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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘与人生百味(60,洗脸)  

2008-09-10 09:28:09|  分类: 数据挖掘人生百味 |  标签: |举报 |字号 订阅

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现代社会,人的脸面的重要性怎么强调都不过分,甚至“死要面子活受罪”的人至今都大有人在。既然人人都关注,这自然是个值得商家重点投入的市场,所以几十年来,围绕洗脸的产品理念层出不穷、一代更比一代强,是一部活生生的洗脸理念“进化论”。

上世纪八十年代之前,应该是没有专用的洗脸产品的,那个时代最讲究的少女顶多是用香皂帮助洁面。记得十多年前曾读过著名作家梁晓声的一个短篇小说,题目好象是《小姨》,里面讲到小姨从一个农村少女变成城市女工人的转变时,作者用了这么一句话“以前只知道用清水洗脸的小姨现在已经习惯了用香皂洗脸”,有此可见,在小说描写的上世纪七十年代初,香皂洗脸已经是当时最时髦的城市女青年的洁面方式和手段了,仅此而已。

改革开放走过了三十年的历程,我们单从洗脸产品的变化就可以感受生活的日新月异。先是通用型的洗面奶,然后是区分不同肤质的专用洗面奶,接下来是保健型的、专门除痘的,现在风头正健的已经是考虑不同肤质的男士专用洁面乳(我预测下一个营销的卖点就是让男人用了象女人,女人用了象男人的洗面奶,因为这是中性审美的要求,是市场最新的“呼唤”,呵呵)。作为市场营销人士,我知道这些其实都只是些营销概念的炒作而已,真正原料、配方上的区别微乎其微。(由此看来,做营销的人是不大容易受骗的,不过反过来看,做营销的人可能很擅长当骗子吧,这是肯定的,这也是缺乏数据挖掘支持的中国营销业的悲哀,题外话,呵呵)所以,用清水洗脸、用淘米水洗脸效果跟上面的洗面奶的效果差不多,甚至会更好,这是古已有之的洁面良方。

讲到洗脸,我自然想到数据挖掘的洗脸,那就是数据的清洗。数据需要清洗,这是数据挖掘中的重要步骤之一,数据清洗的主要目的是排除一些噪音数据、干扰数据、补充一些空缺数据,从而可以为模型的搭建提供可靠的基础数据,否则不干净的数据会严重干扰模型的探索,甚至产生最终的垃圾结果。清洗数据就象现在的洗脸产品一样,有不同的方法和手段,比如通过统计分析,找出空缺字段、噪音字段、错误输入的字段,然后用不同的方法去替代、去纠正、去删除。但是最近我受朋友之托,体验并评价过国外的一个细分的挖掘软件,里面的一个主要卖点就是可以自动帮你清洗数据,这完全是一个黑盒子,怎么样的原理,如何全自动清洗我的数据,我一概不知,用户一概不知,这让人怎么相信这个软件呢?我想到了号称专门除痘的洗面奶,八成这是又一个噱头吧。“100%的全自动数据清洗”,千万别相信,不同的挖掘任务有不同的清洗要求和不同的替换规则,甚至同一个项目同一个数据源也存在不同的清理和替换方法,你一个单一的规则想成功清洗所有的数据,门都没有!!!

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