怎么研究互联网大数据(互联网挖掘大数据)

大数据即巨量数据的集合,互联网、物联网、穿戴设备等等,在这个互联网时代,人们留下的行为数据无时无刻不被记录,造就了巨量的数据,进而出现了大数据分析挖掘等岗位的出现。通过对大数据的分析挖掘,可以发现历史规律以及对未来的预测,这也是大数据分析的核心目标。

那么如果利用大数据来深度挖掘互联网里的潜在用户呢?下面从业务逻辑流程上来介绍。

1、潜在目标用户画像

首先你需要对你的潜在用户群进行特征分析,包含:用户群主要在哪些渠道活跃、共同特征(喜好、职业、收入、消费力等)有哪些等,通过对用户画像,能够清晰的了解你所要挖掘的潜在用户群的一些特征及活动规律,从而为挖掘模型提供数据来源及条件支撑。

例如需要挖掘装修的潜在用户,他们的活跃渠道主要在各大家装网站、家居网、装修设计网等与房子有关的网站或app,一般这类用户都会提前在这些网站/app浏览做准备。

2、数据采集

在明确了潜在用户活跃渠道后,可以针对性的采集数据,数据采集后需要对数据做清洗、转换、加载,将一些无用的数据提前筛选,保证数据的质量。

3、数据建模

这个阶段是非常重要的,通过数据的建模去分析出潜在目标用户,建模是一件非常复杂的工作,需要将用户的行为数据、画像数据进行拆分、合并、关联,从而建立一套或多套数据模型。

还以装修为例:

(1)消费能力模型,我们可以根据用户浏览家具的价格、以往消费历史纪录、收入等对用户进行消费能力分析;

(2)优质客户分析模型,可以根据用户浏览次数、停留时长、购买记录、信誉度等数据进行分析,从而得出用户装修的迫切程度,可以分为高、中、低三个等级。

同时还可以加入用户的所在区域、小区等维度进行分析(根据具体需要),将模型细分,最后可以通过各个模型关联碰撞,组合成多种模型,如消费能力强且马上要装修的潜在用户、消费能力强不太迫切要求装修的潜在用户等等,这样可以实现差异化、精准化的运营。(例子举的很简单,事实上真正做起来还是很复杂的,各方面因素都要考虑到)

4、开发验证

数据建模完成后,就需要研发完成并运用到实战当中,去检验数据模型的准确性到底如何,根据结果去对模型做调整。

大数据分析本来就是一项对未来将要发生什么事做的预测的工作,这种不确定性的预测随着社会发展、时间、地点、环境、政策等变化而不断变化,所以我们在做分析挖掘时,需要快速不断地试错去调整,从而达到一个比较准确的分析结果。

在共同体面前主力用活泼的互动态势把今开经典灵魂快乐之勇往直前辈出的新生鲜活的召气拿出来叫那些鬼儿子混不下去了和平就握在这个命新超越的新的红紅的旗帜下的中国巨人脚下了










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