 班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時(shí)間和地點(diǎn) |
開課地址：【上?！客瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學(xué)院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
☆資深工程師授課
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。 |
課程大綱 |
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一、大數(shù)據(jù)時(shí)代概述
“大數(shù)據(jù)”火了，但是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)有十幾年的歷史了，本節(jié)告訴你大數(shù)據(jù)是什么。
1、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用歷史
2、大數(shù)據(jù)的全景視圖
3、最熱門的大數(shù)據(jù)工具有哪些
4、企業(yè)的市場(chǎng)和營銷部門應(yīng)該具備哪些大數(shù)據(jù)的技能？
5、CRISP方法論
案例演練：空降經(jīng)理的煩惱，您來親身體驗(yàn)一下數(shù)據(jù)分析的過程
二、構(gòu)建企業(yè)的分析體系
本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實(shí)施大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的營銷動(dòng)作
1、大數(shù)據(jù)如何與企業(yè)的營銷結(jié)合
a) 營銷動(dòng)作和大數(shù)據(jù)的結(jié)合
b) 崗位的設(shè)置和技能要求
2、分析模型的設(shè)計(jì)、實(shí)施工具
a) SPSS Clementine簡介
b) SAS簡介
c) SQL Analysis簡介
d) Excel控件簡介
3、數(shù)據(jù)的收集和準(zhǔn)備
a) 數(shù)據(jù)的來源
b) 原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
三、基于關(guān)鍵指標(biāo)的分析方法
指標(biāo)分析是一種快速的企業(yè)績效分析手段，是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標(biāo)， 本節(jié)介紹如何通過指標(biāo)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。
1、案例思考：從一張報(bào)表說起
2、傳統(tǒng)的基于績效考核指標(biāo)分析的缺陷
3、把KPI指標(biāo)和管理理念相結(jié)合，搭建分析模型分析營銷狀況
4、案例解析：
a) 競爭力分析模型
b) 利潤分析模型
四、時(shí)間序列分析
時(shí)間序列分析的目的是掌握銷售過程中出現(xiàn)的趨勢(shì)、規(guī)律，優(yōu)化產(chǎn)品組合和銷售管理。
1、時(shí)間序列規(guī)律的三個(gè)方面
2、如何識(shí)別周期，認(rèn)識(shí)同比的風(fēng)險(xiǎn)
3、趨勢(shì)如何分析
4、案例解析
a) 數(shù)據(jù)周期分析
b) 庫存風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
5、一元回歸分析
a) 案例：行業(yè)趨勢(shì)分析
五、競爭的量化分析方法簡介
1、宏觀的行業(yè)競爭力分析矩陣
2、數(shù)據(jù)來源：根據(jù)市場(chǎng)競爭的四個(gè)層次確定
3、競爭的敏感性分析
4、快消品的品牌轉(zhuǎn)換矩陣
5、媒體影響的量化研究
六、常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析算法簡介
數(shù)據(jù)分析不是空洞理論，還需要有科學(xué)的技術(shù)手段和方法，本節(jié)演示常見的數(shù)據(jù)分析算法。
1、協(xié)助客戶分類：聚類分析
2、識(shí)別客戶響應(yīng)
a) 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
b) 決策樹
c) 邏輯斯蒂回歸
3、時(shí)間序列預(yù)測(cè)
a) ARIMA
b) 指數(shù)平滑
七、商業(yè)預(yù)測(cè)技術(shù)
預(yù)測(cè)是企業(yè)重要的決策依據(jù)，本節(jié)演示如何結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)算法構(gòu)造一個(gè)成熟的預(yù)測(cè)模型。
1、預(yù)測(cè)責(zé)任者與支持者
2、預(yù)測(cè)的組織流程
3、不同的預(yù)測(cè)模型各自的優(yōu)缺點(diǎn)
4、水平和趨勢(shì)模型
5、季節(jié)模型
6、如何評(píng)估預(yù)測(cè)的偏差
八、數(shù)據(jù)挖掘
無差別的大眾媒體營銷已經(jīng)無法滿足零和的市場(chǎng)環(huán)境下的競爭要求。精確營銷是現(xiàn)在及未來的發(fā)展方向，精確營銷的基礎(chǔ)是精確的客戶定位，本節(jié)通過案例演示來說明如何進(jìn)行客戶的響應(yīng)分析。
1、精確營銷與客戶細(xì)分
2、客戶細(xì)分的價(jià)值
3、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的細(xì)分
4、基于決策樹的案例解析
5、結(jié)果的應(yīng)用
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