【推薦】資料分析師必備利器-市場分析技術

一、什麼是市場細分？

二、市場細分的好處？

三、市場細分的方法

說白了，其實名叫市場細分，其實我們是在分析我們的客戶！各個行業、各個角色都在不同的時期來劃分不同的人群，有的性别劃分（男and女），有的根據使用者的粘性劃分（活躍and沉默），但遇到多個次元考慮客戶的時候，就不知道從何做起了？

五、常用的資料模型：

我們先來看看資料分析師一般客戶細分的步驟：

接下來再看看常用的技術手段：

客戶細分站在資料挖掘從業角度來講分為事前與事後，事前資料挖掘預測目标值根據曆史資料而事後資料挖掘發現未知領域或不确定目标，說到這裡大家自然會想到事前的算法-決策樹、Logit回歸，事後 -聚類分析、對應分析等；

    事前細分技術思路圖（常用在客戶流失模型、營銷響應模型中，其實就是跟曆史資料定義好客戶類型，再對未發生的進行預測，打上預測客戶标簽）：

事後細分就是不知道如何分，隻知道要重點考慮細分的多個次元，那麼在應用事後細分模型之後，模型會對每個樣本or客戶（case），打上類别标簽，這樣就可以通過這個标簽來看客戶的性别差異、年齡差異、收入差異等，迅速找到目标客戶；

至于模型操作過程大家可以去網上看看教程，其實很簡單，主流的分析軟體SPSS、SAS、R等，都是分析師常用的分析手法，不會用搜尋引擎學習的資料分析師不是一名好的資料分析師，其實要提高自己必須要自學

六、市場環境複雜

但多數商業環境下都是多種分析手法交叉使用，比如你的變量很多，100多個時，你就需要先對資料進行降維處理，之後在進行聚類分析，這樣聚類分析的結果與因子去交叉分析，反而能讓決策者更高的找到自己的細分客戶，進而制定有效的市場方案（示意圖）

七、來份簡單的報告（報告來自網絡）

客戶細分的結果是實作利益最大化