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大数据工程师实验报告,了解什么是大数据

[日期:2016-05-23] 来源:简书  作者: [字体: ]

  一、实验题目

  辨识大数据的商业应用

大数据

  二、实验要求

  1、表明大数据在市场营销和广告上的作用

  问题:需要提出一种方法使得广告公司可以使用大数据在线上接触到特定的目标群体并且能在网络上追踪消费者

  2、表明大数据在零售上的作用

  问题:亚马逊如何使用大数据来增加销量?

  大数据如何帮助亚马逊针对各类消费者来提供个性化的产品和服务?

  三、操作步骤

  1、表明大数据在市场营销和广告上的作用

  现今广告公司所采用的推送广告的三种形式如下:

  1、 宣传单

  2、 电视广告

  3、 网络广告

  思路与步骤:首先我们要利用大数据技术对咖啡产品进行产品分析,然后根据产品分析的结果,我们针对两种推送广告的形式:电视广告和网络广告使用大数据技术提升推送广告效果。

  Part1:**产品分析

  在社交网站譬如Facebook、QQ、微信、微博、贴吧等投放咖啡产品的广告,配以关键词“增强体质”、“健康”、“饮品”,等待广告的点击效果,对点击广告的数据流进行分析,得出“对这款咖啡广告感兴趣并且下单购买的消费者的信息”,再对得到的消费者的进入广告的社交网络来源(就是消费者是通过QQ空间广告看到后点击链接进来的还是通过微博广告看到后点击链接进来的),对消费者的社交网络的说说、微博、日志、点赞、评论等信息进行数据收集和数据分析,整理出“目标消费者”的大致特征,大概分布在哪些领域。

  举一个简单的例子:公司在Facebook、QQ、微信、微博、贴吧等社交网站进行广告推送,得到了来自于各个社交网站的购买订单,对这些订单进行分析,得到了订单的来源分别为Facebook=A%,QQ=B%、微信=C%、微博=D%、贴吧=E%,接下来就是对下了订单的消费者这一群体通过社交网站上进行数据分析,“小明”这个消费者是通过微博上的广告了解到我们的咖啡产品点击链接下单购买,利用大数据技术对“小明”的微博上面的发的微博、点赞、关注、评论、日志进行分析,得到消费者“小明”的关键词为:旅行、冒险、IT等。对成千上万的来自不同社交网站的购买我们咖啡的消费者“小明”“小花”“小红”“小绿”等进行上述分析统计,得到了一个大致的特征数据,比如说这款咖啡产品的消费者中兴趣方面“热爱旅行”的占“80%”,“IT”的占“40%”,“健身”的占“70%”等等,消费者年龄方面“18岁~25岁”的占“70%”,

  如此便得到了针对这款咖啡产品的消费者目标群体分析。

  Part2:**提升推送广告效果

  A、**电视广告

  通过Part1的初步投放广告后收集数据得到的消费者目标人群分析,可以知道目标消费者的年龄分布与兴趣分布,以及对相关电视节目的关注与喜爱,比如说通过Part1的分析,目标群体中喜欢“天天向上”的有“68%”,喜欢“快乐大本营”的有“50%”,那么就可以根据这些数据在相关电视节目的时段进行广告插入。这样在电视上插入的广告面向的电视机面前的观众有很大几率符合目标消费者的特征,那么广告效果也相对来讲好一些。

  B、**网络广告

  1、 通过Part1的初步投放广告后收集数据得到的消费者目标人群分析,可以大致知道初始广告的订单来源,Facebook=A%,QQ=B%、微信=C%、微博=D%、贴吧=E%,投放网络广告的力度根据订单来源百分比的从高到低来进行合理安排,这样使得花费同样的资金产生最好的广告效果。

  2、 通过目标人群分析,知道了这款咖啡产品的消费者中兴趣方面“热爱旅行”的占“80%”,“IT”的占“40%”,“健身”的占“70%”等等,那么就可以在相关主题的网络社区以及社 交网站投入咖啡产品的广告。

  3、 通过初步投放广告对各个消费者下订单时间进行分析,可以大致得到一个下订单的时间段分布,根据下订单的时间段合理安排网络广告植入的时间,使得广告效果更好。

  4、对网络上满足“目标消费者”特征的网民,对其可以定时发送广告邮件。

  2、表明大数据在零售上的作用

  Part1**、购买推荐

  通过分析亚马逊零售网站的搜索购买记录,亚马逊可以了解每一位用户的偏好与购物模式,从而针对该用户提供更合理的购买推荐,这个购买推荐包括两个方面。

  1**、同类产品推荐**:根据产品的描述、特征、评论分析出每个产品之间的相似度,把相似度高的产品依据评分高低推荐给消费者,比如《Andrioid开发权威指南》与《第一行代码》相似度比较高,都是关于Android开发入门教材,同时二者评分都很高,这样在消费者购买《第一行代码》时就可以推荐购买《Andrioid开发权威指南》

  2**、套餐产品推荐**:根据不同产品的对应关系,对产品进行相应推荐,比如hadoop学习知识体系中需要了解Linux、SQL等,就可以凭借这些成体系的知识设置消费者套餐,在消费者搜索购买《Hadoop开发权威指南》的时候可以推荐《SQL基础教程》和《鸟哥的Linux私房菜》,当然将范围扩大的话,就像你在亚马逊零售网站上搜索购买铁锅的时候,消费者评分最高的其他厨房用具就可以推荐出来组成所谓“锅碗瓢盆厨房用具酷炫全家桶”系列推荐给消费者。

  3**、消费者模型建立**:通过在亚马逊零售网站上的所有消费者搜索与购买记录的一系列数据的分析,对其进行横向比较和统计概率分析,得到许许多多消费者偏好模型,譬如买了A产品和B产品的人属于“X”模型的消费者,“X”类型的消费者偏向IT的web方向,对心理学也比较感兴趣,“X”类型的消费者有a%的概率会购买C产品,有b%的概率会购买D产品,从而进行相应推荐,这属于“机器学习”的内容。简单来讲就是根据所有的消费者的浏览、搜索、购买记录这些海量信息建立一个个消费者模型,然后再将具体的消费者根据其具体情况代入到消费者模型中,根据消费者模型对消费者进行相关产品推荐。这个模型应该是动态的,随时更新的,如果这个消费者最近在主动搜索web方向的书籍,没有再浏览android方向的书籍,那么就应该更新数据,将其分类到他现在所符合的消费者模型中。

  Part2**、社交媒体

  亚马逊可以通过社交媒体譬如Facebook、QQ、微信、微博、贴吧等社交网站以及自己官方网页的快照得到网友对自己公司以及零售产品、服务、产品定价的评论、建议,通过对这些海量数据进行分析,亚马逊可以完善自己的服务,制订合适的价格,对目前的市场趋势有更加清楚地认识,从而给消费者带来更舒适的购物体验,提高产品销量。

  四、实验结果

  只是大致的理论设想构思,并没有实际操作。

  五、总结反思

  看了视频以后只觉得脑袋里面一团混乱,觉得太虚了,感觉听了和没有听是一个样子,为了完成这个实验报告好好整理了自己的思路,觉得像是把乱糟糟的桌子好好收拾了一下,发现桌子上的确还是多了很多东西的。刘未鹏老师将“书写是为了更好的思考”,现在才感同身受。

  六、作业提交

  请将本文档按照《Wiley大数据 X章X节 云课堂昵称》的名称命名;

 

  请将本文档、数据文件打包以附件形式上传到课程作业部分





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