各位小伙伴们，欢迎大家来到装百科装修课堂， '通过市场调查，了解目标客户的需求和市场情况。从供给和需求出发，调查家装公司的竞争者和市场，为公司的创办和发展提供依据。了解目标客户的需求，发掘潜在客户，制定相应的市场策略。考虑家装公司的业务范围和目标，为公司的宣传和营销活动做好准备。寻找合适的数据挖掘方法和工具，对数据进行分析和挖掘，为业务发展提供支持。'如下为装修公司如何找大数据分析，装修公司市场调研是怎么做的的文章内容，供大家参考。
1、我想开个家装公司，怎么进行市场调查？
1、你得要首先调查一下你要开公司的宏观环境，分析一下。
2、然后调查目前你的那个城市的家装公司的市场情况。这个需要从两方面进行调查：竞争者和市场需求。你首先要了解这个市场的供给和需求情况后，定夺您是否看公司，然后调查竞争者的情况，你要和他竞争，就需要了解她。
调查需求市场，你可以预测到市场需求有多大，你们公司有多大的前景。你要投放广告需要多大的额度。还可以了解你的目标客户。对这些客户你在以后的工作中将进行什么样的营销活动。
3、这些你都清楚之后，就可以进行下一步的工作了。
什么家装？是室内社计么？
其实也用不了去专门做调查，只要你的公司有实力点的话，再对外做做宣传，中国招投标在线网上有很多装饰方面的招标企业在招这方面的标，你可以去看一下。
2、企业如何有效地进行数据挖掘和分析？
经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，可能就是做一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这是这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
数据分析人员需要理解业务的核心指标，通过数据分析工具（比如R/SAS/SQL，或者内部的数据平台）对业务数据进行建模和分析，为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以，数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据，试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析，最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以，数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。
数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、
这个问题太大了。。。。。。 以下是个人理解
20世纪90年代晚期发展的跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM）， 已经指导我们怎么进行数据挖掘了， 做好每一步， 我觉得就能够进行有效地数据挖掘 了
第一， 是商业理解， 在我看来， 这个商业理解就是要把业务问题转换成数据挖掘问题， 目前数据挖掘的理论概念中， 一般都包括分类， 聚类，回归， 关联规则这几类， 这需要对这几类方法有一定的理解， 才能有效地转换，
第二。 数据理解， 数据描述了我们的业务， 在这一步， 我们必须找准对应关系， 所面临的业务问题， 有哪些数据可以用， 我们做的是定量分析， 没有数据显然是得不到模型的， 知道哪里数据和业务关系紧密， 也能让我们的分析事半功倍，
第三。数据准备， 实际上数据挖掘的大部分工作都在这一步， 往往到了这一步就发现理想很美好， 但现实很骨感， 数据质量令人堪忧， 缺失值， 异常值接踵而来， 这是数据的错误， 还有为了适应算法， 需要将数据去量纲化， 类型转换， 去相关性， 降维等等操作， 这一步将消耗分析人员大量精力
第四， 建模， 这一步需要对算法理解透彻， 要了解数据特征和算法特点， 才能选择最优算法， 以及最优参数， 很多算法的使用是有假设条件的， 必须仔细掌握， 得到的模型才会合理， 另外，还要考虑业务需要， 如果模型必须能解释， 那就要选择生成式模型算法
第五， 评价， 就是模型评估了， 各种评估指标的侧重点是不一样的， 要以最能反应业务的指标为准， 另外， 评估数据的选择也很关键， 要尽可能的模拟实际生产环境， 才能评估模型的性能
以上就是得到模型流程了， 业务理解和数据理解做的好， 就能快速选好方法， 和关键字段，这是能加速建模的， 数据质量是能否得到模型的关键， 缺失值， 异常值虽然能删除，填充， 但是信息的缺失是找不回来的， 就可能导致得不到模型， 可能会倒逼选择其他方法分析， 建模就要看对算法的理解了
亿信华辰豌豆DM可视化数据挖掘平台，深入洞察企业数据规律，充分挖掘数据潜在价值。
多维度深度分析更精准
1、直观全程的可视化建模
2、灵活多样的数据预处理
3、丰富可扩展的挖掘算法
4、强大的关系网络分析
5、科学智能的最优模型推荐
经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，可能就是做一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这是这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
数据分析人员需要理解业务的核心指标，通过数据分析工具（比如r/sas/sql，或者内部的数据平台）对业务数据进行建模和分析，为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以，数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据，试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析，最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以，数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。
数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。但很多情况下，这种分析往往不解渴。如果要分析这些已有信息背后隐藏的信息呢，而这些信息通过观察往往是看不到的，这时数据挖掘就冲在了数据分析的前面，作为分析之前要走的一个门槛。
除此之外，因为数据挖掘的输出往往含有的信息价值比较高，因此这些输出不仅仅应用在分析上，更多的是用在其他应用上，如网站后台、app应用上，实实在在提供一些决策来丰富应用的功能。
数据挖掘不是简单的人为推测就可以的，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。但是前提是，必须针对某些具体的业务来。没有落实真正的场景和需求，没有落实需要的输入和输出，空谈数据挖掘，就是纯粹的耍流氓。举个简单的例子，房价预测，这里给出了一系列的点，我们要预测未来的一点。如果不知道业务，也就是相当我们不知道这些点的由来，那么完全可以理解为这些点可能是地球轨迹中的一部分，或者其他，这样的话，会做出不一样的结论。
其实在数据分析上，往往也需要研究人员了解业务。在数据分析与数据挖掘领域，要想做好，那就先去获取数据、学好业务，再说其他吧。
3、怎样通过顾客大数据分析找到自己的目标客户？
首先要通过大数据分析找到顾客购买偏好，不满分析，再结合自身产品找到优劣势，分析顾客的相似特征，找到顾客获取信息 的渠道、购买渠道、意愿价格段等信息，扎到目标用户
目标客户，即企业或商家提供产品、服务的对象。
目标客户是市场营销工作的前端，只有确立了消费群体中的某类目标客户，才能展开有效具有针对性的营销事务。
4、如何做装修前市场调查？
①基本价格的调查。家庭装修是一项经济活动，价格是重要的因素，在设计、施工价格方面，也需要有初步的了解，才能做到心中有数，在装修时才能做到应对自如。②市场状况的调查。对家庭装修市场的状况进行全面的了解，应该到专业的机构、单位或组织去了解。如装饰协会、装饰服务中心等。③家庭装修运作方式的选择。直接找装饰队伍，这种方法具有一定的风险，主要是对施工单位不了解；到家庭装修市场找装饰队伍，是一种比较节省精力的方式；也可以通过中介确定施工队伍，中介有两种情况，一种是通过亲朋好友介绍，这种方法受中介方接触行业的广度、深度的限制，另一种是通过专业的服务组织进行介绍，由其介绍的队伍应该是安全可靠的；通过网络确定施工队伍，是一种全新的方式，相对节省金钱和时间。
有梦就追说了几个方面，我也说说我的想法。
1，首先要了解一下这个市场的规模，估计您的公司是做整体装修的吧。新盘装修+老房子装修=市场总量。新楼盘和户数等等是为了计算新盘装修的规模。每户装修的平均花费，乘以要装修的总户数可以得出。老房子也要装修啊，装修的比例可以通过调查或者经验数据得到。
2，再细致一点。都有哪些户型，多少平米，平均的花费。每个家庭会有差别，但是可以做出分类的。这个数据得到后，是你们用来做市场细分以及做定价用的，多大户型、装成什么样子，可以考虑不同的套餐。
3，装修的风格，材料的偏好等等，也需要做些调查和了解
4，这个市场都有哪些整装公司在提供装修服务？服务价格如何？前三名的市场推广做法以及装修作业模式，成本结构和利润率。
5，通过比较，找出你公司的优势和不足。
6，消费者对现有装修服务的评价。满意和不满意的地方。
大致如此，供参考。
5、如何进行有效的数据分析
首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析；
什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。
专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。
那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？
事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。
数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析
工作中我们运用数据分析的作用有哪些？
1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等
2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题
3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。
最重要的一点：
我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？
然后，我们来看数据分析的六部曲
1、明确分析目的和思路：
这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。
2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。
3、数据处理：
主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。
4、数据分析：
首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。
5、数据展现：
数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点
6、撰写报告：
数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。
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回答
你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。
提问
有效的数据分析
回答
2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。
4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。
五忽略无用数据六统计分析
更多3条
要学习Pytho
n、
R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV，百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术：这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。
借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
有效的数据分析，第一步需要先明确你的数据分析的目的，是想通过数据分析验证什么结论 或者是找出什么结果或未知的东西，在确定目的的同时，基本上可以对数据分析需要采取的方法有了一个大概的确定。
第二步，根据目的 来有针对性的设计指标和收集数据。这一步的指标和数据类型设计非常关键，所以需要熟悉各种数据类型 以及一般的数据分析对类型的要求。设计好指标后，根据指标进行数据的收集，收集的方法可能有直接从一些官方权威机构或者网站获取，也可能需要自己通过调查获取等
第三步，对收集回来的数据进行汇总、整理，使得数据干净，没有杂乱数据干扰
第四步，选用合适的数据分析工具 将数据导入，同时根据目的确定方法进行分析即可
6、如何利用大数据找客户
首先，你得有客户的数据，然后进行具体的分析，找到最有价值的，这才是真正的渠道，要不然哪来的那么多。柠檬学院大数据。
你说到了大数据，大数据的最低量级应该是pb级的，而一般单位很少能达到这么多数据的，充其量是大的数据库，如果一定要分析，那只能找国内大的云平台，同时现在对数据的操作也有相应的系统软件，而非传统的数据库操作。
祝你好运
7、装修公司如何做好网络营销呢？求高手指点啊·具体都是做哪些？？。。。
先优化自己的网站关键词，列出要推广的核心关键词和长尾关键词。进行页面关键词优化，内容注重原创性和关键词密度，加强反链（同行业）。
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操作后进行数据跟踪，不断总结分析改良自己的提交回答推广方式，用心！肯定会有成效。
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你好！
装修公司做网络营销其实并不是非常难，我们都知道装修用户需要什么对不？然后我们知道他们聚集在哪些地方对不？然后就是既然知道他们需要什么又知道他们聚集在什么地方我们就好推广了。把他们想要知道的给他们你就成功了················
希望对你有所帮助，望采纳。
8、怎样查找自己想用的大数据
vlookup函数：vlookup（lookup_value，table_array，col_index_num，【range_lookup】）
第一个参数：lookup_value表示你想要根据哪个值来查找到你想要的数据，比如：可以根据值a可以找到b，那么lookup_value就填写成“a“；
第二个参数：table_value表示你想要在哪个表区域中进行数据查找；
第三个参数：【range_lookup】，表示是精确查找还是模糊匹配；如果为false或0 ，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A；如果 range_lookup 为TRUE或1，函数 VLOOKUP 将查找近似匹配值，也就是说，如果找不到精确匹配值，则返回小于 lookup_value 的最大数值。默认为模糊匹配。
下边举例说明：
1。现要将表1中的学生的总分进行填充，笨的方法是一个个根据表1中的学生姓名到表2中找到对应的名字的总分，这样效率太低，可利用vlookup函数轻松完成。
2。切换到“表一”页签，在单元格B2输入：=vlookup（A2，
3。接着切换到“表二”页签，选中要查找数据的区域，这时表一”页签单元格B2的值自动变为：=vlookup（A2，表二！A2：B17。
说明：表二！A2：B17的意思是：系统将在表二”页签的A2：B17形成的表格区域中进行数据查找。
4。再切换回“表一”页签，将单元格B2的值“=vlookup（A2，表二！A2：B17”修改为“=vlookup（A2，表二！$A$2：$B$17“，有童鞋就会问为什么要将表二！A2：B17改为表二！$A$2：$B$17，在这里解释下$表示绝对的意思，$A$2：$B$17表示在下拉填充其他单元格时行列不变，这一点很重要。
5。然后在单元格B2中接着输入：=vlookup（A2，表二！$A$2：$B$17，2，false），并回车
说明：第三个参数“2”代表的是意思是指在“表二！A2：B17”形成的表格的中第2列中返回值，第四个参数“false“表示是按精确。
6。下拉单元格B2将B列的其他单元格进行vlookup公式复制自动填充并计算，结果如图中所示。
vlookup函数：vlookup（lookup_value，table_array，col_index_num，【range_lookup】） 第参数：lookup_value表示想要根据哪值查找想要数据比：根据值a找blookup_value填写“a“； 第二参数：table_value表示想要哪表区域进行数据查找；第三参数：【range_lookup】表示精确查找模糊匹配；false或0 则返精确匹配找则返错误值 #n/a； range_lookup true或1函数 vlookup 查找近似匹配值说找精确匹配值则返于 lookup_value 数值默认模糊匹配边举例说明： 1。现要表1总进行填充笨根据表1姓名表2找应名字总效率太低利用vlookup函数轻松完 2。切换表页签单元格b2输入：=vlookup（a2， 3。接着切换表二页签选要查找数据区域表页签单元格b2值自变：=vlookup（a2，表二！a2：b17 说明：表二！a2：b17意思：系统表二页签a2：b17形表格区域进行数据查找 4。再切换表页签单元格b2值=vlookup（a2，表二！a2：b17修改“=vlookup（a2，表二！$a$2：$b$17“，童鞋问要表二！a2：b17改表二！$a$2：$b$17解释$表示绝意思，$a$2：$b$17表示拉填充其单元格行列变点重要 5。单元格b2接着输入：=vlookup（a2，表二！$a$2：$b$172false）并车说明：第三参数2代表意思指表二！a2：b17形表格第2列返值，第四参数“false“表示按精确 6。拉单元格b2b列其单元格进行vlookup公式复制自填充并计算结图所示
