本文主要向大家介绍了机器学习入门之大数据Clouder认证：基于机器学习PAI实现精细化营销表，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

什么是精细化营销

精细化营销: 精细化营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路，是有态度的网络营销理念中的核心观点之一(百科)。在企业实际运营中即以客户细分为基础，细分客户和市场，进行精细化管理、精细化运营。

精细化营销的动因:

• 企业单位成本收益(或长远收益)最大化




• 通过营销管理的精细化，提升营销团队的凝聚力




• 提高各环节的效率实现节流的目的;




• 提升企业市场竞争力;




• 提升企业品牌影响力

营销层次

• 目标客户




• 营销方法




• 营销管理

精细化营销的实现方法

准确的细分市场和差异化的营销策略是精细化营销的核心。市场细分是指营销者根据顾客之间的需求的差异性把整个市场划分为若干个消费者群的市场分类过程。而客户分群则是了解客户、进行市场细分和进行目标市场营销的前提。

客户分群常见方法:

聚类: 即将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。

分类:即指按照种类、等级或性质分别归类。

精细化营销的数据处理过程

商业理解>数据理解>数据预处理>构建模型>模型评估>模型发布

精细化营销的实现技术

精细化营销实现技术

精细化营销中客户细分主要是根据客户的属性、行为、需求、偏好以及价值等因素对客户进行分类，并提供有针对性的产品、服务和销售模式。

常见技术:

• 数据存储、处理载体即数据处理平台，常见如数据库\数据仓库\海量数据处理平台(如MaxCompute) 等;




• 数据加工处理技术: SQL、MR、脚本语言、机器学习、数据挖掘等;




• 常见的算法模型:
  
  决策树、Logit回归( 事前处理)、
  
  聚类分析、分类模型(事后处理)

实现过程

特征细分>价值区间细分>共同需求细分>细分聚类算法>评估

精细化营销的数据处理过程-数据挖掘

数据挖掘(英语: Data mining,简称DM) = 机器学习+数据仓库，是对存储于数据仓库\数据平台中的大量数据、通过查询和抽取方式获得以前未知的有用信息、模式、规则的过程。数据挖掘是一个过程，而这个过程通过机器学习来实现。精细化营销数据处理过程就是机器学习过程、就是数据挖掘过程。

• 这是一个以数据为中心的循序渐进的螺旋式的数据探索，处理过程;




• 这是各种分析方法、数据处理方法的集合;




• 这是一个海量数据的处理过程;




• 机器学习的目的最终目的是辅助获取知识;

机器学习: 是一门多领域交叉学科。从范围上讲机器学习和数据挖掘是类似的，可以等同于数据挖掘。从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。

精细化营销的数据模型构建我们可以通过阿里的机器学习平台PAI 来实现，通常意义上讲直接采用各类算法成本高、门槛高，训练采用机器学习产品PAI简单、便捷。

阿里云机器学习平台PAI介绍

阿里云机器学习平台PAI是构建在阿里云MaxCompute计算平台之上，集数据处理、建模、离线预测、在线预测为一体的机器学习平台。

机器学习PAI特点

• 基于MaxCompute.GPU集群，支持MR、MPI、SQL、BSP、SPARK等计算类型




• 内置阿里、蚂蚁多年沉淀的分布式算法，支持百亿级数据量|练




• WEB界面，通过拖、拉、拽等方式即可完成复杂数据挖掘流程

机器学习 PAI应用场景

• 营销类场景: 商品推荐、用户群体画像、广告精准投放




• 金融类场景: 贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测、黄金价格预测




• SNS关系挖掘: 微博粉丝领袖分析、社交关系链分析




• 文本类场景: 新闻分类、关键词提起、文章摘要、文本内容分析




• 非结构化数据处理场景: 图片分类、图片文本内容提取OCR




• 其它各类预测场景: 降雨预测、足球比赛结果预测

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！