第一部分： 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。
