• 2020/9/25至2020/9/25 深圳

課程收獲

1、 激活和挖掘企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)洞察內(nèi)外部態(tài)勢(shì)，抓住市場(chǎng)機(jī)遇；
2、 為企業(yè)制定有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略提供有力的數(shù)據(jù)支持，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)；
3、 培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)思維的營(yíng)銷(xiāo)人才，推動(dòng)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)化，提升營(yíng)銷(xiāo)業(yè)績(jī)。

崗位收益：

1、 掌握數(shù)據(jù)收集、整理、報(bào)表制作、分析挖掘、圖形呈現(xiàn)、形成策劃案6個(gè)步驟；
2、 深入理解數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)之間的邏輯關(guān)系；
3、 學(xué)會(huì)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的9種方法：標(biāo)識(shí)分析法、二八分析法等；
4、 掌握異常值數(shù)據(jù)的分析方法：散點(diǎn)圖、條件格式等；
5、 掌握單指標(biāo)和多指標(biāo)的客戶(hù)細(xì)分方法；
6、 學(xué)會(huì)通過(guò)算法描述客戶(hù)畫(huà)像。

課程特色

1、 本課程內(nèi)容豐富，貼近企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)實(shí)戰(zhàn)，所選擇的分析工具、模型均為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域常用的成熟分析型算法,對(duì)企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析具有重要的指導(dǎo)意義；

2、 課程有理論有案例有實(shí)際操作演練，落地性強(qiáng)，能夠很好地提高學(xué)員的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力；
3、 現(xiàn)場(chǎng)操作軟件，全部案例均采用Excel 2007/2010/2013^數(shù)據(jù)分析插件進(jìn)行講解。

課程大綱

—、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

1、 數(shù)據(jù)分析與挖掘的概念與差異
2、 分析目標(biāo)
(1)數(shù)據(jù)整體狀況分析、異動(dòng)分析、數(shù)據(jù)分類(lèi)、數(shù)據(jù)間邏輯關(guān)系分析、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等。
3、 分析步驟
(1)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、報(bào)表制作、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、圖形呈現(xiàn)、形成策劃案等6個(gè)步驟。
二、數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)邏輯
1、 數(shù)據(jù)分析能力
(1)業(yè)務(wù)理解能力、邏輯思辨能力、需求轉(zhuǎn)換能力、統(tǒng)計(jì)分析挖掘工具的掌握等方面。
2、 常見(jiàn)業(yè)務(wù)邏輯
(1) 如何對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行描述？
(2) 我的業(yè)務(wù)的特征是啥樣的？
(3) 如何結(jié)合營(yíng)銷(xiāo)現(xiàn)狀判斷數(shù)據(jù)中的異常值？
(4) A數(shù)據(jù)和B數(shù)據(jù)之間有關(guān)系嗎？如果有關(guān)系，關(guān)系是怎樣的？
(5) 如果數(shù)據(jù)之間有影響，有沒(méi)有重要程度的差異？
(6) 數(shù)據(jù)和指標(biāo)如何分組？
(7) 如果影響指標(biāo)比較多，如何處理？
(8) 我想知道數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如何處理？
如何考慮A事件對(duì)B事件的邊際貢獻(xiàn)率？
3、 分析思路
(1) 標(biāo)識(shí)分析法
(2) 二八分析法
(3) 特征組合分析法
(4) 排序分析法
(5) 對(duì)比分析法
(6) 分組分析法
(7) 結(jié)構(gòu)分析法
(8) 交叉分析法
(9) 對(duì)應(yīng)分析法
I 企亞培訓(xùn)實(shí)
三、 數(shù)據(jù)描述
1、 整體狀況描述
2、 數(shù)據(jù)的七個(gè)百分比
3、 多列對(duì)比
四、 異常值分析
1、 散點(diǎn)圖
2、 條件格式
3、 三倍標(biāo)準(zhǔn)差
五、 相關(guān)分析
1、 相關(guān)分析原理
2、 EXCEL “數(shù)據(jù)分析”模塊安裝及介紹
3、 操作及輸出說(shuō)明
案例：上海某公路物流企業(yè)分析其營(yíng)銷(xiāo)指標(biāo)間關(guān)系
六、 聚類(lèi)一客戶(hù)細(xì)分
1、 單指標(biāo)的分類(lèi)
2、 多指標(biāo)的分類(lèi)
⑴ 多指標(biāo)的分組，可以用來(lái)做數(shù)據(jù)的細(xì)分等，采用聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)。
案例討論：最佳聚類(lèi)分類(lèi)總數(shù)的確定
七、 關(guān)聯(lián)分析
1、 相關(guān)概念
(1)支持度、置信度、提升度
2、 關(guān)聯(lián)分析算法的使用
八、 客戶(hù)畫(huà)像
1、 算法描述
2、 算法執(zhí)行和輸出
案例：某網(wǎng)店利用數(shù)據(jù)分析影響客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的特征

講師介紹

紀(jì)賀元

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
擁有國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)的工作經(jīng)歷，期間積累了豐富的數(shù)據(jù)分析和挖掘的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。曾對(duì)Motorola電信交換機(jī)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和編程處理；采用SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和市場(chǎng)調(diào)查工作，在多家公司組織和領(lǐng)導(dǎo)了多項(xiàng)移動(dòng)通信增值業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目（采用COGNOS商業(yè)報(bào)表軟件和CLEMENTINE軟件）。

授課經(jīng)歷與專(zhuān)業(yè)背景
長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)分析和市場(chǎng)調(diào)研等方面的培訓(xùn)，包括運(yùn)用python、Excel、Access等軟件進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)及財(cái)務(wù)方面的數(shù)據(jù)分析。立邦涂料與華晨寶馬的長(zhǎng)期合作講師。

主講課程
市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)的分析與挖掘、銷(xiāo)售報(bào)表制作與分析、Excel高效操作技巧、SPSS商業(yè)數(shù)據(jù)分析、Excel財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析、Access在數(shù)據(jù)分析中的高效運(yùn)用等。

服務(wù)客戶(hù)
華晨寶馬、保時(shí)捷、攜程、蘇泊爾、一汽大眾、旺旺食品、上海大眾、寶鋼股份、華聯(lián)超市、上海強(qiáng)生、平安證券、東風(fēng)標(biāo)致、中國(guó)移動(dòng)、中石化殼牌、地中海游輪（上海）、杭州華數(shù)集團(tuán)……