¿Cómo utilizar big data para extraer en profundidad a usuarios potenciales en Internet?
Big data es una colección de datos masivos, como Internet, Internet de las cosas, dispositivos portátiles, etc. En esta era de Internet, el comportamiento de las personas al salir se registra mediante datos todo el tiempo, creando un una gran cantidad de datos, y luego está el surgimiento del análisis y la minería de datos y otras posiciones. A través del análisis y la extracción de big data, podemos descubrir patrones históricos y predecir el futuro. Este es el objetivo principal del análisis de big data.
¿Y qué pasa si se utilizan big data para explotar profundamente a los usuarios potenciales de Internet? A continuación se presenta el proceso de lógica de negocios.
1. Retratos de posibles usuarios objetivo
En primer lugar, debe describir las características de sus grupos de usuarios potenciales, incluidos: en qué canales están activos principalmente los grupos de usuarios y qué canales tienen. las mismas características (preferencias, ocupación, ingresos, poder adquisitivo, etc.), etc., a través de retratos de usuarios, comprenda claramente algunas características y patrones de actividad de los grupos de usuarios potenciales que desea extraer, proporcionando así fuentes de datos y condiciones para el modelo minero para apoyar el modelo minero.
Por ejemplo, necesita encontrar usuarios potenciales para la decoración. Sus canales activos se encuentran principalmente en los principales sitios web de decoración del hogar, redes de decoración del hogar, redes de diseño de decoración y otros sitios web o aplicaciones relacionados con la casa. Navegará por estos sitios web con antelación /APP y hará los preparativos.
2. Recopilación de datos
Después de aclarar los canales activos de los usuarios potenciales, los datos se pueden recopilar de manera específica. Después de la recopilación de datos, es necesario limpiarlos, convertirlos y cargarlos. y Filtre algunos datos inútiles por adelantado para garantizar la calidad de los datos.
3. Modelado de datos
Esta etapa es muy importante. El modelado de datos se utiliza para analizar posibles usuarios objetivo. El modelado es una tarea muy compleja y requiere datos de comportamiento del usuario. dividirse, fusionarse y asociarse para establecer uno o más conjuntos de modelos de datos.
Tomemos la decoración como ejemplo:
(1) Modelo de poder de consumo, podemos analizar el poder de consumo del usuario en función del precio de los muebles buscados por el usuario, los registros de consumo anteriores y los ingresos. , etc.
(2) Modelo de análisis de clientes de alta calidad, podemos analizar el número de visitas del usuario, la duración de la estadía, los registros de compra, la credibilidad de los datos y otros datos para determinar la urgencia de decoración del usuario. Se puede dividir en tres niveles: alto, medio y bajo.
Al mismo tiempo, también puede agregar análisis del área del usuario, la comunidad y otras dimensiones (según las necesidades específicas) para subdividir el modelo. Finalmente, puede combinar varios modelos mediante la correlación y colisión de. Varios modelos, como usuarios potenciales que tienen un gran poder adquisitivo y desean decorar de inmediato, usuarios potenciales que tienen un gran poder adquisitivo pero no están demasiado ansiosos por decorar, etc., pueden lograr operaciones diferenciadas y precisas. (Para dar un ejemplo muy simple, en realidad es muy complicado hacerlo y se deben tener en cuenta todos los factores)
4. Una vez completado, es necesario completar la investigación y el desarrollo y utilizarlos en la práctica para probar la precisión del modelo de datos y realizar ajustes en función de los resultados del modelo.
El análisis de big data debería predecir lo que sucederá en el futuro, y esta predicción incierta cambia constantemente con el desarrollo de la sociedad, el tiempo, el lugar, el medio ambiente, las políticas, etc. Por lo tanto, cuando realizamos análisis y minería, debemos realizar ajustes rápidos mediante prueba y error constantes para obtener resultados de análisis más precisos.