03 社交媒體數據挖掘與分析(大數據分析,大數據開發,數據挖掘 所用到技術和工具？)

011年，全球數據量為1.8 ZB。到2020年，總數據量將增加44倍，達到35.2 ZB(1 ZB=10億TB)。我們電腦硬盤一般是500G，大只有1 T，能存儲多少數據，但是10億TB無法想象，這個數據量太驚人了。由于人工智能和大數據推進，很多大學從2016年開始開設這個專業。我們來看看哪些大學。

首先，專業背景詳細介紹通過專業定位可以發現，數據科學與大數據技術專業是一個軟硬件結合，以計算技術為基礎，以數據科學與大數據技術為特色寬口徑專業。，因為這個專業興起是基于計算機技術和人工智能快速發展以及海量大數據產生，需求突然增加導致了非常大人才缺口。所以很多高校一有機會就開設了這個專業。

可以看出，2016年之前，開設該專業機構數量為0、 2016年之后，開設該專業機構數量呈爆炸式增長。2018年從2016年35個增加到283個，2019年基本翻倍，直接增加到479個。在上述學校中，國內最早(2016年2月)開設數據科學與大數據技術專業學校只有三所，復雜。這些學校基礎扎實。所以專業實力比較強。

其他數據科學做好學校是理工科基礎好，比如人大、電子科技大學、北京郵政、北京信息科技大學、北京師范大學、中國師范大學、上海財經、同濟大學、南開大學等等。

通過以上分析，我們發現這個專業是一個新興專業。

因此，在北京大學、中南大學和對外經貿大學，由于新專業，甚至學生培養方向和模式都處于探索階段，這也是一種風險。畢竟大家都是“小白鼠”。

目前這個專業就業率肯定還不錯。因為大數據被譽為“21世紀新石油”，是國家戰略資產，是21世紀“DIA礦”。麥肯錫全球研究所將大數據視為“創新、競爭和生產率下一個前沿”。是不可阻擋發展趨勢，大數據技術是人工智能重要支撐。

大數據科學將成為引領人工智能技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟和商業發展核心。而在首批開設學校中中南大學在18年時候，該專業排在了全國第一。

其次，專業門檻比較高，數據科學和大數據技術人才是高級復合型人才。他和傳統計算機專業不太一樣，單純了解計算機相關知識是不夠，還需要有很多領域知識。所以相關專業畢業生從事相關工作是很有必要。

最后，這個專業差距很大，需求很大。所以就目前情況來看，這個專業就業前景很好。

從可見年限來說，畢業生根本不用擔心就業，當然要學真本事。畢竟這個專業難度系數挺大，對每個人綜合能力要求都比較高。

該專業畢業生，具體的就業方向主要包括以下幾個方面：簡單列舉，可能成也新，敗也新。

最后總結一下，數據科學與大數據技術專業是一個集計算機、數學、統計、人工智能等多學科于一體寬口徑專業。門檻高。隨著大數據爆炸式增長和人工智能快速發展，需要大量大數據分析師從海量數據中獲取有用信息，完成一些解決方案來預測和解決現實中實際問題，前景廣闊。

了解當前網絡營銷崗位的現狀及需求,結合自己的興趣,設計網絡營銷職業規劃？

當前網絡營銷崗位的現狀及需求如下：

1. 數字化轉型：越來越多的企業意識到網絡營銷的重要性，將資源和預算投入到網絡推廣和電子商務領域。這導致網絡營銷崗位需求增加，并且對于具備數字化技能和策略思維的人才有著更高的需求。

2. 數據分析與洞察：網絡營銷職位需要具備數據分析和洞察的能力，可以通過數據挖掘和分析工具，深入了解用戶行為、市場趨勢等，為制定有效的營銷策略提供支持。

3. 多渠道推廣：網絡營銷不再局限于傳統的搜索引擎優化和社交媒體推廣，還包括內容營銷、影響者營銷、直播營銷等多個渠道。因此，網絡營銷人員需要具備多渠道推廣的能力和經驗。

4. 創意與創新：網絡營銷職位需要有創意和創新思維，能夠設計吸引人的廣告文案、營銷活動和用戶體驗，以吸引目標受眾并提升品牌形象。

基于以上的現狀及需求，你可以考慮以下步驟來設計網絡營銷職業規劃：

1. 自我評估：了解自己的興趣、技能和個人優勢，是否有與網絡營銷相關的背景或者技能，例如對數字化營銷、數據分析、創意等方面的興趣和了解。

2. 學習與培訓：根據自我評估結果，在網絡營銷領域中選擇適合自己的方向，進行相關的學習和培訓。可以通過參加線上課程、讀相關專業書籍、參加工作坊等方式提升自己的專業知識和技能。

3. 實踐經驗：積累實踐經驗是成為網絡營銷專業人士的關鍵。可以主動參與項目，為個人網站或社交媒體賬號制定營銷計劃和策略，并不斷嘗試和調整，以積累成功案例和經驗。

4. 持續學習：網絡營銷行業發展迅速，需求不斷變化。要保持競爭力，你需要不斷學習和更新自己的知識，關注行業動態，參加行業會議和研討會，與同行交流分享經驗。

5. 職業發展：隨著經驗積累和職業發展，你可以選擇在特定領域專攻，如搜索引擎優化、社交媒體營銷、數據分析等，或者逐漸擔任更高級別的管理職位，負責整個團隊或項目的網絡營銷策略。

在設計職業規劃時，要靈活調整和適應市場的變化，并注重個人的興趣和激情，這樣才能更好地發展自己在網絡營銷領域的職業生涯。

零售行業的數據挖掘方法

零售行業的數據挖掘方法

在實施會員制的時候，必須要特別注意兩個關鍵信息的采集：會員卡ID、客戶聯系號碼或者郵箱，因為這兩個關鍵信息對信息采集及后期的精準營銷有很大的幫助作用。而買粉絲、微博等社交媒體的橫行，若零售商能夠通過相關活動讓客戶關注企業的買粉絲、微博，對培養客戶忠誠度也是有很大的幫助。

會員制有助于為企業培養眾多忠實的顧客，建立起一個長期穩定的市場，提高企業的競爭力。通過會員制，可以有效穩定老客戶，同時開發新顧客。因為零售商給會員提供的是優惠的價格，對新顧客吸引力很大，同時大部分會員卡是可以外借的，也給新客戶提供了機會，大大增加其成為會員的可能性。

會員制營銷能夠促進企業與顧客雙向交流。顧客成為會員后，通常能定期收到商家有關新商品的信息并了解商品信息和商家動態，有針對性地選購商品。除此之外，企業能夠及時了解消費者需求的變化，以及他們對產品、服務等方面的意見，為改進企業的營銷模式提供了依據。

第二、開展零售商的數據挖掘項目，必須要重點提供以下幾個表的關鍵信息：

銷售表：卡號、銷售店ID、銷售日期、產品名稱、產品價格、銷售數量、銷售金額、折扣等信息。

產品表：產品ID、產品名稱、建議零售價、實際銷售價、一級類別、二級類別、三級類別、四級類別、品牌等信息。

客戶表：卡號、發卡店ID、城市、號碼、郵箱、企業或個人標識、企業名稱、所在行業、地址等。

零售店表：店ID、店名、所屬城市、店等級等。

其中銷售表、產品表、客戶表比較重要，而產品表梳理對數據分析及數據挖掘團隊而言，是做好項目的關鍵，必須要耗費大量的時間。

第三、與零售商明確數據挖掘目的，能夠讓分析團隊與零售商之間獲得更大的信任，同時有利于項目的順利開展。

成熟的分析團隊，比較關注零售商的商業出發點，從客戶商業價值出發，抓住客戶關注點，一點一點地做好相應的落地分析工作。

客戶最常見想讓數據幫助其解答的幾大問題：

如何喚醒沉默客戶，讓其轉化為活躍客戶？

哪些客戶是我的重點客戶群？其有什么樣的特征？

哪些重點客戶流失了？為什么流失？后期怎樣開展挽留手段？

……

第四、通過數據開展客戶細分，明確各個群體的特征。

對于零售數據而言，必須要深入零售行業兩大客戶群：企業及個人。企業客戶的特征和個人客戶的特征有很大的區別。

企業特征主要表現：采購量比較大，經常進行團購或批發，銷售量和銷售額都比較大，為零售商的重點客戶群。盡管數量不多，但是卻貢獻了零售商的60%以上的銷售額。而企業的行為經常有：超大型采購、中型采購、一般采購。對企業數據挖掘，需要深入了解企業的所屬行業、采購額度、采購規律、采購產品偏好、是否流失、流失的原因調查等信息，有助于幫助零售商開展相應的營銷策略。

對于個人，則需要關注哪些是活躍客戶、哪些是新增客戶、哪些是沉默客戶、客戶價值是怎樣的、哪些節日是重點高峰期、偏好的產品是哪些等等，這些有助于零售商開展銷售、備貨等工作。

第五、結合5W1H分析法開展零售分析與挖掘。

What：銷售情況怎么樣？有多少用戶？來了多少次？每次消費多少錢？買了什么東西…….

Where：哪些門店銷售最好？為什么呢？（交通、地區等） ……

When：哪個月份銷售得最好？哪個節日是銷售高峰期…….

Who：是哪些客戶？有什么樣的特征？偏好買哪些產品？產品規格是怎么樣的…….

Why：為什么買哪些產品？為什么買那么多?會不會繼續購買…….

How：怎樣提高客戶重購？怎樣喚醒客戶？怎么進行交叉銷售？怎樣幫助鋪貨……

第六、協助零售商開展營銷活動設計、營銷活動執行、營銷評估與優化。

因為數據挖掘是一個閉環的流程，不是撰寫挖掘報告、輸出營銷客戶名單就是項目成功的，必須協助零售商開展相應的營銷設計、營銷活動執行、營銷評估及優化工作。從而確保數據挖掘有效落地，為客戶真實產生商業價值，擴大生意規模。

營銷活動設計常有：優惠打折、派發試用裝、贈送禮品、多倍積分等，可以通過不同的細分客戶群有針對性地開展不同的營銷活動，并計算不同群體及不同活動的投入產出比，便于后期不斷優化數據挖掘規則。

第七、關鍵成果固化IT系統，實現數據挖掘成果固化落地。

對于零售商而言，數據挖掘是個不大不小的投入，對于關鍵的成果輸出，總希望能夠把成果規則進行IT固化，實現自動代替手工操作，這個時候經常需要搭建一個成果固化模塊或系統，讓數據挖掘能夠最大限度幫助企業。

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