課程概要
本課程從實際的商業(yè)問題出發(fā)，對數據分析及數據挖掘技術進行了全面的介紹，通過從大量的企業(yè)經營數據中分析潛在的客戶特征，挖掘客戶行為特點，實現精準營銷，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、 了解大數據基礎知識，學會數據分析的基本過程。
2、 學會數據分析的框架和思路，掌握常用數據分析方法，掌握Excel軟件應用操作。
3、 熟悉數據挖掘的標準過程，掌握常用的數據挖掘方法。
4、 熟悉數據分析及數據挖掘工具，掌握SPSS軟件應用操作。
5、 掌握數據分析報告的寫作技巧及要點，全面正確地呈現分析結果。

【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
本課程突出數據分析的實際應用，結合行業(yè)的典型應用特點，圍繞實際的商業(yè)問題，進行大數據的收集與處理、數據分析與挖掘，以及數據呈現與報告撰寫，全過程演練操作，以達到提升學員的數據綜合分析能力，支撐運營決策的目的。

課程大綱

第一部分： 解構大數據 --- 大數據的戰(zhàn)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
Ø 理論+技術+實踐
3、 大數據的4V特征
Ø 大規(guī)模（Volume）
Ø 多樣性（Variety）
Ø 高速度（Velocity）
Ø 價值性（Value）
4、 大數據戰(zhàn)略——定位決定你的地位
Ø 數據即資產
Ø “數據化運營”轉變?yōu)椤斑\營數據”
Ø “搜索引擎”轉變?yōu)椤巴扑]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(fā)現規(guī)律和預測
7、 大數據在各行業(yè)的解決方案
Ø 金融業(yè)
Ø 旅游業(yè)
Ø 零售業(yè)
Ø 電信業(yè)
8、 大數據分析與經營決策
9、 大數據的實現技術
Ø 云計算與大數據
Ø 大數據技術簡介
Ø HADOOP生態(tài)系統(tǒng)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(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)
2、 大數據營銷的特點
Ø 時效性
Ø 個性化
Ø 關聯(lián)性
3、 大數據時代的新營銷模式
Ø 如何選擇互聯(lián)網的營銷模式——微博營銷、網頁營銷等
Ø 客戶關系管理CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”
Ø 精確營銷——裝上了GPS，實現“精確打擊”
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
Ø 客戶的群體特征——“人以群分”，找準你的準客戶
Ø 大數據用戶畫像——互聯(lián)網時代不再“是否是狗”
5、 如何提升你的客戶粘性
Ø 評估你的客戶價值——讓營銷策略理豐富
Ø 如何建立客戶響應模型——讓你的促銷更有效，增加回頭客
Ø 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據應用
Ø 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
Ø 什么是數據分析
Ø 數據分析的三大作用
Ø 數據分析的三大類型
2、 數據分析與挖掘在行業(yè)的應用
Ø 客戶市場細分與精準營銷
Ø 客戶流失預警與客戶挽留
Ø 營銷效果評估與廣告投放
Ø 客戶價值評估與忠誠度
Ø 銷售趨勢分析與銷售預測
Ø 客戶滿意度分析與影響因素
3、 數據分析的六步曲
Ø 步驟1：需求明確--理清思路
Ø 步驟2：數據收集—理清思路
Ø 步驟3：數據預處理--尋找答案
Ø 步驟4：數據分析--尋找答案
Ø 步驟5：數據展示--觀點表達
Ø 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
Ø 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(tǒng)計應用（二維交叉表-透視表）
2、 綜合數據分析方法
Ø 多維數據分析（綜合評價法）
Ø 財務數據分析（杜邦分析法）
Ø 流失率與轉化率分析（漏斗分析法）
Ø 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(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：數據挖掘篇
1、 什么是數據挖掘
2、 數據挖掘的發(fā)展歷程
3、 數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
Ø 商業(yè)理解
Ø 數據準備
Ø 數據理解
Ø 模型建立
Ø 模型評估
Ø 模型應用
4、 數據挖掘技術實踐
Ø SPSS基本操作：數據導入、計算變量、描述性統(tǒng)計
Ø 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
Ø 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
Ø 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
Ø 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
Ø 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
Ø 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
Ø 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
Ø 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
Ø 關聯(lián)分析（Association）
案例演練：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化
Ø 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
Ø 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(yōu)秀報告展現與解析

結束：課程總結與問題答疑。