1.2 數據分析的目的

數據分析的目的是從海量的數據中提取所需的信息，從而找出研究對象的內在規律。下面以5個應用場景為例，來介紹數據分析的目的。

1. 基于數據分析的產品定價

產品定價對該產品收益最大化有決定性的影響。產品定價是基于一定的數據分析找到合理的定價標準，主要研究客戶對產品定價的敏感度，將客戶按照敏感度進行分類，測量不同價格敏感度的客戶群對產品價格變化的直接反應和容忍度。通過大量的數據試驗，從數據預測角度為產品定價提供決策參考。

2. 基于客戶行為分析的產品推薦

產品推薦主要是基于過去的客戶信息、交易記錄、購買行為等客戶行為數據，為客戶推薦產品，包括瀏覽這一產品的客戶還瀏覽了哪些產品、購買這一產品的客戶還購買了哪些產品、預測客戶還喜歡哪些產品等，也就是個性化地推薦產品。

3. 基于數據分析的廣告投放

廣告投放依托于廣告被點擊和購買轉化的效果，根據廣告點擊時段分析等，有針對性地進行廣告投放。

4. 基于客戶評價的產品設計

客戶評價數據對產品改進具有非常大的潛在價值，它是企業改進產品設計和實現產品創新的重要方式之一。客戶的評價既有對產品滿意度、物流效率、客戶服務質量等方面的建設性改進意見，也有對產品的外觀、功能、性能等方面的體驗和期望；有效采集和分析客戶評價數據，有助于企業建立以客戶為中心的產品創新。

5. 基于客戶異常行為的客戶流失預測

客戶流失分析即以客戶的歷史通話行為數據、客戶的基礎信息、客戶擁有的產品信息為基礎，通過數據挖掘手段，綜合考慮流失的特點和與之相關的多種因素，從而發現與流失密切相關的特征，在此基礎上可以在一定時間范圍內預測客戶流失的可能性，并采取針對性措施。