变革革交通优化自然灾害预防研究改进物流规划环境监控就业分析社交网络意识热点跟踪经济预测欺诈检测74职业乞丐脑袋袋里的大数据据大数据应用案案例大数据应用案案例之汽车制造75大数据应用场景—智慧城市76大数据应用场景—智慧医疗面临挑战数据源数据格式数据量结构化、半结结构化（病历历），非结构构化（PACS影像)标准难制定,或不断变化中型城市（1000万人口）存放放50年会达到10PB信息共享提升升效率医疗信息区域域内准实时共享，医生生可快速调阅病人信息息个性化医疗基于病史的自自动医疗、饮食等等建议；针对病史史和病症的OTC药物参考等疾病自动分类类和诊断计算机辅助诊诊断趋势分析：例例如，流行病扩展情情况分析、癌症的历历年趋势、药物效果果分析决策辅助系统统区域医疗健康康档案系统解决问题解决方案特点优势居民电电子病病历存存储、、查询询HBase分布式式数据据库存放健健康档档案和和PACS影像数数据高速数数据导导入；；实时时数据据查询询；关键字字搜索索；分布式式统计计77国外大大数据据应用用现状状大数据据在欧美美已有有多年年的投资应应用经验美国国国务院院采用用大数数据技技术开开发新新的美美国护护照系系统。。美国IT公司开开始意意识到到大数数据技技术能能够为为公司司创造造价值值；IBM宣布投投资1亿美元元用于于大数数据研研究；；大数据据公司司引入入汽车车行业业高管管人员员扩展展营销销业务务；78大数据据应用用案例例——营销之之客户户行为为分析析1、“猜猜你喜喜欢””2、塔吉吉特百百货孕孕妇营营销。。3、沃尔尔玛保保洁专专柜和和沃尔