数据挖掘技术

数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括：

（1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。

（2）规则归纳方法：通过统计方法归纳，提取有价值的if-then规则。规则归纳技术在数据挖掘中被广泛使用，其中以关联规则挖掘的研究开展得较为积极和深入。

（3）神经网络方法：从结构上模拟生物神经网络，以模型和学习规则为基础，建立3种神经网络模型：前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。这种方法通过训练来学习的非线性预测模型，可以完成分类、聚类和特征挖掘等多种数据挖掘任务。

（4）遗传算法：模拟生物进化过程的算法，由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三个基本算子组成。为了应用遗传算法，需要将数据挖掘任务表达为一种搜索问题，从而发挥遗传算法的优化搜索能力。

（5）粗糙集(RoughSet)方法：Rough集理论是由波兰数学家Pawlak在八十年代初提出的一种处理模糊和不精确性问题的新型数学工具。它特别适合于数据简化，数据相关性的发现，发现数据意义，发现数据的相似或差别，发现数据模式和数据的近似分类等，近年来已被成功地应用在数据挖掘和知识发现研究领域中。

（6）K2最邻近技术：这种技术通过K个最相近的历史记录的组合来辨别新的记录。这种技术可以作为聚类和偏差分析等挖掘任务。

（7）可视化技术：将信息模式、数据的关联或趋势等以直观的图形方式表示，决策者可以通过可视化技术交互地分析数据关系。可视化数据分析技术拓宽了传统的图表功能，使用户对数据的剖析更清楚。

当我们和零售、消费品品牌客户，分析利润、收入到底是由什么用户贡献，每个部分贡献具体是多少比例的时候，我们可以通过Convertlab营销自动化平台DMHub查看数据看板，分析会员的状态，渗透渠道，等级变更的情况，细分会员的标签，也可以分析品类的RFM分析（依据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值的细分），从而获得不同人群的销售占比情况。「用差异化的运营思维促进用户忠诚」，这句话有两个关键词「差异化」、「运营思维」。Convertlab在以往的企业数字化案例中，已经分享过很多次利用数字化工具，帮助不同行业的用户精细化运营的成功案例，企业客户已经深刻理解了在与客户沟通中「差异化」、「个性化」的重要性。本文，我们聚焦另外一个方面——「运营思维」，总结我们在零售和消费品品牌的数字化运营实践中的经验。这些企业是如何通过数据驱动策略，用「运营思维」设计完成「会员模式」和「触达体系」，并且有效提升会员的「客单价」和「购买频次」。一、一个模型：如何计算「会员价值」说到会员很多企业都有一大堆问题要提，如何提升会员的价值，不同行业的差异巨大。比如餐饮行业，会员价值的提升主要依赖于会员消费频次的提升；美妆和宠物行业主要是以「定制服务和体验以及陪伴式服务」，使消费者对品牌忠诚度提升、建立长期的固定消费习惯，来提升会员的价值；而对于零售和消费品行业来说，「与会员建立可持续互动，以提高留存、复购率和消费额」是提升会员价值的关键。不管以上这些行业是按照什么机制划分，或「高价低频」、或「低价高频」、「中价中频」。我们总能从中提取出出两个影响「会员价值」的两个重要变量：客单价、购买频次。随着流量红利的逐渐消退，这两个变量重要性逐渐提升。如果品牌想要在有限的投入，将会员价值最大化，必须从数据中不断洞察，形成最正确的策略，才能赢得增长。根据Convertlab经验我们总结出了一个模型。首先，我们认为影响会员的价值是由三个重要因素组成——会员数、客单价、购买频次。其次，每个企业根据自身业务的不同会制定不同的会员模式，企业会员模式是企业从战略角度制定的总框架，与之对应的触达体系是从执行角度，从「拉新、转化、复购」的消费者旅程角度，展开落地的策略。会员价值从低到高的跃迁，和用户旅程的跃迁的方向一致。在价值提升时，两个飞轮分别代表的是「客单价」以及「购买频次」，驱动飞轮转动的动力就是品牌触达体系和策略。依据不同生命周期阶段的消费者和「高价低频」、「低价高频」的行业性质，会员价值跃迁的方式，可能是前驱（客单价驱动）也有可能是后驱（购买频次驱动）。也就是说有些行业是通过「客单价」来提升整体会员价值，而有些行业提升「购买频次」则是重点。这是我们提供的一个简单的策略基础分析模型，以低价高频的零售和消费品为例，复购率是提升会员价值的关键。那么企业在制定「会员模式」以及「触达方式」的时候，应当选择那些能够「与会员建立可持续互动，以提高留存、复购率」的形式，才能带来会员价值的提升。二、二八法则：零售和消费品品牌的运营思维1、用户运营品牌的各类消费者的占比，也许同样适用于「二八法则」。以某鞋服品牌为例，头部客户高额消费占20%，80%的用户或者更加细分60%的用户是中等份额的消费，20%则是尾部消费者。在Convertlab的数字化运营经验中我们发现，品牌通过让利的方式撬动的是追求性价比的消费者。常见的方式比如会员积分、优惠券、会员储值等方式，这种方式解决的是中等份额or尾部用户的价值运营问题。套用上面的分析模型，也就是说对于客单价敏感的客户，企业针对这一部分客户的策略是正确的，我们经常也会看到企业采取这种策略的正确性。但对于20%的头部用户，他们的消费实力决定了他们并不在乎性价比，相比他们更在意品牌的归属感。当企业将会员的权益发放给这部分用户时，我们常常会看到效果不好，而和这些客户建立专属个性化的服务和体验，提高对品牌的忠诚度，通过提高客单价的方式实现这类会员的价值提升。由此可以看出企业对这部分用户运营效果没有明显提升，这不一定是圈群失效的原因，而是策略错误的原因。另外一个例子：鞋服行业直营门店打造品牌体验价值，或是改造门店的装修风格，或是添加互动装置和社交空间，通过高体验和交付性激发用户打卡和口碑传播，带来新的流量。这种触点的方式可能是为了拉新，但是对于某些头部客户来说这种坚固品牌交互、产品体验、服务价值延伸的触点是他们建立“品牌情感”的重要链接方式，这种互动同样适合已经留存的「高净值客群」。如果企业在制定策略的时候，仅将这类互动活动用于拉新，而并不着力将这些品牌情感链接方式推荐给「高净值客群」，一定程度上来说也是一种浪费。不过，不论从哪个行业看，高价值的用户做好情感连接是相对容易的。然而一旦品牌能把中等价值用户做深情感链接，也很可能会是一个「超级增长」。一个典型的例子是某国际瑜伽品牌，通过社群、活动等用户运营工作与大量的中等价值用户建立起情感连接，这些中等价值用户逐渐被培育成高价值用户，并完成线上线下转化。2、体验运营无论是需要通过「客单价」还是「购买频次」驱动会员价值提升，还是不同消费等级的消费者，企业重视通过「提供用户长大体系，个性化体验与服务等，增强用户品牌归属感」将他们从「流程忠诚」转化为「品牌忠诚」的体验运营思维是一样的。随着Z世代的崛起以及越来越卷的营销生态，品牌对体验的设计越来越看重。除了外在因素之外，内在原因是越来越多的企业不再是线上、线下渠道割裂的状态，现在门店不再单一是以销售产品为核心，它们也需要兼顾品牌交互、产品体验等触点，通过优质的线下体验，赢得更多客户主动传播和用户裂变的目的。以Convertlab某头部零售品牌为例，品牌通过打造城市定制门店，与当地城市特色文化融合，如在上海新天地体验店融入复古砖墙等元素，提升店铺视觉形象，提升产品功能、专业、色彩的综合表现力；并店内增加数字化互动装置，打造消费者社交互动区,承载饮品、休闲、快闪等主题活动以及会员专属工作坊。该品牌的优质门店体验激发用户大量关于门店、产品的口碑传播，结合Convertlab平台数据做营销内容与实际销售转化的相关性检验与分析，证实了体验门店的UGC内容的传播与线上电商产品销售的正相关性。三、三个案例：这些品牌是怎么做的？Convertlab某新一代某时尚集合品牌店，从这个价值模型出发，定义用户阶段核心目标和需求，设置不同的等级权益。为了有效实现用户留存，针对不同层级的用户制定了不同目标与销售策略。对于新注册的SliverV1客户，重点进行产品种草，随单送小样等方式，引导用户找到适合自己的产品；对于PlatinumV2、DiamondV3客户，通过积分提醒、生日祝福、分享裂变等多种方式进行客户沟通回访；对于BlackV4的客户，通过引导老带新，以提升用户复购转化率和用户粘性。对品牌来说，这不仅是专业感以及顾客的信任感的提升，同时对用户个性化的有效互动。这样的定制化的服务，让品牌的“购买的转化率达到45%”。另一个消费品品牌客户，品牌将会员精细化运营分为三个维度：新会员转化流程、会员全生命流程价值评分及分层、活动Campaign触发计划（增购促销）通过不同的平台触点设置欢迎与引导互动，初步评定粉丝价值，实现精准推广及初步的分类管理。对会员行为事件及资料项设置对应分值进行价值评分（将粉丝互动行为转化为系统客观评分），建立全生命流程的标签体系，赋能门店运营。根据用户画像将粉丝分群，规划日常营销、节庆类不同主题图文的分组推送和精细化管理。会员精细化运营要求针对不同人群进行不同的增购促销的计划，以会员关怀撬动会员互动率不到一年时间已初见成效，帮助客户沉淀了10w私域用户，获客成本降低了30%，粉丝互动率提升了50%，个性化菜单转化率提升了20%，将10%的存量用户（未留资）转化为留资用户，分享裂变参与率提升了120%。另一个快销品的运营经验，经过Convertlab团队的针对品牌各部门运营需求与渠道来源划分的标准，如人口基本属性、品牌沟通互动情况、实用习惯行为、购买行为等，为该客户企业搭建了完整标签体系，拥有6大标签类型，4000+标签，通过多维度用户分层，实现精细化用户运营。这些详尽的标签体系也为后面企业开展自动化营销打牢了基础，可以通过更加细分的渠道、场景以及产品购买偏好，来精准触达消费者实现大规模个性化沟通。在项目启动2个月内，用户总数增加了200%，可运营用户总数提升了50%，全渠道用户运营效率提升了50%并且持续赋能线下渠道。为什么我们要洞察运营，有大神说“运营是块砖，哪里需要哪里搬；运营是个框，什么都能往里装”，大致想说的就是运营是一个很泛的概念。对企业客户来说，「数字化运营」就是以最大化提升用户价值为目的，通过数据驱动洞察及决策，用各类运营手段提高活跃度、留存率或者付费指标。营销数字化产品的业务性是数字化运营的基础，我们按照数字化运营工具的一套规则，准确的圈选出来了各种人群，制定了合适的会员模式，但是运营的结果却不甚了了。问题在哪？我们认为「数据洞察的准确性」直接影响了落地运营策略的结果，也许我们总结的这套简单的模型，可以指导企业制定更适合自己会员的运营策略。更多案例及产品功能可登录Convertlab官网，还可申请试用。

征文和作文是文学创作中的两种形式，它们之间存在明显的区别。征文通常是为了某个活动而向社会征集文章，主题相对自由，形式较为灵活，注重创意和情感的表达；作文则是为了完成学业或工作要求而写的文章，有明确的主题限定，要求结构和语言准确。在写作中，需要根据不同的目的和要求进行适当的调整和创作，以符合相应的写作规范和要求。

                                   

下面从以下几个方面进行回答：

征文和作文的定义和区别

1)   征文和作文的概念

2)   阐述征文和作文的区别

征文和作文的主要特点

1)   描述征文和作文的主要特点和要求

2)   对征文和作文的评估标准进行解释

征文和作文的写作技巧和方法

1)   介绍征文和作文的写作技巧和方法

2)   提供写作技巧和方法的例子和建议

第一章征文和作文的定义和区别

1)   征文和作文的概念

征文和作文都是文学创作中的一种形式，但它们有一些区别。

征文是指某个办事部门为了某个活动公开向社会征集有关的文章，它没有题目、题材、格式的限定，可以根据举办方的活动写些相关的赞美、祝福之类的文章。

作文则是指为了完成学业或工作要求而写的文章，它有明确的题目、题材、格式的限定，是按照规定的要求和格式书写的文章。

相对来说，征文的要求更为宽松，更容易写。

2)   阐述征文和作文的区别

征文和作文在目的、主题、形式等方面都存在区别。具体来说：

1 目的：征文通常是为了某个活动而向社会征集文章，旨在收集与活动相关的创意、感悟、经验等，以丰富活动的内容和形式。作文则是为了完成学业或工作要求而写的文章，目的是为了评估学生的语文能力和工作者的写作能力。

2 主题：征文的主题相对较为自由，通常由举办方提供活动主题作为写作方向，但具体的写作内容没有过多限制。而作文的主题则通常由教师或工作任务指定，具有明确的主题限定。

3 形式：征文的形式较为自由，通常没有固定的格式要求，作者可以自由选择文章的结构、表达方式等。而作文则有严格的形式要求，包括规定的文体、格式、字数限制等，需要按照要求进行写作。

征文和作文在目的、主题、形式等方面存在明显的区别。征文更为自由，注重创意和情感的表达，而作文更为严谨，注重结构和语言的准确性。在写作中需要根据要求进行适当的调整和创作。

                                   

第二章征文和作文的主要特点

1)   描述征文和作文的主要特点和要求

征文和作文都有各自的主要特点和要求，这些特点和要求决定了它们的不同写作风格和写作技巧。以下是征文和作文的主要特点和要求：

1   征文的主要特点和要求

（1）自由性：征文的主题和形式较为自由，没有固定的限制，作者可以自由发挥。

（2）情感共鸣：征文要求表达作者的情感和感悟，能够引起读者的情感共鸣。

（3）创意性：征文要求文章具有创意和新颖性，能够吸引读者的眼球。

（4）表达清晰：征文需要表达清晰，读者能够理解和接受文章的内容。

2  作文的主要特点和要求

（1）规定性：作文有严格的题目、题材、格式等规定，需要按照要求进行写作。

（2）结构清晰：作文需要具有清晰的结构，包括开头、中间和结尾，各个部分之间要有逻辑性。

（3）语言准确：作文要求语言准确、规范，避免语法错误和拼写错误。

（4）文体合适：作文需要根据题目要求选择合适的文体，如记叙文、议论文、说明文等。

征文和作文的主要特点和要求各不相同。征文更注重创意和情感的表达，而作文更注重结构和语言的准确性。在写作中需要根据要求进行适当的调整和创作。

2)   对征文和作文的评估标准进行解释

征文和作文的评估标准也有所不同，以下是征文和作文的评估标准解释：

1       征文的评估标准

（1）创意性：征文要求文章具有创意和新颖性，能够吸引读者的眼球。一篇征文如果能够提出独特、新颖的见解或者表现方式，将更有机会获得关注。

（2）表达清晰：征文需要表达清晰，读者能够理解和接受文章的内容。如果一篇征文逻辑混乱、表达不清，将很难引起读者的兴趣和共鸣。

（3）情感共鸣：征文要求表达作者的情感和感悟，能够引起读者的情感共鸣。如果一篇征文能够真挚、感人地表达出作者的情感，将更容易打动读者的心弦。

（4）文学性：征文需要具有文学性，语言优美、精炼，富有表现力。一篇征文如果语言干瘪、乏味，将很难引起读者的兴趣。

2     作文的评估标准：

（1）结构清晰：作文需要具有清晰的结构，包括开头、中间和结尾，各个部分之间要有逻辑性。如果一篇作文结构混乱、缺乏逻辑性，将很难让读者或老师理解文章的主旨和意图。

（2）文体合适：作文需要根据题目要求选择合适的文体，如记叙文、议论文、说明文等。如果选择的文体不合适，将难以准确表达作者的意图，影响得分。

（3）语言准确：作文要求语言准确、规范，避免语法错误和拼写错误。如果一篇作文语言不准确，将影响文章的整体流畅性和得分。

（4）内容丰富：作文需要内容丰富、具体，能够充分满足题目要求。如果一篇作文内容空洞、缺乏实质性的内容，将难以获得高分。

征文和作文的评估标准都有所不同。征文更注重创意和情感的表达，而作文更注重结构和语言的准确性。在写作中需要根据要求进行适当的调整和创作。

第三章征文和作文的写作技巧和方法

1)   介绍征文和作文的写作技巧和方法

征文和作文的写作技巧和方法有所不同，以下是一些常见的写作技巧和方法：

1     征文写作技巧和方法

（1）确定主题和情感：在写征文前，需要先确定文章的主题和情感，找到自己想要表达的内容和情感。

（2）创意新颖：征文需要创意和新颖性，可以从独特的角度去挖掘主题，运用生动的语言和形象的描写来突出创意。

（3）情感表达：征文需要表达作者的情感和感悟，可以真实、自然地写出自己的感受，用情感打动读者。

（4）文学性：征文需要具有文学性，可以通过运用修辞手法、表现手法等来增强文章的文学性。

2     作文写作技巧和方法

（1）认真审题：在写作文前，需要认真审题，理解题目的要求和意图，避免跑题和偏题。

（2）结构清晰：作文需要具有清晰的结构，可以从开头、中间和结尾三部分来组织文章，各个部分之间要有逻辑性。

（3）文体合适：作文需要根据题目要求选择合适的文体，如记叙文、议论文、说明文等，选择合适的文体能够更好地表达作者的意图。

（4）语言准确：作文要求语言准确、规范，避免语法错误和拼写错误，需要通过语法检查、拼写检查等来确保语言的准确性。

（5）内容丰富：作文需要内容丰富、具体，可以通过举例、引用、描述等方式来使内容更加丰富。

征文和作文的写作技巧和方法有所不同。在写作中需要根据要求进行适当的调整和创作，注意结构和语言的准确性以及创意和情感的表达。

2)   提供写作技巧和方法的例子和建议

以下是一些写作技巧和方法的例子和建议：

1 创意新颖：在征文中，可以从独特的角度去挖掘主题，运用生动的语言和形象的描写来突出创意。例如，可以运用比喻、拟人等修辞手法，增强文章的文学性。

2 情感表达：在征文中，情感表达非常重要。可以通过描写细节、场景等方式来让读者感受到作者的感受。例如，可以用形象的描写来表现一个人的喜怒哀乐，让读者感同身受。

3 结构清晰：在作文中，需要组织好文章的结构，确保文章的逻辑性和条理性。可以使用提纲、思维导图等工具来帮助整理思路。

4 语言准确：在作文中，语言准确非常重要。可以通过语法检查、拼写检查等来确保语言的准确性。还可以请老师或同学帮忙进行修改和润色。

5 多读多写：无论是征文还是作文，都需要多读多写。可以读一些优秀的范文和作品，学习别人的写作技巧和方法。同时也要多练习写作，通过不断的练习来提高自己的写作能力。

总之，写作技巧和方法有很多种，需要根据具体情况进行选择和应用。建议多读多写，积累经验，不断提高自己的写作能力。

提问者问题不明确嘛，你是想要什么模型的评估技术呢？我就默认你是要评估分类模型吧。

评估分类器的准确率，有以下常用方法：保持、交叉验证、自助法。

保持：把给定数据随机分为两组：训练集和检验集，其中前者占三分之二。用训练集导出模型，其准确率用检验集估计。

交叉验证：K折交叉验证。把初始数据分成K个数量大致相等的不相交的子集。每次选一个子集做检验集，其他的做训练集。如此做K次。准确率估计是K次正确分类的总数除以初始数据的总数。一般都取K等于10

自助法（bootstrap method）:从初始数据中多次的进行有放回抽样，来组成一个训练集，也就是说有的元组可能被多次重复抽入训练集中。然后把剩余的数据做为检验集。自助法一般适用于小数据。

以上方法的核心思想都差不多了，无非是先建模后检验，区别只是训练集和测试集的选法不同，检验次数和结果的算法有所差别而已。

根据主体所有活动的价值率以及相应的作用规模，可以求出一个加权平均价值率，称为主体的中值价值率或平均价值率，用Po来表示。

“中值价值率”是主体一个最重要的价值特性，它反映了主体的价值创造能力或本质力量的最重要方面——价值增长速度，主体的情感将会以它为参考系，确定对于所有事物的基本态度：凡是价值率大于其中值价值率的事物，主体将会对它产生正向的情感；凡是价值率小于其中值价值率的事物，主体将会对它产生负向的情感。即情感的客观目的在于以主体的中值价值率为基准，识别事物的价值率相对于主体的中值价值率的差值，从而为主体的行为和思维活动提供精确、有序和恰当的驱动力。