數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用培訓

數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用培訓(傅一航)課程介紹：

課程概要
    本課程從實際的商業(yè)問題出發(fā)，對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術進行了全面的介紹，通過從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征，挖掘客戶行為特點，實現(xiàn)精準營銷，幫助運營團隊深入理解業(yè)務運作，支持業(yè)務策略制定以及運營決策。

課程收益
1、了解大數(shù)據(jù)基礎知識，學會數(shù)據(jù)分析的基本過程。
2、學會數(shù)據(jù)分析的框架和思路，掌握常用數(shù)據(jù)分析方法，掌握Excel軟件應用操作。
3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘的標準過程，掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
4、熟悉數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘工具，掌握SPSS軟件應用操作。
5、掌握數(shù)據(jù)分析報告的寫作技巧及要點，全面正確地呈現(xiàn)分析結果。

課程特色
理論精講 + 案例演練 + 實際業(yè)務問題分析 + Excel實踐操作 + SPSS實踐操作
本課程突出數(shù)據(jù)分析的實際應用，結合行業(yè)的典型應用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，進行大數(shù)據(jù)的收集與處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘，以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與報告撰寫，全過程演練操作，以達到提升學員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運營決策的目的。

課程大綱

第一部分：  解構大數(shù)據(jù) --- 大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略與大數(shù)據(jù)思維
1、大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨
2、大數(shù)據(jù)的三維理解
 ◇ 理論+技術+實踐
3、大數(shù)據(jù)的4V特征
 ◇ 大規(guī)模（Volume）
 ◇ 多樣性（Variety）
 ◇ 高速度（Velocity）
 ◇ 價值性（Value）
4、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略——定位決定你的地位
 ◇ 數(shù)據(jù)即資產(chǎn)
 ◇ “數(shù)據(jù)化運營”轉變?yōu)椤斑\營數(shù)據(jù)”
 ◇ “搜索引擎”轉變?yōu)椤巴扑]引擎”
5、大數(shù)據(jù)思維——思路決定你的出路
6、大數(shù)據(jù)的核心價值——發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預測
7、大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的解決方案
 ◇ 金融業(yè)
 ◇ 旅游業(yè)
 ◇ 零售業(yè)
 ◇ 電信業(yè)
8、大數(shù)據(jù)分析與經(jīng)營決策
9、大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)技術
 ◇ 云計算與大數(shù)據(jù)
 ◇ 大數(shù)據(jù)技術簡介
 ◇ HADOOP生態(tài)系統(tǒng)簡介

第二部分、大數(shù)據(jù)營銷的概述
1、大數(shù)據(jù)時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)
2、大數(shù)據(jù)營銷的特點
 ◇ 時效性
 ◇ 個性化
 ◇ 關聯(lián)性
3、大數(shù)據(jù)時代的新營銷模式
 ◇ 如何選擇互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、網(wǎng)頁營銷等
 ◇ 客戶關系管理CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”
 ◇ 精確營銷——裝上了GPS，實現(xiàn)“精確打擊”
4、如何在海量數(shù)據(jù)中整合數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)用戶畫像——互聯(lián)網(wǎng)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(chuàng)新高
6、客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應用
 ◇ 客戶滿意度分析與影響因素

第三部分：認識數(shù)據(jù)分析
1、認識數(shù)據(jù)分析
 ◇ 什么是數(shù)據(jù)分析
 ◇ 數(shù)據(jù)分析的三大作用
 ◇ 數(shù)據(jù)分析的三大類型
2、數(shù)據(jù)分析與挖掘在行業(yè)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(shù)據(jù)分析的六步曲
 ◇ 步驟1：需求明確--理清思路
 ◇ 步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
 ◇ 步驟3：數(shù)據(jù)預處理--尋找答案
 ◇ 步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
 ◇ 步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點表達
 ◇ 步驟6：報表撰寫--觀點表達
案例演練：Excel數(shù)據(jù)導入練習
案例演練：Excel數(shù)據(jù)預處理練習

第四部分：數(shù)據(jù)分析方法篇
1、基本數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)統(tǒng)計應用（二維交叉表-透視表）
2、綜合數(shù)據(jù)分析方法
 ◇ 多維數(shù)據(jù)分析（綜合評價法）
 ◇ 財務數(shù)據(jù)分析（杜邦分析法）
 ◇ 流失率與轉化率分析（漏斗分析法）
 ◇ 產(chǎn)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(shù)據(jù)分析方法論篇
1、數(shù)據(jù)分析的思想與框架
2、企業(yè)外部環(huán)境分析（PEST分析法）
案例演練：電信行業(yè)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(jīng)營情況分析（4P營銷理論）
5、業(yè)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(shù)據(jù)挖掘篇
1、什么是數(shù)據(jù)挖掘
2、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程
3、數(shù)據(jù)挖掘的標準流程（CRISP-DM）
 ◇ 商業(yè)理解
 ◇ 數(shù)據(jù)準備
 ◇ 數(shù)據(jù)理解
 ◇ 模型建立
 ◇ 模型評估
 ◇ 模型應用
4、數(shù)據(jù)挖掘技術實踐
 ◇ SPSS基本操作：數(shù)據(jù)導入、計算變量、描述性統(tǒng)計
 ◇ 參數(shù)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(shù)檢驗分析（樣本分布檢驗）
案例演練：產(chǎn)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(qū)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(shù)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(shù)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(yè)客戶流失預警與客戶挽留
 ◇ 關聯(lián)分析（Association）
案例演練：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)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(chǎn)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(yōu)秀報告展現(xiàn)與解析

結束：課程總結與問題答疑。

講師介紹
傅一航——華為大數(shù)據(jù)專家
華為大數(shù)據(jù)專家
計算機軟件與理論碩士研究生
華為工作十年
數(shù)篇國家專利

專著與榮譽：
獲得國家專利：
1.CN1925642:對集群用戶進行處理的方法和集群用戶處理系統(tǒng)
2.CN101114999A:數(shù)據(jù)發(fā)送控制方法及數(shù)據(jù)傳輸設備
3.CN101119183A:重傳控制方法及傳輸設備
4.CN101483847A:實現(xiàn)策略控制的方法、裝置及系統(tǒng)
5.CN101605359B:一種切換過程中轉發(fā)數(shù)據(jù)的方法、無線實體和基站
論文：
1.基于統(tǒng)計的無詞典分詞方法
2.文本的自動分類
3.基于Internet的智能信息檢索技術研究

服務客戶
中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空等。
富維江森（汽車）：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用培訓》
平安集團：《數(shù)據(jù)挖掘與現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)化運營實踐》
光大銀行：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用實戰(zhàn)》
招商銀行佛山公司：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
廣州地鐵1期：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓》
廣州地鐵2期：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)建模實戰(zhàn)》
華為技術：《話務量預測與排班管理》
YKK吉田拉鏈：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓》
富士康：《數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓》
泉州移動1期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
泉州移動2期：《數(shù)說營銷—市場營銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應用》
泉州移動3期：《數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)挖掘應用實戰(zhàn)》
延長殼牌：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
西部航空：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用培訓》
安能物流：《大數(shù)據(jù)挖掘分析及應用實戰(zhàn)》
廣東聯(lián)通：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)培訓》
上海電信：《渠道大數(shù)據(jù)分析與挖掘思路及方法》
中國移動終端公司：《三級經(jīng)理大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓》
浙江移動：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營銷能力提升》
四川移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
吉林移動：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓》；
貴州移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
深圳移動：《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內外的應用》
中山移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
東莞移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
成都移動：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
眉山移動1期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
眉山移動2期：《大數(shù)據(jù)挖掘與應用實戰(zhàn)（高級）》
云浮移動：《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項培訓》
陽江移動：《小數(shù)據(jù)•大運營--運營數(shù)據(jù)的分析與挖掘》
德陽移動：《電信運營商市場營銷數(shù)據(jù)挖掘應用典型案例》
遵義移動：《讓數(shù)據(jù)說話----大數(shù)據(jù)分析與挖掘應用實戰(zhàn)》
陜西在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
四川在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
烏蘭浩特移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
呼倫貝爾移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
大連移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》
內蒙古移動：《大數(shù)據(jù)分析與Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案》
貴州中移通信：《SPSS數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應用實戰(zhàn)》

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