Ⅰ 分析线上消费品的大数据分析平台

面向消费品零售企业，研究分析市场大数据，主要分析内容有：
1、对产品版品类进行市场细分，生成市权场可行性分析报告；
2、对行业、品牌、品类的销售数据进行分析，了解市场趋势；
3、对竞品进行对标分析，分析优劣势，优化产品；
4、分析消费者的线上文本数据，了解消费者购买动机、不满分析等。

Ⅱ 日常生活怎么根据大数据去判断消费

日常生活中，吃喝玩乐有消费就有数据记录产生，同时生活中的刚性需求都会产生各种数据。系统会根据每个人的消费习惯及档次自动分析数据，因此就可以通过大数据判断你的消费习惯。

Ⅲ 一步一步教你分析消费者大数据

一步一步教你分析消费者大数据
做过面向消费者产品解决方案的人都知道，每个项目开始前，客户都会提一些要求或者对现在营销状况的顾虑，比如我们想了解一下我们潜在消费者是谁；怎么发优惠券效果最好；或者，我们应该推出什么样子的新产品，能够赢得消费者口碑和青睐。在量化决策分析法中，这一系列的前期需求，我们把他称作为：客户需求或未来期望。
接下来，你需要了解该问题的现状，比如现有产品或服务的消费者是怎么样的，以前发的优惠券效果怎么样，现在市场的销量趋势如何等等。
当了解了客户需求和现在的现状后，我们需要慢慢抽丝剥茧，找出解决方案，填补这个空档。
一般来说，没有任何方法论或者经验的咨询员或者分析师听到客户的这些期望后，他们会开始不知所措，无从下手。他们完全不知道该从哪个角度切入，收集哪些数据，做哪些假设，用什么方法分析。
其实像这类问题是有方法论的，我们可以用四步循序渐进的方法来搭建现状与未来的桥梁。

第一步：描述性分析－What

发现问题。我们可以用看病的场景来类比下，病人去看病，说最近不舒服。于是医生让病人进一步描述一下怎么不舒服。这里也是一样，拿优惠促销的案例来说，我们会先了解客户以往有没有做过类似的促销案例，什么时候做的，效果怎么样。经由这些的问题产生一系列的KPI。
KPI产生的方法有以下几种：
1）我们提问，客户解答
2）从客户公司数据库获得信息（SQL）
3）从外部数据获得信息（第三方数据加强）
4）竞争伙伴信息
5）政策信息
6）语义分析
7）其他
获得KPI的工具：
1）问答（座谈，电话，Email，短信，问卷）
2）数据库（SQL）
3）Excel
4）R，Python等软件
5）网站搜索资料
6）自然语言学习
7）其他
分析这些KPI变量：

这些KPI可以是绝对数，百分数，也可以是指数。可以是过去不同时期的对比数据，也可以是不同分组（如：人群分组，模式分组）的对比数据，或者和竞争对手的对比数据等。
通常 KPI分析的方法有：
1）单变量分析（univariate）
2）双变量分析（bivariate）
3）多变量分析（multivariate）
4）假设验证（hypothesis）
5）简单建模（clustering分组）
经过对这些KPI的分析，可以帮助我们形成：
1）已有消费者人物画像
2）潜在消费者人物画像
3）忠诚客户画像
4）消费者价值分组
5）其他
第二步：诊断性分析（why）

回答问题。我们同样用医生看病的例子来类比一下，当医生问完病人问题，通过问诊，X光等等，医生开始利用自己掌握的知识来对病人的病情做出诊断。
放到分析法中，这一步通常我们需要：
1）了解因果关系
2）了解各因素间敏感性如何
我们需要了解是由哪个原因，或者哪些原因造成了现在的市场现状。比如在前一个阶段，我们得到了50个非常有用的KPI，通过因果关系分析，我们确定了，其中有10个KPI起着重要的作用。结下来，我们会问，这10个因素中，每个因素单独的贡献是多少，有些可能非常高，有些可能相对较低。
那这个问题，我们可以通过建模来得到每个因素的贡献大小，同时模型还能起到剔除高相关变量的作用。还有一种用到模型的原因是，当因素达到上百，上千个的时候，很难用传统方法在如此多的因素中，甄别出最有用的事那些，这种情况下，也需要用到模型来帮助选变量，最后一个原因是我们可以甄别这个因素是正向促进因素，还是反向促进因素。
通过建模的结果，我们可以得到以下以下关于消费者的模型：
1）忠诚度模型
2）满意度模型
3）价格敏感度模型
4）归因模型
5）客户流失模型
产生这些模型背后的算法有：
1）线性回归
2）逻辑回归
3）决策树
4）时间序列
5）Random forest，boosting，SVM，PCA等等

第三步：预测分析

预测正确的时机，得到先发制人的营销效果。有了第一步和第二步的准备，我们需要预测一下，如果我做一些调整，将会有什么变化和影响。
用到的模型有：
1）意向打分模型
2）品牌忠诚度打分
3）购买渠道偏好模型
4）触媒使用习惯
6）销量预测
5）生存分析模型
比如： 意向打分模型 。我们发现，如果用现有的因素，消费者会转换的倾向可能是60%，但是如果我对一些因素做了一些调整，如：我给现有客户多发2个广告，客户会购买的可能性上升到65%；如果，给客户多发5个广告，客户会购买的可能性上升到85%。通过这样的调整，我能够预估，将来的广告成本，或者转化带来的收入等。
又比如： 通过时间序列模型，我们可以预测到明年购买某品牌车型的消费者有10万人，这样对明年的生产计划和营销计划就能有一个前期的应对准备。

第四步：决策分析应用

1）提供战略推荐
2）优化
3）市场模拟
4）A／B测试

第三步的例子提到多发2个广告，转化率为65%；多发5个广告转化率为85%。那么如果多发3个？多发4个广告，结果又会如何呢？学术界一直在寻找最优化完美的答案来解决这个问题：我到底发几个广告，才能让我的利润达到最大化呢？
我们都知道在做回归模型的时候，有以下几个假设条件：
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间互相独立
5、解释变量之间不存在精确的线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵
6、随机误差项服从正态分布
实际上，现实生活中很难达到这种理想的状态，而且最大化这个概念，从数学角度讲，会涉及到优化求极值的问题，很多情况下，我们实际上求到是局部优化（localoptimization）的解，而不是全局优化（globaloptimization）的解。
所以在这种情况下，管理学中衍生出了市场模拟方法来决定最后方案，最有名的一个方法是沙盘模拟，但是这些模拟往往到了真正落地的时候，又会和之前的结果有差距。
所以近些年来，越来越多的公司选择做A/B测试。当你对几个方案没有很大的把握，或者对预测结果不是特别自信的时候，A／B测试的出现，解决了这些顾虑。最近的一个成功的案例是Amazon通过A/B测试的方法，把“order”从账户栏，放入了主页的菜单栏，为公司带来的非常可观的营收增长。
A/B测试需要注意的是：
1）样本的数量
2）人群的选择
3）时间的跨度
4）显著性统计
整个决策分析法即是阶梯又是一个闭环，根据实际的市场反应，再进行进一步的分析与迭代优化。
读完整个量化决策分析法后，你应该对以消费者为核心的大数据解决方案有了一定的思路框架。

Ⅳ 怎么获取消费品行业数据和消费市场数据项目调研需要

怎么获取消费品行业数据和消费市场数据？如果是互联网调研，我这有点建议，
想知道产品的市场调研与前景预测分析报告可以从目前的市场分析来做，当然是离不开大数据分析，以往的都是人工做调研，现在互联网存在巨大的客户资源。
市场调研主要包括消费者需求调研、产品经销商调研和竞争对手调研三大部分。多瑞科舆情数据分析站可以针对性根据用户所关注的方向进行全网覆盖搜集信息，并按需求调研、产品经销商调研和竞争对手调研等方面关键数据生成各种图文分析报告。
产品调研多瑞科舆情数据分析站系统配置关注关键词以及竞品关键词监测分析准确的市场情况，根据系统监测后的信息，可以在舆情系统服务平台中管理、导出简报、生成图表等，省掉了人力繁琐的重复操作和调试，系统只需专人负责看管，操作简单，数据量全面，轻松搞定各种报表形式。综上所述，产品调研的作用是处于产品发布后的一个初步的广泛调研，有助于了解到广大消费者对于新产品的期望值和初步满意度，当然，产品调研的最终目的也就是让产品更加受欢迎创造更大的价值。
通过多瑞科舆情数据分析站调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订;为领导在会议上提供论据;提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会等而系统地、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源;验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务;了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求;找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路；对于全新的产品，调研前自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。

Ⅳ 情人节消费大数据

调查显示，情人节所有花销中，买礼物是最大的一笔情人节开支，占比过半，为此花去500-1000元的最多，有28.57%。但花千元以上买礼物的，总计超过三成。

对比已婚夫妻和未婚情侣，融360《维度》栏目发现，已婚人士选择200元以下情人节礼物的比例高于后者，但同时选择超过5000元以上礼品的比例也远高于他们。

比起约会吃喝玩乐，95后花钱最多的项目还是买礼物，在全年龄段中比重最大（67.69%）。此外，以95后为代表的学生党，在开房住宿上花销最多的比例达到9.52%，远超上班族。
而已婚族比未婚族更青睐直接发红包，调查显示，直接发红包的，前者是后者的两倍还多。若按年龄段区分，也能发现，年纪越长，在发红包上花钱最多的比重越大，以50后为例，其数据占比超过四成；而在95后中，这个数据仅1.54%。

爱≠消费：八成男性为情人节“买单” 别让节日沦为朋友圈竞演

礼物or红包，究竟哪个是对方的最爱呢？

根据融360《维度》栏目的调查，在女性眼里，直接发红包最得欢心，占比接近三成，其次是包包、首饰等大牌礼物颇受喜爱。而一半的男性则慷慨地表示：不用送礼，爱我就好，但这么想的女性仅占14.19%。

当面对以下提问：您是否认可“礼物越贵重越有心意，给你花钱越多代表越爱你”时，在女性受访者当中，认可与否几乎平分秋色；但对此表示不认可的男性超过了八成。

在分析人士看来，这与当今社会中男性仍然更多地承担经济责任有关，在目前的社会形态下，男性和女性短期内无法实现真正的经济平等和观念平等。

这在融360《维度》栏目调查中得到印证，在情人节分文未花的女性几乎是男性三倍，高达33.76%。而当问及情人节花销由谁买单时，超过八成都是男方，有不到一成表示各自都会花点，全部由女方买单的仅占1.49%。执行严格AA制的也只有0.47%，而他们全部来自于一线城市。即便将为另一半的花销平均到每个月，男性也比女性花出更多钱，其中，为另一半花费过千的男性超过半数，但女性只有22.59%。

Ⅵ 消费者热衷于和大数据斗智斗勇中，这释放出什么信号

消费者和大数据斗智斗勇，意味着以后大数据会对消费者的行为有着一定的影响。

目前社会的高速发展，电子产品以及网络逐渐进入人们的生活之中，甚至于渗透到生活之中，社会的各种行为也都可以通过网络数据来进行收集汇总。数据成为了和劳动力同样重要的要素，人们对于数据的运用也会有着一种新的意义的产生。未来企业的发展方向也会在相关大数据的引导之下找到对应的消费群体进行投放和销售，意味着在数据时代为背景的前提下，大数据对于消费者的行为有着一定的影响。

大数据时代的到来数据更容易清晰化借助对于消费者日常行为分析以及网络营销的不断发展，利用网络营销手段和数据来针对于目标消费者进行有效的沟通提升自身品牌的影响力和价值力。根据大数据提供消费者的行为消费能力，是实现大数据时代对于未来营销方式的一种趋势。管理和利用这些大数据能够让他们产生最大化的价值，也是将来企业所面临的一个新的课题。这也是目前消费者与大数据之间的比拼，是所释放出来的最重要的信息。