营销分类及类型？

一、营销分类及类型？

问题很笼统，营销是所有销售行为的整合总成，营销分开理解就是发觉、创造、满足市场特定需求的同时创造利润的过程或者说学科。

每个分支行业以及产品都有各自的独特性，但是对于大众而言，可分类为市场、活动、互联网三大类。

市场营销以自身产品、服务、价值、观念为导向并定制价格、促销、分销等创造价值的过程内容。

活动营销可以简单的理解为以甲方的诉求为导向，通过计划、调研、创意、策划、整合系列资源构建销售场景创造导向价值的过程总称。

互联网营销营销在当下的组成形式是多元的，无论是哪个平台，都离不开事件、红人亦或是内容、冲突、话题，都是其中的组成部分，前端是品牌、产品以及服务的认知和接受，也可以理解为破冰；中端是通过各类内容、事件、红人、甚至是冲突渲染来增加话题数量，加强热度，进一步形成品牌热度，与用户建立初步关系；后端利用各类手段成交，沉淀直至再转化。

个人观点，共探讨，同进步。

二、金融营销环境的分类？

金融市场营销环境是一个多因素、多层次与动态发展变化的多维结构系统。由微观环境与宏观环境构成。微观环境包括：竞争者环境、客户环境、金融营销环境等。宏观环境包括人口、经济、自然、科技、政治与文化六大要素。

三、pandas数据分类？

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

四、数据的分类？

根据不同的分类方法，可以将统计数据分为以下几种类型：

按计量层次分类

按照数据的计量层次，可以将统计数据分为定类数据、定序数据、定距数据与定比数据。

1.定类数据。这是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类，各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息，并且不能在各类别间进行排序。例如，某商场将顾客所喜爱的服装颜色分为红色、白色、黄色等，红色、白色、黄色即为定类数据。又如，人类按性别分为男性和女性也属于定类数据。虽然定类数据表现为类别，但为了便于统计处理，可以对不同的类别用不同的数字或编码来表示。如1表示女性，2表示男性，但这些数码不代表着这些数字可以区分大小或进行数学运算。不论用何种编码，其所包含的信息都没有任何损失。对定类数据执行的主要数值运算是计算每一类别中的项目的频数和频率。[3]

2.定序数据。这时数据的中间级别。定序数据不仅可以将数据分成不同的类别，而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说，定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如，人的受教育程度就属于定序数据。我们仍可以采用数字编码表示不同的类别：文盲半文盲=1，小学=2，初中-3，高中=4，大学=5，硕士=6，博士=7.通过将编码进行排序，可以明显地表示出受教育程度之间的高低差异。虽然这种差异程度不能通过编码之间的差异进行准确的度量，但是可以确定其高低顺序，即可以通过编码数值进行不等式的运算。[3]

3.定距数据。定距数据是具有一定单位的实际测量值（如摄氏温度、考试成绩等）。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异，还可以通过加、减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。可以说，定距数据的精确性比定类数据和定序数据前进了一大步，它可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。例如，甲的英语成绩为80分，乙的英语成绩为85分，可知乙的英语成绩比甲的高5分。[3]

4.定比数据。这是数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样，均为实际的测量值。定比数据与定距数据唯一的区别是：在定比数据中是存在绝对零点的，而定距数据中是不存在绝对零点的（零点是人为制定的）。因此定比数据间不仅可以比较大小，进行加、减运算，还可以进行乘、除运算。[3]

在统计分析中，区分数据的类型十分重要，不同测度类型的数据，扮演的角色是不一样的。[3]

按来源分类

数据的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查获得的原始数据，一般称为第一手或直接的统计数据；另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称之为第二手或间接的统计数据。[3]

按时间状况分类

1.时间序列数据。它是指在不同的时间上搜集到的数据，反映现象随时间变化的情况。

2.截面型数据。它是指在相同的或近似的时间点上搜集到的数据，描述现象在某一时刻的变化情况。

五、营销有多少种分类？

营销可以分为多种类型，以下是其中几种常见的类型：

1. 产品营销：主要是通过产品的品质、功能、特点等方面来吸引消费者的注意，从而促进销售。

2. 价格营销：主要是通过价格的调整来吸引消费者的注意，从而促进销售。

3. 渠道营销：主要是通过建立和管理销售渠道，使产品能够更好地进入市场，从而促进销售。

4. 促销营销：主要是通过各种促销手段，如打折、赠品、抽奖等，来吸引消费者的注意，从而促进销售。

5. 品牌营销：主要是通过品牌的建设和管理，来提高产品的知名度和美誉度，从而促进销售。

6. 服务营销：主要是通过提供优质的售前、售中、售后服务，来提高消费者的满意度和忠诚度，从而促进销售。

六、营销策划职业分类？

营销策划包含的职位如下:

1、直销员（街上销售，上门的基本都是）。

2、促销员（一般是商家为了扩大销售数量而做的营销活动）。

3、营、业员（有固定地点的促销人员）。

4、业务员（商家为扩展销售渠道、拓宽市场份额而做的产品营销推广人员）。

现代营销一般分两块,营销策划与销售,营销策划主要是在办公室搞文字,销售就是保证营销方案的实施与执行.现在都通称营销了。

至于销售的基层职位,要看你从事的企业与产品类型来分,像快速消费品基层的就是销售代表.像工业产品,基层是销售工程师.因为产品的专业性比较强,对从业人员要求也比较高。

七、数据行业分类？

归纳起来可以按照以下方式进行分类：

(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。

(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式

八、营销数据有哪些？

一、人群画像：

步骤：获取用户数据→细分用户群体→构建用户画像

常见维度：

①社会属性：年龄、性别、地域、学历、职业、婚姻状况、住房车辆等；

②生活习惯：运动、休闲、旅游、饮食起居、购物、游戏、体育、文化等；

③消费行为(基于产品)：消费金额、消费次数、消费时间、消费频次等；

二、用户留存：

用户留存能够分析用户的参与情况、活跃程度等，可以用来衡量产品对用户的价值。在实际操作过程中，我们可以通过用户留存情况进行分析，寻找用户的“流失点”，以便能够及时调整产品策略。

三、数据对比：

将两个及两个以上的数据进行对于，找出数据的变化规律和趋势。在实际操作过程中，需要确定标准，常用的标准有：时间、空间、特定值等。

①时间：可以划分一段时间内的数据进行对比、和前期的对比、和往年同期的对比等，然后评估当期数据的变化情况，对当期营销效果进行一个判断。

②空间：可以分为和竞争对手对比、自身之前的产品对比、不同营销渠道中相同产品对比等，找出当期产品存在的问题。

③特定值：可以选择目标值、平均值、预期值等特定值与实际数值进行对比。

四、渠道质量：

目前主流的网络营销推广渠道有：搜索类、自媒体、门户类、社交类。

不同推广渠道的人群属性不一样，会直接影响网络营销推广的效果，最终影响转化率。可以将网络营销推广的渠道进行细分，分别统计和分析网站的PV、UV、新增访客数，通过识微互动查看不同推广渠道的有效线索量、线索转化率等，算出最终的获客成本和投入产出比，然后选择性价比最高、最合适的推广渠道。

九、数据化营销特点？

数字化营销模式及特点包括个性化定制，将目光投向线上消费者、培养员工数字化营销专业能力、紧跟时局潮流等创新营销模式。

数据时代的快速形成，让消费者、广告创意、营销手段都发生了极大变化，新兴数字化营销体系更是成为了市场营销标准模式。

十、数据营销是什么？

数据营销是一种基于数据和分析的营销策略和方法，旨在通过有效利用和分析大量的数据来推动销售和市场活动。数据营销涵盖了从数据收集、整合、分析，到对消费者行为进行预测和个性化营销的过程。

具体来说，数据营销可以包括以下方面：

1. 数据收集：通过各种渠道和方式，收集消费者的个人信息、购买行为、网站浏览记录、社交媒体活动等数据。

2. 数据整合：将收集到的数据整合在一起，建立综合的消费者画像，包括购买偏好、兴趣爱好、行为模式等。

3. 数据分析：运用数据分析工具和技术对收集到的数据进行深入分析，发现消费者行为模式、市场趋势、潜在机会等信息。

4. 消费者洞察：基于数据分析结果，获取对消费者的深入理解和洞察，了解消费者的需求、痛点和偏好，以便更精确地定位目标市场和客户群体。

5. 个性化营销：根据对消费者的洞察和分析，制定个性化的营销策略和方案，向特定的消费者提供定制化的产品、服务和推广活动。

6. 绩效评估：通过追踪和分析营销活动的数据指标，评估和优化营销策略的效果，以实现更好的销售和ROI（投资回报率）。

数据营销的目标是通过提供更个性化、有针对性的营销和推广活动，提高市场份额、增加销售额，并与消费者建立持久的、有价值的关系。同时，数据营销也需要遵循合规性，保护消费者的隐私和数据安全。