要分不同场景来看，收入目标来说，门店运营： 收入=客流*进店率*转化率* 客单件*吊牌价*折率活动也类似，如果采取EDM, 客流就变成了发送数客户价值就有所不同了，需要具体的业务评判了。...

可以这样理解：每一个销售出去的产品作为一个对象都有其名字标签，同时拥有属性：价格、功能、适用对象（包括地域、消费人群等）、使用期限和销售数量等等（可以分得很细，视乎分析需求和分析对象），不同类别的产品都在上面的某些细分出来的属性上有着不同的交集，而购买者的行为能通过分析...

希望有耐心的朋友详细分享一下数据挖掘的流程。比如如何选定分析主题，展开分析工作，是先积累了数据再去挖掘分析，还是提早设定分析主题范围和目标，然后再取收集相关数据？

一线业务人员没有专业的数理统计背景，不会涉及模型的训练及调优等操作，但是可以将数据挖掘的结果通过部署的方式提供给他们。比如用户评分，可以采用离线批量或在线实时的方式，对用户进行评分，对其产品购买倾向给予评估，如果业务上认为购买倾向高于80%的用户值得投大力气进行重...

传统零售已商品分析为主，什么商品好卖，什么时候好卖，什么折扣好卖，都可以通过零售记录来看，这个从商品准备角度来看。从客户角度来说， 由于现在收集到客户信息的手段越来越多， 那就要考虑针对具体的客户那些商品（包括价格）合适，这个就从销售的角度来看了。...

潜在的客户包括2部分1.新客户2.已有客户新客户还是关注产品的品牌影响力或者推广的力度了， 当然好产品也可以通过口口相传出去。已有客户就是要增加对他们的了解，通过不同方式，线下还是要靠导购， 数据分析给他们提供足够的数据支持，线上要收集足够的数据， 根据具体的产品定位，找...

在投资行业，是否可以运用类似RFM模型来定位和描述客户呢？例如充值，提现等维度是否有必要考虑，该如何分析，谢谢

这个和业务形态有关的， 不同商品的消费频次不同的，就像 超市/便利店和买衣服的频次就完全不一样。具体还是根据业务要求来确定。

回复 5# olfisher     是啊， 用户太多有时候也很难办啊， 不过只有真真帮到了用户，才会逐渐信任啊。