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《大数据营销:定位客户》电子书封面

大数据营销:定位客户

  • 发布时间:2020年06月05日 09:37:29
  • 作者:(美)麦徳奇(Dimitri Maex)
  • 大小:91.6 MB
  • 类别:大数据电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:9.2

    大数据营销:定位客户 PDF 高清版

      给大家带来的一篇关于大数据相关的电子书资源,介绍了关于大数据、营销方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小91.6 MB,(美)麦徳奇(Dimitri Maex)编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.4。

      内容介绍

      今天,我们的一切行为都在产生数据,而且数量巨大。每次浏览网页、搜索或者用智能手机上网,几乎都会增加数十亿字节之多的数据,而且这个增量还在扩大。如此庞大的数据可以帮助我们更好地理解并预测客户的行为。

      好消息是,我们再也无须精通数学或者统计学、甚至无须依赖昂贵的建模软件来分析客户。数据分析领域正在掀起一场革命。仿佛一夜之间,挖掘这些“大数据”的方法与工具变得格外简单,价格也不再高高在上。

      来自业内翘楚——奥美互动的董事总经理,在《大数据营销:定位客户》中告诉你怎样利用数据辨认出利润客户,并用最有效的方法接触这些客户,从而增加他们的购买力。

      1. 预计现有客户与潜在客户未来的价值。
      2. 寻找客户,包括现实和互联网。
      3. 判断哪些客户是因为需求购买,哪些客户是因为广告购买,哪些客户是因为价格购买,哪些客户是因为口碑购买。
      4. 优化营销配置,使之尽可能带来高的回报。
      5. 以新的技术优化销售和营销。

      《大数据营销:定位客户》适合那些希望利用数据促进企业发展、提升利润的读者——力求让所有广告费用得到高投资回报的营销人员、迫切希望企业更快成长的企业主、为终端客户服务的研究机构与产品开发商、负责提高企业净收入的财务人员、寻求反馈的广告创意策划。

      目录

      • 序言 为什么数字如此迷人
      • 第1章 本书将如何帮助你发展自己的企业
      • 第2章 设定目标:你应该与谁交谈
      • 第3章 发现:你应该与客户谈什么
      • 第4章 确定地点:你怎样找到他们
      • 第5章 制定预算:我们应该花多少钱
      • 第6章 测量指标:你怎样测量哪些有用、哪些无用
      • 第7章 优化选择:怎样多做有用之事,少做无用功
      • 第8章 未来
      • 致谢
      • 译后记

      学习笔记

      MySQL中大数据表增加字段的实现思路

      前言 增加字段相信大家应该都不陌生,随手就可以写出来,给 MySQL 一张表加字段执行如下 sql 就可以了: ALTER TABLE tbl_tpl ADD title(255) DEFAULT '' COMMENT '标题' AFTER id; 但是线上的一张表如果数据量很大呢,执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃,那么这样操作就很有风险了。 那么,给 MySQL 大表加字段的思路如下: ① 创建一个临时的新表,首先复制旧表的结构(包含索引) create table new_table like old_table; ② 给新表加上新增的字段 ③ 把旧表的数据复制过来 insert into new_table(filed1,filed2…) select filed1,filed2,… from old_table ④ 删除旧表,重命名新表的名字为旧表的名字 不过这里需……

      MySQL中使用innobackupex、xtrabackup进行大数据的备份和还原教程

      大数据量备份与还原,始终是个难点。当MYSQL超10G,用mysqldump来导出就比较慢了。在这里推荐xtrabackup,这个工具比mysqldump要快很多。 一、Xtrabackup介绍 1、Xtrabackup是什么 Xtrabackup是一个对InnoDB做数据备份的工具,支持在线热备份(备份时不影响数据读写),是商业备份工具InnoDB Hotbackup的一个很好的替代品。 Xtrabackup有两个主要的工具:xtrabackup、innobackupex 1、xtrabackup只能备份InnoDB和XtraDB两种数据表,而不能备份MyISAM数据表 2、 innobackupex是参考了InnoDB Hotbackup的innoback脚本修改而来的.innobackupex是一个perl脚本封装,封装了xtrabackup。主要是为了方便的 同时备份InnoDB和MyISAM引擎的表,但在处理myisam时需要加一个读锁。……

      Mysql提升大数据表拷贝效率的解决方案

      前言 本文主要给大家介绍了关于Mysql提升大数据表拷贝效率的相关内容,分享出来供大家参考学习,我们大家在工作上会经常遇到量级比较大的数据表 ; 场景: 该数据表需要进行alter操作 比如增加一个字段,减少一个字段. 这个在一个几万级别数据量的数据表可以直接进行alter表操作,但是要在一个接近1000W的数据表进行操作,不是一件容易的事; 可能情况: 1.导致数据库崩溃或者卡死 2.导致其他进程 进行数据库读写I/O变慢 3.还有一个可能就是数据格式不一致 导致数据无法写入(比如一个varchar类型要改为int类型,当数据长度过大时会报错) 解决方案:-- 1.重新创建一张数据表 create new_table select * from old_table 这种……

      Python实现的大数据分析操作系统日志功能示例

      本文实例讲述了Python实现的大数据分析操作系统日志功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 1、大文件切分 import osimport os.pathimport timedef FileSplit(sourceFile, targetFolder): if not os.path.isfile(sourceFile): print(sourceFile, ' does not exist.') return if not os.path.isdir(targetFolder): os.mkdir(targetFolder) tempData = [] number = 1000 fileNum = 1 linesRead = 0 with open(sourceFile, 'r') as srcFile: dataLine = srcFile.readline().strip() while dataLine: for i in range(number): tempData.append(dataLine) dataLine = srcFile.readline() if not dataLine: break desFile = os.path.join(targetFolder, sourceFile[0:-4] + str(fileNum) + '.txt') with open(desFile, 'a+') as f: f.writelines(tempData) tempData = [] fileNum = fileNum + 1if __name_……

      Python中大数据处理详解

      分享 知识要点: lubridate包拆解时间 | POSIXlt 利用决策树分类,利用随机森林预测 利用对数进行fit,和exp函数还原 训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据,分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量,10000多行数据。 首先看一下官方给出的数据,一共两个表格,都是2011-2012年的数据,区别是Test文件是每个月的日期都是全的,但是没有注册用户和随意用户。而Train文件是每个月只有1-20天,但有两类用户的数量。 求解:补全Train文件里21-30号的用户数量。评价标准是预测与真实数量的比较。 1.png 首先加载文件和包 library(lubridate)library(randomForest)library(readr)setwd(E:)data-read_csv(t……

      以上就是本次介绍的大数据电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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