网络推广定价模型对比：哪种模式最适合你的业务

引言

在当今数字时代，网络推广对于企业来说至关重要。选择合适的定价模型对于优化你的推广活动至关重要。本文将对比不同的网络推广定价模型，帮助你找到最适合你业务需求的模型。

定价模型类型

网络推广定价模型主要有以下几种类型：

• 按展示付费 (CPM)
• 按点击付费 (CPC)
• 按行动付费 (CPA)
• 固定费用
• 混合模型

定价模型比较

下表总结了不同定价模型的关键特征：

定价模型	特点
按展示付费 (CPM)	按显示广告的次数收费。
按点击付费 (CPC)	按用户点击广告的次数收费。
按行动付费 (CPA)	按特定的用户行动（例如销售、下载或注册）收费。
固定费用	按固定的月费或年度费收取。
混合模型	结合多种定价模型，例如按点击付费和按行动付费。

选择合适的模型

选择合适的定价模型取决于你的业务目标和受众行为。以下是考虑因素：

• 业务目标： 如果你希望提高品牌知名度，则 CPM 可能是一个不错的选择。如果你希望产生潜在客户或销售，则 CPA 更合适。
• 受众行为： 如果你知道你的受众更有可能点击广告，那么 CPC 可能是一个明智的选择。如果你希望他们在点击广告后采取特定行动，则 CPA 更有效。
• 预算： 固定费用模型可以提供预算的稳定性，但可能会限制你的覆盖面。按展示付费或按点击付费模型可以让你根据需要控制支出。

混合模型的优点

许多企业选择混合模型，因为它们提供了一些定价选项的优势。例如，你可以结合按展示付费和按点击付费来提高品牌知名度并产生潜在客户。

混合模型还可以让你优化你的推广活动，因为你可以根据不同的目标和受众来调整你的定价。

结论

选择合适的网络推广定价模型对于优化你的推广活动至关重要。通过了解不同模型的优点和缺点，你可以找到最适合你业务需求的模型。无论你是希望提高品牌知名度、产生潜在客户还是推动销售，都有一个定价模型可以帮助你实现目标。

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自媒体时代，我们该如何做营销

小丸子解说：本书是我非常推荐的一本工具类书籍，书中有很多实用性的练习，可以说如果按照书里面的练习步骤一步步思考梳理出来，包括客户定位，营销渠道等等很多方面都会有战略级别的思考。 书的封面上已经说了，是为中小微企业量身定制的，确实这本书非常适合创业者实用，每次看都能在里面找到新的答案。 至于想了解自媒体的同学，不要期待太高，因为特别针对自媒体的实际执行部分，并不是描述的很多。 第一部分打造基础 基础是什么：选择理想的客户，只跟那些可以激励你、带给你正能量的客户打交道。 充分理解顾客购买你的服务和产品的原因。 打造你的个人品牌，让你与众不同，从而让别人很容易记住你。 明确告知别人你能给他的价值，而不会让人刚到迷惑和平淡无奇。 第1章顾客盈门红丝绒绳策略 1.1客户筛选机制-红丝绒策略 1.为什么要有红丝绒策略： 第一，因为与喜欢的客户打交道时，你会非常热爱自己的工作，你会尽力把事情做到最好，而这正是顾客盈门不可或缺的条件。 第二，因为你就是自己的客户，他们就是你的展现和延伸。 2.刚开始创业时，我们会跟任何活着的、能付得起钱的人打交道。 之后我开始思考选择客户的意义，以及只喝最理想的客户合作的意义。 3.优化客户名单 理想客户也是最可能向别人提起你、为你介绍更多理想客户的人，因为他们也是最有可能向别人提起你、为你介绍更多理想客户的人，因为他们很高兴与你打交道，对你的服务非常满意。 你保留的无效客户越少，空出时间服务的理想客户就越多，也因此能获得更多他们接受而来的理想客户。 第2章为什么客户买你的东西 1.2为什么客户买你的东西 1.步骤一： （1）确认你的目标市场 （2）选择目标市场的三大原因 A.你知道哪里可以找到客户：例如在哪些机构演讲、那些杂志和期刊发表文章、哪些对潜在客户有影响力的人。 B.你会发现客户的社交网络：有助于群体沟通的环境，如协会、社交网络站点、俱乐部、不同的出版物和活动等。 C.客户会知道你在为他们提供最真诚的服务：营销和销售不是努力说服、劝诱或操纵别人买你的服务，而是要你出现在想服务的人面前，给他们提供服务，他们又正好需要且正在寻找你的服务。 （3）生意风生水起的两大主要法宝 A.横向扩张：面向一个市场销售更多的服务 B.纵向扩张：向多个市场销售你的服务 （4）热情、天分和知识是关键 A.选择目标市场：什么最能激发你的热情，什么最能让你振奋，以及你最喜欢做什么，做什么让你感觉像是在玩儿而不是在工作，从而让你将自己的天分和知识发挥到极致。 B.选择目标客户：他们拥有共同特质，例如，行业、地理位置、年龄、性别或枝叶。 2.步骤二：了解目标市场的需求和渴望 3.步骤三：确定你的客户能获得的最大成果 4.步骤四：向客户展示你所提供的投资机会的利益所在 （1）如果要让潜在客户买你的服务和产品，那就必须时他们认为那是可以投资的机会，并让他们感觉获得的回报将高于投资。 （2）客户需要从你所提供的服务投资中获得至少20倍的回报。 这些回报分为四类：财务上的、情感上的、身体上的、精神上的，即FEPS。 第3章打造个人品牌 1.3打造个人品牌 1.让自己脱颖而出 （1）个人品牌让你在你的领域里展示独特性：你是谁？你代表什么？你做什么事情？ （2）个人品牌的目的在于让你以一种技术或才能而闻名。 （3）个人品牌越大胆、真实和简洁，就越容易吸引你想招揽的客户。 2.清晰的意图 （1）你可以协助客户了解你将怎样帮助他们 （2）可以确保清晰地表达你个人的想法和专业意图 3.个人品牌的三大元素 （1）你将帮助谁，你将帮他们做什么的声明 （2）为什么做这项服务的声明 （3）你的标志性宣传语 基于为什么做这项服务生命的标志性宣传语是你必须不厌其烦反复宣传的理念，当第一次听到有人用它来形容你时，你会高兴得热泪盈眶。 第4章如何展示你的独特价值 1.4如何展示你的独特价值 1.提升实力对话的五步方程式 （1）用一句话来总结你的目标市场。 你要帮助谁？ （2）确定并总结出你的目标市场所面临的三个最大的和最重要的问题 （3）列出你如何解决这些问题，并向客户提出你独特的解决方案 （4）展示你能够帮助客户大成的最大成果 （5）向客户展示他们可以获得的深层次的利益 第二部分建立信任和荣誉-在跑道上起飞 建立信任和荣誉的策略将建立在下列基础之上：在你的领域里成为一位受人喜爱的专家。 通过你的销售周期建立信任关系。 实施一个全自动保持联络的策略。 开发能建立品牌的信息类产品和项目。 第5章让客户信任并喜欢你 2.5让客户信任并喜欢你 1.信誉建立的标准：专业的邮箱地址、高质量的名片、有说服力的网站 2.服务的标准：服务品质、方法与工具、迅速回应、资历（资历并没有想象的那么重要）、重视客户、公正的价格 3.在业界建立权威和地位，有很多好处： （1）让潜在客户对购买你的服务，产品和项目感到放心和信任； （2）让你以大开大合的方式传达信息给世界，加深目标市场对你的认识。 当有人需要你提供的服务、产品和项目时，最先想到的就是你； （3）协助你更轻松地获得客户和增加销售，同时让你可以专区更高的费用。 （4）让你建立起在目标市场里所需要的知名度。 （5）使你更容易转移和扩展到选定的新目标市场。 （6）增强了你的信心，相信自己有能力提供最佳服务给最需要的人。 第6章顾客盈门销售周期 2.6顾客盈门销售周期 1.密生人变朋友，朋友变客户 （1）要贡献价值把陌生人变朋友。 （2）在获得他人许可的情况下，提供产品和服务，从而把朋友变成顾客。 2.谁是你的目标客户 3.他们想要什么 4.他们到哪里找你 5.他们通常在什么时候找你 6.他们为什么选择你 7.你希望他们如何联络你：一般来说，你需要联络潜在客户七次，他们才会问你购买。 这并不是绝对的，但是如果你了解这个原则，就能更快地踏上赢得客户的路途，不会期望业务可以一次谈成。 8.六大核心自我推广策略预览 （1）建立人际关系网策略：扩大你的人际关系网，并且贡献价值，而不是闲谈或想要操纵别人 （2）直接联络策略：和潜在客户或推荐伙伴直接联络，但不是通过推销货骚扰的方式。 （3）推荐营销策略：学习如何分阶段地接洽推荐过程，以此让推荐人可以独立作业。 （4）公众演讲策略：站在潜在客户面前分享你的智慧果实。 （5）写作策略：用写作来教育你服务的顾客，同时推广你的服务。 （6）互联网营销策略：设计你的网站以获得更多的访客，同时打造你的社交网络。 9.顾客盈门周期（例子） （1）第一阶段：目标是吸引潜在客户登陆我的网站。 （这正好第六要点建立联络的答案，“你希望你的潜在客户怎么联络你？”）为了做到这一点，我们采取了公众演讲、写作和互联网策略。 （2）第二阶段：目标是，鼓励网站访客输入他们的名字、电子邮件地址和住址来订阅我的新闻通讯。 这样，他们可以免费得到我所著任意一本书的一个章节，加上60分钟的高品质录音，内容是对书中观念、原理和策略的详细解说。 （3）第三阶段：目标是，给之前订阅我新闻通讯的人4个免费章节和60分钟的录音来鼓励他们从亚马逊上购买我的图书。 你不一定要出版过书籍，你可以提供说明会、需求评估、电子书、CD、课程，以及任何低进入门槛的承诺。 （4）第四阶段：目标是让访问我的网站并以选择了免费章节、录音产品和购买我的著作的人，报名参加我的关于营销、业务增长或者创作信息类产品的在线和电话课程。 （5）第五阶段：目标是，让理想客户报名参加我亲自教授的小班教练和导师课程，或者大型现场活动，或者我的赢得客户的教练课程。 10.“总是给甜头”的主张 （1）制定自己的“总是给甜头”主张，当利用赢得客户六大核心自我推广策略时，你将指引潜在客户到达这项提案中。 （2）人们一般不喜欢被推销，但是他们热爱被，尤其是这个于他们相关且是他们所期待的时候。 这意味着，他们允许你去他们。 第7章保持联络策略 2.7保持联络策略 1.帮助你搜索联系人的策略 （1）把人们分成不同的组别 （2）给每个人添加标签和关键字，说明他们的专业、兴趣和好恶 （3）给每个人添加注释，比如在何时何地以及你们是通过何种方式认识的 2.许可营销 消费者愿意听到的消息：期待的：人们希望听到你的消息个体化的：信息是和个人直接相关的相关的：营销的是潜在客户感兴趣的东西 3.使用80/20法则制作有价值的内容 （1）分享有用的资讯行业资讯策略、小窍门和技巧转载其他专家的内容 （2）分享你的解决方案产品和服务提案 （3）展示并告知有吸引力地保持联络特别通告 第8章信息产品策略 2.8信息产品策略 第三部分完美定价体系和傻瓜销售系统-“开足马力”使用正确的模型和激励来完善你的定价策略掌握傻瓜销售技巧，rani开展销售对话就如同在海滩上度假一样简单轻松 第9章完美定价体系 3.9完美定价体系 1.如何选择定价模型 （1）长期利润最大化 （2）短期利润最大化 （3）获取市场份额 （4）市场存活 （5）追求卓越 2.如何提供折扣和奖励 （1）数量折扣：鼓励客户尽量多的去购买你的服务，因为这样他们可以得到更多优惠的价格。 例如一个瑜伽老师可能出售5次、10次、20次的培训课程。 （2）现金折扣 （3）换季打折 （4）大减价和限时折扣 3.提供免费服务的策略 例：免费课程包含一个20分钟的快速销售周期的培训课程。 但只面向那些表现出想向你认真学习的潜在客户。 （1）下载迷你课程，发送给她第一周前两课的课程，每节课包含两段学习内容； （2）发送“祝贺和奖励”，对于她在头两节课的作业给出好评和赞赏。 作为奖励，提供一个免费的20分钟的电话指导课程，当然这些课程要有一些规则：要提前预约，且只在某一天的下午有几个时间段可以预约。 一旦错过了会议不再重复安排。 超过65%的人上了20分钟免费的培训课后成了客户。 4.何时提价 医生为例，首先，即使他加收一倍诊疗的费用，他也不会失去一般的客户，他还是会获得同样的收入，同时还会有更多的空闲时间。 也许他可能会失去一些客户，但总体而言，因为诊疗费翻倍了，他可以赚到更多的钱。 5.如果你提高了价格 如果你提高了价格，最好要让客户知道原因。 告诉大家需要你提供服务的客户太多了。 第10章傻瓜销售系统 1.摆脱受限心理 （1）任何你想到的人会如此成功，原因是他们努力做自己最擅长的事，把天赋发挥到了极致。 （2）如果你认为自己提供的收费没有这个价值，就不太可能有很对人以这种价格来雇佣你。 你必须完全认可自己的报价，而后其他人才会与之共鸣。 要做到这一点，你必须改变信念，慢慢变得对收费较高不会感到不自在，而不是以减低收费来消除不自在。 2.傻瓜销售方程式四步 （1）当一个潜在客户表现出和你一起工作的兴趣时，你可以使用一个简单的问题来开场。 步骤一：你正在做什么？或者，你的目标是什么？或者，你正在尝试达成什么结果？一旦你肯定地知道他想要完成的事情和时间期限时，你可以问-》 步骤二：你如何知道你何时能达成那样的结果？你将看到何种结果？你将能听到何种反馈？你将有什么样的感觉？一旦你感觉潜在客户可以清晰地阐述这些利益，要确保他以极高完全进入雇佣你的思维框架，再问-》 步骤三：你想要别人去帮助你（达成目标）？如果他拒绝，那么给他最好的祝福并保持联络。 如果他同意，就提出-》 步骤四：你想要那个人就是我吗？因为，你知道你是我的理想客户。 （他会问：“你是什么意思”）跟你一起工作可以让我发挥到极致，因为你（列举他的优点）。 你就可以说：“我们是不是定个时间开始呢。 ” 第四部分六大核心自我推广策略-“巡航高度” 第11章建立人际关系网策略 建立人际关系网最重要的是付出 第12章直接联络策略 4.12直接联络策略 第13章推荐营销策略 4.13推荐营销策略 1.推荐前要做的工作：三思而后行 推荐前要做的工作包括： （1）回顾：进行过往的推荐客户分析； （2）前瞻：发现推荐机会并做好追踪日志； （3）内省：用推荐人的视角来思考。 第14章公众演讲策略 4.14公众演讲策略 1.勇敢站出来推广自己： （1）自我推广 （2）电话会议：从每月或每周与客户举行一次电话会议开始，让他们了解与你合作所获得的利益。 比如：网络营销顾问可举办网络视频会议，提供搜索引擎优化的最新信息以及其他增加网络流量的策略。 2.展示和教育活动 举办一个教育性活动可以提供另一种发挥创意、表达自我的机会。 不要只潜在客户，也可以了解你的服务价值、愿意谈论亲身经验的现有客户、朋友和同事。 3.想方设法得到别人的推广机会 你演讲的目的是为了自己能有机会与潜在客户交流，吸引他们对你的提案感兴趣。 4.打通上层关系（找到决策者） （1）非盈利机构和社区团队 （2）盈利性商业团体、进修项目和学校 （3）本地和区域性的商会和小企业 （4）全国性的和国际性的商会和大公司 5.演讲内容组织指南 当你开始一个演讲时，听众通常会有以下问题：你为什么会被来演讲？谁推荐的你？你在公司和社会上的声誉如何？为什么你被认为是行业里的专家？你为什么从事目前的职业？ 6.填满你的演示篮子 （1）设计你的演示，从设定掩饰的主要目标开始着手。 你希望听众听完演示后获得什么？你希望他们学习、了解哪些创意、观念或策略，并从中获益？ （2）准备你的开场白，应该包括：演示的目的-你的目标掩饰的流程-你将要做什么演示的结果-他们将会得到什么演示人介绍-简单地介绍为什么是你来做这个演示，包含你的网站和“总是给甜头”的提案。 （3）你的演示内容传播需要按照恰当额顺序去表达那些要点，并保持条理清晰。 （4）总结你的观点-你刚刚交给听众的或者是展示给听众的或者展示给听众的。 （5）提供问答环节-画着穿插在演讲中，视情况而定。 （6）以感谢听众和主持人作为演讲的结束，并提醒他们如何通过

营销人、运营人常用的研究分析模型，必备收藏

不论是做市场战略分析，或是用户行为分析，想必大家肯定少不了跟各种研究模型打交道。 由于各种研究模型都是分散的，需要用的时候还要到处找，还不一定能及时找到，所以这边文章我就把常用的研究模型整理了出来，共计22款～ 这22款分为：市场战略分析模型7款用户分析漏斗模型3款用户分析与运营模型9款一、市场战略分析模型1、波特五力模型模型价值：行业竞争战略分析模型 研究模型概述： (1)竞争对手：影响行业内企业竞争的因素有产业增加、固定（存储）成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。 (2)新进入者：影响潜在新竞争者进入的因素有：经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。 (3)购买者：决定购买者力量的因素有买方的集中程度相对于企业的集中程度、买方的数量、买方转换成本相对企业转换成本、买方信息、后向整合能力、替代品、克服危机的能力、价格/购买总量、产品差异、品牌专有、质量/性能影响、买方利润、决策者的激励。 (4)替代产品：决定替代威胁的因素有替代品的相对价格表现、转换成本、客户对替代品的使用倾向。 (5)供应商：决定供应商力量的因素有投入的差异、产业中供方和企业的转换成本、替代品投入的现状、供方的集中程度、批量大小对供方的重要性、与产业总购买量的相关成本、投入对成本和特色的影响、产业中企业前向整合相对于后向整合的威胁等。 2、BCG矩阵模型价值：协助企业进行业务组合或投资组合 研究模型概述： (1)金牛：在低增长市场上具有相对高的市场份额的业务将产生健康的现金流，它们能用于向其他方面提供资金，发展业务。 (2)瘦狗：在低增长市场是具有相对低的市场份额的业务经常是中等现金流的使用者。 由于其虚弱的竞争地位，它们将成为现金的陷阱。 (3)明星：在高增长市场上具有相对高的市场份额通常需要大量的现金以维持增长，但具有较强的市场地位并将产生较高的报告利润，它们有可能处在现金平衡状态。 (4)问题：在迅速增长的市场上具有相对较低市场份额的业务需要大量的现金流入，以便为增长筹措资金。 3、GE矩阵模型价值：企业决定发展战略的分析模型，保证企业资源的合理配置 研究模型概述： (1)【行业吸引力】需要考虑的因素主要有：行业(绝对市场规模、长大率、价格敏感性、进入壁垒、替代品、市场竞争、供应商等)，环境(政府法规、经济气候、通货风险、社会趋势、技术、就业、利率等) (2)【竞争力】需要考虑的因素主要有：目前优势(市场份额、市场份额变化趋势、盈利能力、现金流、差别化、相对价格地位等)，持久性(成本、后勤、营销、服务、客户形象、技术等)4、波特价值链模型价值：寻求确定企业竞争优势的分析工具 模型应用场景：对于企业价值链进行分析的目的在于分析公司运行的哪个环节可以提高客户价值或降低生产成本。 对于任意一个价值增加行为，关键问题在于：是否可以在降低成本的同时维持价值（收入）不变；是否可以在提高价值的同时保持成本不变；是否可以降低工序投入的同时有保持成本收入不变；更为重要的是，企业能否可以同时实现1、2、3条。 研究模型概述： (1)进料后勤：与接收、存储和分配相关联的各种活动，如原材料搬运、仓储、库存控制、车辆调度和供应商退货。 (2)生产作业：与将投入转化为最终产品形式相关的各种活动，如机械加工、包装、组装、设备维护、检测等。 (3)发货后勤：与集中、存储和将产品发送给买方有关的各种活动，如产成品库存管理、原材料搬运、送货车辆调度等。 (4)销售：与提供买方购买产品的方式和引导它们进行购买相关的各种活动，如广告、促销、销售队伍、渠道建设等。 (5)售后服务：与提供服务以增加或保持产品价值有关的各种活动，如安装、维修、培训、零部件供应等。 (6)采购与物料管理：指购买用于企业价值链各种投入的活动，采购既包括企业生产原料的采购，也包括支持性活动相关的购买行为，如研发设备的购买等；另外亦包含物料的的管理作业。 (7)研究与开发：每项价值活动都包含着技术成分，无论是技术诀窍、程序，还是在工艺设备中所体现出来的技术。 (8)人力资源管理：包括各种涉及所有类型人员的招聘、雇佣、培训、开发和报酬等各种活动。 人力资源管理不仅对基本和支持性活动起到辅助作用，而且支撑着整个价值链。 (9)企业基础制度：企业基础制度支撑了企业的价值链条。 如：会计制度、行政流程等5、STP模型模型价值：营销战略的核心分析工具。 在一定的市场细分基础上，确定自己的目标市场，从而把产品或服务定位在目标市场中的确定为止。 研究模型概述： Step1：确定细分市场。 按照某种标准(例如人口属性/心理特征等)将顾客划分若干群体，并描述每个细分市场的特征。 Step2：根据企业资源或实力、产品同质性、市场同质性综合评估进行选择，一般有5种模式，市场集中化，产品专业化，市场专业化，选择性专业化，全面涵盖 Step3：确定市场及产品定位。 根据目标市场的需求及竞争状况，为企业形象和产品塑造强有力的差异化定位，并传递给顾客。 6、Gartner魔力四象限模型价值：Gartner魔力四象限是对某一特定企业级IT技术市场的研究总结，通过统一的评估准则并汇总至固定两个维度上—AbilitytoExecute（执行层面，即当前产品、服务、销售等表现）和ComplenessofVision（战略层面，即未来愿景的清晰完整性）。 研究模型概述： 魔力四象限根据各家供应商们的表现，将其划分入如下四个象限中，分别为：Leaders（领导者）、Visionaries（远见者）、Challengers（挑战者）和NichePlayers（利基企业，指某个细分领域占主导地位的企业）。 (1)领导者：根据现有目标经营状况良好，对未来的规划很清晰。 (2)有远见者：了解市场发展方向，或是有改变市场规则的愿望，但经营状况欠佳。 (3)挑战者：目前经营状况良好，可能正独霸一方，但缺乏对市场发展方向的把握。 (4)利基企业：成将重点放在一片小领域中，但也可能是重点模糊、创新不突出、业绩平平。 使用魔力四象限，可以帮助企业客户评估对于某个技术供应商的采购与投资。 特别需要留意的是，处于领导者象限的供应商并不一定总是最佳选择，在企业的实际需求情况下，处于挑战者或利基企业象限的供应商可能是更好的选择。 07、4Ps营销组合模型价值：制定市场战略最经典的营销工具 研究模型概述： 该模型认为营销活动的核心就在于制定并实施有效的市场营销组合。 企业营销活动的实质是一个利用内部可控因素适应外部环境的过程，即通过对产品、价格、渠道、促销的计划和实施，对外部不可控因素做出积极动态的反应，从而促成交易的实现和满足个人与组织的目标。 (1)产品Product：指现有产品本身及其特征(商品，质量，包装，品牌，售后服务等)，以及重视产品升级与创新。 要求产品有独特的卖点，把产品的功能诉求放在第一位。 (2)价格Price：指企业的定价策略，根据不同的市场定位，制定不同的价格策略，产品的定价依据是企业的品牌战略，注重品牌的含金量。 (3)渠道Place：根据产品的性质，市场的细分和顾客的区隔研究，所采取的分销渠道、储存设施、运输设施、存货控制等，它代表企业为使产品进入和达到目标市场所组织和实施的各种活动。 (4)促销Promotion：企业注重销售行为的改变来刺激消费者，以短期的行为（如让利，买一送一，营销现场气氛等等）促成消费的增长，吸引其他品牌的消费者或导致提前消费来促进销售的增长，包括广告，人员推销，营业推广与公共关系等。 模型应用场景： 4Ps提示企业经营者，做好营销工作，其实就是找到下面四个问题的答案：我们提供什么样的产品是市场最需要的？什么样的定价是最适合的？通过什么样的渠道推广我们的产品最好？采取什么样的手段促销能达到销售目的？ 4Ps-4Cs-4Rs对比：二、用户行为分析漏斗模型 1、AIDMA模型模型价值：AIDMA模型主要适用于品牌营销方面，AIDMA模型是在AIDA模型（Attention,Interest,Desire,Action）的基础上，增加了Memory，形成的注意→兴趣→欲望→记忆→行动（购买）的模型。 但AIDMA的用户流程并非即时转化，缺乏购买后的用户反馈信息。 研究模型概述： 从吸引消费者的注意力，到引起用户转向购买欲望的兴趣，并能够记忆住足够的时间，以便用户作出行动（在下次的时候购买、下载）。 很多互联网产品重视打造品牌，冠名综艺，H5刷屏、地铁广告等等，都是从引起用户的兴趣，强化品牌记忆，从而吸引潜在用户。 2、AISASA模型模型价值：电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。 强调各个环节的切入，紧扣用户体验，AISAS模型更符合互联网的特点，时效性强，但它和IDMA模型一样，缺乏量化标准，每一环节的效应不能通过数据进行反馈。 研究模型概述： 营销方式从传统的AIDMA营销法则（Attention注意Interest兴趣Desire欲望Memory记忆Action行动）向含有网络特质的AISAS发展。 Attention——引起注意Interest——引起兴趣Search——进行搜索Action——购买行动Share——人人分享 在全新的营销法则中，两个具备网络特质的“s”——search（搜索），share（分享）的出现，指出了互联网时代下搜索（Search）和分享（Share）的重要性，而不是一味地向用户进行单向的理念灌输，充分体现了互联网对于人们生活方式和消费行为的影响与改变。 3、AARRR模型模型价值：AARRR模型是2007年由DaveMcClure(500Startups创始人)提出的一种业务增长模式。 用户生命周期漏斗分析工具，是营销的底层逻辑 研究模型概述： 它包括5个环节：获客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐/自传播(Referral)。 每个环节分别的含义如下： (1)Acquisition获取用户：吸引流量，让潜在用户首次接触到产品。 其途径多样，如搜索引擎发现、点击网站广告进入、看到媒体报道下载等。 (2)Activation激发活跃：获取到用户后引导用户完成某些“指定动作”，使之成为长期活跃的忠诚用户。 “指定动作”可以是填写一份表单、下载一个软件、发表一篇内容、上传一张照片，或是任何促使他们正确而高效使用产品的行为。 (3)Retention提高留存：用户来得快，走得也快。 产品缺乏黏度，导致的结果是一方面新用户不断涌入，另一方面他们又迅速流失。 通常留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户的成本。 因此提高用户留存，是维持产品价值、延长生命周期的重要手段。 (4)Revenue增加收入：到了获取收入阶段，基本转化目标就已经实现，获取收入也可以叫转化，用户打电话联系、用户在线下单、用户购买产品、用户办理会员卡等形式，都能算是获取收入，具体要看商业模式 (5)Referral传播推荐：社交网络的兴起促成了基于用户关系的病毒传播，这是低成本推广产品的全新方式，运用妥当将可能引起爆发式的增长。 模型应用场景： 电商类漏斗模型路径最为清晰，常见的就是：浏览/搜索-加购-下单-支付-复购。 对于电商产品来说，最主要的目的是下单支付，因此成交转化率是衡量整个流程的全局指标；对于单独的某个环节来说，一般是UV、CTR、页面停留时长、转化率、跳失率等。 如图加购转化漏斗（虚拟数据），展示的是从商品详情页页-加入购物车-提交订单-支付的流程的数据。 需要做的就是整理出路径中各个环节的数据，考虑用户流失的因素，进行对应的优化；也可以通过缩短用户路径来优化产品体验。 三、用户分析与运营模型1、HOOKED上瘾模型模型价值：让用户养成产品使用习惯 研究模型概述： 上瘾模型分为四个阶段：触发，行动，多变的酬赏，投入。 （1）触发：指促使用户使用产品的诱因，分为外部触发和内部触发两种。 外部触发即我们常说的拉新手段，包括广告、seo、应用商店推荐、熟人推荐等，是通过用户以外的环境因素来引导用户产生行为。 内部触发则通过用户记忆中的各种关联（associations）来引导用户产生行为，负面情绪通常被作为内部触发使用。 （2）行动：指用户使用产品，用户通常是对产品有所期待才会使用产品（比如使用拼多多就可以买到9.9包邮的口红）；这便是产生行动的第一个要素——动机。 除了充分的动机，行为还必须便于实施。 （3）酬赏：用户在使用该产品之后，应当能够获得奖励，且该奖励应当是多变的。 多变的酬赏包括以 下3种：社交酬赏：人们从产品中通过与他人的互动而获取的人际奖励（如别人的点赞、威望值）；猎物酬赏：指人们从产品中获得的具体资源或信息（如赌博、源源不断的信息流）；自我酬赏：指人们从产品中体验到的操控感、成就感和终结感。 （4）投入：指用户为产品提供个人数据和社会资本，不断地为产品付出自己的时间、精力和金钱。 行动阶段用户获得即时的满足和奖励，而投入阶段主要与用户对未来酬赏的期待有关。 比如，对于微信朋友圈来说，用户在朋友圈“发状态”便是一种投入。 随着用户发送的状态越来越多，朋友圈便具有了一种记录和储存的功能。 用户在朋友圈发状态也是下一次触发的前提，进而让这个模型持续运转。 2、NPS用户推荐意愿模型价值：推荐意愿即用户向其他人推荐的程度。 研究模型概述： 产品被推荐意愿越高说明这个产品的用户体验/整体服务体验越好，也说明产品设计的越成功。 这里可以通过NPS（NetPromoterScore）来做具现化的评估，通过置入产品的办法来收集用户声音，从而了解产品是否满足用户意愿。 模型应用案例： 顺丰运用NPS来进行体验愉悦度评估～3、GROW模型价值：指导大快消行业品类有的放矢的增长模型，适用于母婴、食品、家清、美妆、医药保健和个护等几大一级类目的大快消行业增长“仪表盘” 研究模型概述： 渗透力（Gain）：指消费者购买更过类型品类/产品对品牌总增长机会的贡献 复购力（Retain）：指消费者更频繁/重复购买产品对品牌总增长机会的贡献 价格力（bOOst）：指消费者购买价格升级产品对品牌总增长机会的贡献 延展力（Widen）：指品牌通过提供现有品类外其他关联类型产品所贡献的总增长机会4、RFM模型模型价值：用来量化用户价值 研究模型概述： R（Recency）最近一次消费时间：表示用户最近一次消费距离现在的时间。 消费时间越近的客户价值越大。 1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。 F（Frequency）消费频率：消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也就是熟客，价值肯定比偶尔来一次的客户价值大。 M（Monetary）消费金额：消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者为企业创利的多少，自然是消费越多的用户价值越大。 5、CLV（LTV）模型模型价值：CustomerLifetimeValue客户生命周期价值模型，用来量化用户价值，也叫LTV(lifetimevalue)，模型主要在做年度规划，年度财务核算，或者企业战略中较多使用，以站在企业的战略层面去考虑顾客价值与投入之间的关系。 研究模型概述： 此公式对群体有效，对个体精准度较低，因为个体流失率影响因素太多，而群体流失率却是可以统计的。 6、顾客社交价值模型模型价值：量化用户价值，顾客的价值不仅仅是她给企业直接带来的现金利润，也应当考虑用户对企业美誉度，传播度的价值影响。 研究模型概述： 于区分品牌的社交活跃度用户，这部分用户在对于品牌ugc内容产出，社区活跃度上起到很大贡献。 此外，顾客影响力模型的价值在于找到品牌中的影响力人群，进一步运营，提升用户价值7、TOFA模型模型价值：用来研究区域消费差异的概念模型 研究模型概述： 在众多的区域文化和消费的差异面相中，如何区分出基本类别或典型类型？除了饮食文化和习俗的差别，是否接受外部文化？是否敢于花钱？是消费文化价值的两个基本维度，前者导致区域消费形态的变化，后者主导区域消费的基本风格。 由此CMC引入时尚指数S（Style）以衡量在时尚——传统之间的区域位置。 引入花钱指数R（Risk）以衡量在勤俭——享乐之间的区域位置。 模型维度解读：高S：追逐新潮、变化快，乐于接受外部文化、崇尚品牌，重视品牌的象征价值，群体影响大。 低S：对外来文化谨慎甚至抗拒，崇尚经典与传统价值，保守稳定，注重长远功能。 高R：决策快,敢冒消费风险，勇于尝试新品，主张享乐主义、及时行乐。 低R：对价格和SP敏感，追求性价比，忧虑未来、安全感低，跟随与后动。 模型特征解读：S和R这二个指数可以区分出区域消费行为差异的4种基本面相，其各自的特征如下： A型（高S高R）：前卫型（Advance），时尚而敢花钱，如：深圳、重庆； F型（高S低R）：理财型（Fashion、Financing），时尚而精明，如：上海、宁波； O型（低S高R）：乐天型（Optimism），传统而敢花钱，如：贵阳、新疆； T型（低S低R）：保守型（Traditionalism），传统而节俭，如：西安、昆明。 模型应用场景： 严格地说，每一区域都是上述4种典型类别的不同比例的混合体，如：某城市为F型55%+A型15%+O型20%+K型10%，但其主导性或主特征决定了其消费特征倾向，可通过调查测量得出实证的结果。

麻烦谁给我介绍一下金融数学，金融工程，精算学！

金融数学21世纪数学技术和计算机技术一样成为任何一门科学发展过程中的必备工具。 美国花旗银行副总裁柯林斯（Collins）1995年3月6日在英国剑桥大学牛顿数学科学研究所的讲演中叙述到：“在18世纪初，和牛顿同时代的著名数学家伯努利曾宣称：‘从事物理学研究而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西。 ’那时候，这样的说法对物理学而言是正确的，但对于银行业而言不一定对。 在18世纪，你可以没有任何数学训练而很好地运作银行。 过去对物理学而言是正确的说法现在对于银行业也正确了。 于是现在可以这样说：‘从事银行业工作而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西’。 ”他还指出：花旗银行70%的业务依赖于数学，他还特别强调，‘如果没有数学发展起来的工具和技术，许多事情我们是一点办法也没有的……没有数学我们不可能生存。 ”这里银行家用他的经验描述了数学的重要性。 在冷战结束后，美国原先在军事系统工作的数以千计的科学家进入了华尔街，大规模的基金管理公司纷纷开始雇佣数学博士或物理学博士。 这是一个重要信号：金融市场不是战场，却远胜于战场。 但是市场和战场都离不开复杂艰深，迅速的计算工作。 然而在国内却不能回避这样一个事实：受过高等教育的专业人士都可以读懂国内经济类，金融类核心期刊，但国内金融学专业的本科生却很难读懂本专业的国际核心期刊《Journal of Finance》，证券投资基金经理少有人去阅读《Joural of Portfolio Management》，其原因不在于外语的熟练程度，而在于内容和研究方法上的差异，目前国内较多停留在以描述性分析为主着重描述金融的定义，市场的划分及金融组织等，或称为描述金融；而国外学术界以及实务界则以数量性分析为主，比如资本资产定价原理，衍生资产的复制方法等，或称为分析金融，即使在国内金融学的教材中，虽然涉及到了标的资产（Underlying asset）和衍生资产（Derivative asset）定价，但对公式提出的原文证明也予以回避，这种现象是不合理的，产生这种现象的原因有如下几个方面：首先，根据研究方法的不同，我国金融学科既可以归到我国哲学社会科学规划办公室，也可以归到国家自然科学基金委员会管理科学部，前者占主要地位，且这支队伍大多来自经济转轨前的哲学和政治学队伍，因此研究方法多为定性的方法。 而西方正好相反，金融研究方向的队伍具有很好的数理功底。 其次是我国的金融市场的实际环境所决定。 我国证券市场刚起步，也没有一个统一的货币市场，投资者队伍主要由中小投资者构成，市场投机成分高，因此不会产生对现代投资理论的需求，相应地，学术界也难以对此产生研究的热情。 然而数学技术以其精确的描述，严密的推导已经不容争辩地走进了金融领域。 自从1952年马柯维茨（Markowitz）提出了用随机变量的特征变量来描述金融资产的收益性，不确定性和流动性以来，已经很难分清世界一流的金融杂志是在分析金融市场还是在撰写一篇数学论文。 再回到Collins的讲话，在金融证券化的趋势中，无论是我们采用统计学的方法分析历史数据，寻找价格波动规律，还是用数学分析的方法去复制金融产品，谁最先发现了内在规律，谁就能在瞬息万变的金融市场中获取高额利润。 尽管由于森严的进入堡垒，数学进入金融领域受到了一定的排斥和漠视，然而为了追求利润，未知的恐惧显得不堪一击。 于是，在未来我们可以想象有这样一个充满美好前景的产业链：金融市场--金融数学--计算机技术。 金融市场存在巨大的利润和高风险，需要计算机技术帮助分析，然而计算机不可能大概，左右等描述性语言，它本质上只能识别由0和1构成的空间，金融数学在这个过程中正好扮演了一个中介角色，它可以用精确语言描述随机波动的市场。 比如，通过收益率状态矩阵在无套利的情形下找到了无风险贴现因子。 因此，金融数学能帮助IT产业向金融产业延伸，并获取自己的利润空间 金融数学（Financial Mathematics），又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具 研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。 金融数学也可以理解为现代数学与计算技术在金融领域的应用，因此，金融数学是一门新兴的交叉学科，发展 很快，是目前十分活跃的前言学科之一。 金融数学是一门新兴学科，是“金融高技术 ”的重要 组成部分。 研究金融数学有着重要的意义。 金融数学总的研究目标是利用我国数学界某些方面的优势，围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖析，建立适合我国国情的数学模型，编写一定的计算机软件，对理论研究结果进行仿真计算，对实际数据进行计量经济分析研究，为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询。 金融数学主要的研究内容和拟重点解决的问题包括：(1)有价证券和证券组合的定价理论发展有价证券（尤其是期货、期权等衍生工具）的定价理论。 所用的数学方法主要是提出合适的随机微分方程或随机差分方程模型，形成相应的倒向方程。 建立相应的非线性Feynman一Kac公式，由此导出非常一般的推广的Black一Scho1es定价公式。 所得到的倒向方程将是高维非线性带约束的奇异方程。 研究具有不同期限和收益率的证券组合的定价问题。 需要建立定价与优化相结合的数学模型，在数学工具的研究方面，可能需要随机规划、模糊规划和优化算法研究。 在市场是不完全的条件下，引进与偏好有关的定价理论。 (2）不完全市场经济均衡理论（GEI）拟在以下几个方面进行研究：1．无穷维空间、无穷水平空间、及无限状态2.随机经济、无套利均衡、经济结构参数变异、非线资产结构3．资产证券的创新（Innovation）与设计（Design）4．具有摩擦（Friction）的经济5．企业行为与生产、破产与坏债6.证券市场博奕。 （3）GEI 平板衡算法、蒙特卡罗法在经济平衡点计算中的应用， GEI的理论在金融财政经济宏观经济调控中的应用，不完全市场条件下，持续发展理论框架下研究自然资源资产定价与自然资源的持续利用。 目前国内开设金融数学本科专业的高等院校中，实力较强的有北京大学、复旦大学、浙江大学、山东大学、南开大学。 后来从事计算机工作很出色。 金融数学将后来在银行、保险、股票、期货领域从事研究分析，或做这些领域的软件开发，具有很好的专业背景，而这些领域将来都很重要。 国内金融数学人才凤毛麟角 诺贝尔经济学奖已经至少3次授予以数学为工具分析金融问题的经济学家。 北京大学金融数学系王铎教授说，但遗憾的是，我国相关人才的培养，才刚刚起步。 现在，既懂金融又懂数学的复合型人才相当稀缺。 金融数学这门新兴的交叉学科已经成为国际金融界的一枝奇葩。 刚刚公布的2003年诺贝尔经济学奖，就是表彰美国经济学家罗伯特·恩格尔和英国经济学家克莱夫·格兰杰分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来巨大影响。 王铎介绍，金融数学的发展曾两次引发了“华尔街革命”。 上个世纪50年代初期，马科威茨提出证券投资组合理论，第一次明确地用数学工具给出了在一定风险水平下按不同比例投资多种证券收益可能最大的投资方法，引发了第一次“华尔街革命”。 1973年，布莱克和斯克尔斯用数学方法给出了期权定价公式，推动了期权交易的发展，期权交易很快成为世界金融市场的主要内容，成为第二次“华尔街革命”。 今天，金融数学家已经是华尔街最抢手的人才之一。 最简单的例子是，保险公司中地位和收入最高的，可能就是总精算师。 美国花旗银行副主席保尔·柯斯林著名的论断是，“一个从事银行业务而不懂数学的人，无非只能做些无关紧要的小事”。 在美国，芝加哥大学、加州伯克利大学、斯坦福大学、卡内基·梅隆大学和纽约大学等著名学府，都已经设立了金融数学相关的学位或专业证书教育。 专家认为，金融数学可能带来的发展应该凸现在亚洲，尤其是在金融市场正在开发和具有巨大潜力的中国。 香港中文大学、科技大学、城市理工大学等学校都已推出有关的训练课程和培养计划，并得到银行金融业界的热烈响应。 但中国内地对该项人才的培养却有些艰辛。 王铎介绍，国家自然科学基金委员会在一项“九五”重大项目中，列入金融工程研究内容，可以说全面启动了国内的金融数学研究。 可这比马科威茨开始金融数学的研究应用已经晚了近半个世纪。 在金融衍生产品已成为国际金融市场重要角色的背景下，我国的金融衍生产品才刚刚起步，金融衍生产品市场几乎是空白。 “加入 W TO后，国际金融家们肯定将把这一系列业务带入中国。 如果没有相应的产品和人才，如何竞争？”王铎忧虑地说。 他认为，近几年，接连发生的墨西哥金融危机、百年老店巴林银行倒闭等事件都在警告我们，如果不掌握金融数学、金融工程和金融管理等现代化金融技术，缺乏人才，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。 我们现在最缺的，就是掌握现代金融衍生工具、能对金融风险做定量分析的既懂金融又懂数学的高级复合型人才。 据悉，目前国内不少高校都陆续开展了与金融数学相关的教学，但毕业的学生远远满足不了整个市场的需求。 王铎认为，培养这类人才还有一些难以逾越的障碍———金融数学最终要运用于实践，可目前国内金融衍生产品市场还没有成气候，学生很难有实践的机会，教和学都还是纸上谈兵。 另外，高校培养的人大多都是本科生，只有少量的研究生，这个领域的高端人才在国内还是凤毛麟角。 国家应该更多地关注金融和数学相结合的复合型人才的培养。 王铎回忆，1997年，北京大学建立了国内首个金融数学系时，他曾想与一些金融界人士共商办学。 但相当一部分人对此显然并不感兴趣：“什么金融衍生产品，什么金融数学，那都是国家应该操心的事。 ” 尽管当初开设金融数学系时有人认为太超前，但王铎坚持，教育应该走在产业发展的前头，才能为市场储备人才。 如果今天还不重视相关领域的人才培养，就可能导致我们在国际竞争中的不利。 记者发现即使今天，在这个问题上，仍然一方面是高校教师对于人才稀缺的担忧，一方面却是一些名气很大的专家对金融数学人才培养的冷漠。 采访中，记者多次试图联系几位国内金融数学界或金融理论界专家，可屡屡遭到拒绝。 原因很简单，他们认为，谈人才培养这样的话题太小儿科，有的甚至说，“我不了解，也根本不关注什么人才培养”。 还有的说，“我现在有很多课题要做，是我的课题重要，还是讨论人才培养重要”、“我没有时间，也没义务向公众解释什么诺贝尔经济学奖，老百姓要不要晓得金融数学和我没有关系”。 [编辑本段]金融中的数据挖掘1.什么是关联规则在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： 尿布与啤酒的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。 但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。 这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。 沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。 在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。 一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。 产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。 若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。 关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。 有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。 Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。 他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。 关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法2.1关联规则挖掘的过程关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。 高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。 一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。 算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。 从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。 例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。 因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。 若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。 用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。 其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。 Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。 因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。 这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。 从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。 如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。 2.2关联规则的分类按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。 例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。 例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。 换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。 例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。 2.3关联规则挖掘的相关算法算法：使用候选项集找频繁项集Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。 该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。 在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。 然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。 一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。 为了生成所有频集，使用了递推的方法。 可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。 2.基于划分的算法Savasere等设计了一个基于划分的算法。 这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。 这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。 而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。 该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。 产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。 通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。 -树频集算法针对Apriori算法的固有缺陷，J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。 采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。 当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。 实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。 3.该领域在国内外的应用3．1关联规则发掘技术在国内外的应用就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。 一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。 现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。 各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。 如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。 当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。 销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。 同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。 这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。 也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。 但是目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。 目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。 可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。 3．2近年来关联规则发掘技术的一些研究由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂，大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展，将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中，以此丰富关联规则的应用领域，拓宽支持管理决策的范围。 如考虑属性之间的类别层次关系，时态关系，多表挖掘等。 近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面，即扩展经典关联规则能够解决问题的范围，改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性。 金融工程的定义关于金融工程的定义有多种说法，美国金融学家约翰·芬尼迪(John Finnerty)提出的定义最好：金融工程包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施，以及对金融问题给予创造性的解决。 金融工程的概念有狭义和广义两种。 狭义的金融工程主要是指利用先进的数学及通讯工具，在各种现有基本金融产品的基础上，进行不同形式的组合分解，以设计出符合客户需要并具有特定P／L性的新的金融产品。 而广义的金融工程则是指一切利用工程化手段来解决金融问题的技术开发，它不仅包括金融产品设计，还包括金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等各个方面。 本文采用的是广义的金融工程概念。 [编辑本段]金融工程的核心内容金融工程中，其核心在于对新型金融产品或业务的开发设计，其实质在于提高效率，它包括： 1.新型金融工具的创造，如创造第一个零息债券，第一个互换合约等； 2.已有工具的发展应用，如把期货交易应用于新的领域，发展出众多的期权及互换的品种等； 3.把已有的金融工具和手段运用组合分解技术，复合出新的金融产品，如远期互换，期货期权，新的财务结构的构造等。 [编辑本段]金融工程的运作程序金融工程的运作具有规范化的程序:诊断—分析—开发—定价—交付使用，基本过程程序化。 其中从项目的可行性分析，产品的性能目标确定，方案的优化设计，产品的开发，定价模型的确定，仿真的模拟试验，小批量的应用和反馈修正，直到大批量的销售、推广应用，各个环节紧密有序。 大部分的被创新的新金融产品，成为运用金融工程创造性解决其他相关金融财务问题的工具，即组合性产品中的基本单元。 精算学精算学在西方已经有三百年的历史，它是一门运用概率论等数学理论和多种金融工具，研究如何处理保险业及其他金融业中各种风险问题的定量方法和技术的学科，是现代保险业、金融投资业和社会保障事业发展的理论基础。 精算是一门运用概率数学理论和多种金融工具对经济活动进行分析预测的学问。 在西方发达国家，精算在保险、投资、金融监管、社会保障以及其他与风险管理相关领域发挥着重要作用。 精算师是同未来不确定性打交道的，宗旨是为金融决策提供依据。 精算师

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