Ⅰ 分析線上消費品的大數據分析平台

面向消費品零售企業，研究分析市場大數據，主要分析內容有：
1、對產品版品類進行市場細分，生成市權場可行性分析報告；
2、對行業、品牌、品類的銷售數據進行分析，了解市場趨勢；
3、對競品進行對標分析，分析優劣勢，優化產品；
4、分析消費者的線上文本數據，了解消費者購買動機、不滿分析等。

Ⅱ 日常生活怎麼根據大數據去判斷消費

日常生活中，吃喝玩樂有消費就有數據記錄產生，同時生活中的剛性需求都會產生各種數據。系統會根據每個人的消費習慣及檔次自動分析數據，因此就可以通過大數據判斷你的消費習慣。

Ⅲ 一步一步教你分析消費者大數據

一步一步教你分析消費者大數據
做過面向消費者產品解決方案的人都知道，每個項目開始前，客戶都會提一些要求或者對現在營銷狀況的顧慮，比如我們想了解一下我們潛在消費者是誰；怎麼發優惠券效果最好；或者，我們應該推出什麼樣子的新產品，能夠贏得消費者口碑和青睞。在量化決策分析法中，這一系列的前期需求，我們把他稱作為：客戶需求或未來期望。
接下來，你需要了解該問題的現狀，比如現有產品或服務的消費者是怎麼樣的，以前發的優惠券效果怎麼樣，現在市場的銷量趨勢如何等等。
當了解了客戶需求和現在的現狀後，我們需要慢慢抽絲剝繭，找出解決方案，填補這個空檔。
一般來說，沒有任何方法論或者經驗的咨詢員或者分析師聽到客戶的這些期望後，他們會開始不知所措，無從下手。他們完全不知道該從哪個角度切入，收集哪些數據，做哪些假設，用什麼方法分析。
其實像這類問題是有方法論的，我們可以用四步循序漸進的方法來搭建現狀與未來的橋梁。

第一步：描述性分析－What

發現問題。我們可以用看病的場景來類比下，病人去看病，說最近不舒服。於是醫生讓病人進一步描述一下怎麼不舒服。這里也是一樣，拿優惠促銷的案例來說，我們會先了解客戶以往有沒有做過類似的促銷案例，什麼時候做的，效果怎麼樣。經由這些的問題產生一系列的KPI。
KPI產生的方法有以下幾種：
1）我們提問，客戶解答
2）從客戶公司資料庫獲得信息（SQL）
3）從外部數據獲得信息（第三方數據加強）
4）競爭夥伴信息
5）政策信息
6）語義分析
7）其他
獲得KPI的工具：
1）問答（座談，電話，Email，簡訊，問卷）
2）資料庫（SQL）
3）Excel
4）R，Python等軟體
5）網站搜索資料
6）自然語言學習
7）其他
分析這些KPI變數：

這些KPI可以是絕對數，百分數，也可以是指數。可以是過去不同時期的對比數據，也可以是不同分組（如：人群分組，模式分組）的對比數據，或者和競爭對手的對比數據等。
通常 KPI分析的方法有：
1）單變數分析（univariate）
2）雙變數分析（bivariate）
3）多變數分析（multivariate）
4）假設驗證（hypothesis）
5）簡單建模（clustering分組）
經過對這些KPI的分析，可以幫助我們形成：
1）已有消費者人物畫像
2）潛在消費者人物畫像
3）忠誠客戶畫像
4）消費者價值分組
5）其他
第二步：診斷性分析（why）

回答問題。我們同樣用醫生看病的例子來類比一下，當醫生問完病人問題，通過問診，X光等等，醫生開始利用自己掌握的知識來對病人的病情做出診斷。
放到分析法中，這一步通常我們需要：
1）了解因果關系
2）了解各因素間敏感性如何
我們需要了解是由哪個原因，或者哪些原因造成了現在的市場現狀。比如在前一個階段，我們得到了50個非常有用的KPI，通過因果關系分析，我們確定了，其中有10個KPI起著重要的作用。結下來，我們會問，這10個因素中，每個因素單獨的貢獻是多少，有些可能非常高，有些可能相對較低。
那這個問題，我們可以通過建模來得到每個因素的貢獻大小，同時模型還能起到剔除高相關變數的作用。還有一種用到模型的原因是，當因素達到上百，上千個的時候，很難用傳統方法在如此多的因素中，甄別出最有用的事那些，這種情況下，也需要用到模型來幫助選變數，最後一個原因是我們可以甄別這個因素是正向促進因素，還是反向促進因素。
通過建模的結果，我們可以得到以下以下關於消費者的模型：
1）忠誠度模型
2）滿意度模型
3）價格敏感度模型
4）歸因模型
5）客戶流失模型
產生這些模型背後的演算法有：
1）線性回歸
2）邏輯回歸
3）決策樹
4）時間序列
5）Random forest，boosting，SVM，PCA等等

第三步：預測分析

預測正確的時機，得到先發制人的營銷效果。有了第一步和第二步的准備，我們需要預測一下，如果我做一些調整，將會有什麼變化和影響。
用到的模型有：
1）意向打分模型
2）品牌忠誠度打分
3）購買渠道偏好模型
4）觸媒使用習慣
6）銷量預測
5）生存分析模型
比如： 意向打分模型 。我們發現，如果用現有的因素，消費者會轉換的傾向可能是60%，但是如果我對一些因素做了一些調整，如：我給現有客戶多發2個廣告，客戶會購買的可能性上升到65%；如果，給客戶多發5個廣告，客戶會購買的可能性上升到85%。通過這樣的調整，我能夠預估，將來的廣告成本，或者轉化帶來的收入等。
又比如： 通過時間序列模型，我們可以預測到明年購買某品牌車型的消費者有10萬人，這樣對明年的生產計劃和營銷計劃就能有一個前期的應對准備。

第四步：決策分析應用

1）提供戰略推薦
2）優化
3）市場模擬
4）A／B測試

第三步的例子提到多發2個廣告，轉化率為65%；多發5個廣告轉化率為85%。那麼如果多發3個？多發4個廣告，結果又會如何呢？學術界一直在尋找最優化完美的答案來解決這個問題：我到底發幾個廣告，才能讓我的利潤達到最大化呢？
我們都知道在做回歸模型的時候，有以下幾個假設條件：
1、隨機誤差項是一個期望值或平均值為0的隨機變數；
2、對於解釋變數的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差；
3、隨機誤差項彼此不相關；
4、解釋變數是確定性變數，不是隨機變數，與隨機誤差項彼此之間互相獨立
5、解釋變數之間不存在精確的線性關系，即解釋變數的樣本觀測值矩陣是滿秩矩陣
6、隨機誤差項服從正態分布
實際上，現實生活中很難達到這種理想的狀態，而且最大化這個概念，從數學角度講，會涉及到優化求極值的問題，很多情況下，我們實際上求到是局部優化（localoptimization）的解，而不是全局優化（globaloptimization）的解。
所以在這種情況下，管理學中衍生出了市場模擬方法來決定最後方案，最有名的一個方法是沙盤模擬，但是這些模擬往往到了真正落地的時候，又會和之前的結果有差距。
所以近些年來，越來越多的公司選擇做A/B測試。當你對幾個方案沒有很大的把握，或者對預測結果不是特別自信的時候，A／B測試的出現，解決了這些顧慮。最近的一個成功的案例是Amazon通過A/B測試的方法，把「order」從賬戶欄，放入了主頁的菜單欄，為公司帶來的非常可觀的營收增長。
A/B測試需要注意的是：
1）樣本的數量
2）人群的選擇
3）時間的跨度
4）顯著性統計
整個決策分析法即是階梯又是一個閉環，根據實際的市場反應，再進行進一步的分析與迭代優化。
讀完整個量化決策分析法後，你應該對以消費者為核心的大數據解決方案有了一定的思路框架。

Ⅳ 怎麼獲取消費品行業數據和消費市場數據項目調研需要

怎麼獲取消費品行業數據和消費市場數據？如果是互聯網調研，我這有點建議，
想知道產品的市場調研與前景預測分析報告可以從目前的市場分析來做，當然是離不開大數據分析，以往的都是人工做調研，現在互聯網存在巨大的客戶資源。
市場調研主要包括消費者需求調研、產品經銷商調研和競爭對手調研三大部分。多瑞科輿情數據分析站可以針對性根據用戶所關注的方向進行全網覆蓋搜集信息，並按需求調研、產品經銷商調研和競爭對手調研等方面關鍵數據生成各種圖文分析報告。
產品調研多瑞科輿情數據分析站系統配置關注關鍵詞以及競品關鍵詞監測分析准確的市場情況，根據系統監測後的信息，可以在輿情系統服務平台中管理、導出簡報、生成圖表等，省掉了人力繁瑣的重復操作和調試，系統只需專人負責看管，操作簡單，數據量全面，輕松搞定各種報表形式。綜上所述，產品調研的作用是處於產品發布後的一個初步的廣泛調研，有助於了解到廣大消費者對於新產品的期望值和初步滿意度，當然，產品調研的最終目的也就是讓產品更加受歡迎創造更大的價值。
通過多瑞科輿情數據分析站調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心，為了更好的制訂;為領導在會議上提供論據;提高產品的銷售決策質量、解決存在於產品銷售中的問題或尋找機會等而系統地、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源;驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什麼樣的產品或服務;了解我們能不能滿足目標用戶的需求並且樂於滿足目標用戶的需求;找准產品機會缺口，然後衡量各種因素，制定產品戰略線路；對於全新的產品，調研前自己有一個思路，然後通過調研去驗證自己的想法的可行性。

Ⅳ 情人節消費大數據

調查顯示，情人節所有花銷中，買禮物是最大的一筆情人節開支，佔比過半，為此花去500-1000元的最多，有28.57%。但花千元以上買禮物的，總計超過三成。

對比已婚夫妻和未婚情侶，融360《維度》欄目發現，已婚人士選擇200元以下情人節禮物的比例高於後者，但同時選擇超過5000元以上禮品的比例也遠高於他們。

比起約會吃喝玩樂，95後花錢最多的項目還是買禮物，在全年齡段中比重最大（67.69%）。此外，以95後為代表的學生黨，在開房住宿上花銷最多的比例達到9.52%，遠超上班族。
而已婚族比未婚族更青睞直接發紅包，調查顯示，直接發紅包的，前者是後者的兩倍還多。若按年齡段區分，也能發現，年紀越長，在發紅包上花錢最多的比重越大，以50後為例，其數據佔比超過四成；而在95後中，這個數據僅1.54%。

愛≠消費：八成男性為情人節「買單」 別讓節日淪為朋友圈競演

禮物or紅包，究竟哪個是對方的最愛呢？

根據融360《維度》欄目的調查，在女性眼裡，直接發紅包最得歡心，佔比接近三成，其次是包包、首飾等大牌禮物頗受喜愛。而一半的男性則慷慨地表示：不用送禮，愛我就好，但這么想的女性僅佔14.19%。

當面對以下提問：您是否認可「禮物越貴重越有心意，給你花錢越多代表越愛你」時，在女性受訪者當中，認可與否幾乎平分秋色；但對此表示不認可的男性超過了八成。

在分析人士看來，這與當今社會中男性仍然更多地承擔經濟責任有關，在目前的社會形態下，男性和女性短期內無法實現真正的經濟平等和觀念平等。

這在融360《維度》欄目調查中得到印證，在情人節分文未花的女性幾乎是男性三倍，高達33.76%。而當問及情人節花銷由誰買單時，超過八成都是男方，有不到一成表示各自都會花點，全部由女方買單的僅佔1.49%。執行嚴格AA制的也只有0.47%，而他們全部來自於一線城市。即便將為另一半的花銷平均到每個月，男性也比女性花出更多錢，其中，為另一半花費過千的男性超過半數，但女性只有22.59%。

Ⅵ 消費者熱衷於和大數據鬥智斗勇中，這釋放出什麼信號

消費者和大數據鬥智斗勇，意味著以後大數據會對消費者的行為有著一定的影響。

目前社會的高速發展，電子產品以及網路逐漸進入人們的生活之中，甚至於滲透到生活之中，社會的各種行為也都可以通過網路數據來進行收集匯總。數據成為了和勞動力同樣重要的要素，人們對於數據的運用也會有著一種新的意義的產生。未來企業的發展方向也會在相關大數據的引導之下找到對應的消費群體進行投放和銷售，意味著在數據時代為背景的前提下，大數據對於消費者的行為有著一定的影響。

大數據時代的到來數據更容易清晰化藉助對於消費者日常行為分析以及網路營銷的不斷發展，利用網路營銷手段和數據來針對於目標消費者進行有效的溝通提升自身品牌的影響力和價值力。根據大數據提供消費者的行為消費能力，是實現大數據時代對於未來營銷方式的一種趨勢。管理和利用這些大數據能夠讓他們產生最大化的價值，也是將來企業所面臨的一個新的課題。這也是目前消費者與大數據之間的比拼，是所釋放出來的最重要的信息。