目录

摘要

前言

[size=16.0000pt]第一章 统计营销数据

第一节 统计学原理

第一小节 统计调查

第二小节 统计整理

第三小节 统计分析

第二节 进行营销数据统计

第一小节 收集营销数据

第二小节 将所需要的数据提取出来

[size=16.0000pt]第二章 实现统计数据的营销价值

[size=12.0000pt]第一节 进入数据营销时代

第二节 实现大数据营销价值

摘要

统计学大数据营销

数据驱动营销，市场营销的职能正在经历重大转型，向着数据驱动营销转变。市场营销不是唯一经历这类转型的业务领域，很少人选择加入零售行业是热衷于进行销售点数据的分析。这个世界越来越依赖数据驱动力，所以统计学在大数据时代真正体现出价值，用科学的方法去搜集、整理、分析国民经济和社会发展的实施数据，用统计学去分析大数据如何营销，走出从前的已经过时的市场营销，去实现大数据营销的价值，让客户体验到数据营销的光明未来。

前言

正确对待统计学的学习，用理性分析来指导我们的生活，我们在看到大数据带来机遇的同时，也因该看到现在统计学应用于多种领域，所以让我们一起走进在大数据时代，用统计学去推动大数据营销时代的发展，去营造大数据营销时代的价值。

第一章 统计营销数据

[size=14.0000pt]第一节 统计学原理

第一小节 统计调查

统计活动是人们认识客观世界的一种认识活动，统计活动就是向实际做调查研究，占有大量材料，从量的方面讨论事物的联系。统计研究的数量有社会性、总体性、客观性的特点。统计工作的过程一般分统计设计，统计资料的搜集，统计资料的整理，统计资料的分析，统计资料的提供与开发等过程。一个环节紧接另一个环节，形成密集的统计网络。

第二小节 统计整理

统计整理是对调查资料进行分析、分组汇总，使其系统化、条理化的过程。整理的内容:确定整理的指标和确定应该分的；对各项指标进行汇总，确定各组和总体的单位数和标志总量；用统计表体现分组、汇总的结果。

第三小节 统计分析

[size=14.0000pt]1.相关分析:一般来说就是研究两个或两个以上变量之间先关程度大小以及用一定函数来表达现象相互关系的形式。相关分析既可以研究因果关系的现象也可以研究共变关系的现象。计算相关系数的两变量是对等的。2.因素分析与指数体系：利用综合指数体系，分析现象总体总量指标的变动受各种因素变动的影响程度；通过平均指标指数体系，分析社会经济现象总体平均指标变动受各种因素变动的影响程度。要认识到，因素分析的只能在具有乘积关系的指数体系中进行。总量指标变动的因素分析。分别按简单现象总体和复杂现象总体来进行。

[size=14.0000pt]3.动态数列分析：同类现象指标按时间先后顺序排列即为动态数列。编辑动态数列的原则是各时期指标数值可比性得到保证。发展水平是动态数列中每一项具体指数数值，又称发展量。要知道，不是任何动态数列发展水平的变动都包含1）长期趋势变动的影响2）季节变动的影响3）循环变动的影响4）不规则变动的影响。经过分析，有什么因素就测定什么因素。统计工作中，常用的测定方法是长期趋势和季节变动的测定。

[size=14.0000pt]第二节 进行营销数据的统计

第一小节 收集营销数据

首先分类数据，然后顺序数据然后最值数据。数据的来源有开放和收费，在中国我们可以通过几个渠道获得中国的数据。查找《中国统计年鉴》等是一个选择，特别是在几年前，几乎是唯一的选择。好多图书馆里都收藏《中国统计年鉴》等，翻出有你所需数据的那一页，复印是一个不错的选择，当然你也可以选择拿出纸和笔，把所需要的数据都抄写下来。为了便于对这些数据做进一步的处理，接下来的工作可能有点枯燥：把你找的数据一个一个地输入到电脑。当然，现在情况改善好多了，比如要查找2004年的《中国统计年鉴》，中华人民共和国国家统计局网站提供免费下载，网址是http://www.stats.gov.cn/。
如果你需要一应俱全的最新宏观经济数据，一个宝贵的来源是中国国家统计局提供的《进度统计数据》，网址是http://www.stats.gov.cn/tjsj/。
如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料，权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》（1952-1995）和《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）。在这两本年鉴里，提供了核算中国GDP的详实数据。特别是《中国国内生产总值核算历史资料》（1996-2002）提供了电子版，电子版数据不仅提供1996-2002年的详实数据，还大致回溯了1952-1995年间的数据，非常好用。数据伴随着误差有随机误差和非随机误差。并且要对数据进行质量要求精度和准确度都要提高还需要具备及时性并且要保证成本最低。

第二小节 将所需要的营销数据提取出来

将采集的数据进行导入预处理然后进行统计分析最后挖掘出有用的数据。，解决‘信息过载’的问题，即通过自动化、规模化的方式为每一个用户找到他感兴趣或者需要的信息；2、从非结构化的数据中挖掘出价值，甚至在尽可能少损失有价值信息的前提下将其结构化；3、在数据隐私和安全得以保障的前提下，从关联的数据中挖掘出‘一加一远大于二’的价值。”寻找物业相关的接触面，以面介入更快更准，更有说服力！从面到点，很给力的点对点支撑，给所有的面一个全方位的分析和解构！点对点的比较得出的相关性，再和总体的需求做一个丢笔，相信很多的人，很多的物业都需要自身的提高和相关服务的进行，所以同行之间，物业和客户之间也存在线性关系！

第二章 实现统计数据营销价值

第一节 进入数据营销时代

面对数字化冲击的威胁，必须应用数据从传统营销模式中走出来。世界在变，对市场营销的期望也要变。学会巧妙运用高管间的紧张关系激发改变。致力于走出黑暗时代，进入数字启蒙时代。很多营销项目都是自费开展的，所以要充分利用公司部门的专业人才和人力储备来实现全面合作和前进发展。传统营销的数据孤立和市场营销价值不清晰使得传统营销走到了瓶颈，大数据营销解决了数据经常缺失的现象，更加清楚地发现数据分散在何处、如何分散。通过数字信息达到数字营销，告别传统营销模式正式进入大数据营销时代。

第二节 实现大数据营销价值

大数据营销在本质上只有一件事，即通过更有效的客户互动来拉动价值。但它一点都不简单，而且正变得日益复杂。我们要准确衡量销售投资回报率。要做到根据成本和绩效情况，制定实时的、数据驱动型决定；提供费用清单，按照最佳的做法指南，改善客户体验；按效果营销计划的优先次序；开发并使用单一事实源，营销财务记录系统这个数据源是共享的、综合的；加快沟通速度；预测时间、范围、预算或战略变化的影响；利用搜集并储存知识和数据分析结果的体系，这些信息建立在过往的营销活动和信息的基础上，可供公司从中学习并得出相应数据战略。大数据营销让一切营销行为和消费行为皆数据化大数据营销让社交网络营销等渠道更具价值大数据营销让广告程序化购买更具合理性大数据营销实现线上线下结合后进入多屏时代。大数据营销是“大规模个性化互动” 实现高效转化的基础大数据营销即建立一个数据建模让营销更加精准、有效。大数据让单向沟通逐渐消失，用大数据的洞察力给用户丰富的体验。让客户体验到大数据的光明未来，进而实现大数据带给商家的价值。而且现在来看虽然数据难以驾驭，但随着时间的推移，我们会驯服它。数据将会成为盟友，我们用它来制作有用的东西。我们将数据引领到合适之处，在哪里，营销不在是骚扰，而是我们自身的一部分，这是我们的机遇，是大数据营销实现真正价值的机遇。

        结论

运用统计学原理收集营销大数据，从中提取出各行业所需要的营销大数据，对数据进行分析、整理，使其营销模式正式进入大数据营销时代，进而实现统计学数据营销时代，让客户体验到未来营销的模式，解开大数据营销商业密码，开创最有价值的市场营销行为，让商家通过数据营销获得更大收益。

参考文献: 《大数据营销》                          ——丽莎·亚瑟

         《什么是大数据时代的思维?》                   ——蓝调   

         《大数据时代》               —— 维克托 迈尔 舍恩伯格

         《大数据营销：定位客户》                   —— 麦德奇