big 数据时代，客户的购买行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑。其中，最大的变化是客户的所有行为都可以在企业面前量化和追溯。大量的原件数据和业务数据留在企业中，都是服务客户的真实历程。随着big 数据技术的广泛应用，企业越来越关注如何通过精细化运营实现精准营销。首先要做的是创建客户画像。客户画像，即客户信息标签，通过收集数据客户的社会属性、消费习惯、偏好特征等维度，描述客户需求或产品特征，并对这些特征进行分析统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出客户的信息全景。
由此看来，如何从海量的数据中挖掘出有价值的客户信息变得越来越重要。尤其是B端产品，我们注重强关系。商务人士普遍认为，只有和客户建立良好的关系，请客户吃饭，多送礼，才能依然获得客户。有什么大不了数据啊。这主要是因为很多企业对数据所做的报表没有区别，让一线人员感受不到数据在完成绩效工作上的帮助和价值。
4、用户画像 标签构建5月11日，我录制了“实战中的数字智能与赋能六讲”系列的第一场直播，主要抽象了标签系统的构建，分为几个步骤供大家理解。全新数据，放几叠。可以看到，强调的是推动数字化转型，形成数据驱动的智能决策能力，提升企业整体运营效率。做好数字化转型，企业可以从产、研、供、销入手，“销”只是第一个关键要素。企业转型往往始于营销场景，所以我们说数字营销是企业数字化转型的排头兵。
打好这些基础，然后就可以开始构建自己的个性化标签系统，让标签作为企业数字营销的基石，帮助消费者画出更精准的画像。那么如何帮助企业构建完善的标签系统呢？我们得出的结论是“三个目标五步走”的方法论:目标1:解决业务问题。要在标签系统中确定具体要解决哪些业务问题，要达到什么效果，分阶段对待，小步快跑，尽快推广。
5、常见的 数据分析图表类型以及各自的使用 场景!Common 数据分析图表类型及其各自的用途场景。让我们一起来看看吧。材料/工具数据图表方法直方图。适用场景:适用场合为2D 数据 set，用于比较数据在一段时间内的变化情况。优点:直方图利用柱的高度来反映数据的差异，肉眼对高度差异非常敏感。缺点:直方图的局限性在于只适用于中小数据套。请点击输入图片描述行政地图。使用场景:适用于数据带空格的分析。
，请点击输入图片描述GIS地图。使用场景:根据经纬度，可以制作区域、全国甚至全球地图。类型:热图、轨迹图、统计图、气泡图、点图等。请点击输入图片描述旭日图。适用性场景:可以表达清晰的层级和归属，显示数据在父子层级结构中的构成，便于对数据进行详细的溯源分析，真正了解数据的具体构成。优点:逐层看数据非常直观，逐层往下钻数据。
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