数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训

**部分：  解构大数据 --- 大数据的战略与大数据思维

1、 大数据时代已经来临

2、 大数据的三维理解

Ø 理论 技术 实践

3、 大数据的4V特征

Ø 大规模（Volume）

Ø 多样性（Variety）

Ø 高速度（Velocity）

Ø 价值性（Value）

4、 大数据战略——定位决定你的地位

Ø 数据即资产

Ø “数据化运营”转变为“运营数据”

Ø “搜索引擎”转变为“推荐引擎”

5、 大数据思维——思路决定你的出路

Ø 定量思维，一切皆可量化

Ø 相关思维，一切皆有联系

Ø 实验思维，一切皆可尝试

Ø 全样本思维，大数据的简单计算胜过小数据的复杂计算

Ø 个性化思维，以消费者为中心

Ø 融合思维，全平台大数据帮助你的数据需要整合

6、 大数据的核心价值——发现规律和预测

7、 大数据在各行业的解决方案

Ø 金融业

Ø 旅游业

Ø 零售业

Ø 电信业

8、 大数据分析与经营决策

9、 大数据的实现技术

Ø 云计算与大数据

Ø 大数据技术简介

Ø HADOOP生态系统简介

第二部分、大数据营销的概述

1、 大数据时代带来对传统营销的挑战

2、 大数据营销的特点

Ø 时效性

Ø 个性化

Ø 关联性

3、 大数据时代的新营销模式

Ø 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等

Ø 客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”

Ø 精确营销——装上了GPS，实现“精确打击”

4、 如何在海量数据中整合数据，形成你对消费者的独特洞察力

Ø 客户的群体特征——“人以群分”，找准你的准客户

Ø 大数据用户画像——互联网时代不再“是否是狗”

5、 如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率

Ø 互联网时代渠道分类

Ø 如果进行广告的精确投放——广告受众分析

Ø 如何实现营销效果的验证——找到适合你的营销方式

6、 如何提升你的客户粘性

Ø 评估你的客户价值——让营销策略理丰富

Ø 如何建立客户响应模型——让你的促销更有效，增加回头客

Ø 精准推荐——让你的销量再创新高

7、 客户生存周期中的大数据应用

8、 数据分析与挖掘在通信行业的应用

Ø 客户市场细分与精准营销

Ø 客户流失预警与客户挽留

Ø 产品交叉销售与套餐捆绑

Ø 营销效果评估与广告投放

Ø 客户价值评估与忠诚度

Ø 销售趋势分析与销售预测

Ø 客户满意度分析与影响因素

第三部分：认识数据分析

1、 认识数据分析

Ø 什么是数据分析

Ø 数据分析的三大作用

Ø 数据分析的三大类型

2、 数据分析与挖掘在行业的应用

Ø 客户市场细分与精准营销

Ø 客户流失预警与客户挽留

Ø 产品交叉销售与套餐捆绑

Ø 营销效果评估与广告投放

Ø 客户价值评估与忠诚度

Ø 销售趋势分析与销售预测

Ø 客户满意度分析与影响因素

3、 数据分析的六步曲

Ø 步骤1：需求明确--理清思路

Ø 步骤2：数据收集—理清思路

Ø 步骤3：数据预处理--寻找答案

Ø 步骤4：数据分析--寻找答案

Ø 步骤5：数据展示--观点表达

Ø 步骤6：报表撰写--观点表达

案例演练：Excel数据导入练习

案例演练：Excel数据预处理练习

第四部分：数据分析方法篇

1、 基本数据分析方法

Ø 对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析

案例演练：数据统计应用（二维交叉表-透视表）

2、 综合数据分析方法

Ø 多维数据分析（综合评价法）

Ø 财务数据分析（杜邦分析法）

Ø 流失率与转化率分析（漏斗分析法）

Ø 产品策略分析（象限图分析法）

案例演练：品牌认知度分析

第五部分：数据分析方法论篇

1、 数据分析的思想与框架

2、 企业外部环境分析（PEST分析法）

案例演练：电信行业情况分析

3、 用户消费行为分析（5W2H分析法）

案例演练：用户消费行为分析（5W2H）

4、 公司整体经营情况分析（4P营销理论）

5、 业务问题专题分析（逻辑树分析法）

6、 用户使用行为研究（用户使用行为分析法）

第六部分：数据挖掘篇

1、 什么是数据挖掘

2、 数据挖掘的发展历程

3、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）

Ø 商业理解

Ø 数据准备

Ø 数据理解

Ø 模型建立

Ø 模型评估

Ø 模型应用

4、 数据挖掘技术实践

Ø SPSS基本操作：数据导入、计算变量、描述性统计

Ø 参数检验分析（样本均值检验）

案例演练：信用卡消费评估分析

案例演练：吸烟对胆固醇指标影响的评估

案例演练：促销效果评估

Ø 非参数检验分析（样本分布检验）

案例演练：产品合格率检验

案例演练：儿童身高差异检验

案例演练：制造工艺差异检验

案例演练：训练新方法有效性检验

案例演练：促销方式效果检验

案例演练：客户满意度差异检验

Ø 方差分析（影响因素分析）

案例演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析

案例演练：饲料与生猪体重的影响分析

Ø 相关分析（相关程度计算）

案例演练：腰围与体重的相关分析

案例演练：家庭生活开支的相关分析

Ø 回归分析（预测分析）

案例演练：工资与工龄的关系分析

案例演练：客户购买预测分析

案例演练：品牌选择预测分析

Ø 时间序列分析（预测分析）

案例演练：电视机销量预测分析

案例演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析

案例演练：汽车销量预测分析

Ø 聚类分析（Clustering）

案例演练：小康指数划分

案例演练：裁判标准一致性分析

案例演练：商场服务奖项奖选择

Ø 分类分析（Classification）

案例演练：银行低信用客户特征分析

案例演练：电信行业客户流失预警与客户挽留

Ø 关联分析（Association）

案例演练：超市商品交叉销售与布局优化

Ø RFM模型

案例演练：用户价值评估与促销名单

案例演练：重购用户特征分析

Ø 预测分析（回归分析）

案例演练：产品销量预测分析

第七部分：图表呈现篇

1、 图表类型与作用

2、 常用图形

Ø 柱状图（对比分析）

Ø 条形图（对比分析）

Ø 折线图（数据趋势分析）

Ø 饼图（产品组成分析）

Ø 雷达图（多重数据比较）

案例演练：图形绘制

3、 复杂图形

Ø 平均线图（对比分析）

Ø 双坐标图（不同量纲呈现）

Ø 对称条形图（对比）

Ø 瀑布图（成本、收益构成分析）

Ø 漏斗图（用户转化率分析）

Ø 散点图/气泡图（用户、产品分类分析）

Ø 帕累托图/柏拉图(主要根因分析）

案例演练：图形绘制

4、 图表美化原则

Ø 简约

Ø 整洁

Ø 对比/突出

5、 表格呈现

6、 优秀图表示例解析

第八部分：分析报告撰写

1、 分析报告的种类与作用

2、 报告的结构

3、 报告命名的要求

4、 报告的目录结构

5、 前言

6、 正文

7、 结论与建议

8、 优秀报告展现与解析

结束：课程总结与问题答疑。

傅一航老师的其它课程