自媒体数据挖掘是什么

电商平台为我们提供了大量的数据，以及消费者的反馈数据，从电商平台入手我们能够同时了解到市场、产品和消费者，考虑到数据量以及用户群体的丰富性，我们选择了淘宝电商的数据作为我们的数据源。在项目中同时涉及到市场，产品和消费者，所以我们的思路是同时获取到淘宝电商平台上手机的数据以及评论数据，然后通过数据挖掘，从评论中挖掘出产品的属性特征和用户特征并进行关联，从而建立起市场、产品和消费者三者直接的联系，然后进行数据分析，为我们帮助客户制定品牌、产品以及价格策略提供依据。无论您来自什么行业，数据驱动将触手可及，帮您紧跟时代和产业升级。自媒体数据挖掘是什么

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随着数据采集技术和存储技术 的发展，企业建立了庞大的数据库和数据仓库，积累了大量的数据，利用这些数据辅助企业正确决策，已经成为商界的共识。然而数据的“式”增长，让一般的数据分析技术望而却步，数据挖掘便在此背景下迅速发展起来。 从技术的角度看，数据挖掘（data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。从商业的角度看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型处理，从中提取出辅助商业决策的关键性知识，即发现数据中的相关商业模式。 数据挖掘融合了人工智能（artificial intelligence）、统计学(statistics)、机器学习(machinelearning)、模式识别(pattern recognition)和数据库等多种学科的理论，方法和技术。目前在金融服务机构、零售商、金融服务机构、制造业、电信公司、保险公司、医疗业、航空业、市政等各个领域中取得了的应用。

这一考虑带来了零售商如何把相同的产品以不同的价格卖给不同的客户这一挑战性问题。一般而言，这需要在具有不同付费意愿的客户之间设置区隔以使得高付费意愿的客户不能以为低付费意愿客群设定的价格来付费。零售商可以使用如下几种区隔机制： 店铺区域：连锁零售商店一般都位于不同的社区内，这些社区具有不同的平均家庭收入、平均家庭规模、近竞争商店距离等人口属性和竞争性因素。这就自然对客户的价格敏感性以及寻找替代供应商的能力或者意愿做了区分。这使得零售商可以在店铺的级别上在不同区域设置不同的价格。 包装大小：诸如软饮料或化妆品之类的消费品（FMCG）具有较高的周转率，消费者自然可以选择是频繁购买少量产品或者储存大量的产品，这种权衡也受到诸如家庭规模等人口因素的影响。这一机制通过购买大型或小型包装的意愿来创建区隔，并为不同包装尺寸设置不同的单位边际价格。买一送一（BOGO）优惠也与此机制有关。 促销活动：客户可以根据他们是否愿意等待较低价格还是以正常价格立即购买来区分。此种客户分群方式被应用于服饰领域，在该领域季节性促销是主要的营销机制之一。即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持快速弹性扩容。

但销量预测本身是一个复杂问题。大企业经常重金聘请咨询公司或雇佣分析团队，但效果往往不够理想。除技术因素外，通常还有以下两个原因：业务和数据形态千差万别。且不说不同行业，即使同一连锁店的不同门店，情况也各不相同，外部分析团队往往由于不熟悉业务或数据的细节，而造成偏差；销量预测是时序预测，而时序预测是外推预测。与一般回归、分类、聚类等方法相比，外推预测是根据历史预测未来，不确定性更大。即便如此，大企业相比小企业仍有巨大优势。无数的中小企业不具备任何预测能力，在市场竞争或转型升级时都颇为被动。基于个性化推荐引擎，帮您为顾客推荐正确的商品。咨询数据挖掘工具

挖掘不同因素之间的关联性和耦合性。自媒体数据挖掘是什么

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