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RFM模型分析与客户细分
阅读量:6941 次
发布时间:2019-06-27

本文共 785 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

     今天偶然看到沈浩老师的文章《数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分》(),感慨不少。这篇文档可是算是一个指引,让我们面对具体问题的时候从方法、模型、展现等各个环节对问题分析,很多如我一样,不知道如何做分析的人可以从中获益良多。

   文章中提及很多工具spss statistics、modeler、excel都还算熟悉,Tableau是个什么工具还不算清楚,google了一下:

    Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件,Tableau 没有强迫用户编写自定义代码,新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上,不仅能够监测信息,而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活,具有高度的动态性。

  Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。

    网址:

   从公司网站上,可以看到tableau可以输出非常精美的信息化的图表,而沈浩老师使用tableau是用的描述性分析。spss也可以进行描述性分析啊,看来tableau比spss要好不少了。官网上有视频的教程,看来有时间得学习一下了。

   国内也有不少tableau的学习资源,比如 ,从这里可以获取到关于tableau的一些最新的中文信息。最新消息:tableau也涉足非结构化的数据领域,结合最近R与hadoop的越来越近,看来目前的趋势,对于海量数据分析以及相应架构,很多数据分析和挖掘软件都在延伸触角,未来的趋势肯定是一种大融合,数据分析的前景毋庸置疑,但是国内目前还是不是很规范,大家的路还很长,自己也没有从事专业的数据分析工作,希望可以继续让这个兴趣继续下去,鼓励一下自己吧。

 

转载地址:http://ulfnl.baihongyu.com/

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