数据驱动业务增长：腾讯大讲堂解读闭环流程

数据，蕴藏着无限商机，犹如金矿等待挖掘。腾讯研究院数据分析研究室专家Simon Jiang (江宇闻) 将于2009年2月24日腾讯大讲堂，与您共同探讨如何从数据中发现商业价值，洞察先机，决胜千里。

“物以类聚，人以群分”，这句古语在商业领域同样适用。如何精准地将客户分类，找到最有价值的客户群体，是每个企业都在思考的问题。腾讯大讲堂第59期以“数据蕴含商机”为主题，探讨了如何利用数据进行客户细分，以及如何避免维度灾难。 传统的客户细分方法往往依赖人为经验，选取诸如地域、活跃程度等有限的维度。然而，随着数据量的爆炸式增长，维度也随之急剧增加，导致细分数目指数级增长，这就是所谓的“维度灾难”。人脑难以处理如此高维的数据，更无法从中有效地提取信息。 腾讯大讲堂指出，数据驱动的方法可以帮助我们克服维度灾难，实现更精准、高效的客户细分。通过机器学习等技术，我们可以从海量数据中自动识别关键特征，并进行有效的降维，从而找到隐藏的客户群体，挖掘潜在的商机。

在这个数据爆炸的时代，数据挖掘技术的重要性日益凸显。早在1963年，IBM 7090处理600个案例时，就面临着“机器存储限制，一次只能考虑25个变量”的困境。如今，海量数据蕴藏着巨大的商机，等待我们去挖掘和利用。

玩转数据，洞悉商机：探索性数据分析(EDA) EDA，即探索性数据分析， 是一种灵活的数据分析方法，它无需预设严格的假设，而是通过可视化、分析残差、数据转换等方式，来揭示数据背后的结构和关系， 发现潜在的规律和商机。 EDA常用方法： 统计量: 均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等 统计图: 饼图、直方图、散点图、箱尾图等 模型: 聚类 EDA的优势: 直观易懂： 通过图表等可视化手段，将数据信息清晰地展现出来。 发现潜在规律： 帮助我们识别数据中的异常值、趋势和模式， 挖掘隐藏的商机。 验证假设: 为后续的建模和分析提供基础和方向。 腾讯大讲堂59期， 带你一起玩转EDA，探索数据背后的无限可能！

数据驱动决策：构建用户行为分析模型 精准的用户行为分析是挖掘商业机遇的关键。腾讯大讲堂59期以数据为基础，构建用户行为观察模型，助力企业洞察用户需求，制定有效的商业策略。 模型构建步骤： 定义观察窗口和表现窗口： 观察窗口：用于收集用户行为数据的时间段，例如2007年1月至3月。 表现窗口：用于观察用户行为结果的时间段，例如2007年5月至6月。 设置时间滞后（Time Lag）： Time Lag：为业务部门预留的操作时间，例如2007年4月。 交叉验证： 使用不同时间段的数据进行交叉验证，例如观察窗口为2007年2月至4月，表现窗口为2007年6月至7月，Time Lag为2007年5月。 模型应用： 通过观察窗口收集用户行为数据，经过Time Lag后，在表现窗口观察用户行为结果，并将结果与预期进行比较，评估策略有效性。 示例： | 时间段 | M | M-1 | M-2 | M-3 | M-4 | M-5 | M+1 | M+2 | M+3 ||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|| 描述 | | 观察窗口 | | | | | 表现窗口 | | | 结论： 通过构建用户行为观察模型，企业可以有效地分析用户行为，识别潜在商机，并制定精准的商业策略。

几个基本概念模型（Model） vs模式（Pattern）数据挖掘的根本目的是将样本数据中隐藏的结构推广到整体（Population）模型：对数据集全局特征的描述或概括，适用于数据空间的所有点，例如聚类分析模式：对数据集局部有限特征的描述或概括，适用于数据空间的子集，例如关联分析算法（Algorithm）：一个定义完整的过程，以数据为输入，生成模型或模式描述型挖掘（Descriptive） vs预测型挖掘（Predictive）描述型挖掘：概括数据，呈现数据的重要特征预测型挖掘：基于观察到的对象特征预测其其他特征描述型挖掘可作为目的，也可作为手段

最近几年，随着移动互联网的迅猛发展，大数据概念也愈发炙手可热，许多企业开始重视数据化管理。今天我们来探讨数据化管理的关键要点。首先，需要注意数据化管理中存在的误区：数据量大并不意味着能够有效驱动业务发展，因为数据质量问题可能导致数据无法有效应用于业务决策。例如，企业在数据采集过程中可能遇到模拟器刷量和欺诈行为等“脏数据”，如果没有有效的反作弊机制，这些数据将影响到数据挖掘分析的准确性。此外，规范化和标准化数据上报对确保数据科学管理至关重要。数据与业务紧密关联是评估数据价值的核心指标，因此确保数据与实际业务需求相匹配至关重要。企业在追求数据驱动业务发展时，应认识到解决数据质量和业务对接问题的紧迫性。

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