1.2 数据分析的目的

数据分析的目的是从海量的数据中提取所需的信息，从而找出研究对象的内在规律。下面以5个应用场景为例，来介绍数据分析的目的。

1. 基于数据分析的产品定价

产品定价对该产品收益最大化有决定性的影响。产品定价是基于一定的数据分析找到合理的定价标准，主要研究客户对产品定价的敏感度，将客户按照敏感度进行分类，测量不同价格敏感度的客户群对产品价格变化的直接反应和容忍度。通过大量的数据试验，从数据预测角度为产品定价提供决策参考。

2. 基于客户行为分析的产品推荐

产品推荐主要是基于过去的客户信息、交易记录、购买行为等客户行为数据，为客户推荐产品，包括浏览这一产品的客户还浏览了哪些产品、购买这一产品的客户还购买了哪些产品、预测客户还喜欢哪些产品等，也就是个性化地推荐产品。

3. 基于数据分析的广告投放

广告投放依托于广告被点击和购买转化的效果，根据广告点击时段分析等，有针对性地进行广告投放。

4. 基于客户评价的产品设计

客户评价数据对产品改进具有非常大的潜在价值，它是企业改进产品设计和实现产品创新的重要方式之一。客户的评价既有对产品满意度、物流效率、客户服务质量等方面的建设性改进意见，也有对产品的外观、功能、性能等方面的体验和期望；有效采集和分析客户评价数据，有助于企业建立以客户为中心的产品创新。

5. 基于客户异常行为的客户流失预测

客户流失分析即以客户的历史通话行为数据、客户的基础信息、客户拥有的产品信息为基础，通过数据挖掘手段，综合考虑流失的特点和与之相关的多种因素，从而发现与流失密切相关的特征，在此基础上可以在一定时间范围内预测客户流失的可能性，并采取针对性措施。