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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第3章 数据化运营中常见的数据分析项目类型
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千举万变，其道一也。
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——《荀子·儒效》
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3.1 目标客户的特征分析
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3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型
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3.3 运营群体的活跃度定义
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3.4 用户路径分析
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3.5 交叉销售模型
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3.6 信息质量模型
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3.7 服务保障模型
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3.8 用户（买家、卖家）分层模型
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3.9 卖家（买家）交易模型
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3.10 信用风险模型
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3.11 商品推荐模型
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3.12 数据产品
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3.13 决策支持
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数据化运营中的数据分析项目类型比较多，涉及不同的业务场景、业务目的和分析技术。在本章中，按照业务用途的不同将其做了一个大概的分类，并针对每一类项目的特点和具体采用的分析挖掘技术进行了详细的说明和举例示范。
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一个成功的数据分析挖掘项目，首先要有准确的业务需求描述，之后则要求项目相关人员自始至终对业务有正确的理解和判断，所以对于本章所分享的所有分析项目类型以及对应的分析挖掘技术，读者只有在深刻理解和掌握相应业务背景的基础上才可以真正理解项目类型的特点、目的，以及相应的分析挖掘技术合适与否。
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对业务的理解和思考，永远高于项目的分类和分析技术的选择。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 3.1 目标客户的特征分析
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目标客户的特征分析几乎是数据化运营企业实践中最普遍、频率最高的业务分析需求之一，原因在于数据化运营的第一步（最基础的步骤）就是要找准你的目标客户、目标受众，然后才是相应的运营方案、个性化的产品与服务等。是不加区别的普遍运营还是有目标有重点的精细化运营，这是传统的粗放模式与精细的数据化运营最直接、最显性的区别。
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在目标客户的典型特征分析中，业务场景可以是试运营之前的虚拟特征探索，也可以是试运营之后来自真实运营数据基础上的分析、挖掘与提炼，两者目标一致，只是思路不同、数据来源不同而已。另外，分析技术也有一定的差异。
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