1.精細化營銷的目標使用者就是有需求的使用者，精細化營銷不是私人定製(移動**)：低成本高收益
2.聚類沒有參考物，分類有參考物
3.精細化營銷的資料處理過程：
商業理解：業務理解，需求理解，目標確認，什麼流程，什麼方案
資料理解：資料分布，資料**，覆蓋業務，資料質量
資料預處理：解決髒資料，錯誤資料問題，把資料標準化規範化，提高資料質量
歸一，取樣，拆分，過濾，對映等(如：漢字和數字和英文本元——歸一)
構建模型：機器學習實現演算法的模型
回歸，分類，聚類
模型評估：對前期的模型構建後的資料模型進行評估是否滿足要求，實現預估目的，達到目標(不同方法，不同引數等)
模型發布
4.精細化營銷示例：
集團客戶健康度分析，西南航空——客戶分群價值評估(降低空座率)，百貨公司——懷孕**指數
5.將沒有共同資訊或消費模式的客戶找出的過程就是客戶分群的過程
6.資料模型構建：歷史資料通過訓練，通過計算，找到模型，**未來
7.阿里雲機器學習pai主要特點：
降低儲存和計算成本，降低技術門檻
8.機器學習pai應用流程不一定必須，由特定任務場景決定
9.pai有三類資料來源：oss，mysql資料庫，maxcompute
10.資料預處理模組包括：
取樣與合併：隨機取樣，加權取樣，過濾與對映，分量取樣
資料合併：
型別轉換，增加序號列，拆分，缺失值填充，歸一化，標準化，kv in table，table in kv
11.特徵工程功能元件包括：
特徵變換：特徵尺度變換，特徵異常平滑，異常檢測模組，one-test編碼，特徵提取，生成分析(pca)
特徵重要性評估
特徵選擇
特徵形成
機器學習PAI實現精細化營銷
阿里雲大學課程 機器學習pai實現精細化營銷 課程介紹 精細化營銷是企業常用的的一類資料服務，本課程幫助學員了解企業進行精細化營銷過程中的資料處理，掌握客戶分群的基本應用方法，教會學員如何進行資料整體分析 模型構建以及後期的模型評估和生成評估報告，清楚大資料在企業營銷中的作用。本課程通過乙個簡單案例...
簡信CRM 企業實現精細化管理的工具
簡信crm 企業實現精細化管理的工具 面對日益激烈的競爭市場 不容樂觀的全球經濟大勢 持續影響的全球疫情，自身實力弱 抗風險能力差的中小企業該何去何從?戰略管理大師麥可 波特認為 戰略的本質是抉擇 權衡和各適其位。中小企業找到了適合自己的發展戰略，就等於插上了騰飛的翅膀，就能夠自由地翱翔於市場的天空...
從四個場景解決精細化運營管理難點
做工作都有需求在推動著我們，需求都需要強大的技術和分析能力做支撐，工欲善其事，必先利其器。在資料分析的過程中，我們需要針對不同使用者的分析需求，去提供不同的分析模組 不同的模型，這些都需要有專業的分析和建模能力才能達到的，也就是說，我們需要根據不同的使用者需求來進行精細化運營管理我們可以從以下四個場...