BOSS数据分析培训.ppt

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1、市场经营分析和数据挖掘方法介绍江西移动内部培训材料二OO三年十二月THEBOSTONCONSULTINGGROUP议程了解市场经营分析的目的数据挖掘和分析的主要层面和步骤一些典型的数据挖掘和分析方法举例分析过程中需要注意的问题市场经营对于数据分析的需求日益增长电信行业的管理正由原来的“粗放型”向“集约型”精细化管理转变每项决策都应该建立于事实基础之上，而不仅仅是“拍脑袋”更多的产品决策将具有明显的针对性，不再是“全盘操作”简单的算术统计已经无法满足多元化业务研发的需要客户需求越来越多元化，产品种类也日趋繁多随着经营和计费数据的日益累计，原始数据变得庞大而繁杂计费系统和支撑系统的发展为数据

2、挖掘提供了能力保障网络口、市场口和计费部门之间的结合日益紧密详实的数据和具有说服力的解释成为部门间沟通的重要载体市场经营数据分析的目的对市场竞争态势有更为准确和切实了解可以用来论证一些对市场看法的假设定量地了解各细分市场的客户特征通过数据挖掘和图表帮助人们理解繁杂的数字许多数据的规律特征往往通过图表才被发现作为进一步调研分析的数据基础作为客户座谈会或市场调研对象的选择基础为决策提供事实依据比如调整资费价格，改变收费模式等确定对各类客户群保护力度议程了解市场经营分析的目的数据挖掘和分析的主要层面和步骤一些典型的数据挖掘和分析方法举例分析过程中需要注意的问题成功的数据分析关键取决于三个层面的

3、工作选取正确的数据来源，同时不影响正常的生产环境必须对现有计费系统和数据结构有明确的了解在数据提取效率和提取深度之间权衡做出适当的假设，并对各类假设进行优先排序尝试所有的分析维度（各种变量之间的排列组合）对数值进行合理的归类或近似处理选取合适的图表类型，一张图表往往胜过千言万语突出重点，能直接为决策提供支撑依据为进一步分析留有足够的空间数据提取和收集数据挖掘和分析数据表达和说明层面三：数据表达层面二：数据分析层面一：数据提取数据挖掘和分析的主要步骤选取合适的数据源实时计费系统经营分析系统选择原始数据格式数据库/纯文本剔除无效数据抽取质量检验删除入网前记录对数据进行归类整理划分高中低端客户

4、提取关键数据不是所有的结果都能被图表表达必要时对数据进行近似或归类处理确定分析的类型假设验证型特征探索型确定数据收集需求分解需求到为具体数据提取变量编写分析处理程序Excel/SPSS宏处理AccessSQL程序运行分析程序选择合适的图表类型以简洁为原则，选择最有效最恰当的注意不同元素之间的主次顺序对于图表所说明的问题作初步解释同时给与进一步分析留下足够空间确定数据抽取方法整体数据抽样数据初步统计数据选择抽取范围指定地区/品牌等每一步工作都将直接影响最终分析结果的质量选择分析工具Excel宏处理SPSS批处理AccessSQL导入原始数据议程了解市场经营分析的目的数据挖掘和分析的主要层面

5、和步骤一些典型的数据挖掘和分析方法举例分析过程中需要注意的问题ARPU水平变化细分分析下降50%以上下降0-25%增长0-25%增长50%以上离网率6.2%3.2%2.0%下降25-50%ARPU变化幅度数据挖掘分析结果示例说明问题与总体平均ARPU变化相比，该细分分析能够识别出真正影响ARPU变动的因素可以进一步细分品牌、地区分析分析方法锁定号码抽样一定规模客户近一段时间各月ARPU确定比较对象：前后两个月，或前后两阶段多月平均ARPU值计算ARPU变化幅度，划分4-6个档次，各档次幅度不一定对等根据早期ARPU值档次和对应变化档次制图客户群ARPU分布分析数据挖掘分析结果示例说明问题

6、了解客户消费额分布随时间的变化或各地区、各品牌客户消费额分布差异图形分布经过正态处理，更易于比较分析方法随机抽取特定范围品牌、月份或地区客户ARPU确定ARPU段细分标准，可以对ARPU值取对数后保留一定精度使1000元以下ARPU细分为20-30段统计各ARPU段内客户数占总客户数比例ARPU水平客户密度规模各ARPU水平客户对收入贡献程度数据挖掘分析结果示例说明问题了解各类客户对收入的贡献程度客户比例与收入比例的对应关系各ARPU段累计客户比例分析方法随机抽取特定范围一定规模客户ARPU将客户根据ARPU值逆向排序，并分段统计各ARPU段内总客户数和总收入将各ARPU段客户数和收入转

7、换为累计比例根据ARPU-客户数累计比例，客户数累计比例-收入累计比例制图高价值客户累计收入比例(%)020406080100低价值客户1.累计收入ARPU水平累计客户数对应ARPU累计客户数比例品牌和ARPU细分离网率分析数据挖掘分析结果示例说明问题了解不同品牌和ARPU段客户的离网率了解各离网率所影响的相对客户群规模分析方法随机抽取特定范围一定规模客户前期多月平均ARPU，锁定号码近期离网客户根据ARPU水平和品牌分别计算各细分