了解一下百度

百度（纳斯达克：BIDU），全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。1999年底,身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力，抱着技术改变世界的梦想，他毅然辞掉硅谷的高薪工作，携搜索引擎专利技术，于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。 “百度”二字,来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词：众里寻他千百度。这句话描述了词人对理想的执着追求。 百度拥有数万名研发工程师，这是中国乃至全球最为优秀的技术团队。这支队伍掌握着世界上最为先进的搜索引擎技术，使百度成为中国掌握世界尖端科学核心技术的中国高科技企业，也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外，全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

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简介：《大话数据库》是一本独特的数据库入门书，以有效的教学思路讲解数据库的每一个知识点，完全以初学者的思维方式提出疑问再深入答疑。这也许不是一本传统的教科书，但绝对是自学数据库的优选书籍。本书采用【老田、小天】二人对话的形式讲解，其中不乏诙谐幽默的问题和解答，避免对知识点生搬硬套。

通过学习《大话数据库》，你能够在嬉笑怒骂的环境中轻松掌握数据存储原理、数据库设计技巧以及大量数据库编程的实战经验，更重要的是能够掌握一种优秀的学习方法、解决问题的思路和思考的方式。这些经验和技巧得益于我和邹老师两人加起来近25年的项目开发和教育培训经历。

本书第1部分对于数据库的创建、备份、配置、安全等做详细介绍，通过这部分学习，可以掌握关系数据库的基础，以及对数据库的日常维护 *** 作；本书第二部分对于分析项目需求，创建表，然后使用T-SQL语句和存储过程对表中数据做各种 *** 作等做详细讲解，通过这一部分的学习，可以掌握对数据库的基本应用，熟练使用T-SQL语言建库、建表、T-SQL查询、高级检索、存储过程、性能优化技巧等；

读者对象：希望靠一本书从头到尾自学的零基础学员；培训讲师的备课资料，因为这本书总结了我们培训过程所遇到的问题和学生会问的问题、有疑虑的地方；自觉性不高的学员。  

DM是英文Direct mail 的缩写，意为快讯商品广告，通常由8开或16开广告纸正反面彩色印刷而成，通常采取邮寄、定点派发、选择性派送到消费者住处等多种方式广为宣传，是超市最重要的促销方式之一。

美国直邮及直销协会（DM/MA）对DM的定义如下："对广告主所选定的对象，将印就的印刷品，用邮寄的方法传达广告主所要传达的信息的一种手段。"DM除了用邮寄以外，还可以借助于其他媒介，如传真、杂志、电视、电话、电子邮件及直销网络、柜台散发、专人送达、来函索取、随商品包装发出等。DM与其他媒介的最大区别在于： DM可以直接将广告信息传送给真正的受众，而其他广告媒体形式只能将广告信息笼统地传递给所有受众，而不管受众是否是广告信息的真正受众。

DM广告的形式

信件 | 海报 | 图表 | 产品目录 | 折页 | 名片 | 订货单 | 日历 | 挂历 | 明信片| 宣传册 | 折价券 | 家庭杂志 | 传单 | 请柬 | 销售手册 | 公司指南 | 立体卡片| 小包装实物

DM广告的特点

针对性：由于DM广告直接将广告信息传递给真正的受众，具有强烈的选择性和针对性，其他媒介只能将广告信息笼统地传递给所有受众，而不管受众是否是广告信息的目标对象。

广告持续时间长：一个30秒的电视广告，它的信息在30秒后荡然无存。DM广告则明显不同，在受传者作出最后决定之前，可以反复翻阅直邮广告信息，并以此做为参照物来详尽了解产品的各项性能指标，直到最后做出购买或舍弃决定。

具有较强的灵活性：不同于报纸杂志广告，DM广告的广告主可以根据自身具体情况来任意选择版面大小并自行确定广告信息的长短及选择全色或单色的印刷形式，广告主只考虑邮政部门的有关规定及广告主自身广告预算规模的大小。除此之外，广告主可以随心所欲地制作出各种各样的DM广告。

能产生良好的广告效应：DM广告是由广告主直接寄送给个人的，故而广告主在付诸实际行动之前，可以参照人口统计因素和地理区域因素选择受传对象以保证最大限度地使广告讯息为受传对象所接受。同时，与其他媒体不同，受传者在收到DM广告后，会迫不及待地了解其中内容，不受外界干扰而移心他顾。基于这两点，所以DM广告较之其他媒体广告能产生良好的广告效应。

具有可测定性：广告主在发出直邮广告之后，可以借助产品销售数量的增减变化情况及变化幅度来了解广告信息传出之后产生的效果。这一优势超过了其他广告媒体。

具有隐蔽性：DM 广告是一种深入潜行的非轰动性广告，不易引起竞争对手的察觉和重视。 影响DM广告效果的主要因素。

目标对象的选定及到达：目标对象选择欠妥，势必使广告效果大打折扣，甚至使DM广告失效。 没有可靠有效的MailingList，DM广告只能变成一堆乱寄的废纸。

DM广告的创意,设计及制作：DM广告无法借助报纸、电视、杂志、电台等在公众中已建立的信任度，因此DM广告只能以自身的优势和良好的创意、设计，印刷及诚实恢谐，幽默等富有吸引力的语言来吸引目标对象，以达到较好的效果。

DM 广告能胜任的场所

1.邮寄物是受人欢迎和有实际用途的

2.广告信息过于复杂，详细以致于使用其他媒介无法有效传达

3.其他媒介为达到某一特定的市场必须付出较DM广告更高的代价

4.广告信息是极为个人化或需要保密的

5.广告主的市场策略所要求广告的形式或色彩是其他广告所无法实现的

6.某一个特定的区域需要被覆盖，而该区域的划分要求尽可能的准确

7.广告的投放要求按照某种特定的时间或频率

8. 广告中含有折价券

9.需要进行可控制的研究（如某个市场有效性的测试，测试新产品的价格，包装及用户等）

10.需要进行可控制的邮寄（信件只寄给某种收入个人或拥有某种牌子汽车及游艇的主人等）

11.需要邮寄订货单（产品直接到达目标对象，而无需经过零售，分销或其他媒介）

从DM行销的角度可以分为两类，一是纯派发式，比如出现较早的《目标》、《生活速递》、《尚邦广告》，它们基本上是一种DM信息的传递。二是通过媒体做销售，类似数据库行销，比如《品味》、《旺家购物》，DM媒体无疑成为数据库营销的先行者。而数据库营销也正是DM媒体发展的关键。因为购买数据花销很大，许多直投目前还不能完全做到采用商业数据库形式进行实名制直投。即使有做到的，数据库是否精准也成为问题。实际上，国内大多数DM媒体都拥有所谓的定位在高档人群的数据库--这里大多指的是把杂志投放到高档社区，每个进入社区的人都可以拿一本，或者是放到高档消费场所。 DM广告特别适合于商场、超市、商业连锁、餐饮连锁、各种专卖店、电视购物、网上购物、电话购物、电子商务、无店铺销售等各类实体卖场和网上购物中心，也非常适合于其他行业相关产品的市场推广。

另一种解释

是Data Mining的缩写，意为数据挖掘

数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。

1. 数据挖掘能做什么？

1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：

· 分类 （Classification）

· 估值（Estimation）

· 预言（Prediction）

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

2)数据挖掘分类

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘

· 直接数据挖掘

目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

· 间接数据挖掘

目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。

· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘

3)各种分析方法的简介

· 分类 （Classification）

首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。

例子：

a. xyk申请者，分类为低、中、高风险

b. 分配客户到预先定义的客户分片

注意： 类的个数是确定的，预先定义好的

· 估值（Estimation）

估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

例子：

a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数

b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入

c. 估计real estate的价值

一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。

· 预言（Prediction）

通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

决定哪些事情将一起发生。

例子：

a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A =>B(关联规则)

b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。

例子：

a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。

· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

是对数据挖掘结果的表示方式。

2.数据挖掘的商业背景

数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有 价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。

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