市場營銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘其它上課時間：

• 2021/4/16至2021/4/16 北京

• 2021/5/14至2021/5/14 深圳

• 2021/6/25至2021/6/25 成都

• 2021/7/21至2021/7/21 廣州

• 2021/8/13至2021/8/13 上海

• 2021/9/17至2021/9/17 北京

• 2021/10/22至2021/10/22 深圳

• 2021/11/17至2021/11/17 廣州

• 2021/12/9至2021/12/9 成都

營銷副總、營銷總監(jiān)、市場部經(jīng)理、營銷人員、市場研究人員等。

課程簡介：
隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和企業(yè)信息化水平的提高，企業(yè)在營銷過程中會接觸到大量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，分析和挖掘企業(yè)營銷數(shù)據(jù)，對于洞察企業(yè)內(nèi)外部態(tài)勢、制定有效的有針對性的營銷策略等有著極強的指導意義。
本課程首先介紹數(shù)據(jù)分析的相關(guān)基礎(chǔ)，然后介紹如何提升數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)分析的常見問題以及基本分析思路，為后續(xù)分析工作打好基礎(chǔ)。隨后介紹數(shù)據(jù)描述、異常值分析、相關(guān)分析、聚類、客戶畫像、關(guān)聯(lián)分析等重要數(shù)據(jù)分析工具和模型。
本課程內(nèi)容豐富，貼近實戰(zhàn)，所選擇的分析工具、模型均為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域常用的成熟的分析模型算法。有理論有案例有實際操作，落地性強，能夠較好地提高學員的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。全部案例均采用Excel2007/2010/2013、數(shù)據(jù)分析插件進行講解。
課程收獲：
（1）了解數(shù)據(jù)分析的整體步驟
（2）掌握數(shù)據(jù)分析能力的提升路徑
（3）掌握營銷數(shù)據(jù)分析的思路和方法
（4）掌握營銷數(shù)據(jù)挖掘的模型及其應(yīng)用
課程教學方式：
講師講授+互動+軟件現(xiàn)場操作

課程大綱

1.數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
（1）分析目標
包括數(shù)據(jù)整體狀況分析、異動分析、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)間邏輯關(guān)系分析、數(shù)據(jù)預測等。
（2）分析步驟
包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、報表制作、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個步驟。
2.數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)邏輯
（1）數(shù)據(jù)分析能力
包括業(yè)務(wù)理解能力、邏輯思辨能力、需求轉(zhuǎn)換能力、統(tǒng)計分析挖掘工具的掌握等方面。
（2）常見業(yè)務(wù)邏輯
a)如何對數(shù)據(jù)特征進行描述？
b)我的業(yè)務(wù)的特征是啥樣的？
c)如何結(jié)合營銷現(xiàn)狀判斷數(shù)據(jù)中的異常值？
d)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？
e)如果數(shù)據(jù)之間有影響，有沒有重要程度的差異？
f)數(shù)據(jù)和指標如何分組？
g)如果影響指標比較多，如何處理？
h)我想知道數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系，如何處理？
i)如何考慮A事件對B事件的邊際貢獻率？
……
（3）分析思路
a)標識分析法
b)排序分析法
c)對比分析法
d)分組分析法
e)回歸分析法
f)交叉分析法
g)假設(shè)分析法
h)趨勢分析法
i)二八分析法
j)客戶畫像分析法
……
3.數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)描述指對銷售數(shù)據(jù)進行描述統(tǒng)計，采用多種指標和方法揭示數(shù)據(jù)的概況，為后續(xù)分析做好準備工作。描述的指標有求和、計數(shù)、平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差（標準差）、變異系數(shù)、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環(huán)比等。
（1）細分市場的量價目測分析
（2）數(shù)據(jù)的七個百分比
（3）營銷數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計
（4）多列對比
這是應(yīng)培訓學員的要求所做的多列對比的小工具，非常方便，可以一次性地輸出多列之間平均值、總數(shù)、中位數(shù)、變異系數(shù)、二八系數(shù)等的對比。
4.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
（4）相關(guān)分析在營銷數(shù)據(jù)分析中的作用
案例：上海某公路物流企業(yè)分析其營銷指標間關(guān)系
5.聚類-客戶細分
單獨一個數(shù)據(jù)，往往因為數(shù)據(jù)異常或者偶然性等原因，從來很難發(fā)現(xiàn)明顯的結(jié)論，分組不僅僅讓分析變得簡單，而且能夠發(fā)現(xiàn)簡單對比所無法獲得的結(jié)論。
（1）單指標的分類
（2）多指標的分類
多指標的分組，可以用來做數(shù)據(jù)的細分等，采用聚類實現(xiàn)。
案例討論：最佳聚類分類總數(shù)的確定
6.關(guān)聯(lián)分析
關(guān)聯(lián)分析可以分析數(shù)據(jù)中的某些特征同時出現(xiàn)以及次序出現(xiàn)的概率，其輸出的結(jié)果經(jīng)常用來做捆綁銷售，例如客戶購買了A產(chǎn)品之后是否購買了產(chǎn)品B。關(guān)聯(lián)分析通常用來分析多品類、多購買頻次的營銷數(shù)據(jù)分析，其結(jié)論可以用來捆綁銷售、銷售推薦等方面
（1）相關(guān)概念
支持度、置信度、提升度
（2）關(guān)聯(lián)分析算法的使用
7.客戶畫像
客戶畫像是目前營銷數(shù)據(jù)分析的熱點問題之一，4S店的銷售人員希望通過數(shù)據(jù)分析得到其客戶的特征是什么，網(wǎng)店的經(jīng)營者希望知道哪些特征組合的客戶在投訴他們。
（1）算法描述
（2）算法執(zhí)行和輸出
（3）正邏輯和反邏輯數(shù)據(jù)的討論
案例：某網(wǎng)店利用數(shù)據(jù)分析影響客戶購買的特征

課程主講

紀先生
背景經(jīng)歷：
大連理工大學計算機系，復旦大學MBA。長期從事數(shù)據(jù)分析、市場調(diào)查、Excel等方面的培訓工作
紀老師曾經(jīng)在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長期工作，擔任過項目經(jīng)理、技術(shù)市場經(jīng)理、銷售經(jīng)理、銷售總監(jiān)等職務(wù)，對于數(shù)據(jù)分析和市場營銷有著較多實戰(zhàn)經(jīng)驗
紀老師積累了較多的數(shù)據(jù)分析和挖掘的實戰(zhàn)經(jīng)驗，1995年即開始使用Excel、VBA對于Motorola電信交換機的運營數(shù)據(jù)進行分析和編程處理，1998年即開始采用SPSS軟件進行數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)查報表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司組織和領(lǐng)導了多項移動通信增值業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘項目（采用COGNOS商業(yè)報表軟件和CLEMENTINE軟件）。
同時，紀老師也曾經(jīng)參與或主持過多項數(shù)據(jù)分析方面的咨詢項目，包括“2005年上海移動有限公司新產(chǎn)品發(fā)展模式市場調(diào)研”、“內(nèi)蒙古杏仁露產(chǎn)品上市前調(diào)研”、“2009年楊浦區(qū)商管公司下屬商業(yè)網(wǎng)點調(diào)研”、“2009格林動力汽車尾氣凈化劑數(shù)據(jù)分析”、“2011年我國電子閱讀器市場用戶消費模式調(diào)研”等，在營銷數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)查方面有著較多實戰(zhàn)經(jīng)驗。