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數據分析培訓課程
數字化運營下的數據分析與數據挖掘應用培訓
第一部分：  解構大數據 --- 大數據的戰略與大數據思維
1. 大數據時代已經來臨
2. 大數據的三維理解
. 理論+技術+實踐
3. 大數據的4V特征
. 大規模（Volume）
. 多樣性（Variety）
. 高速度（Velocity）
. 價值性（Value）
4. 大數據戰略——定位決定你的地位
. 數據即資產
. “數據化運營”轉變為“運營數據”
. “搜索引擎”轉變為“推薦引擎”
5. 大數據思維——思路決定你的出路
6. 大數據的核心價值——發現規律和預測
7. 大數據在各行業的解決方案
. 金融業
. 旅游業
. 零售業
. 電信業
8. 大數據分析與經營決策
9. 大數據的實現技術
. 云計算與大數據
. 大數據技術簡介
. HADOOP生態系統簡介
第二部分、大數據營銷的概述
1. 大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
2. 大數據營銷的特點
. 時效性
. 個性化
. 關聯性
3. 大數據時代的新營銷模式
. 如何選擇互聯網的營銷模式——微博營銷、網頁營銷等
. 客戶關系管理CRM——“舊貌煥發新顏”
. *營銷——裝上了GPS，實現“*打擊”
4. 如何在海量數據中整合數據，形成你對消費者的獨特洞察力
. 客戶的群體特征——“人以群分”，找準你的準客戶
. 大數據用戶畫像——互聯網時代不再“是否是狗”
5. 如何提升你的客戶粘性
. 評估你的客戶價值——讓營銷策略理豐富
. 如何建立客戶響應模型——讓你的促銷更有效，增加回頭客
. 精準推薦——讓你的銷量再創新高
6. 客戶生存周期中的大數據應用
. 客戶滿意度分析與影響因素
第三部分：認識數據分析
1. 認識數據分析
. 什么是數據分析
. 數據分析的三大作用
. 數據分析的三大類型
2. 數據分析與挖掘在行業的應用
. 客戶市場細分與精準營銷
. 客戶流失預警與客戶挽留
. 營銷效果評估與廣告投放
. 客戶價值評估與忠誠度
. 銷售趨勢分析與銷售預測
. 客戶滿意度分析與影響因素
3. 數據分析的六步曲
. 步驟1：需求明確--理清思路
. 步驟2：數據收集—理清思路
. 步驟3：數據預處理--尋找答案
. 步驟4：數據分析--尋找答案
. 步驟5：數據展示--觀點表達
. 步驟6：報表撰寫--觀點表達
案例演練：Excel數據導入練習
案例演練：Excel數據預處理練習
第四部分：數據分析方法篇
1. 基本數據分析方法
. 對比分析、分組分析、結構分析、平均分析、交叉分析
案例演練：數據統計應用（二維交叉表-透視表）
2. 綜合數據分析方法
. 多維數據分析（綜合評價法）
. 財務數據分析（*分析法）
. 流失率與轉化率分析（漏斗分析法）
. 產品策略分析（象限圖分析法）
案例演練：品牌認知度分析
第五部分：數據分析方法論篇
1. 數據分析的思想與框架
2. 企業外部環境分析（PEST分析法）
案例演練：電信行業情況分析
3. 用戶消費行為分析（5W2H分析法）
案例演練：用戶消費行為分析（5W2H）
4. 公司整體經營情況分析（4P營銷理論）
5. 業務問題專題分析（邏輯樹分析法）
6. 用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
第六部分：數據挖掘篇
1. 什么是數據挖掘
2. 數據挖掘的發展歷程
3. 數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
. 商業理解
. 數據準備
. 數據理解
. 模型建立
. 模型評估
. 模型應用
4. 數據挖掘技術實踐
. SPSS基本操作：數據導入、計算變量、描述性統計
. 參數檢驗分析（樣本均值檢驗）
案例演練：信用卡消費評估分析
案例演練：吸煙對膽固醇指標影響的評估
案例演練：促銷效果評估
. 非參數檢驗分析（樣本分布檢驗）
案例演練：產品合格率檢驗
案例演練：兒童身高差異檢驗
案例演練：制造工藝差異檢驗
案例演練：訓練新方法有效性檢驗
案例演練：促銷方式效果檢驗
案例演練：客戶滿意度差異檢驗
. 方差分析（影響因素分析）
案例演練：廣告形式、地區對銷量的影響因素分析
案例演練：飼料與生豬體重的影響分析
. 相關分析（相關程度計算）
案例演練：腰圍與體重的相關分析
案例演練：家庭生活開支的相關分析
. 回歸分析（預測分析）
案例演練：工資與工齡的關系分析
案例演練：客戶購買預測分析
案例演練：品牌選擇預測分析
. 時間序列分析（預測分析）
案例演練：電視機銷量預測分析
案例演練：上海證券交易所綜合指數收益率序列分析
案例演練：汽車銷量預測分析
. 聚類分析（Clustering）
案例演練：小康指數劃分
案例演練：裁判標準一致性分析
案例演練：商場服務獎項獎選擇
. 分類分析（Classification）
案例演練：銀行低信用客戶特征分析
案例演練：電信行業客戶流失預警與客戶挽留
. 關聯分析（Association）
案例演練：超市商品交叉銷售與布局優化
. RFM模型
案例演練：用戶價值評估與促銷名單
案例演練：重購用戶特征分析
. 預測分析（回歸分析）
案例演練：產品銷量預測分析
第七部分：分析報告撰寫
1. 分析報告的種類與作用
2. 報告的結構
3. 報告命名的要求
4. 報告的目錄結構
5. 前言
6. 正文
7. 結論與建議
8. 優秀報告展現與解析
數據分析培訓課(ke)程