- 分析列举法的方法有哪些？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-12-13 22:53:32 / 浏览：0 次 /
一、分析列举法的方法有哪些？
分析列举法可分为三类:
1、属性列举法:即特性列举法也称为分布改变法，特别适用于老产品的升级换代。
2、希望点列举法:希望点希望人人皆有，“希望点”就是指创造性强且又科学、可行的希望。
3、优点列举法:是一种逐一列出事物优点的方法，进而探求解决问题和改善对策。在缺点列举法的基础上产生了优点列举分析法。
二、数据分析方法有哪些？
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
三、数据分析的方法有哪些？
在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法，二八法，漏斗法，常常多种结合一起使用。
注：主要偏思维层面的，基于业务问题对数据的探索性分析，不同于专业统计学中的数据处理方法。
一、公式法
所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素，这个我在指标化思维中提到过。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解
某产品销售额=销售量 X 产品单价
销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + …
渠道销售量=点击用户数 X 下单率
点击用户数=曝光量 X 点击率
第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低还是价格设置不合理？
第二层：找到销售量的影响因素。分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。
第三层：分析影响渠道销售量的因素。渠道销售量=点击用户数X 下单率。是点击用户数低了，还是下单量过低。如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。
第四层：分析影响点击的因素。点击用户数=曝光量X点击率。是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。
通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥尽。
二、对比法
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。
比如用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
三、象限法
通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。
比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。
高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。
高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。
高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。
低点击率低转化的广告，可以放弃了。
还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。
象限法的优势：
1.找到问题的共性原因
通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；
2.建立分组优化策略
针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。
四、二八法/帕累托分析
二八法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。
一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。
常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。
百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。
百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。
百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。
以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。
ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。
五、漏斗法
漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。
上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。
整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。
还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。
从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。
不过，单一的漏斗分析是没有用的，不能得出什么结果，要与其它相结合，如与历史数据的对比等。
四、常用的数据分析方法有哪些？
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
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五、做好客户管理需要对客户哪些数据分析？
如何做好客户管理工作需要满足一下几点要求：
1. 整理好客户信息并做好客户的售后服务和投诉问题的处理，根据不同客户的交易状态和重要性划分不同的客户，根据不同客户信息制定不同的处理方案。
2. 制定以客户为出发点的客户管理制度，明确客户部门的工作范围和定位，制定战略与目标，促进销售工作的进行和客户关系的优化等工作。
3. 建立反应客户基础信息和属性的档案和销售数据。要详细记录客户购买时的消费心理和需求，写明客户的偏好和基本背景情况。以便销售部门进行呵护的回访和跟进。
客户分级是便于开展客户关系管理工作的一种手段，不应该对客户进行差别对待，而是根据客户分级信息建立合理的客户管理流程和制度，为了更好的处理与客户之间的关系，不应该根据表面上的信息来断定客户的价值，应该积极发现客户的潜在价值。但是企业也不应该将资源和经理浪费在差的客户关系上，所以这就需要做好客户信息的全面分析，剔除差的客户信息，保留好的客户信息，从而发展自己的客户群体培养长期客户。
如何做好客户管理需要我们时刻掌握客户及市场的需求，并且做好日常的推送工作和营销活动，引导客户与企业的沟通，从而发展长期关系，而在建立客户关系之后则需要经常的维持和管理避免客户资源的流失。
六、分析列举法的作用有哪些呢？
穷举法又称列举法、枚举法，是蛮力策略的具体体现，是一种简单而直接地解决问题的方法。其基本思想是逐一列举问题所涉及的所有情形，并根据问题提出的条件检验哪些是问题的解，哪些应予排除。 穷举的作用
1、理论上，穷举可以解决可计算领域中的各种问题。尤其处在计算机计算速度非常高的今天，穷举的应用领域是非常广阔的。
2、 在实际应用中，通常要解决的问题规模不大，用穷举设计的算法其运算速度是可以接受的。此时，设计一个更高效率的算法代价不值得。
3、 穷举可作为某类问题时间性能的底限，用来衡量同样问题的更高效率的算法。 穷举怎么计算： 1、根据问题的具体情况确定穷举量（简单变量或数组）； 2、根据确定的范围设置穷举循环； 3、根据问题的具体要求确定筛选约束条件；
4、设计穷举程序并运行、调试，对运行结果进行分析与讨论。 当问题所涉及数量非常大时，穷举的工作量也就相应较大，程序运行时间也就相应较长。为此，应用穷举求解时，应根据问题的具体情况分析归纳，寻找简化规律，精简穷举循环，优化穷举策略。
七、问卷调查数据分析方法有哪些？
对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法 层次分析法 结构分析方程模型 参数检验、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析 、主成份分析（归一化 除以各自标准差）、因子分析、关联分析、决策树分析、贝叶斯、时间序列。
八、excel有哪些常用的数据分析方法？
1）Excel, 90% 的数据分析功能都可以完成。很多统计、数学如 R, PowerPivot 等都有Excel 插件。缺点就是支持的数据量比较小。
2）SAS, R, SPSS 都属于专业工具，需要统计、数学等方面的知识。
3) Access, SQL, Python, Spark 等都属于数据分析开发工具了，一般群众也不用。
九、药品销售数据分析有哪些常用指标和分析方法？
药品销售数据分析常用的指标：
1.动销率＝销售商品品种数量÷有库存的商品品种数量 说明：比率越高，表示经营效率越高或品种结构越好、比较适应目标消费群；比率越低，表示经营效率越低或品种结构越差、不适应目标消费群。
2.库存周转率＝销售额÷[（期初库存金额＋期未库存金额）／2]（以零售价计） 说明：比率越高，表示每件商品的固定费用（成本）减低、相对降低由损坏和失窃引起的亏损、能适应流行商品的潮流、能以少额的投资得到丰富的回报、减少存货中不良货品的机会、容易出现“断货” 、陈列不够丰满、进货次数的增加，进货程序和费用相应增加。
3.存货周转期间＝平均存货÷销货净额／365 说明：期间越长，表示经营效率越低或存货管理越差；期间越短，表示经营效率越高或存货管理越好。
4.配送中心退货率分析＝配送中心退货金额÷配送中心进货金额 说明：比率越高，表示存货管理控制越差，定货不合理；比率越低，表示存货管理控制越好，定货合理。
5.销售毛利率＝毛利÷销售额 说明：比率越高，表示获利的空间越大；比率越低，表示获利空间越小。对于我们经营的商品而言，毛利率不是越高越好 ，它应该是一个合适的区间。
6.销售净利率＝净利÷销售额 说明：比率越高，表示净利率越高、费用控制合理；比率越低，表示净利率越低、费用开支过大。
7.品效分析＝营业收入÷品项数目 说明：品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差。
8.面积效率分析（坪效）＝营业收入÷营业面积 说明：面积效越高，表示卖场（全场）面积所创造的营业额越高，面积能够合理使用；面积效越低，表示卖场（全场）面积所创造的营业额越低，卖场使用不合理。
9.来客数＝通行人数×入店率×交易率 说明：来客数越高，表示客源越广；来客数越低，表示客源越窄
10.客单价分析＝营业额÷来客数 说明：客单价越高，表示一次平均消费额越高，消费者购买能力强，商品宽度能够满足消费者一站式购物心理、商品陈列的相关性和连贯性能够不断激发消费者的购买欲望；客单价越低，表示一次平均消费额越低，消费者购买能力弱，商品宽度不能够满足消费者一站式购物心理、商品陈列的相关性和连贯性没有能够不断激发消费者的购买欲望。
11.大分类构成比＝大分类销货净额÷总销货净额 说明：分析各大分类产品占销售净额的比例
十、数据分析软件有哪些？
数据分析软件有：Excel、SPSS、SAP
SAP分析云的可视化技术,为企业优化管理与决策方式与直观报表.SAP 提供实时的,情景式的,互动式的全新分析体验.
EXCEL是一个功能强大的数据分析和可视化工具，可从 Microsoft 365下载免费试用 EXCEL电脑版、 EXCEL网页版、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式等。
spss是一个非常专业的数据统计软件,能够对信息的采集、处理、分析进行全面评估和预测。
数据分析：
资料分析，就是利用适当的统计分析方法，对收集到的大量资料进行分析、提取有用信息、形成结论，并对资料进行研究、归纳、总结的过程。该过程也是质量管理系统的辅助过程。实际上，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。
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