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@2015个人制作公司版权所有1今天，主题为“主导这一刻”的IBMInsight2015大数据分析峰会在京隆重举行。来自各界的数据分析领先实践者们与IBM领导团队、技术专家一道共同探讨如何更好的利用数据资源支持中国新一代信息产业与传统产业深度融合。@2015个人制作公司版权所有2IBMInsight2015大数据分析峰会—

零售分会论坛2015年3月25日@2015个人制作公司版权所有3主题线上线下的会员整合管理

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社交大数据分析—企业迎接互联网挑战之利器@2015个人制作公司版权所有4零售行业的客户分析线上线下的会员整合管理

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社交大数据分析—企业迎接互联网挑战之利器@2015个人制作公司版权所有5零售行业的客户分析第一种销售模式---实体店第二种销售模式---网店@2015个人制作公司版权所有6零售行业的客户分析第一、网购与传统购物的方便性与配送时间问题优点：方便性，不受时间不受地点限制。网络购物，是一种极其方便的购物方式。随着生活水平的提高，网络的迅速发展。网上购物已逐渐成为人们的一种消费方式。“网络购物”之所以可以深受时代青年的亲睐，第一大特点应该就要数它的便捷性，不论你身处何时何地，都可以随时上网"逛商店"，选商品买商品，可以不受时间地点的约束。时下的青年男女，白天忙完纷繁的工作，下班时间有时会很晚，再去选择逛店买商品已很难，那么网络购物对这些年轻人你来说就成了最快最方便，也最喜爱的购物方式。缺点：配送时间不定虽然方便性让很多时尚年轻朋友爱上了网购，不过不能说网购就是完美的，在货物的配送速度问题上，网购就不如传统购物方便，当你在网上选购好商品，再下单，到收到真正的产品中间短则一到两天，多则一个星期也有可能，这一点就不想传统选购，你当时就可以拿到你满意的产品，而且当你拿到网购的商品后，有可能出现这些或那些小问题，解决起来也不叫麻烦，需要再通过邮寄或配送环节更换产品，这样中间就需要浪费很长的时间，而在传统的商场购物的话，当时不满意的话就可以随意的更换。网购与实体店五大优缺点对比@2015个人制作公司版权所有7零售行业的客户分析第二，网上购物与传统购物价格上差距与质量问题优点：网上购物要比传统购物还便宜对于网店比实体店价格还要便宜，主要是由于网店不像实体店，需要花钱租店面以及其他一系列的花费，并且开网店不要任何税收，这样就可以省下很多与实体店拼价格。另一点，很多开网店的人都是一手商，拿货价就要比很多实体店经营者还要低，所以在网上开店价位更低也就合理了，不过并不是所有价格低廉的网店都是这样的理由，里面不排除有黑心老板将次货混在里面将价位打低。所以选择的时候一定要注意商家的信誉度。缺点：质量不好选择就像上面说的，的确网店价格低廉是网店吸引消费者的另一法宝，不过不是每家价格标的很低的商家都能保证他们销售的产品质量上是没有问题的，里面会有以次充好的现象，甚至是假货，在选择的时候由于消费者无法见到实物，所以上当受骗有时候是难免的。这种事情在实体店一般就不会出现，大家选产品都会注意挑选，有问题当时就可以解决，如果发现假货就可以立刻退换。网购与实体店五大优缺点对比@2015个人制作公司版权所有8零售行业的客户分析第三、网上购物与传统购物产品信息与质量问题优点：可以获得最大的信息量，货比N家现在的网上商场越来越多，习惯网购的朋友们在选择产品的时候一般都不会只选一家，看上就购买，而是随意的挑选，只要你输入你想了解的商品，同样的商品不同的商家就会出现，你可以任意挑选，现实中的货比三家，在网上就可以变成货比N家，而且不会浪费你很多的时间，而更好的一点是，如果你想选择一件现实中很难找到的商品，就好像几十年前的一本很老的小说，现实中你可能很难找到，但在网上要找到你需要的并不是一件难事。缺点：不能当场试用的确，在网上选购你可以随意的挑选，也不会有不耐烦的服务小姐对你啰哩吧嗦的絮叨，不过，它也有先天的缺点，那就是网购的商品你只能在网上看到他的照片，却不可能当时就见到实物，如果是选购衣服之类的产品，你更不可能当时就试穿或试用，这对消费者来说就是一个很麻烦的事情，或许你看上的产品与实物的差距会很大，这一点在实体店就会令人放心很多。网购与实体店五大优缺点对比@2015个人制作公司版权所有9零售行业的客户分析第四、网上购物与传统购物便捷性与售后问题优点：网购更具便捷性网上购物的另一个优点对宅男腐女而言是最大的诱惑，那就是足不出户就可以购买商品，从订货，买货到收货都不必你离开家门，省时省力省事，不过这个优点受惠的当然不止是他们，在夏天或冬天，天气很不好的日子里，利用网络购物对大多数人而言的确都是很不错的选择，不必忍受外面极冷或极热天气的摧残，也不必忍受去实体店选购产品的烦躁，在家等着送货上门的服务，是很惬意的。缺点：售后很难保证从网上购物的缺点之一就是消费者往往得不到发票，产品得不到保修服务，消费者想要进行维权会很难。发票是消费者维权的基本凭证，没有发票也就无法受理和解决质量纠纷。现在在全国已出现多起消费者因为在网店购买手机或家电由于没有发票而造成厂商不予负责售后问题的案件。网购与实体店五大优缺点对比@2015个人制作公司版权所有10零售行业的客户分析第五、网上购物与传统购物安全性问题优点：不必怀揣巨款购物在购物缴费的时候，网上购物不必像传统购物那样，怀揣巨款或拿着信用卡刷卡时候担心身边有人会窥伺你，而担心自己的安全问题，网上支付就不必担心这些问题，你可以安心的支付而不用过多的考虑周围是否有坏人在等着抢劫你，因为别人根本不知道你在做什么。缺点：网上支付也有风险不要以为像上面说的，就以为网上支付是万能了，当然不是，他的安全性体现在不必担心周围人的窥伺，但却不能保证网上有没有窥伺着你，网上盗号盗密码的也大有人在，而且更不好应付，除非你自己就是个电脑高手，打好了所有的漏洞补丁，做好了所有的安全措施，否则网络盗号高手要比现实的强盗还要令你头疼。对于这一点，很多人采取的措施是在网店看好产品的价格，再去实体店选购，以免行当受骗，也不必担心自己的帐号密码被盗取。网购与实体店五大优缺点对比@2015个人制作作公司版版权所有有11零售行业业的客户户分析总结：综上所述述，网上购购物突破破了传统统商务模模式的障障碍，无无论对消消费者、、企业还还是市场场都有着着巨大的的吸引力力和影响响力。不不过事情情都有两两面性，，网购也也同样是是把双刃刃剑。如如果选择择网店与与实体店店的就要要看大家家的喜好好，真正正的保护护好自己己利益才才是消费费者最关关心的，，实体店店在这方方面要做做的更好好，网店店也该像像这方面面多下工工夫，更更让消费费者放心心，才是是最正确确的经营营理念。。网购与实实体店五五大优缺缺点对比比@2015个人制作作公司版版权所有有12零售行业业的客户户分析@2015个人制作作公司版版权所有有13线上线下下的会员员整合管管理线上线下的的会员整整合管理理预测性客客户洞察察分析IBM高管总结结零售行业业的客户户分析社交大数数据分析析—企业迎接接互联网网挑战之之利器@2015个人制作作公司版版权所有有14线上线下下的会员员整合管管理@2015个人制作作公司版版权所有有15线上线下下的会员员整合管管理@2015个人制作作公司版版权所有有16线上线下下的会员员整合管管理@2015个人制作作公司版版权所有有17线上线下下的会员员整合管管理@2015个人制作作公司版版权所有有18线上线下下的会员员整合管管理@2015个人制作作公司版版权所有有19线上线下下的会员员整合管管理@2015个人制作作公司版版权所有有20线上线下下的会员员整合管管理@2015个人制作作公司版版权所有有21预测性客客户洞察察分析线上线下的的会员整整合管理理预测性客客户洞察察分析IBM高管总结结零售行业业的客户户分析社交大数数据分析析—企业迎接接互联网网挑战之之利器@2015个人制作作公司版版权所有有22预测性客客户洞察察分析解决的问题1）大型企企业的IT系统对每每一次应应用程序序的升级级都会预预先在其其测试环环境上进进行测试试。如何何保证测测试的有有效性？？如何通通过测试试的结果果推测其其在生产产环境上上的表现现？2）随着资资源使用用的增长长，CPU，内存，，硬盘，，I/O等资源互互相影响响并存在在潜在关关联。如如何洞察察其关联联来指导导企业做做出合理理的容量量规划？3）伴随业业务扩展展，企业业生产环环境的负负载日益益增加。。如何何帮助企企业通过过对未来来业务量量和用户户量的增增长预测测而做出出相应的的容量预预估？4）如何提提供自动动化、自自适应的的建模过过程与预预测分析析，为企企业用户户打造针针对个性性化场景景自动建建立、自自动调整整的预测测模型来来降低使使用复杂杂度？如如何保保证预测测分析的的有效性性和准确确性？IBMSPSSStatistics洞察关联联分析与与预测建建模@2015个人制作作公司版版权所有有23预测性客客户洞察察分析IBMSPSSStatistics洞察关联联分析与与预测建建模商业价值值1）避免过过多地投投入测试试资源，，最大化化测试资资源价值值，实现现测试与与生产的的资源整整合。2）优化企企业数据据中心资资源利用用率，各各项资源源合理配配比，提提供更精精准的性性能分析析和容量量规划方方案以节节约成本本。3）合理预预测业务务增长，，提高企企业对未未来业务务的洞察察力，帮帮助企业业制定更更完备的的容量预预估和应应急方案案。4）提升业业务可持持续性与与用户体体验，为为企业提提供基于于源数据据的自动动化选型型、建模模、调整整、验证证的全生生命周期期解决方方案。数据准备备@2015个人制作作公司版版权所有有24预测性客客户洞察察分析SPSS是一款预预测分析析的系列列软件，，提供了统统计分析析、数据据和文本本挖掘、、预测模模型和决决策优化化等功能能，能够够帮助您您预测变变更，采采取行动动来提高高业绩。。它广泛泛应用于于各个行行业的数数据发掘掘与预测测分析工工作。在在本文中中将用到到的产品品家族包包括：SPSSCollaborationandDeploymentServices可以帮助您，，管理分析资资产、实现过过程自动化并并高效且广泛泛而安全地共共享结果。因因为当开发人人员和使用分分析的人员可可以协作时，，便可以提高高分析效率。。SPSSDecisionManagement可自动化和优优化事务决策策，然后部署署以持续获得得最大成果。。它结合了预预测分析、本本地规则和计计分，以实时时交付推荐的的操作。该软软件有助于指指导员工和系系统每次都能能制定正确的的业务决策。。IBMSPSSModeler是一种数据挖挖掘工作台，，帮助你建立立预测模型，，快速、直观观且无需编程程。SPSS软件简介@2015个人制作公司司版权所有25预测性客户洞洞察分析SPSS产品结构功能能示例SPSS产品结构示例@2015个人制作公司司版权所有26预测性客户洞洞察分析关联分析选取一台服服务器中，，用户对Server的IP访问频率frequency_User与用户cpu利用率cpu_User进行关联分分析。首先先，通过相相关系数r，判断frequency_User与cpu_User是否线性相相关。若线线性相关，，则可得出出关联关系系的结果。。若不线性性相关，则则利用回归归判断两组组变量是否否具有其他他非线性关关联关系。。关联关系系分析流程程图，如下下图4所示。关联分析流流程图@2015个人制作公公司版权所所有27预测性客户户洞察分析析预测模型的的建模流程程图这里选取cpu利用率中的的cpu_User建立预测模模型。首先先，筛选出出最优预测测模型。利利用专家预预测模型进进行建模，，原因是专专家预测模模型中包含含了指数平平滑预测模模型和ARIMA预测模型，，用户可直直接获取最最优的预测测模型。其其次，模型型参数调整整。调整指指数平滑预预测模型与与ARIMA预测模型的的参数。最最后，根据据预测结果果，判断用用户的满意意度。若用用户满意预预测结果，，则选取此此模型为最最优模型；若用户不满满意预测结结果，则将将专家预测测模型、指指数平滑预预测模型、、ARIMA预测模型的的所有参数数提供给用用户，允许许用户进行行预测模型型选择及参参数调整，，不断循环环以上步骤骤，直到用用户对预测测结果满意意为止。预预测模型的的建模流程程图，如图图@2015个人制作公公司版权所所有28社交大数据据分析—企业迎接互互联网挑战战之利器线上线下的会会员整合管管理预测性客户户洞察分析析IBM高管总结零售行业的的客户分析析社交大数据据分析—企业迎接互互联网挑战战之利器@2015个人制作公公司版权所所有29社交大数据据分析—企业迎接互互联网挑战战之利器@2015个人制作公公司版权所所有30社交大数据据分析—企业迎接互互联网挑战战之利器@2015个人制作公公司版权所所有31社交大数据据分析—企业迎接互互联网挑战战之利器构建大数据据分析工具具链据调研机构NucleusResearch去年9月的一份报报告显示：：在今天，，企业每投投入1美元到数据据分析领域域，将产生生13美元的新价价值。也就就是说，在在各类数据据“泛滥””的当下，，企业拥有有数据分析和洞察的能能力，将使使其在竞争争中占据优优势。事实上，企企业大数据据应用的真真正难点不不在于数据据缺乏，而而是没有分分析的能力力。IBM大数据业务务总经理BethSimith表示，“如如果你不能能将数据为为你所用，，那么即使使你拥有全全世界所有有的数据也也是毫无意意义的。””而让数据““为你所用用”的第一一步是数据据筛选和准准备。据调调查显示，，在大数据据分析过程程中，80%的时间和精精力将花费费在数据筛筛选和准备备这一环节节当中。““筛选和准准备数据””这一环节节不仅是出出发点，而而且是大数数据分析的的第一道难难关。这一现状，，成为IBM构建建其其数数据据分分析析服服务务的的逻逻辑辑起起点点。。IBM新推推出出的的云云数数据据库库服服务务首首要要的的任任务务是是使使企企业业拥拥有有筛筛选选和和管管理理大大数数据据的的能能力力，，““并并将将筛筛选选和和准准备备好好的的数数据据，，像像发发动动机机的的燃燃料料一一样样，，投投入入到到分分析析以以及及后后续续应应用用中中””，，Simith用生生动动的的语语言言解解释释了了这这一一出出发发点点。。顺着这一一出发点点，在年前的的Insight峰会上，，IBM““一气呵成成”发布布了三款款云数据据服务。。在具体体细节方面如下下：@2015个人制作作公司版版权所有有32社交大数数据分析析—企业迎接接互联网网挑战之之利器DataWorks主要负责责数据筛筛选和准准备。这这项数据据定义服服务，将将使企业业能够整整理、筛筛选原始始的数据据，使之之用于后后续的数数据分析析。dashDB主要用于于实时分分析，这这一服务务使用了了“内存存数据库库”技术术，可以以要分析析的数据据置于内内存、而而非传统统磁盘，，将大大大提高读读取写入入速度，，加快数数据分析析和呈现现，以应应对企业业实时分分析的需需求。Cloudant主要用于于数据分分享和使使用，今今日新推推出的版版本拓展展了CloudantLocal功能，是是一项项“数据据库即服服务”（（Datebase-as-a-services）的业务务。这一一业务使使得企业业可以在在其私有有云部署署数据分分享服务务，让企企业员工工和合作作伙伴借借助各类类设备更更轻松的的访问到到企业数数据。从数据准准备到实实时分析析、再到到数据分分享和使使用，IBM用这三款款服务构构建了大大数据分分析的完完整工具具链。并并且，这这一工具具链是完完全基于于云计算算的，目目前已在在IBMBlueMix云中正式式上线。。这一工具具链的连连贯性，，将会使使企业在在分析和和使用大大数据时时更加连连贯和流流畅，并并得以与与现有的的业务结结合，让让大数据据优化企企业运营营、改造造和颠覆覆原有商商业模式式成为可可能。@2015个人制作作公司版版权所有有33社交大数数据分析析—企业迎接接互联网网挑战之之利器IBM布道大数数据分析析事实上，，以“抓抓住这一一刻”为为主题的的Insight峰会处处处充满了了“了解解、洞察察、觉醒醒、优化化、变革革、改造造、颠覆覆”等关关键词。。与其说说Insight是一次技技术峰会会，更不不如说Insight是IBM的一次““大数据据分析布布道会””。不久之之前，，IBM给出的的第三三季度度财报报表现现不佳佳，营营收和和利润润同比比双双双下滑滑。值值得注注意的的是，，IBM已经经经历了了连续续10个季度度的营营收下下降。。与不不好看看的数数字相相对应应的是是IBM积极转转型的的决心心：IBM接连卖卖掉非非核心心业务务，加加速向向云、、大数数据等等新兴兴领域域转型型。与卖业业务相相对应应，IBM在大数数据分分析领领域大大力投投资和和并购购。数数据显显示，，IBM已经在在构建建其大大数据据分析析能力力方面面投入入了240亿美元，并并收购了超超过30家公司或业业务。而此此次峰会的的“布道””，更是展展现出其的的大数据领领域的信心心。@2015个人制作公公司版权所所有34IBM高管总结线上线下的会会员整合管管理预测性客户户洞察分析析IBM高管总结零售行业的的客户分析析社交大数据据分析—企业迎接互互联网挑战战之利器@2015个人制作公公司版权所所有35IBM高管总结2014年是IBM大举向大数数据、云计计算、移动动社交转型型。IBM与Twitter、腾讯，等等新兴创新新企业开展展合作。在在中国，IBM以全新的开开放联合创创新的姿态态面对新环环境发展，，在大数据据领域，先先后与宝信信科技、华华胜天成、、浪潮、用用友、数慧慧科技、南南大通用、、正通汇智智等本土合合作伙伴展展开合作，，并拥有了了包括鲁能能集团、万万得数据、、上海虹桥桥机场、乐乐友孕婴童童、飞鹤乳乳业、驴妈妈妈、民生生银行、深深圳儿童医医院等各行行业大数据据客户。IBM还推推出出了了U100计划划，，向向100所中中国国高高校校捐捐赠赠价价值值1亿美美元元的的大大数数据据及及分分析析软软件件。。刚刚刚刚又又宣宣布布与与香香港港中中文文大大学学市市场场学学系系对对外外贸贸易易大大学学国国际际商商学学院院、、西西南南交交大大经经济济管管理理学学院院等等联联合合推推出出““百百企企大大数数据据『A100』』””计划划，，免免费费为为100所拥拥有有B2C数据据的的企企业业提提供供大大数数据据分分析析服服务务。。IBM与慧慧科科科科技技合合作作在在““开开课课吧吧””网网站站上上提提供供免免费费的的MOOC项目目。。IBM在大大数数据据努努力力和和成成就就得得到到业业界界的的广广泛泛认认可可，，2014年，，在在20多个个来来自自Gartner，Forrester和IDC的数数据据/分析析软软件件和和服服务务测测评评中中，，IBM都居居于于领领导导地地