• 2020/8/21至2020/8/21 廣州

• 2020/10/16至2020/10/16 深圳

課程收獲

企業(yè)收益：

1、激活和挖掘企業(yè)營(yíng)銷數(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)銷策略提供有力的數(shù)據(jù)支持，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷；

3、培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)思維的營(yíng)銷人才，推動(dòng)企業(yè)營(yíng)銷數(shù)據(jù)化，提升營(yíng)銷業(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)的客戶細(xì)分方法；

6、學(xué)會(huì)通過算法描述客戶畫像。 

課程特色

1、本課程內(nèi)容豐富，貼近企業(yè)營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)，所選擇的分析工具、模型均為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域常用的成熟分析模型算法，對(duì)企業(yè)的營(yíng)銷數(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

一、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、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

 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、操作及輸出說明

案例：上海某公路物流企業(yè)分析其營(yíng)銷指標(biāo)間關(guān)系

六、聚類-客戶細(xì)分

1、單指標(biāo)的分類

2、多指標(biāo)的分類

(1)    多指標(biāo)的分組，可以用來做數(shù)據(jù)的細(xì)分等，采用聚類實(shí)現(xiàn)。

案例討論：最佳聚類分類總數(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、客戶畫像

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)分析影響客戶購(gòu)買的特征

專家簡(jiǎn)介

寶馬（中國(guó)）長(zhǎng)期合作數(shù)據(jù)分析師  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)銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘、銷售報(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

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)……