数据分析的基本概览

关于数据处理的简单理解: 1.数据收集,关键词:过滤; 2.数据挖掘,关键词:分类; 3.数据分析,关键词:关联; 4.数据结果,关键词:人性; 总体关键词:分数据场景,分业务需求,动态建立规则,反馈调节,建立模型,数学归纳,复盘,目标导向,参考价值 一.数据收集 网站分析数据(见后文) 社交网络数据 用户体系数据(部分可参见我的一个知乎回答:http://zhi.hu/0JPd) 本地存储数据

高收入人群特征

一.需求层次高     社会需求,自我实现     关键词:购房,海外旅游 二.行为层次高     消费意识:主动性,理性,愿意承担风险     关注焦点:时尚、健康、档次、品牌、品位、格调、流行、个性、身份、圈子     关键词:投资理财,炒股,基金,证券,奢侈品,汽车,度假酒店,游艇,超级跑车,世界名表,皇室珠宝, 三.分布范围     30-40,高层管理,高学历     行业归属:    

关于数据任务的定义

    一.任务分析   ①.品牌定位:品牌人群定位,行业定位,需求定位       ②.任务定位:分析任务的目标期望,任务维度需求   ③.预期结果:根据市场和经验预测初部结果  案例:关键词数据任务    1.关键词选择   ①.搜索引擎推荐法:搜索相关品牌名称,搜索引擎会推荐相关词汇,搜索引擎的各种搜索关键词榜,SEO工具的关键词选取   ②.目标品牌的官网或相关垂直领域网站的页面 meta

广告CTR影响因素

一.媒体网站相关影响    1.优质媒体    2.优质版位 二.广告素材相关影响    1.投放形式:rich media ,banner,video_pre    2.素材创意 三.竞价策略相关影响    1.人口属性的偏好配对           a.年龄:不限/18-24/25-34/35-44/45-54/55-64/65+           b.性别:不限/男/女