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多维数据分析原理与应用,数据分析与挖掘原理及应用

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数据分析分析视角和思维技巧的优势:清晰、简单、直观，划分结果可直接应用于战略(主动数据)应用:较为常见，战略分析、产品分析、市场分析、客户管理、用户管理、商品管理的注意事项:象限的划分可基于中位数、平均值或不同的经验维度 。数据仓库中常用的多维数据模型有哪些 。

1、与传统的客户关系管理系统,SCRM系统有什么优势?以下将从多个维度分析SCRM与CRM的区别，指出SCRM在推动转型方面的优势 。CRM和SCRM在客户管理的理念上有很大的不同 。虽然在概念上，SCRM只是比CRM多了一个社交属性，但SCRM不再强调对客户的单方面管理，而是与客户建立沟通和联系 ， 更好地为客户服务 。企业利用多元化的社交媒体开发更多维护客户关系的方式；通过深入挖掘客户的社会价值，对客户进行分类 ， 精准营销服务，帮助客户决策 。

从客户数据收集的角度 ， CRM系统通过收集客户基本信息和购买行为(如加车、关注、下单、二次购买等)建立并分组客户画像 。) ， 而SCRM系统则侧重于打通社交网络，基于社交平台完成客户信息数据采集，然后进行清洗整理，整合不同平台的账户关系 ， 把握客户的动态行为轨迹，让老客户的画像更加完整 。

2、大数据可以解决的问题有哪些?大数据能做什么？获取大数据后，利用这些数据做:数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化 。大数据的核心功能是数据价值 。简单来说，大数据让数据产生各种“价值” 。这个数据价值的过程才是大数据应该做的主要事情 。简单来说，大数据能做的就是记录一切，描述一切，预测一切大数据技术的战略意义不是掌握庞大的数据信息，而是对这些有意义的数据进行专业的处理 。
【多维数据分析原理与应用,数据分析与挖掘原理及应用】
在大数据、云计算、工业4.0、物联网等概念的时代，每天给我推送我感兴趣的东西，现在已经成了一个宝 。这说明数据和技术正在缓慢而深刻地改变我们的生活 。随着时代的发展 ， 每个企业的内部决策模式也发生了巨大的变化，缩短内部决策时间，提高决策效率是每个企业追求的目标 。

3、olap将数据放到内存

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