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傅一航

数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训

傅一航 / 数据分析和数据挖掘讲师

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课程目标

本课程从实际的商业问题出发,对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍,通过从大量的企业经营数据中分析潜在的客户特征,挖掘客户行为特点,实现精准营销,帮助运营团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及运营决策。 通过本课程的学习,达到如下目的: 1、了解大数据基础知识,学会数据分析的基本过程。 2、学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法,掌握Excel软件应用操作。 3、熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法。 4、熟悉数据分析及数据挖掘工具,掌握SPSS软件应用操作。 5、熟练

课程大纲

**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。



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