大数据如何通过技术处理，筛选出有价值的用户?
时间：2022-03-02 09:45:02 | 来源：网络推广
时间：2022-03-02 09:45:02 来源：网络推广
大数据要实现对用户的研究与分析，首先必须基于海量的数据源，也就是说只有拥有数据源的大数据平台公司才能做到这一点。量江湖在开展数据分析之前，通常会整合企业内部数据和企业外部数据，企业内部数据包括Crm、dms车企路演、车展、市场活动、电视节目等所有留资用户;全网外部数据则是通过检测用户浏览内容、评论、移动设备、汽车自媒体、汽车评论、车型提问、品牌口碑、搜索等抓取的潜在用户。
如何将汽车数据资料变为数据资产，并产生变现?这其中最重要的是将采集到的数据进行技术处理。第一步数据清洗，将超出正常范围、逻辑不合理、自相矛盾的数据，无效值、缺失值清洗掉;第二步数据融合，以消费者为中心，使用关联规则和设备指纹技术，将设备号、邮箱、社会学特征、兴趣、行为、商品等数据信息有机关联，并实现结构化;第三步脱敏，删除所有敏感信息、隐私信息，最大限度保护消费者隐私。经过三步处理的数据全部存储到数据仓库，再利用机器学习对数据进行建模分析与预测分析，不断发掘出数据中潜在价值。
以汽车大数据购买习惯为例，量江湖针对样本用户在电商类网站的购买三大周期：前(浏览，搜索)，中(浏览、比价、提问)，后(比价、下单)，通过机器学习得到的特征对购买习惯数据进行研究，从而建立相应的购买习惯预测模型。模型建立后，通过大数据算法进行训练模型，比如品牌关注、浏览至购买时长、比价权重、频次、优惠权重、购买额度、退货频次等等这些分类对模型进行调整，最终预测出用户是理性消费?冲动性消费?习惯性消费?还是经济性消费等。
通过大数据对用户的研究与分析，最终车企能清晰地知道用户的消费意识、网络轨迹、喜好、性格、精准消费线索等。如此一来，就能有的放矢的开展诸如销售、产品推广、促销、活动、服务改进、优化媒体策略等营销动作，就不愁销量，不愁KPI了。
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