数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训

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。

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

①大规模(Volume)

②多样性(Variety)

③高速度(Velocity)

④价值性(Value)

4、 大数据战略——定位决定你的地位

①数据即资产

②“数据化运营”转变为“运营数据”

③“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

①金融业

②旅游业

③零售业

④电信业

8、 大数据分析与经营决策

9、 大数据的实现技术

①云计算与大数据

②大数据技术简介

③HADOOP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

①时效性

②个性化

③关联性

3、 大数据时代的新营销模式

①如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等

②客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”

③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

①客户的群体特征——“人以群分”，找准你的准客户

②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

①评估你的客户价值——让营销策略理丰富

②如何建立客户响应模型——让你的促销更有效，增加回头客

③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

①什么是数据分析

②数据分析的三大作用

③数据分析的三大类型

2、 数据分析与挖掘在行业的应用

①客户市场细分与精准营销

②客户流失预警与客户挽留

③营销效果评估与广告投放

④客户价值评估与忠诚度

⑤销售趋势分析与销售预测

⑥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

①多维数据分析(综合评价法)

②财务数据分析(杜邦分析法)

③流失率与转化率分析(漏斗分析法)

④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)

①商业理解

②数据准备

③数据理解

④模型建立

⑤模型评估

⑥模型应用

4、 数据挖掘技术实践

①SPSS基本操作：数据导入、计算变量、描述性统计

②参数检验分析(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

③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

④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

⑤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

⑥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

⑦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

⑧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

⑨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

⑩关联分析(Association)

案例演练：超市商品交叉销售与布局优化

⑪RFM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

⑫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。