本文關(guān)鍵詞：D公司快速消費(fèi)數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著獲取數(shù)據(jù)的成本降低,人們收集的數(shù)據(jù)越來越多。從原來只收集重要、單一的數(shù)據(jù),到現(xiàn)在收集全量、多維的數(shù)據(jù)。同時隨著海量數(shù)據(jù)處理方法的發(fā)展,分析的要求也從原來集中在財(cái)務(wù)角度的分析擴(kuò)展為現(xiàn)在多角度的分析。處于快消行業(yè)的D公司服務(wù)于多個大品牌,每天在線下服務(wù)過程中都能獲取到大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),包括第一手的執(zhí)行管理數(shù)據(jù)和第一手的部分銷售數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)得不到充分利用,客戶和D公司都希望從中獲取有用的信息。本文基于數(shù)據(jù)分析及其衍生的在數(shù)據(jù)中尋找價值的思想,利用系統(tǒng)規(guī)范數(shù)據(jù)的輸入和輸出,搭建數(shù)據(jù)倉庫,使用分類、關(guān)聯(lián)挖掘算法,Hadoop分布式框架,中文文本處理工具等信息技術(shù)手段和計(jì)算方法,分析D公司有代表性的數(shù)據(jù),從項(xiàng)目執(zhí)行和用戶行為兩個方面發(fā)現(xiàn)和提取數(shù)據(jù)中隱藏的信息。本文試圖為D公司如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供一種有效的方法。首先,通過對內(nèi)部項(xiàng)目執(zhí)行中收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從不同業(yè)務(wù)場景、不同角度去發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律,讓管理人員及時掌握一線執(zhí)行和資源的使用情況,從而更好地優(yōu)化團(tuán)隊(duì)執(zhí)行和維護(hù)好客戶關(guān)系。其次,通過分析用戶參與產(chǎn)品銷售過程中行為數(shù)據(jù),尋找銷售數(shù)據(jù)背后的價值,發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者購物行為知識,為用戶營銷提供依據(jù)。通過數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用,促使D公司項(xiàng)目人員每天花費(fèi)的管理時間減少50%以上、對消費(fèi)者的促銷活動成本降低一半且準(zhǔn)確有效。
【關(guān)鍵詞】：快消行業(yè) 數(shù)據(jù)分析 執(zhí)行優(yōu)化 用戶行為
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F713.8
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 研究意義12-13
• 1.3 研究目標(biāo)13-14
• 1.4 研究內(nèi)容14-16
• 2 相關(guān)研究理論16-23
• 2.1 數(shù)據(jù)分析理論16
• 2.2 數(shù)據(jù)分析算法16-21
• 2.3 數(shù)據(jù)倉庫與HADOOP框架21-23
• 3 D公司數(shù)據(jù)應(yīng)用存在問題23-28
• 3.1 D公司業(yè)務(wù)及其數(shù)據(jù)現(xiàn)狀簡介23-25
• 3.2 項(xiàng)目執(zhí)行數(shù)據(jù)應(yīng)用問題25-26
• 3.3 用戶行為數(shù)據(jù)應(yīng)用問題26-28
• 4 D公司數(shù)據(jù)環(huán)境與分析步驟設(shè)計(jì)28-31
• 4.1 D公司數(shù)據(jù)環(huán)境簡介28
• 4.2 D公司系統(tǒng)環(huán)境簡介28-30
• 4.3 D公司數(shù)據(jù)分析步驟設(shè)計(jì)30-31
• 5 D公司快消數(shù)據(jù)應(yīng)用研究及成果31-61
• 5.1 項(xiàng)目執(zhí)行數(shù)據(jù)應(yīng)用分析31-50
• 5.1.1 年齡層次數(shù)據(jù)分析32-33
• 5.1.2 考核成績數(shù)據(jù)分析33-35
• 5.1.3 綜合執(zhí)行數(shù)據(jù)分析35-36
• 5.1.4 拉單銷售額數(shù)據(jù)分析36-38
• 5.1.5 SKU銷售量數(shù)據(jù)分析38-40
• 5.1.6 人員工時與銷售額分析40-41
• 5.1.7 資源投入與銷售額分析41-43
• 5.1.8 400支持熱線文本分析43-46
• 5.1.9 產(chǎn)品陳列圖片識別分析46-50
• 5.2 項(xiàng)目執(zhí)行數(shù)據(jù)應(yīng)用研究成果50
• 5.3 用戶行為數(shù)據(jù)應(yīng)用分析50-60
• 5.3.1 參加招新活動數(shù)據(jù)分析51-54
• 5.3.2 購物籃產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析54-56
• 5.3.3 分享信息傳播路徑分析56-59
• 5.3.4 反饋意見文本數(shù)據(jù)分析59-60
• 5.4 用戶行為數(shù)據(jù)應(yīng)用研究成果60-61
• 6 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 全文總結(jié)61
• 6.2 研究展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 致謝66

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本文編號：653444