汽车美容店大数据分析解决方案 黑谷决策分析系统

大数据决策分析系统——强大的分析功能，告诉你店铺存在的问题

系统针对大数据分析，自动分析得出以上结果，店家可以针对以上图表分析判断店铺存在的问题

大数据分析的六个基本方面

1. 可视化分析

　　不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. 数据挖掘算法

　　可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. 预测性分析能力

　　数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. 语义引擎

　　我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. 数据质量和数据管理

　　数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6. 数据存储，数据仓库

　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

大数据决策分析系统

1、大客户分析：包括会员大客户分析、非会员大客户分析，通过对会员平均年消费，消费人数，人数占比，消费总额，消费占比，消费平均客单价等数据进行统计计算并对会员指标分析。
2、重点客户抓取：对新增重点客户及流失重点客户进行数据统计及分析
3、新客户增长分析：对新增客户进行统计分析
4、客户档次分析：对客户、车型、消费等数据进行分析
5、忠诚客户分析：对大数据进行分析出忠诚客户
6、活跃客户分析：对客户到店时间、消费情况等做数据分析
7、客户资料完整度：对客户资料进行统计分析
8、消费结构分析：对客户消费项目，频率，额度等进行数据分析
9、潜在项目管理：对潜在项目管理，潜在项目数量分析，待施工时间分析，意向度分析，责任人分析，作废列表等进行分析统计