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聚类营销最新视觉报道_聚类分析(2024年12月全程跟踪)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

聚类营销

深度学习第二课：人工神经网络的三大类型大家好！今天我们来聊聊深度学习中的神经网络类型。很多人一听到“深度学习”就觉得高大上，其实不然。深度学习其实就是让我们能够理解复杂的概念，用简单的方式去学习。我自己也曾被一些营销号搞得一头雾水，但经过一番努力，我终于搞懂了这些看似复杂的概念。希望通过我的分享，大家能更系统地理解这些知识，让学习变得简单有趣！前馈神经网络（Feedforward Neural Networks - FNN）𐟓ˆ 前馈神经网络是最简单的一种神经网络类型。在这个网络中，信息只往一个方向流动——从输入层，经过隐藏层，到输出层。网络里没有环路，信息总是向前流动，不会反向流动。 FNN 的应用场景非常广泛，比如销售预测、客户研究、风险管理等等。简单来说，如果你需要从输入数据中预测一个结果，前馈神经网络就是个不错的选择。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks - CNN）𐟎芊卷积神经网络主要用于图像处理、聚类和识别任务。CNN 的特点是能够自动、自适应地从输入的网格状数据（比如图像）中学习特征的空间层次结构。 “卷积”这个名字听起来有点高大上，其实就是一种特殊的线性运算，对于图像处理任务至关重要。简单来说，CNN 能让你从一堆杂乱的像素中找出有用的信息。循环神经网络（Recurrent Neural Networks - RNN）⏳ 循环神经网络主要用于识别数据序列中的模式，比如文本、基因组、手写或口语。与前馈神经网络不同，RNN 可以使用其内部状态（内存）来处理输入序列，这使得它们非常适合涉及顺序数据的任务。举个例子，RNN 可以用来预测一句话的下一个词，或者识别一段手写文字。简单来说，如果你需要处理一些有顺序关系的数据，RNN 就是个好选择。小测试 𐟓 好了，到这里，你对这三种神经网络有了基本的了解。现在我来测试一下你的掌握情况，看看你能回答这些问题吗？ 1️⃣ 什么是前馈神经网络？ 2️⃣ 卷积神经网络主要应用于哪些场景？ 3️⃣ 循环神经网络适用于哪些任务？花点时间思考一下，然后用自己的话回答。欢迎大家在评论区分享你们的答案！希望这篇文章能帮你更好地理解深度学习中的神经网络类型。如果你有任何问题或建议，欢迎随时留言！我们下节课再见！𐟑‹

市场营销研究中的统计分析方法大全在市场营销领域，统计分析方法扮演着至关重要的角色。以下是一些常见的市场营销研究课题及其对应的统计分析方法： 𐟓Š 统计方法：因子分析、聚类分析目的：探究消费者的购买决策过程和品牌偏好，以及影响这些因素的关键变量。 𐟓Š 统计方法：聚类分析、主成分分析目的：根据消费者的特征进行市场细分，识别目标市场，并制定差异化的营销策略。 𐟓Š 统计方法：回归分析、路径分析目的：评估广告策略（如内容、媒介选择）对消费者品牌认知和购买意向的影响。 𐟓Š 统计方法：结构方程模型、验证性因子分析目的：探讨品牌价值、品牌忠诚度对企业市场表现的影响。 𐟓Š 统计方法：路径分析、多元回归分析目的：分析分销渠道的效率及其对产品销售额的影响。 𐟓Š 统计方法：回归分析、网络分析目的：研究社交媒体平台对消费者购买行为和品牌传播的影响。 𐟓Š 统计方法：二元Logistic回归、多重回归分析目的：分析消费者对价格变动的敏感程度及其对购买决策的影响。 𐟓Š 统计方法：ACSI模型、因子分析目的：研究影响客户忠诚度的关键因素，并提出提高客户忠诚度的策略。 𐟓Š 统计方法：主成分分析、回归分析目的：探讨营销创新（如个性化推荐、体验营销）对消费者行为和企业销售额的影响。 𐟓Š 统计方法：引力模型分析、回归分析目的：研究不同国家文化、市场特征对跨国企业营销策略的影响。这些统计分析方法不仅有助于理解消费者行为，还能为企业制定更有效的市场营销策略提供有力支持。

7种数据分析思维，轻松解决90%难题很多人学了各种数据分析工具和技能，但依然做不好数据分析。其实，掌握技能和工具只是第一步，真正重要的是数据分析思维。数据思维就像一个框架，能帮你确定分析角度、选择方法、指标体系，最后得出结论。不过，数据思维可不是一两周能锻炼出来的，下面我给大家分享7种常用的数据分析思维技巧。对比法 𐟓Š 对比法是一种挖掘数据规律的思维，可以和任何技巧结合。一次合格的分析一定要用到无数次对比。对比主要分为：横向对比：同一层级不同对象比较，比如江苏不同城市的茅台销售情况。纵向对比：同一对象不同层级比较，比如江苏南京2021年各月份的茅台销售情况。目标对比：常见于目标管理，比如完成率等。时间对比：如同比、环比、月销售情况等，很多地方都会用到时间对比。象限法 𐟓ˆ 象限法是运用坐标的方式，人工对数据进行划分，从而传递数据价值，转变为策略。应用非常广泛，像RFM模型、波士顿矩阵都是象限法思维。比如RFM模型就是利用象限法，将用户分为8个不同的层级，从而对不同用户制定不同的营销策略。漏斗法 𐟓‰ 漏斗法本质上是一种流程思路，在确定好关键节点之后，计算节点之间的转化率。这个思路适用于很多地方，比如电商的用户购买路径分析、app的注册转化率等等。著名的海盗模型AARRR模型就是以漏斗模型为基础，从获客、激活、留存、变现、自传播五个关键节点，分析不同节点之间的转化率，找到能够提升的环节，采取措施。二八法 𐟒𐊢€œ世界上80%的财富掌握在20%的富人手里”，这句话你一定听过。这就是二八法则，也叫帕累托法则。围绕找到的20%有效数据，找到其特征，使之产生更大的效果。比如一个商超进行产品分析的时候，就可以对每个商品的利润进行排序，找到前20%的产品，那这些产品就是能够带来较多价值的商品，可以再通过组合销售、降价销售等手段，进一步激发其带来的收益回报。分类法 𐟓š 分类法是根据数据的某种特征进行分类，以便更好地理解和分析数据。比如在一个电商平台上，可以将用户分为活跃用户、潜在用户、流失用户等不同类别，然后针对不同类别的用户制定不同的策略。聚类法 𐟔 聚类法是根据数据的相似性进行分组，发现数据中的隐藏模式和结构。比如在市场调研中，可以将消费者分为不同的消费群体，然后针对不同群体进行精准营销。预测法 𐟓ˆ 预测法是根据历史数据和趋势进行预测，帮助企业做出更明智的决策。比如在销售预测中，可以通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来的销售情况，从而制定相应的销售策略。回归分析法 𐟓ˆ 回归分析法是研究两个或多个变量之间的关系的一种方法，可以帮助企业了解变量之间的关系和影响。比如在市场营销中，可以通过回归分析了解广告投入和销售额之间的关系，从而优化广告策略。这些数据分析思维方法并不是孤立的，它们可以相互结合使用。希望这些方法能帮助你更好地进行数据分析！

2024K-Means十大新用 𐟔 2024年，K-Means聚类算法的应用领域将进一步扩展和深化。以下是未来可能的研究方向和应用领域： 1️⃣ 𐟓Š 数据挖掘与用户分群：在电子商务和营销领域，K-Means可用于分析用户行为数据，帮助识别不同的用户群体，实现精准的市场细分和个性化营销策略。 2️⃣ 𐟖𜯸 图像处理与分割： K-Means可用于图像分析，如自动分割图像成多个部分，或用于降维处理，提取图像的关键特征。 3️⃣ 𐟎Ž訍系统：在推荐系统中，K-Means可用于聚类类似的物品或用户，提高推荐的准确性和相关性。 4️⃣ 𐟔젧”Ÿ物信息学与基因数据分析： K-Means可用于基因表达数据的聚类，帮助科学家们识别具有相似表达模式的基因，从而揭示基因功能和生物学调控网络。 5️⃣ 𐟓š 文本挖掘与主题模型：在自然语言处理领域，K-Means可以用于文档聚类，帮助识别文本数据中的主要主题或模式。 6️⃣ 𐟚蠥𜂥𘸦〦𕋯𜚊在金融、网络安全等领域，K-Means可以用于识别异常模式或异常行为，如欺诈检测。 7️⃣ 𐟌 物联网（IoT）与智能城市：在物联网数据分析中，K-Means可以用于从传感器数据中识别模式，如环境监测、交通流量分析等。 8️⃣ 𐟑堧侤𚤧𝑧𛜥ˆ†析： K-Means可用于社交网络数据，帮助识别兴趣群体或社区结构。 9️⃣ 𐟏堥Œ𛧖—保健数据分析：在医疗领域，K-Means可用于患者数据的聚类分析，如基于症状或治疗反应的患者分群。 𐟔Ÿ 𐟓ˆ 金融市场分析： K-Means在金融市场分析中的应用，如股票市场的模式识别和风险分析。

市场营销与战略：从理论到实践的指南 𐟔— 写作步骤： 𐟔𘠩€‰择一个具体问题，结合专业课程内容，如消费者行为分析、品牌管理和竞争战略等。例如，可以研究品牌定位对消费者选择的影响，或数字营销策略如何塑造品牌价值。 𐟔𘠦ž„建proposal，明确提出研究目标、理论框架（如4P's Marketing Mix, Porter's Five Forces）和预期结果。设计一种适当的研究方法，比如案例研究、实验设计或回归分析。 𐟔𘠦”𖩛†整理数据，使用市场调研、消费者行为数据、企业财报和行业分析报告等。根据所学的量化分析（如结构方程模型）和质化分析（如主题分析）进行处理。 𐟔𘠧훩€‰与营销理论、战略管理相关的文献，特别是那些探讨从消费者洞察到战略实施的文献。 𐟔𘠩‡‡用统计软件（如SPSS, R, STATA）对数据集进行分析，应用适当的统计测试，比如T检验、方差分析或聚类分析。 𐟔𘠦’𐥆™引言与结论，在引言中提出研究的背景，结合专业理论如STP分析（市场细分、目标市场选择和产品定位）和BCG矩阵等。在结论中，讨论理论与实践的结合，以及对策略决策的启示。 𐟔𘠦’𐥆™摘要与初稿，摘要中应简要陈述研究背景、所用的方法论、主要发现和结论。在初稿中，确保研究的逻辑流畅，并结合专业术语和模型进行深入分析。 𐟔Ž 可参考观点：市场营销与战略的关系：探讨市场营销与战略之间的密切关系，如何将市场营销策略与组织的长期目标和战略相结合。市场营销环境分析：对市场营销环境进行深入分析，包括外部环境和内部环境的因素对市场营销策略的影响。数字营销与社交媒体：探讨数字营销和社交媒体在当今市场营销中的重要性，以及如何有效利用这些渠道进行营销活动。国际市场营销：研究国际市场营销的策略，包括文化差异、市场进入策略、国际品牌管理等方面。创新与市场变革：探讨创新在市场营销中的作用，以及如何应对市场变革和新兴技术的影响。 𐟓– 相关课程：战略管理、战略领导与道德、营销与战略分析、市场调查 ✍𐟏𛠦“…长内容包含但不限于：市场营销、战略管理、商业分析……

一、概念无监督学习是机器学习的一种方法，旨在从未标记的数据中提取模式和结构。与监督学习不同，无监督学习不依赖于输入数据的标签或输出结果。这种方法适合处理大量未标记的数据，广泛应用于数据分析、特征提取、模式识别等领域。二、优点 1、无需标注数据：无监督学习的最大优点在于不需要标签，这意味着可以利用大量未标记的数据进行训练，降低数据准备的成本和工作量。 2、发现新模式：无监督学习能够从数据中自动发现潜在的模式和结构，帮助分析人员识别数据中的重要特征和变化趋势。三、缺点 1、结果解读困难：由于无监督学习不依赖于标签，所得结果往往较难解读。 2、缺乏有效评估标准：无监督学习的结果缺乏直接的评估标准，通常无法像监督学习那样明确衡量模型的成功与否。四、应用场景 1、客户细分与市场分析：在商业领域，通过无监督学习，例如K均值或层次聚类，将客户分为不同群体，从而制定个性化的营销策略，提升客户满意度和市场效果。 2、推荐系统：无监督学习可以在协同过滤算法中识别用户行为模式，根据相似用户的历史行为为用户提供个性化推荐。五、学习要点 1、掌握无监督学习基本算法：学习常见的无监督学习算法，如K均值聚类、层次聚类、主成分分析、自编码器等，了解它们的基本原理及适用场景。 2、数据预处理技巧：无监督学习的成功往往取决于数据的质量，学习数据清洗、标准化、特征选择等预处理方法，以提高模型的性能。 3、聚类方法评估：熟悉聚类结果的评估方法，帮助判断聚类效果的优劣。 ------ 光说不练假把式，二级考试不是光靠刷攻略就能搞定的𐟘Ž 必须要真正行动起来认真备考，才能在精英云集的二级考试中脱颖而出噢~ 𐟘Ž 当然，市面上的SHMFTPP资料也不能瞎用，一定要看是否全面、效率、最新 𐟘Ž 威廉为你们精心整理了深港澳金融科技师的学习资料 𐟘Ž 点击左下角【立即咨询】，即可免费打包带走！ 𐟒ኰŸ“š 深港澳金融科技师上链体验课 𐟓š 深港澳金融科技师考证指南 𐟓š 深港澳金融科技师考纲解读 𐟓š 深港澳金融科技师常用公示表 𐟓š 深港澳金融科技师精研题库 𐟓š 更多精品学习资源...... 领取日期：即日起-2025年10月31日 #深港澳金融科技师#⠂ #深港澳金融科技师专才计划#⠂ #深港澳金融科技师一级#⠂ #深港澳金融科技师二级#⠂ #深港澳金融科技师上链#⠂ #深港澳金融科技师二级培训#

商业分析专业如何培养你的商业思维？商业分析专业，听起来有点高大上，但其实它培养的是一种非常重要的能力——商业思维。这种能力不仅仅是理论知识，更多的是一种对商业世界的敏感度和洞察力。下面我来聊聊这个专业到底在培养你什么。 Marketing领域：数据驱动的营销策略 𐟓Š 流量分析：比如你在电商平台或者社交媒体上看到的数据，用Google Analytics来分析流量来源和转化率。简单来说，就是看看大家是怎么找到你的，以及他们是否对你的产品感兴趣。客户分析：用RFM模型和K-Means聚类来细分客户，研究客户流失的原因，用CRM工具（比如Salesforce）来管理客户关系。说白了，就是了解你的客户，知道他们喜欢什么，不喜欢什么。产品分析：跟踪用户与产品的交互数据，设计并执行A/B测试，评估产品功能迭代的效果。这就像是产品的医生，不断优化和改进，让它更符合市场需求。数字营销：制定Campaign策略，优化SEO表现，分析广告投放数据（比如Google Ads）。简单来说，就是通过数字手段来推广你的产品和服务。 Finance领域：金融背后的逻辑 𐟓ˆ 简单计算：比如货币时间价值、NPV和IRR的计算，债券现金流的预测，汇率换算。这些看似简单的计算，但在实际工作中却非常重要。财务报表：资产负债表、利润表、折旧摊销等都是基本功。你得知道这些报表背后的逻辑，才能更好地理解公司的财务状况。风险管理：了解不同类型的金融风险，比如信用卡公司和汽车贷款公司面临的风险。在面试前，最好对具体行业的风险有所了解。商业模式：了解公司的收入来源、用户画像和销售渠道。这就像是公司的商业模式诊断书，帮助你理解公司是如何赚钱的。估算题：在case interview中比较难的一类题型。比如估算美国有多少台正在使用的苹果手机，或者有多少线下Apple Store。这些问题需要你运用top-down和bottom-up的方法来求解。总结：商业思维的培养 𐟧 每个商业分析项目都会教你一些Marketing Analytics和Finance的基础知识，但面试中最重要的是对具体行业的理解。你可以通过准备case interview来培养商业思维和分析问题的框架。记住，商业思维不仅仅是理论知识，更多的是对商业世界的敏感度和洞察力。

𐟔 人工智能的十大核心算法 𐟒ኰŸŒŸ 线性回归：打开人工智能的第一扇门线性回归是一种用于预测和分析的统计学方法，旨在研究两个或多个变量之间的线性关系。它广泛应用于经济学、生物统计、环境科学等领域，例如预测房价、股票价格和气温变化。线性回归通过最小化误差的平方和来寻找数据集中最佳拟合直线，使得所有数据点到直线的距离总和最小。 𐟓ˆ 支持向量机：分类与回归的利器支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它通过找到能够将数据点划分为不同类别的最佳超平面来实现分类，或者在回归分析中找到最佳拟合曲线。支持向量机在机器学习和数据科学中广泛应用。 𐟓Š 逻辑回归：预测概率的艺术逻辑回归是一种用于预测事件发生概率的统计方法。它适用于处理二元分类问题，通过建立模型来预测某个事件发生的概率。逻辑回归在金融、医疗和市场营销等领域有着广泛的应用。 𐟏… K-means：聚类分析的代表 K-means是一种无监督学习算法，主要用于聚类分析。它通过将数据点划分为K个不同的簇来实现聚类，每个簇的中心点通过最小化簇内所有数据点到中心点的距离总和来计算。K-means在图像分割、市场细分和社交网络分析中有重要应用。 𐟌𓠥†𓧭–树：分类与回归的另一利器决策树是一种非参数监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它通过构建一棵树来划分数据点，每个节点代表一个决策点，每个叶节点代表一个类别或值。决策树在金融风险评估、医疗诊断和自然语言处理中有广泛应用。 𐟓‰ 主成分分析：降维与可视化主成分分析是一种用于降维和可视化的统计方法。它通过找到数据集中的主要变量（主成分）来减少数据的维度，同时保留尽可能多的原始信息。主成分分析在机器学习和数据科学中常用于高维数据的降维处理。 𐟑堋近邻算法：局部学习的典范 K近邻算法是一种基于实例的学习方法，通过找到与新数据点最近的K个邻居来预测新数据点的值或类别。它在图像识别、文本分类和异常检测中有重要应用。 𐟤 集成学习：多样性的力量集成学习是一种通过组合多个学习器来提高整体性能的方法。它通过构建多个模型来对同一问题进行预测，并将它们的预测结果进行集成，以获得更准确的结果。集成学习在机器学习和数据科学中广泛应用。 𐟤– 朴素贝叶斯：分类与回归的另一利器朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算不同类别的后验概率来进行分类。它在垃圾邮件过滤、文本分类和自然语言处理中有重要应用。 𐟒ᠧ垧𛏧𝑧𛜯𜚦𗱥𚦥�𙠧š„基石神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练来学习数据中的模式和规律。它在图像识别、语音识别和自然语言处理中有广泛应用，是深度学习的核心算法之一。

辣条市场大揭秘：品牌竞争与消费者洞察 𐟌Ÿ 辣条市场概况预计到2026年，我国辣条市场将达到950亿元。目前，辣条市场由本土企业主导，市场集中度相对较低。卫龙、麻辣王子等品牌凭借其独特的口味和营销策略，成为了市场上的佼佼者。 𐟔堥“牌竞争梯队第一梯队：卫龙、麻辣王子、比比赞第二梯队：鸽鸽、翻天娃、良品铺子、百草味第三梯队：霸王丝、飞旺、劲丰第四梯队：筋生筋世、小滑头、佳龙 𐟓Š 消费者搜索热度根据TMIC消费者搜索指数显示，卫龙和麻辣王子两大头部辣条品牌受到高度关注，尤其是麻辣王子的搜索量增速一直居于高位。消费者对头部辣条品牌有较强的心智认同。 𐟑堦𖈨𔹨€…特征辣条消费者以女性为主，年龄阶段集中于90后至00后。广东省凭借其庞大的都市年轻群体，成为辣条购买量最大的省份。口味偏好方面，麻辣味和甜辣味是绝大多数消费者的首选。 𐟎𖈨𔹨€…聚类辣条消费者主要分为四类典型群体：精致品鉴者、极简食客、价值型消费者和潜力型消费者。不同群体有不同的消费理念和购买力，为品牌提供了多样化的市场机会。 𐟓ˆ 市场发展前景近年来，我国辣条品类持续扩容，未来5年预计仍将蓬勃发展。随着消费者对辣条品质和口味的需求不断提升，市场竞争将更加激烈。 𐟏† 品牌案例分析以佳龙为例，作为第四梯队中的一员，佳龙在市场中表现不俗，凭借其独特的口感和营销策略，逐渐赢得了消费者的青睐。随着市场竞争的加剧，佳龙需要不断创新，提升品牌竞争力。

基于数据挖掘的个性化营销实战全攻略 𐟓Š 数据分析与挖掘：提升营销效果的秘诀 𐟎›‡：通过数据驱动的个性化营销，提升网站销量和用户满意度。 𐟓ˆ 阶段一：推荐算法的魔力得分：14分推荐算法：通过分析用户行为和偏好，为每个用户推荐最相关的商品。实施结果：4.7分 𐟓ˆ 阶段二：关联分析的奥秘得分：5分关联分析：发现商品之间的潜在联系，优化商品组合。实施结果：15分 𐟓ˆ 阶段三：聚类分析的力量得分：8分聚类分析：将用户分成不同的群体，为每个群体提供定制化的服务。实施结果：15.4分 𐟓ˆ 阶段四：预测与实施得分：10分预测：利用数据预测用户的行为和需求。实施结果：19分 𐟓Š 网站数据概览客单价：23.2元日均浏览次数：328431次网站销量趋势：持续上升 𐟓Š 制定商品组合策略根据关联分析结果，制定商品组合策略，最多选择5个商品。选择商品：人间失格、罗生门、教育的智慧、复活、红与黑等。 𐟓Š 个性化服务策略为不同用户群体制定个性化服务策略，每个群体至少1个最多4个。重要价值客户：24小时专属客服 VIP专属购物节社群专享福利老用户回归专属优惠券一般挽留客户：推送商品组合套餐优惠客服联系回访流失原因每月满购买次数得优惠券一般发展客户：每月满购买次数得优惠券老用户回归专属优惠券重要保持客户：客服联系回访流失原因 𐟓Š 运营策略设置选择合适的卖家划分方式，并设置对应的运营策略。按照成单指数排序划分，提供更大的流量资源。提供运营讲座、视频或社区活动。 10%到40%的卖家：提供相关帮助和咨询服务。 40%以后的卖家：运营团队提供帮助和咨询服务。 𐟓Š 关联分析实战将处理好的数据导入关联算法进行分析。选择关联算法：Aprori或FP-Growth。设置核心参数：最小支持度和最小置信度。分析关联结果，优化商品组合。 𐟓Š 提交与保存保存所有设置和策略，方便后续查看和调整。

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