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坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 |
上课时间和地点 |
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山 【南京分部】:金港大厦
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质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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一、大数据时代概述
“大数据”火了,但是大数据的应用已经有十几年的历史了,本节告诉你大数据是什么。
1、大数据的应用历史
2、大数据的全景视图
3、热门的大数据工具有哪些
4、企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能?
5、CRISP方法论
案例演练:空降经理的烦恼,您来亲身体验一下数据分析的过程
二、构建企业的分析体系
本节介绍如何在企业内部实施大数据,利用大数据驱动企业的营销动作
1、大数据如何与企业的营销结合
a) 营销动作和大数据的结合
b) 岗位的设置和技能要求
2、分析模型的设计、实施工具
a) SPSS Clementine简介
b) SAS简介
c) SQL Analysis简介
d) Excel控件简介
3、数据的收集和准备
a) 数据的来源
b) 原始数据转换为业务数据
三、基于关键指标的分析方法
指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标, 本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。
1、案例思考:从一张报表说起
2、传统的基于绩效考核指标分析的缺陷
3、把KPI指标和管理理念相结合,搭建分析模型分析营销状况
4、案例解析:
a) 竞争力分析模型
b) 利润分析模型
四、时间序列分析
时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律,优化产品组合和销售管理。
1、时间序列规律的三个方面
2、如何识别周期,认识同比的风险
3、趋势如何分析
4、案例解析
a) 数据周期分析
b) 库存风险预测
5、一元回归分析
a) 案例:行业趋势分析
五、竞争的量化分析方法简介
1、宏观的行业竞争力分析矩阵
2、数据来源:根据市场竞争的四个层次确定
3、竞争的敏感性分析
4、快消品的品牌转换矩阵
5、媒体影响的量化研究
六、常用的统计学分析算法简介
数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演示常见的数据分析算法。
1、协助客户分类:聚类分析
2、识别客户响应
a) 类神经网络
b) 决策树
c) 逻辑斯蒂回归
3、时间序列预测
a) ARIMA
b) 指数平滑
七、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据,本节演示如何结合统计学算法构造一个成熟的预测模型。
1、预测责任者与支持者
2、预测的组织流程
3、不同的预测模型各自的优缺点
4、水平和趋势模型
5、季节模型
6、如何评估预测的偏差
八、数据挖掘
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向,精确营销的基础是精确的客户定位,本节通过案例演示来说明如何进行客户的响应分析。
1、精确营销与客户细分
2、客户细分的价值
3、基于数据驱动的细分
4、基于决策树的案例解析
5、结果的应用
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