數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘

第一部分：解構(gòu)大數(shù)據(jù)--- 大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略與大數(shù)據(jù)思維
1、大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨
2、大數(shù)據(jù)的三維理解
理論+技術(shù)+實踐
3、大數(shù)據(jù)的4V特征
大規(guī)模（Volume）
多樣性（Variety）
高速度（Velocity）
價值性（Value）
4、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略——定位決定你的地位
數(shù)據(jù)即資產(chǎn)
“數(shù)據(jù)化運營”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;運營數(shù)據(jù)”
“搜索引擎”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;推薦引擎”
5、大數(shù)據(jù)思維——思路決定你的出路
定量思維，一切皆可量化
相關(guān)思維，一切皆有聯(lián)系
實驗思維，一切皆可嘗試
全樣本思維，大數(shù)據(jù)的簡單計算勝過小數(shù)據(jù)的復雜計算
個性化思維，以消費者為中心
融合思維，全平臺大數(shù)據(jù)幫助你的數(shù)據(jù)需要整合
6、大數(shù)據(jù)的核心價值——發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預測
7、大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的解決方案
金融業(yè)
旅游業(yè)
零售業(yè)
電信業(yè)
8、大數(shù)據(jù)分析與經(jīng)營決策
9、大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)技術(shù)
云計算與大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)簡介
HADOOP生態(tài)系統(tǒng)簡介
 
第二部分：大數(shù)據(jù)營銷的概述
1、大數(shù)據(jù)時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)
2、大數(shù)據(jù)營銷的特點
時效性
個性化
關(guān)聯(lián)性
3、大數(shù)據(jù)時代的新營銷模式
如何選擇互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、網(wǎng)頁營銷等
客戶關(guān)系管理CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”
精確營銷——裝上了GPS，實現(xiàn)“精確打擊”
4、如何在海量數(shù)據(jù)中整合數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)用戶畫像——互聯(lián)網(wǎng)時代不再“是否是狗”
5、如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺，拓展營銷渠道，提高營銷效率
互聯(lián)網(wǎng)時代渠道分類
如果進行廣告的精確投放——廣告受眾分析
如何實現(xiàn)營銷效果的驗證——找到適合你的營銷方式
6、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(yīng)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(chuàng)新高
7、客戶生存周期中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
8、數(shù)據(jù)分析與挖掘在通信行業(yè)的應(yīng)用
客戶市場細分與精準營銷
客戶流失預警與客戶挽留
產(chǎn)品交叉銷售與套餐捆綁
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
 
第三部分：認識數(shù)據(jù)分析
1、認識數(shù)據(jù)分析
什么是數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的三大作用
數(shù)據(jù)分析的三大類型
2、數(shù)據(jù)分析與挖掘在行業(yè)的應(yīng)用
客戶市場細分與精準營銷
客戶流失預警與客戶挽留
產(chǎn)品交叉銷售與套餐捆綁
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(shù)據(jù)分析的六步曲
步驟1：需求明確--理清思路
步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
步驟3：數(shù)據(jù)預處理--尋找答案
步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點表達
步驟6：報表撰寫--觀點表達
案例演練：Excel數(shù)據(jù)導入練習
案例演練：Excel數(shù)據(jù)預處理練習
 
第四部分：數(shù)據(jù)分析方法篇
1、基本數(shù)據(jù)分析方法
對比分析、分組分析、結(jié)構(gòu)分析、平均分析、交叉分析
案例演練：數(shù)據(jù)統(tǒng)計應(yīng)用（二維交叉表-透視表）
2、綜合數(shù)據(jù)分析方法
多維數(shù)據(jù)分析（綜合評價法）
財務(wù)數(shù)據(jù)分析（杜邦分析法）
流失率與轉(zhuǎn)化率分析（漏斗分析法）
產(chǎn)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(shù)據(jù)分析方法論篇
1、數(shù)據(jù)分析的思想與框架
2、企業(yè)外部環(huán)境分析（PEST分析法）
案例演練：電信行業(yè)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(jīng)營情況分析（4P營銷理論）
5、業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)挖掘篇
1、什么是數(shù)據(jù)挖掘
2、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程
3、數(shù)據(jù)挖掘的標準流程（CRISP-DM）
商業(yè)理解
數(shù)據(jù)準備
數(shù)據(jù)理解
模型建立
模型評估
模型應(yīng)用
4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實踐
SPSS基本操作：數(shù)據(jù)導入、計算變量、描述性統(tǒng)計
參數(shù)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(shù)檢驗分析（樣本分布檢驗）
案例演練：產(chǎn)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(qū)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(guān)分析（相關(guān)程度計算）
案例演練：腰圍與體重的相關(guān)分析
案例演練：家庭生活開支的相關(guān)分析
 
回歸分析（預測分析）
案例演練：工資與工齡的關(guān)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(shù)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(shù)劃分
案例演練：裁判標準一致性分析
案例演練：商場服務(wù)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(yè)客戶流失預警與客戶挽留
 
關(guān)聯(lián)分析（Association）
案例演練：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)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(chǎn)品銷量預測分析
 
第七部分：圖表呈現(xiàn)篇
1、圖表類型與作用
2、常用圖形
柱狀圖（對比分析）
條形圖（對比分析）
折線圖（數(shù)據(jù)趨勢分析）
餅圖（產(chǎn)品組成分析）
雷達圖（多重數(shù)據(jù)比較）
案例演練：圖形繪制
3、復雜圖形
平均線圖（對比分析）
雙坐標圖（不同量綱呈現(xiàn)）
對稱條形圖（對比）
瀑布圖（成本、收益構(gòu)成分析）
漏斗圖（用戶轉(zhuǎn)化率分析）
散點圖/氣泡圖（用戶、產(chǎn)品分類分析）
帕累托圖/柏拉圖(主要根因分析）
案例演練：圖形繪制
4、圖表美化原則
簡約
整潔
對比/突出
5、表格呈現(xiàn)
6、優(yōu)秀圖表示例解析
 
第八部分：分析報告撰寫
1、分析報告的種類與作用
2、報告的結(jié)構(gòu)
3、報告命名的要求
4、報告的目錄結(jié)構(gòu)
5、前言
6、正文
7、結(jié)論與建議
8、優(yōu)秀報告展現(xiàn)與解析
 
結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。

傅一航，華為系大數(shù)據(jù)專家。
傅一航，男，計算機軟件與理論碩士研究生（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，數(shù)篇國家專利，曾在英國、日本、荷蘭等國做項目，對歐洲、日本的電信市場有比較深的了解。
傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘等應(yīng)用技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域，解決行業(yè)實際的問題。將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運營決策，幫助企業(yè)提升運營決策能力；應(yīng)用于市場營銷，通過大數(shù)據(jù)營銷，解決營銷中的用戶群細分，產(chǎn)品定位，精準營銷，精準促銷等實際問題，提升營銷效果，節(jié)省營銷費用，以及市場預測、用戶行為預測等。
傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。傅老師的課程最大特色：實戰(zhàn)性強！實現(xiàn)“業(yè)務(wù)問題+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+結(jié)果應(yīng)用”融為一體。即，結(jié)合清晰的業(yè)務(wù)場景（明確目的），分解為具體的數(shù)據(jù)問題（分析思路），選擇最合適的方法（分析方法），深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡單實用的工具操作（分析工具），實現(xiàn)分析結(jié)果到業(yè)務(wù)策略的落地。
獲得國家專利：
1.CN1925642:對集群用戶進行處理的方法和集群用戶處理系統(tǒng)
2.CN101114999A:數(shù)據(jù)發(fā)送控制方法及數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備
3.CN101119183A:重傳控制方法及傳輸設(shè)備
4.CN101483847A:實現(xiàn)策略控制的方法、裝置及系統(tǒng)
5.CN101605359B:一種切換過程中轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的方法、無線實體和基站
 
論文：
1.基于統(tǒng)計的無詞典分詞方法
2.文本的自動分類
3.基于Internet的智能信息檢索技術(shù)研究