随着获取数据的成本降低,人们收集的数据越来越多。从原来只收集重要、单一的数据,到现在收集全量、多维的数据。同时随着海量数据处理方法的发展,分析的要求也从原来集中在财务角度的分析扩展为现在多角度的分析。处于快消行业的D公司服务于多个大品牌,每天在线下服务过程中都能获取到大量的业务数据,包括第一手的执行管理数据和第一手的部分销售数据,但数据得不到充分利用,客户和D公司都希望从中获取有用的信息。本文基于数据分析及其衍生的在数据中寻找价值的思想,利用系统规范数据的输入和输出,搭建数据仓库,使用分类、关联挖掘算法,Hadoop分布式框架,中文文本处理工具等信息技术手段和计算方法,分析D公司有代表性的数据,从项目执行和用户行为两个方面发现和提取数据中隐藏的信息。本文试图为D公司如何进行数据分析和应用提供一种有效的方法。首先,通过对内部项目执行中收集到的数据进行分析,从不同业务场景、不同角度去发现其中的规律,让管理人员及时掌握一线执行和资源的使用情况,从而更好地优化团队执行和维护好客户关系。其次,通过分析用户参与产品销售过程中行为数据,寻找销售数据背后的价值,发现消费者购物行为知识,为用户营销提供依据。通过数据分析和应用,促使D公司项目人员每天花费的管理时间减少50%以上、对消费者的促销活动成本降低一半且准确有效。