零售企業(yè)通過多年的運營，掌握了大量的一手數據資料，如果能從這些數據中發(fā)現其隱藏的價值，掌握消費者的消費行為規(guī)律，預測消費者的購買意圖，就能體現精確的營銷策略。將以產品為導向的傳統(tǒng)營銷模式改為以消費者為導向的精確營銷模式，是零售企業(yè)提高核心競爭力的有效方式。大數據是指數據規(guī)模大到不能使用傳統(tǒng)分析方法在合理時間內進行有效的處理。大數據不僅僅指數據規(guī)模大，還包括數據處理和數據應用，是數據對象、數據分析、數據應用三者的統(tǒng)一。以下是小編為你整理的學習大數據要學什么 ?
零售企業(yè)數據管理 ?
數據收集是零售企業(yè)實現精準營銷的基礎。通過POS機、觀測設備、移動終端、互聯網、智能終端等收集企業(yè)與顧客的交互數據，同時在企業(yè)運營過程中重視對商品數據、銷售數據、會員關系數據等交易數據的收集。另外，企業(yè)外部的數據如市場調查數據、專家意見、第三方機構數據等也可收集，并對數據進行清洗、重構、填補，保證數據質量，補充到數據庫。根據企業(yè)的商業(yè)目標，對數據進行分類，將原始數據整理為目標數據集。
消費者分群及理解 ?
消費者的消費行為，利用收集到的數據進行消費者分群，分析不同消費群體的特征、消費偏好，進行消費需求預測。對得到的消費者類別進行描述性分析，根據帕累托的二八原則，企業(yè)80%的利潤是由20%的重要消費者創(chuàng)造的。零售企業(yè)只要把握住這部分消費者，針對不同價值的消費者群體投入相應的營銷資源，優(yōu)先滿足重要消費者的需求。 ?
營銷方案設計 ?
零售企業(yè)首先設立營銷目標，如增加銷售10%、提升消費者忠誠度、提升消費者價值、擴大企業(yè)*度等。總的來說，可描述為優(yōu)化消費者價值、獲取新消費者、實現消費者保持、實現交叉銷售和增量銷售，最終提升企業(yè)利潤。通過營銷活動，將以前低價值消費者轉換為重要消費者，并保持其忠誠度。 ?
大數據云計算是什么 ?
簡單來說：云計算是硬件資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區(qū)別。當然，如果解釋更形象一點的話，云計算相當于我們的計算機和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化后在進行分配使用。 ?
云計算的本質就是將計算能力作為一種較小顆粒度的服務提供給用戶，按需使用和付費，具體體現在： ?
經濟性，不需要購買整個服務器;快捷性，即刻使用，不需要長時間的購買和安裝部署;彈性，隨著業(yè)務增長可以購買更多的計算資源，可以需要時購買幾十臺服務器的1個小時時間，運算完成就釋放自動化， 不需要通過人來完成資源的分配和部署，通過API可以自動創(chuàng)建云主機等服務。 ?
而大數據相當于海量數據的“數據庫”，通觀大數據領域的發(fā)展我們也可以看出，當前的大數據發(fā)展一直在向著近似于傳統(tǒng)數據庫體驗的方向發(fā)展，一句話就是，傳統(tǒng)數據庫給大數據的發(fā)展提供了足夠大的空間。 ?
大數據與云計算的關系 ?
大數據的總體架構包括三層：數據存儲，數據處理和數據分析。數據先要通過存儲層存儲下來，然后根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。 ?
而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的并行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大數據產生最終價值。 ?
大數據的應用方法 ?
大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業(yè)產品和服務的生產和提供。通過用數據來規(guī)劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統(tǒng)數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節(jié)問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業(yè)開展生產提供保障。更好的幫助企業(yè)做到“未雨綢繆”。大數據的虛擬化特征，大大降低了企業(yè)的經營風險，使企業(yè)能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。 ?
通過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業(yè)的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區(qū)位選擇、戰(zhàn)略規(guī)劃方面將做到更有把握地面對。不用像過去一樣每天做市場預測，還要依靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業(yè)內的足夠重視
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通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業(yè)進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。通過業(yè)務分析軟件和零售專業(yè)知識，還可以幫助企業(yè)更好地了解購物者的旅程，以增加同店銷售，減少盜竊，并消除不必要的成本。 ?
參考借款人社會屬性和行為來評估信用 ?
參考過去互聯網金融風控的經驗發(fā)現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低;年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率*，30歲左右的人違約率*。貸款用于家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低;聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低于1萬5千的人貸款違約率 高;貸款次數多的人，其貸款違約率低于*次貸款的人。 ?
經常不交公共事業(yè)費和物業(yè)費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩(wěn)定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。 ?
午夜經常上網，很晚發(fā)微博，生活不規(guī)律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%?？桃怆[瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。 ?
