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关键词:数字化运营
【课程背景】
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。
【课程收益】
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、掌握数据分析报告的写作技巧及要点,全面正确地呈现分析结果。
【课程特色】
理论精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + Excel实践操作 + SPSS实践操作
本课程突出数据分析的实际应用,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,进行大数据的收集与处理、数据分析与挖掘,以及数据呈现与报告撰写,全过程演练操作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。
【课程大纲】
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
■理论+技术+实践
3、大数据的4V特征
■大规模(Volume)
■多样性(Variety)
■高速度(Velocity)
■价值性(Value)
4、大数据战略——定位决定你的地位
■数据即资产
■“数据化运营”转变为“运营数据”
■“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
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
■金融业
■旅游业
■零售业
■电信业
8、大数据分析与经营决策
9、大数据的实现技术
■云计算与大数据
■大数据技术简介
■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
■时效性
■个性化
■关联性
3、大数据时代的新营销模式
■如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
■客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”
■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
■客户的群体特征——“人以群分”,找准你的准客户
■大数据用户画像——互联网时代不再“是否是狗”
5、如何提升你的客户粘性
■评估你的客户价值——让营销策略理丰富
■如何建立客户响应模型——让你的促销更有效,增加回头客
■精准推荐——让你的销量再创新高
6、客户生存周期中的大数据应用
■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
■什么是数据分析
■数据分析的三大作用
■数据分析的三大类型
2、数据分析与挖掘在行业的应用
■客户市场细分与精准营销
■客户流失预警与客户挽留
■营销效果评估与广告投放
■客户价值评估与忠诚度
■销售趋势分析与销售预测
■客户满意度分析与影响因素
3、数据分析的六步曲
■步骤1:需求明确--理清思路
■步骤2:数据收集—理清思路
■步骤3:数据预处理--寻找答案
■步骤4:数据分析--寻找答案
■步骤5:数据展示--观点表达
■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
■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
■多维数据分析(综合评价法)
■财务数据分析(杜邦分析法)
■流失率与转化率分析(漏斗分析法)
■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)
■商业理解
■数据准备
■数据理解
■模型建立
■模型评估
■模型应用
4、数据挖掘技术实践
■SPSS基本操作:数据导入、计算变量、描述性统计
■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
■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
■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
■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
■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
■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
■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
■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
■关联分析(Association)
案例演练:超市商品交叉销售与布局优化
■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
■预测分析(回归分析)
案例演练:产品销量预测分析
第七部分: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。
【讲师介绍】
傅一航老师,曼顿培训网(www.mdpxb.com)资深讲师。
专著与荣誉:
获得国家专利:
1***1925642:对集群用户进行处理的方法和集群用户处理系统
2***101114999A:数据发送控制方法及数据传输设备
3***101119183A:重传控制方法及传输设备
4***101483847A:实现策略控制的方法、装置及系统
5***101605359B:一种切换过程中转发数据的方法、无线实体和基站
论文:
1.基于统计的无词典分词方法
2.文本的自动分类
3.基于Internet的智能信息检索技术研究
服务客户
中国移动、中国联通、中国电信、西部航空等。
富维江森(汽车):《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》
平安集团:《数据挖掘与现代企业数据化运营实践》
光大银行:《大数据分析与数据挖掘应用实战》
招商银行佛山公司:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》
广州地铁1期:《大数据分析与数据挖掘培训》
广州地铁2期:《数据分析与数据建模实战》
华为技术:《话务量预测与排班管理》
YKK吉田拉链:《大数据分析综合能力提升培训》
富士康:《数据分析综合能力提升培训》
【费用及报名】
1、费用:培训费1600元(含培训费、讲义费);如需食宿,会务组可统一安排,费用自理。
2、报名咨询:4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鲍老师
3、报名流程:电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函
4、备注:如课程已过期,请访问我们的网站,查询最新课程
5、详细资料请访问北京曼顿培训网:www.mdpxb.com (每月在全国开设四百多门公开课,欢迎报名学习)
北京曼顿企业管理咨询有限公司(以下简称北京曼顿咨询)成立于2005年,旗下网站为曼顿培训网,是国内较早一批专业的综合性的培训单位之一。是总部位于美国的国际职业认证标准联合会在北京地区授权的培训考试及认证单位[认证号:IOCL086132],同时也是香港培训认证中心授权的培训认证机构[认证号:HKTCC(GZ)A10-11221]。本单位主要从事企业管理、项目管理、市场营销和人力资源管理方面的咨询培训服务。历经多年的发展,已经为近千家企业提供过各种形式的咨询培训服务,客户涵盖了电子电器、通讯、计算机IT行业、金融保险、建材、化工、食品、机械、服装/鞋业、礼品包装、塑胶五金/模具、电线电缆等十几个行业领域,在业界具有广泛的权威和影响力。本单位师资由资深顾问以及业界知名专家组成,顾问师2/3为硕士研究(MBA)以上学历。我们的专家团队基本都来自于财富500企业,具有丰富的实战经验和系统全面的理论知识。
曼顿培训网,是北京曼顿企业管理咨询有限公司(以下简称北京曼顿咨询)旗下网站。是总部位于美国的国际职业认证标准联合会在北京地区授权的培训考试及认证单位[认证号:IOCL086132],同时也是香港培训认证中心授权的培训认证机构[认证号:HKTCC(GZ)A10-11221]。本单位主要从事企业管理、项目管理、市场营销和和人力资源管理方面的咨询培训服务。历经多年的发展,已经为近千家企业提供过各种形式的咨询培训服务,客户涵盖了电子电器、通讯、计算机IT行业、金融保险、建材、化工、食品、机械、服装/鞋业、礼品包装、塑胶五金/模具、电线电缆等十几个行业领域,在业界具有广泛的权威和影响力。本单位师资由资深顾以及业界知名专家组成,顾问师2/3为硕士研究(MBA)以上学历。我们的专家团队基本都来自于财富500企业,具有丰富的实战经验和系统全面的理论知识。
学校名称:北京曼顿企业管理咨询
固定电话:010-56133998
授课地址:北京市海淀区中关村大街59号人民大学 免费参观