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”
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
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（杜邦分析法）
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 |
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