随着互联网的发展和消费市场竞争的加剧，消费者的每一次社交媒体发布、社交互动和网上购买都反映了他们的消费习惯、态度和行为。收集分析这些数据，做出有效的消费者体验决策，正是企业的业务需求，也是撬动增长的差异化方式。如何分析目标客户群？传统的市场调查费时、费力、费钱，而且样本量有限，受访者有可能隐藏自己的真实想法。社交媒体大数据符合用户交流和上网行为习惯，无需人力即可全天候自动采集数据。数据量和分析维度更丰富，更客观，更可信。
4、BI销售 数据分析:无处不在的 用户画像前言:我们看到一个人的第一眼，心里会有第一印象:这个人文静、礼貌、活泼、衣着整洁等等。当我们后来回忆别人的时候，一个关于别人的“画像”就会浮现在脑海里，我们就会知道:哦，是他。这些“画像”就像是别人在我们脑海中留下的标签属性，帮助我们识别人与人之间的差异，我们可以用这些不同的“画像”采取不同的方式与人相处。在企业中，用户人像的使用越来越普遍。
销售人员想拿高提成？毫无疑问，它必须是一个单一的订单。怎么会是一单呢？制定计划，寻找目标客户等。他们的目标客户是谁？这就涉及到用户 portrait的使用。企业在寻找目标客户的时候，经过分析，会给客户的各种属性贴上标签，让销售人员在有价值的客户上投入更多的精力。毕竟没有人愿意在“没用”的客户身上花费太多的时间和精力。
5、如何用SQL分析电商 用户行为数据(案例本文以“淘宝用户行为数据集”全过程分析为例，展示了数据分析全过程使用的工具:MySQL、Excel、Navicat、PowerBI分析类型:描述性分析、诊断性分析方法:漏斗分析、。(考虑到阅读体验文章中只放了SQL截图，如果需要PDF版本，微信官方账号回复“用户行为分析”即可获取。)(目录如下)1。分析流程和方法在没有清晰的数据看板时，我们需要先把杂乱的数据清理干净，基于分析模型进行可视化，构建一个描述性的数据看板。
简单来说，描述性分析就是“画地图”，诊断性分析就是“发现问题”，预测性分析就是“发现模式”。数据分析，有两种典型场景:一种是有数据，没有问题:需要先对数据进行整体分析，然后根据初步的描述性分析，挖掘出问题进行诊断分析，提出假设并设计解决策略。另一种是发现了问题或者做出了假设，这数据分析更倾向于检验假设。
6、 数据分析项目——电商平台 用户画像分析
