DataFun2023-数据智能驱动业务增长.pdf

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1、数据智能驱动业务增长高波-小米-数据智能产品负责人课程收益个人：强化数据智能意识，了解数据智能解决方案并应用产品运营：了解用户画像，了解日常 分析业务数据方法工程师：智能化手段监控开发过程中的 质量问题并及时处理分析师：提升日常基础分析工作效率，专注探索更深的分析决策管理者：推动团队成员日常高效获取数据，促进业务关键决策形成课程目标了解数据智能能力，培养智能化意识，并将其应用于实际工作之中学用了解数据智能产品能力了解自己的业务数据场景掌握数据智能应用方法论理解数据智能适用场景与边界数据驱动重要吗？我的业务是数据驱动的吗？数据投入创造了多少价值？数据应用三大卡脖子难题业务部门看数难分析效率低市场

2、瞬息万变，数据可视化和分析需求快速增长、日益多元数据部门工作重取数任务多数据基建投入大价值不明显随着业务发展，大量临时、灵活、简单、一次性需求亟待解决固定看板和报表只能解决一部分预设需求，新需求响应时间太长数据分析工具门槛高，只有熟悉数据底层、掌握SQL的分析师能够查找分析数据分析工作高度依赖分析师，个人经验和业务知识影响分析效果分析师面对大量重复繁琐一次性取数工作，无法充分发挥专业价值业务人员无法和数据直接对话，数据基建的投入难以转化为业务价值数据不能被需要的人及时获取，无法充分释放价值数据应用最后一公里没打通，企业的数据驱动进程受阻严重是一个跨学科的研究领域，结合大规模数据处理、数据挖掘、

3、机器学习、人机交互、可视化等多个技术领域，为数据提炼和发掘决策信息时提供有效的智能支持。以数据化、智能化、产品化三位一体形式帮助机器辅导人做决策。大规模数据处理人机交互&可视化机器学习&大模型数据智能对话机器人增强分析BI人找数据数据分析数据找人数据驱动人机协同数据智能信息化数字化数智化DI 数据智能数据智能：数据消费最后一公里DI 数据智能=CI+BI+AIDI 数据智能数据消费效率提升数据驱动业务决策数据问答服务问答知识检索异常检测根因分析时序预测智能洞察用户画像实验平台用户行为分析用户舆情用户分析Data IntelligenceAI 人工智能Artificial Intelligenc

4、eBI 商业智能Business IntelligenceCI 用户智能Customer Intelligence数据分析用好数据海量用户画像/舆情数据大量看板图表越来越多企业数据/知识CI 用户智能BI 商业智能AI 人工智能目录面向未来面向集团面向用户解决 我们用户是谁丨我们用户口碑怎样 的问题解决 数据分析提效丨驱动业务精准决策 的问题肩负 全面数据应用丨全力拥抱大模型 的使命CI 用户智能面向用户：从精细化画像沉淀到全渠道用户心声发现Customer Intelligence什么是用户画像用户洞察研究精准营销/运营用户画像：是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出

5、来的标签化用户模型用户画像全局视图基础属性年龄/性别职业位置属性常驻地家/公司资产属性车房消费属性购买力消费偏好兴趣属性游戏兴趣汽车兴趣行为属性APP使用视频播放设备属性手机品牌型号IoT绑定业务属性游戏会员客服投诉八大标签属性，全方位刻画用户用户洞察精细化运营广告投放做好画像第一步：定义用户站在一个数据维度上讨论问题使用小米硬件使用小米服务小米电商消费硬件服务消费手机OTTIOT小米商城有品小米之家第三方（网络/线下）互联网服务金融服务AI服务（小爱）（x亿）（x万）（x亿设备，x万用户）（x万）（x万）（x万）（x万）（应用商店x万，浏览器x万，信息流x万，小米视频x万，小米音乐x万，游戏

6、中心x万，多看阅读x万）（x万）（x万）小米的用户标签是如何被挖掘出来的建立 用户行为数据 与 用户特征 之间的关系从标签挖掘方式上，可将标签分为三类预测类利用深度学习/机器学习模型预测得到的标签例如：性别、年龄等根据业务场景分析数据，制定一系列规则、策略得到的标签例如：米粉、兴趣爱好等基于事实数据的聚合、统计得到的标签例如：归属地、客单价等策略类事实类万象平台：一站式用户智能运营平台一站式智能运营与分析平台，支持洞察用户特征、分析用户行为、精细化投放触达用户、AB实验等场景数据现状分析洞察效果评估运营干预案例：1标签应用场景：业务运营/投放哪些人可能会买商品？这群人可以在哪些渠道被触达？对这