满意度大数据分析

① “男性婚姻满意度高于女性”：大数据背后，真相到底如何

我发现男性对结婚的满足度比女性要高很多。

我觉得这和男女性结婚后对家庭的支付程度有关。女性婚后经常扮演“主内”的角色。这个角色很难演。需要带孩子做家务。有必要协调家庭之间的人际关系。有必要维持夫妻关系。

但是，“主内”的角色所获得的利益并不多。有一个新闻。北京全职太太离婚后，仅得到5万份家务补偿。这个价格比她的支付要低得多。甚至还不及乳母的价格。所以很多朋友戏弄说结婚是免费的保姆。

男性的支付在结婚前很多。他们有“狩猎者的心理状态”，在结婚前的付出上往往会不惜成本，付出很多甜言蜜语，对感情的经营也会下功夫，在节日送礼物给你。他展示了自己的最高一面，让自己成为狩猎过程中的胜利者，满足自己的征服欲。

例如，作为合作伙伴，“合作伙伴”有照顾对方的责任，有支持对方的责任，有理解对方的责任，有让对方感受到自己的爱的责任，还有引导对方成长的责任。两个人都承担起自己的职责，很好地经营这个家庭。



② 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。

③ 企业如何通过大数据分析，提高营销效率

企业通过大数据分析可以收集、存储、处理和分析消费者的海量数据，从而挖掘出潜在的商业价值庆腔和市场机会。以下是企业如何通过大数据分析，提高营誉纤衫销效率的几种途径：

• 精准的客户画像：通过大数据分析，企业可以收集客户的各种数据，包括消费习惯、兴趣爱好、地理位置等，从而生成精准的客户画像，在营销活动中对不同客户进行个性化的推送和定位，提高营销效率。

• 消费者行为分析：通竖液过大数据分析，企业可以对消费者进行行为分析，包括购物行为、搜索行为、社交媒体行为等，从而了解消费者的需求和偏好，为营销活动提供数据支持和指导。

• 营销效果评估：通过大数据分析，企业可以对营销活动的效果进行评估和优化，包括广告投放效果、销售转化率、客户满意度等，从而不断优化营销策略和活动，提高营销效率。

• 实时营销决策：通过大数据分析，企业可以实时监测市场和客户的变化，及时采取营销决策，包括价格调整、促销活动等，从而实现营销的灵活性和时效性。
  总之，企业通过大数据分析可以深入了解客户需求、掌握市场动态、提高营销效率，从而实现精准营销和增加销售业绩。

④ 顾客满意度的调查和统计分析怎么做

近几年来，客户满意度成为许多公司和机构进行市场调查的一个重要方面。随着消费者对产品满足自身期望的需求日益强烈，在面临的市场竞争压力日益增大的情况下，悄改公司和机构必须能够站在客户的角度考虑产品和服务的各项问题。从成本利润上来计算，客户满意度、客户保留率和利润率之间有着密切的联系。有关部门调查结果显示：获得一个新客户的成本是保持一个满意客户的成本的5倍。而对于公共服务部门的组织来说，客户满意度本身就是成功并御的关键。
开展顾客满意度调查的步骤

①确定调查的内容。开展顾客满意度调查研究，必须首先认知顾客和顾客的需求结构，明确开展顾客满意度调查的内容。不同的企业、不同的产品拥有不同的顾客。不同群体的顾客，其需求结构的侧重点是不相同的，例如，有的侧重于价格，有的侧重于服务，有的侧重于性能和功能等。一般来说，调查的内容主要包括以下几个方面：产品内在质量，包括产品技术性能、可靠性、可维护性、安全性等；产品功能需求，包括使用功能、辅助功能（舒适性等）；产品服务需求，包括售前和售后服务需求。产品外延需求，包括零配件供应、产品介绍、培训支持等；产品外观、包装、防护需求；产品价格需求等。

②量化和权重顾客满意度指标。顾客满意度调查的本质是一个定量分析的过程，即用数字去反映顾客对测量对象的属性的态度，因此需要对调查项目指标进行量化。顾客满意度调查了解的是顾客对产品、服务或企业的态度，即满足状态等级，一般采用七级态度等级：很满意、满意、较满意、一般、不太满意、不满意和很不满意，相应赋值为7、6、5、4、3、2、1。
③明确调查的方法。目前通常采用的方法主要包括三种：问卷调查，二手资料收集，访谈研究
④选择调查的对象。一些企业在确定调查对象时往往只找那些自己熟悉的老顾客（忠诚顾客），排斥那些可能对自己不满意的顾客。有时候，一些企业只是在召开产品产销会、定货会时进行顾客满意度调查，来者往往有求于企业，也只好多说好话少说坏话。而且，由于这样的座谈会往往只局限于经销商，而且参加产销会、定货会的往往又只是经销商的采购人员，他们不是产品的最终使用者，甚至没有直接接触过产品的购买者或最终使用者。
⑤顾客满意度数据的收集。顾客满意度数据的收集可以是书面或口头的问卷、电话或面对面的访谈，若有网站，也可以进行网上顾客满意度调查。调查中通常包含很多问题或陈述，需要被调查者根据预设的表格选择问题后面的相应答案，有时候调查者让被调查者以开放的方式回答问题，从而能够获取更详细的资料，能够掌握关于顾客满意水平的有价值的信息。调查法使顾客从自身利益出发来评估企业的服务质量、顾客服务工作和顾客满意水平。
⑥科学分析。现在许多企业进行顾客满意度调查后，只简单地根据自己公司制定的测量和计算方法，计算一下均值比较就结束了。其实如果我们进一步选用合适的分析工具和方法，顾客满意度测量结果可以给我们提供许多有用的信息。针对顾客满意度调查结果分析，常用的方法有：方差分析法、休哈特控制图、双样本T检验、过程能力直方图和Pareto图等。因此为了客观地反映顾客满意度，企业必须确定、收集和分析适当的顾客满意度数据并运用科学有效的统计分析方法，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评估在何处可以持续改进。
⑦改进计划和执行。在对收集的顾客满意度信息进行科绝运岩学分析后，企业就应该立刻检查自身的工作流程，在“以顾客为关注焦点”的原则下开展自查和自纠，找出不符合顾客满意度管理的流程，制定企业的改进方案，并组织企业员工实行，使顾客满意
这一系列的步骤非常复杂，而金数据这个平台可以帮我们准确处理这一及其复杂冗长的统计过程，我们只需分析最后的结果

⑤ 员工满意度调查从哪些方面做分析

员工满意胡枝度调查一般从以下几个方面分析：1、员工职业发展：对现有的岗位的满意度，晋升机会如何？2、工作环境：工作场所厅悉的舒适度、安全性，团队氛围等。3、管理风格：公司的管理机制，领导者风裤伏敏格。4、薪资、福利待遇：员工的付出与所得是否成比例。

⑥ 大数据分析对国网公司的好处优势有哪些

1、提高效率：通过大数据分析，国网公司可以更好地收集和利激尘用历史数据，将数据转换为有意义的信息，有效地支持决策，更有效地实现运营管理。

2、提高灵活性：大数据分析首答可以收集实时者铅慧数据，更好地捕捉市场趋势，精准分析用户行为，从而帮助国网公司准确地预测市场，更好地满足用户需求，提高企业的灵活性。

3、提升数据安全性：通过大数据分析，国网公司可以更好地检测和分析潜在威胁，以便及时采取有效措施，提升数据安全性，降低运营风险，保护用户的隐私安全。

4、改善客户体验：大数据分析可以收集用户的历史行为数据，精准把握用户兴趣，提供精准的客户服务，改善客户体验，实现智能化运营。

5、提高运营效益：大数据分析可以更好地收集用户数据，提高市场营销效果，及时发现营销机会，有效提高运营效益，节约成本，提升企业的竞争力。

⑦ spss怎么做满意度分析

首先在数据视图里面，把所有枣巧选0，不清楚的选项变为，系统缺失值。
2
/5
通过spss转换-----重新编码为相同变量-------依次设置5-100；4-80；3-60；2-40；1-20.然后确定。
3
/5
通过spss转换 ，重新编码为其他变量------依次 更改四个问题的新名字，然后1依次设置100-1；80-1；60-1；40-0；20；0
4
/5
均值过程：分析----比较均值-----均值，依次选入8个因变量和变友谨量，如图所示，然后确定。
5
/5
最后把计算出的 结果复制到excel整理。变换数据形式（把q2、q3、q4、q5转换成百分数凳告键形式），形成结果。得到四个问题，不同地区的满意度和满意率。

⑧ 一步一步教你分析消费者大数据

一步一步教你分析消费者大数据
做过面向消费者产品解决方案的人都知道，每个项目开始前，客户都会提一些要求或者对现在营销状况的顾虑，比如我们想了解一下我们潜在消费者是谁；怎么发优惠券效果最好；或者，我们应该推出什么样子的新产品，能够赢得消费者口碑和青睐。在量化决策分析法中，这一系列的前期需求，我们把他称作为：客户需求或未来期望。
接下来，你需要了解该问题的现状，比如现有产品或服务的消费者是怎么样的，以前发的优惠券效果怎么样，现在市场的销量趋势如何等等。
当了解了客户需求和现在的现状后，我们需要慢慢抽丝剥茧，找出解决方案，填补这个空档。
一般来说，没有任何方法论或者经验的咨询员或者分析师听到客户的这些期望后，他们会开始不知所措，无从下手。他们完全不知道该从哪个角度切入，收集哪些数据，做哪些假设，用什么方法分析。
其实像这类问题是有方法论的，我们可以用四步循序渐进的方法来搭建现状与未来的桥梁。

第一步：描述性分析－What

发现问题。我们可以用看病的场景来类比下，病人去看病，说最近不舒服。于是医生让病人进一步描述一下怎么不舒服。这里也是一样，拿优惠促销的案例来说，我们会先了解客户以往有没有做过类似的促销案例，什么时候做的，效果怎么样。经由这些的问题产生一系列的KPI。
KPI产生的方法有以下几种：
1）我们提问，客户解答
2）从客户公司数据库获得信息（SQL）
3）从外部数据获得信息（第三方数据加强）
4）竞争伙伴信息
5）政策信息
6）语义分析
7）其他
获得KPI的工具：
1）问答（座谈，电话，Email，短信，问卷）
2）数据库（SQL）
3）Excel
4）R，Python等软件
5）网站搜索资料
6）自然语言学习
7）其他
分析这些KPI变量：

这些KPI可以是绝对数，百分数，也可以是指数。可以是过去不同时期的对比数据，也可以是不同分组（如：人群分组，模式分组）的对比数据，或者和竞争对手的对比数据等。
通常 KPI分析的方法有：
1）单变量分析（univariate）
2）双变量分析（bivariate）
3）多变量分析（multivariate）
4）假设验证（hypothesis）
5）简单建模（clustering分组）
经过对这些KPI的分析，可以帮助我们形成：
1）已有消费者人物画像
2）潜在消费者人物画像
3）忠诚客户画像
4）消费者价值分组
5）其他
第二步：诊断性分析（why）

回答问题。我们同样用医生看病的例子来类比一下，当医生问完病人问题，通过问诊，X光等等，医生开始利用自己掌握的知识来对病人的病情做出诊断。
放到分析法中，这一步通常我们需要：
1）了解因果关系
2）了解各因素间敏感性如何
我们需要了解是由哪个原因，或者哪些原因造成了现在的市场现状。比如在前一个阶段，我们得到了50个非常有用的KPI，通过因果关系分析，我们确定了，其中有10个KPI起着重要的作用。结下来，我们会问，这10个因素中，每个因素单独的贡献是多少，有些可能非常高，有些可能相对较低。
那这个问题，我们可以通过建模来得到每个因素的贡献大小，同时模型还能起到剔除高相关变量的作用。还有一种用到模型的原因是，当因素达到上百，上千个的时候，很难用传统方法在如此多的因素中，甄别出最有用的事那些，这种情况下，也需要用到模型来帮助选变量，最后一个原因是我们可以甄别这个因素是正向促进因素，还是反向促进因素。
通过建模的结果，我们可以得到以下以下关于消费者的模型：
1）忠诚度模型
2）满意度模型
3）价格敏感度模型
4）归因模型
5）客户流失模型
产生这些模型背后的算法有：
1）线性回归
2）逻辑回归
3）决策树
4）时间序列
5）Random forest，boosting，SVM，PCA等等

第三步：预测分析

预测正确的时机，得到先发制人的营销效果。有了第一步和第二步的准备，我们需要预测一下，如果我做一些调整，将会有什么变化和影响。
用到的模型有：
1）意向打分模型
2）品牌忠诚度打分
3）购买渠道偏好模型
4）触媒使用习惯
6）销量预测
5）生存分析模型
比如： 意向打分模型 。我们发现，如果用现有的因素，消费者会转换的倾向可能是60%，但是如果我对一些因素做了一些调整，如：我给现有客户多发2个广告，客户会购买的可能性上升到65%；如果，给客户多发5个广告，客户会购买的可能性上升到85%。通过这样的调整，我能够预估，将来的广告成本，或者转化带来的收入等。
又比如： 通过时间序列模型，我们可以预测到明年购买某品牌车型的消费者有10万人，这样对明年的生产计划和营销计划就能有一个前期的应对准备。

第四步：决策分析应用

1）提供战略推荐
2）优化
3）市场模拟
4）A／B测试

第三步的例子提到多发2个广告，转化率为65%；多发5个广告转化率为85%。那么如果多发3个？多发4个广告，结果又会如何呢？学术界一直在寻找最优化完美的答案来解决这个问题：我到底发几个广告，才能让我的利润达到最大化呢？
我们都知道在做回归模型的时候，有以下几个假设条件：
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间互相独立
5、解释变量之间不存在精确的线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵
6、随机误差项服从正态分布
实际上，现实生活中很难达到这种理想的状态，而且最大化这个概念，从数学角度讲，会涉及到优化求极值的问题，很多情况下，我们实际上求到是局部优化（localoptimization）的解，而不是全局优化（globaloptimization）的解。
所以在这种情况下，管理学中衍生出了市场模拟方法来决定最后方案，最有名的一个方法是沙盘模拟，但是这些模拟往往到了真正落地的时候，又会和之前的结果有差距。
所以近些年来，越来越多的公司选择做A/B测试。当你对几个方案没有很大的把握，或者对预测结果不是特别自信的时候，A／B测试的出现，解决了这些顾虑。最近的一个成功的案例是Amazon通过A/B测试的方法，把“order”从账户栏，放入了主页的菜单栏，为公司带来的非常可观的营收增长。
A/B测试需要注意的是：
1）样本的数量
2）人群的选择
3）时间的跨度
4）显著性统计
整个决策分析法即是阶梯又是一个闭环，根据实际的市场反应，再进行进一步的分析与迭代优化。
读完整个量化决策分析法后，你应该对以消费者为核心的大数据解决方案有了一定的思路框架。

⑨ 满意度问卷如何做SPSS数据分析论文

满意度问卷不能做SPSS数据分析论文，只可以做信度效度分析，以及统计描述，差异性分析等。

从整体上看，一份问卷的内容不宜过多，让被调查者在十五分钟左右完成问卷比较好。问卷中只列示必要的问题，过多的提问不但孙逗浪费时间和资料处理的费用，而且容易使被调查者心生厌烦，影响调查质量。

问卷注意：

问卷中的则团卖用词一定要清楚明了，含义准确指向明确。比如对城市交通状况的调查中，必须指定城市的地理范围，或册是否包括郊区在内，是否包括特殊地理位置的开发区等，使被调查者在设定的区域内给出自己真实的回答。用词通俗要求的是问卷中的提问用词必须与被调查者的知识能力相当。

⑩ 如何使用大数据分析提高客户的忠诚度

大家都知道，客户是企业最重要的部分。没有忠诚的客户群，没有人可以声称自己能够成功运营。但在商业中竞争是一件稀松平常的事情，不过如果出现了差错，哪怕是一点点，也很容易让客户流失。所以，企业应该不惜一切代价努力留住客户。当然，这并不是一件容易的事情。不过随着大数据的出现，公司可以通过大数据分析很容易地了解客户并学习新的方法来让他们回归。那么如何使用大数据分析提高客户的忠诚度？一般来说，需要避免盲点，要清楚客户的要求是什么、保证自己的服务质量等等。
就目前而言，企业了解客户所需的所有数据。这样就要做的就是确保企业拥有所需的大数据分析，以便根据企业所处的实际情况，充分利用企业可以使用的数据。只有正确的分析将使企业的业务能够获得关键的帮助。
保留客户是一件不容易的事情，但是收购新客户也是一件困难的事情，不过相比较来说，保留已有的客户要容易得多。如果业务运营需要能够用最少的时间处理大容量数据，或者能够使用的实时数据，这样的处理方式就能够帮助企业解决很多问题。此数据处理解决方案使企业可以访问更多的连续数据或者实时数据，就可以将这些数据与历史数据集成以获得更多的数据。
越好的大数据分析可帮助企业提高客户忠诚度，这是毋庸置疑的。企业能够根据大数据的分析获得的结论采取行动，这样就能让企业轻松地满足消费者的需求。提高客户忠诚度并提高竞争力的需要一些大数据战略。需要企业从客户满意度中获取洞察力。

那么怎么获得洞察力呢？具体的要求分为5点：

1，快捷。快捷的交付方式。技术总是在改变客户的要求。企业的分析师必须能够进行调整并跟上。拥有大数据灵活性将帮助企业了解不断变化的要求和优先事项。
2，注重质量而不是数量。企业需要确保无论向分析解决方案提供的内容是最重要的。输出捕获的所有数据，选择对当前情况最重要的数据。强调质量而不是数量。
3，询问客户他们需要什么或想要什么。不要只是自己做假设。我们是接受客户所做的事情。而不是逗尺让客户接受企业认为他们正在做的事情，所以就需要允许数据利用洞察力并保持客观。
4，重视网络流量。流量是企业获得的洞察力的方向之一。它可以帮助企业改善交付并最终提高盈利能力。
5，避免盲点。确保捕获所有内容。企业需要捕获影响客户体验和行为的所有内容，如果存在导致客户体验和行为整体偏差的盲点，你将错过关键信息。
企业的数据分析师可以使用大数据来深入了解客户体验和行为。这样可以山搏高使用敏锐的洞察力更好地了解客户，从而使企业能够有效地满足他们的需求和要求。当企业充分了解客户并提供他们所需的产品时，就有更好的机会保留他们。
对于“如何使用大数据分析提高客户的忠诚度？”这个问题，想银和必大家看了这篇文章以后已经知道了其中的答案了吧，一般来说，需要有敏锐的洞察力才能够提高客户的洞察力，对于洞察力的获得想必大家了这篇文章以后已经知道了，希望这篇文章能够给大家带来帮助。