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⑶ CRM：如何掘金潜在客户
“合格潜在客户生成量”成为硬性指标 2004年，随着越来越多的国际品牌开始进入中国市场，国内汽车行业陷入窘境。与此同时，大众汽车在国外市场所面临的竞争也延续到中国国内。一方面，不断推向市场的新的型号、新的车辆概念，直接对大众的产品线进行冲击。 另一方面，国际水准的营销手段也开始对大众当时的营销体系带来挑战。与此同时，大众品牌出现一定程度的老化，尤其是上海大众，被认为是一个“过时”和“保守”的品牌。于是，管理客户的购车和使用体验，提升客户的忠诚度，实现忠诚客户的重复购买和正面的口碑宣传就成为了上海大众CRM战略实施的首要目标。 上海大众客户服务中心其中的两大基本任务是开发新客户和维系老客户。目前，上海大众对客户服务中心的考核指标除了“客户、员工满意度”等纯粹服务类指标外，还有一个重要的“合格潜在客户生成量”指标，这一硬性的指标使得客户服务中心有了前所未有的压力——为此，服务专员必须通过800电话正确记录客户信息，并对其购买意向进行准确判断，否则会给经销商发去大量无效信息，遭到直接负责跟踪客户的经销商的反感。由此，客户服务中心对服务专员开展了全方位的培训，在做到尽可能准确记录客户信息之外，还必须熟练掌握整车性能、汽车零部件、客户购买心理、呼叫中心IT系统等。 此外，上海大众还制定了十分细致的潜在客户管理规范，按照潜在客户的预期购买时间细分客户：如果客户需要较长时间考虑才会买车，系统会自动将该客户信息发到直邮中心，由直邮中心先把资料寄给这些客户，之后客户服务中心会阶段性地与客户保持联系；只有客户明确表示打算近期购买汽车，系统才会将其信息发给客户所在地的经销商。据介绍，这样做的目的是尽可能确保给经销商的潜在用户信息是最有效的。 让经销商学会自我管理 在上海大众CRM项目运行的四年时间里，通过经销商CRM系统，经销商可以每天获得由上海大众开发和维系的热切潜在客户，交由自己的销售人员进行销售跟进，以促进销售的实现。通过和经销商面对面的沟通，CRM小组成员深刻地体会到，每个经销商都清楚地意识到对潜在用户和现有用户进行关系营销是市场销售的必然趋势，也有迫切的需求对自己的用户数据进行关系营销。 上海大众还开发一个以经销商自我管理、自我经营的经销商CRM系统，免费向所有的上海大众特许经销商提供。用于经销商管理通过市场拓展获得的，属于自己的潜在客户信息。与此同时，考虑到经销商的接受能力和执行能力，系统设计还合理地平衡了系统灵活性和既定流程两者之间的关系。由于实施了经销商自营CRM，每个经销商拥有了自己的数据库，可以根据自己的实际情况，由系统管理员设定自己的团队架构，以及不同员工的职责范围，避免了因为业务员变动而造成的用户资料的流失。 如何把越来越多的潜在客户变成其汽车的真正拥有者，要完成这一转变。随着业务拓展的进一步深入，上海大众对客户的跟踪需要遍布到全国各地的500多家经销商。显然这个过程仅有呼叫中心远远不够，因此早在2002年底上海大众的经销商CRM系统就开发完毕。目前，它已成为上海大众总部和分销中心管理经销商的基础系统，总部和分销中心可以实时查看各种数据，并且根据数据分析自动生成的报告，及时制定和改变市场策略。 挖掘潜在客户仅仅是从上海大众CRM掘金的一部分。众所周知，汽车产业70%的利润来自汽车后服务市场。由于汽车消费的特点，客户的数据可记录、可更新、可跟踪。更重要的是，用户的消费从买车、保养、维修到旧车置换和再购买，形成了非常明确的周期性行为，而产品和服务可以围绕着这个周期而不断发展，产品和服务的可拓展性强。“这些都是我们实施整合性CRM非常有利的条件。” 上海大众汽车有限公司市场部关系营销高级经理刘磊称。
⑷ 大数据掘金之中的数据分析方法不哪些
数据挖掘最常见的十种方法：
1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
2、购物篮分析（Market Basket Analysis）
购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。
3、决策树（Decision Trees）
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。
4、遗传算法（Genetic Algorithm）
遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。
5、聚类分析（Cluster Detection）
这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6、连接分析（Link Analysis）
连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。
8、神经网络（Neural Networks）
神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。
9、判别分析（Discriminant Analysis）
当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
10、罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）
当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。
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如果你要想靠指标来100%的炒股盈利。根本就是不可能的。
⑹ 【萨洛克】这个项目怎么样真的能成为快速掘金的投资首选项目吗
我现在正在考察这个项目，我觉得项目总体还是可以的。我之所以关注萨洛克这个项目也是因为它比较适合做一个小本生意，成本低，投资比较少就可以开起来，这样风险比较小。再一个就是萨洛克的系列比较多，口味多自然消费人群就会广了，这是我的一个理解。另外就是萨洛克价格相对来说要低，可能客户能更多一点。所以，我还是特别看好萨洛克这个项目的。
⑺ 掘金大数据 “贵漂”正当时
掘金大数据 “贵漂”正当时_数据分析师考试
昨日，《贵阳市大数据产业人才队伍建设调研报告》出炉。报告显示，截至2014年底，该市人才总量60.4万人、每万人人才资源数1331人，分别比2012年增长11.2万人和217人；企业经营管理人才、专业技术人才、技能人才与2012年相比分别增长4.24万人、1.53万人、6.2万人；非公有制企业人才总量从2012年的21.5万人增加到25.7万人。
与此同时，上半年新增大数据产业注册企业1270家，集聚人才超过2万人。目前，贵阳市大数据及关联企业已超过2000户，人才近13万人，约占人才总量的22%。
政策：领军人才创办大数据企业，可获500万元经费
贵阳市在全省率先制定实施《关于加快大数据产业人才队伍建设的实施意见》、《服务外包及呼叫中心产业人才培养规划》等专项政策文件，明确大数据产业人才发展的目标任务和创新举措，提出4个方面19条培养储备、引进集聚大数据人才的具体措施。
对创办大数据企业的领军人才、核心技术人才，免费提供人才公寓、工作场所，最高给予500万元创业启动资金和200万元项目开发经费；对获得省级以上科技进步奖、制定行业标准、获得发明专利的团队和个人，最高给予100万元奖励；对引进领军人才、核心技术人才、高技能人才和招聘基础人才的大数据企业，给予奖励和补贴；对做出突出贡献的领军人才、创新创业人才，给予物质奖励和精神激励。
建设：多个“国”字号落户贵阳
贵阳市深化京筑创新驱动区域合作，强力推进中关村贵阳科技园建设，依托高新技术开发区、经济技术开发区及重点产业园区，搭建大数据科技创新、项目研发、人才创业承载平台，成功组建中科院软件所贵阳分部、北京贵阳大数据研究院、首都科技条件平台贵阳合作站、“千人计划”大数据研究院等。
建成全国首家大数据交易所、首个全域公共免费WiFi城市、首个块上集聚大数据公共平台、首个政府数据开放示范城市和首个大数据战略实验室。同时，开展贵阳大数据7系列基础平台项目建设，从北京引进项目260个。
目前，贵阳市国家级研发机构16家，省级以上企业技术中心、人才基地87家，国家级、省级科技企业孵化器8家，创客空间17家，创业孵化器和投资机构近20家。7月，该市获国家科技部批准创建“大数据产业创新试验区”。
培养：政、校、企联动，订单式培养大数据人才
贵阳市实施大数据人才培养计划，鼓励在筑高校(职业院校)开设大数据相关专业，支持校企合作建立教育培训基地，资助大数据企业在职人员提升学历学位和专业技能，打造“一基地、两中心、三示范、多点辐射”的呼叫中心人才培养体系，政、校、企联动，订单式培养大数据人才。
贵阳市级财政安排2000多万元专项经费，在贵阳幼儿师范高等专科学校、贵阳市经济贸易中等专业学校挂牌建立呼叫中心服务外包学院及示范教学基地，建设坐席1300多个。依托互联网+现代农业，与电商巨头、职业院校、网络公司合作，采取“理论+实践”方式培养电商能人。今年以来，全市培养呼叫中心专业人才4000多名、电商能人400多名。
引智：大数据产业成为贵阳引才聚才重要载体
以大数据人才为重点，贵阳市建立招商引资与招才引智融合互动机制，大力实施“筑巢引凤计划”、“黔归人才计划”等，大力集聚产业发展急需人才。
近两年来，贵阳市开展的大型招才引智活动中，大数据人才、项目引进比例占40%以上，2014年引进大数据相关专业人才535名，今年以来大数据龙头企业贵阳朗玛信息公司引进人才174名，大数据产业已经成为贵阳市引才聚才的重要载体。
据统计，2013年至2015年上半年，该市直接引进各类高层次人才1882名，相当于前八年引才的总和，其中博士241名、硕士1380名、高级职称261名。高层次人才引进流出比从2012年的36∶1提高到2014年的49∶1，引才数量及层次呈逐年提升态势。
创业：已集聚创客团队230多支
利用创建国家级大数据产业发展集聚示范区的机遇优势，贵阳市深入推进人才改革管理试验区建设，全力打造“政策+基地+资金+服务+平台”模式的创新创业全生态链。
如今，越来越多的黔籍人才和“创客”选择贵阳创业兴业。3月14日，“‘北漂’已过时、‘贵漂’是时尚”节目在腾讯网播出，关注人数1000多万，评论逾7800条。据近日阿里巴巴集团旗下蚂蚁金服发布的《大学生就业流向报告》和经济学人智库发布的《2015年中国新兴城市报告》显示，贵州进入了大学毕业生净流入排行榜前列，贵阳在全国新兴城市的综合排名、经济增长及外商直接投资三个方面均列第一。
2013年以来，高校毕业生到贵阳创业就业人数年均增长30%以上，全市新增创业实体11.6万户，带动就业41万人。目前全市集聚创客团队230多支、创客1800多人。2014年，全市新增高新技术企业40家、增长23.1%，大数据产业总量650亿元，同比增长68%，科技进步贡献率、人才贡献率分别达到56.4%和28.13%，高于全国、全省平均水平。
目标：创新创业人才“筑梦”首选地
如何才能打造创新创业人才“筑梦”首选地？
贵阳市将深化与发达地区人才交流合作机制，通过调动、聘用、挂职、兼职和项目合作、技术入股等形式合理配置大数据人才资源。采取支持高校、科研院所、企业培养和“人才+项目”的模式，依托国家、省、市重大科研项目、产业项目和工程项目，在实践中培养聚集大数据产业骨干人才。
研究提出具有创新性和引领性的大数据人才评价认定和职称评聘办法，开辟大数据人才职称评审“绿色通道”，建立以能力为导向，以业绩为依托，以品德、知识、能力等为主要内容的大数据人才评价指标新体系，力争将大数据人才认定评定标准纳入国家大数据标准委员会标准立项范畴，成为大数据人才标准起草城市和试验城市。
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⑻ 熊市选股票分析：熊市要怎么选股
你好，以下分享在熊市选股的一些技巧，仅供参考：
1.符合经济周期和产业方向 “成长”是投资的主旋律，快速成长的股票多半正处行业辉煌期。曾经辉煌的公司多是时势造就的“英雄”，他们站在浪尖上，时代的浪潮可以顺顺当当地推动他们向前。“成长”是投资的主旋律，只是每一阶段“成长”的含义不同，A股市场可以穿越经济周期、不断成长壮大的“真成长”并不多，有些只穿越了一轮熊市，比如盐湖股份（000792），有些穿越了两轮熊市，比如万科A（000002），以双鹭药业（002038）和双汇发展（000895）为代表，医药和食品饮料行业的优质标的可以穿越三轮熊市。
2.龙头公司穿越股市周期的概率更大 正处行业辉煌期的股票很多，但能穿越熊市的少之又少，聪明的市场选择了“带头大哥”，这些公司要么是已经稳居市场龙头的大市值公司（行业竞争格局比较稳定），要么是当年拥有竞争优势的小市值龙头（行业竞争格局仍不稳定），而行业内的其他股票跟随大盘一泻千里。 也就是说，成长分两类，一类是龙头公司的稳健成长，一类是小公司的快速成长。已经成为为行业龙头的大市值公司容易确定，但抓住未来能够成长为细分行业龙头的小市值公司更有吸引力。
3.关注基金抱团取暖的品种：最优质的核心资产 熊市中涨幅喜人的股票基本都是优质的核心资产，同时，他们有一个共同的相似之处，前十大流通股东充斥着境内外机构投资者的身影，机构股票投资者抱团明显，占流通股比重超过30%的情况屡屡皆是。
4.在新股中掘金，事半功倍 剔除36只获得正收益的重组股后，158只穿越熊市的股票中，当时的新股或次新股有64只，占了超过1/3的篇幅，也就是说，做足新股功课、挖掘未来细分行业龙头的成功概率更高些。 重组股也在熊市中出尽风头，重组是另外一种形式的新股，重组出牛股的概率其实非常高，而不单只是对壳资源的炒作，因为借壳者往往是某领域后来居上的佼佼者，或者新兴行业的龙头，比如分众传媒（002027）借壳七喜控股、顺丰快递借壳鼎泰新材（002352）、恒力股份（600346）借壳ST橡塑，只是除非把握不对称信息，否则重组概念很难把握介入时机。此外，在注册制改革推动的进程中，博弈重组的性价比越来越低。
5.在熊市，绩优股也没有被低估 从熊市的走势特征来看，熊市有三段，第一段是所有股票普跌的阶段，有业绩支撑的股票在第一波下跌中也会跟随大盘的下跌而下跌，而在熊市中后段，它们可以先于大盘见底、启稳和突破，指数有可能再创新低，但这类股票的底部却在逐渐抬升。 从这个角度，如果小股票的跌幅显著小于指数，这类股票值得我们关注，有可能是市场选美“选”选出的未来细分行业龙头。 熊市的绩优成长板块演绎出局部结构性牛市，涨多了依然会出风险。在2005年8月，上证综指下破1000时，绩优板块抗跌明显，但当指数从998点反弹到1200点再次开始下跌时，长期不跌的绩优板块突然大幅下跌，以深赤湾、中集集团（000039）为典型代表，这些牛股大幅破位，绩优股陷入“防御性泡沫”的困境，机构之间博弈明显，这个阶段几乎所有的基金重仓股都开始下跌。
6.熊市中的概念 熊市中概念炒作可能一样精彩纷呈，但概念很难兑现业绩，或不能很快兑现业绩，这些概念股被捧得越高，最后一棒的接力者往往摔得越惨，熊市炒概念的操作难度较大，不可恋战。但有一类概念，是熊市中可操作性较高的：涨价概念。在熊市中，涨价概念往往会走出一波行情。
本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策。
⑼ 主升浪掘金看好现在哪些股票呢
答：一、主升浪是上升五浪中的第三浪的第3小浪，俗称“三浪3”。现在把某只股票上涨时的最大一浪也叫做“主升浪”。 通俗的讲上就是主力在经过吸筹、洗盘、抬高股价脱离成本区后大幅拉升股价的一段行情就是主升浪行情。
二、主升浪掘金的意思是：在炒股时准确把握某只股票的主升浪，坚定持股，最大限度的获取主升浪的利润。
三、从技术角度分析，主升浪行情具有以下确认标准:
1、多空指数指标呈金叉特征
2、移动平均线呈多头排列
3、MACD指标明显强势特征
4、随机指标KDJ反复高位钝化
⑽ 技术掘金里面的上升通道是基于什么技术指标得出的
画条平行线，在上升通道内