课程大纲：

数据分析培训课程
数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训
第一部分：  解构大数据 --- 大数据的战略与大数据思维
1. 大数据时代已经来临
2. 大数据的三维理解
. 理论+技术+实践
3. 大数据的4V特征
. 大规模（Volume）
. 多样性（Variety）
. 高速度（Velocity）
. 价值性（Value）
4. 大数据战略——定位决定你的地位
. 数据即资产
. “数据化运营”转变为“运营数据”
. “搜索引擎”转变为“推荐引擎”
5. 大数据思维——思路决定你的出路
6. 大数据的核心价值——发现规律和预测
7. 大数据在各行业的解决方案
. 金融业
. 旅游业
. 零售业
. 电信业
8. 大数据分析与经营决策
9. 大数据的实现技术
. 云计算与大数据
. 大数据技术简介
. HADOOP生态系统简介
第二部分、大数据营销的概述
1. 大数据时代带来对传统营销的挑战
2. 大数据营销的特点
. 时效性
. 个性化
. 关联性
3. 大数据时代的新营销模式
. 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
. 客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜”
. *营销——装上了GPS，实现“*打击”
4. 如何在海量数据中整合数据，形成你对消费者的独特洞察力
. 客户的群体特征——“人以群分”，找准你的准客户
. 大数据用户画像——互联网时代不再“是否是狗”
5. 如何提升你的客户粘性
. 评估你的客户价值——让营销策略理丰富
. 如何建立客户响应模型——让你的促销更有效，增加回头客
. 精准推荐——让你的销量再创新高
6. 客户生存周期中的大数据应用
. 客户满意度分析与影响因素
第三部分：认识数据分析
1. 认识数据分析
. 什么是数据分析
. 数据分析的三大作用
. 数据分析的三大类型
2. 数据分析与挖掘在行业的应用
. 客户市场细分与精准营销
. 客户流失预警与客户挽留
. 营销效果评估与广告投放
. 客户价值评估与忠诚度
. 销售趋势分析与销售预测
. 客户满意度分析与影响因素
3. 数据分析的六步曲
. 步骤1：需求明确--理清思路
. 步骤2：数据收集—理清思路
. 步骤3：数据预处理--寻找答案
. 步骤4：数据分析--寻找答案
. 步骤5：数据展示--观点表达
. 步骤6：报表撰写--观点表达
案例演练：Excel数据导入练习
案例演练：Excel数据预处理练习
第四部分：数据分析方法篇
1. 基本数据分析方法
. 对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、交叉分析
案例演练：数据统计应用（二维交叉表-透视表）
2. 综合数据分析方法
. 多维数据分析（综合评价法）
. 财务数据分析（*分析法）
. 流失率与转化率分析（漏斗分析法）
. 产品策略分析（象限图分析法）
案例演练：品牌认知度分析
第五部分：数据分析方法论篇
1. 数据分析的思想与框架
2. 企业外部环境分析（PEST分析法）
案例演练：电信行业情况分析
3. 用户消费行为分析（5W2H分析法）
案例演练：用户消费行为分析（5W2H）
4. 公司整体经营情况分析（4P营销理论）
5. 业务问题专题分析（逻辑树分析法）
6. 用户使用行为研究（用户使用行为分析法）
第六部分：数据挖掘篇
1. 什么是数据挖掘
2. 数据挖掘的发展历程
3. 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）
. 商业理解
. 数据准备
. 数据理解
. 模型建立
. 模型评估
. 模型应用
4. 数据挖掘技术实践
. SPSS基本操作：数据导入、计算变量、描述性统计
. 参数检验分析（样本均值检验）
案例演练：信用卡消费评估分析
案例演练：吸烟对胆固醇指标影响的评估
案例演练：促销效果评估
. 非参数检验分析（样本分布检验）
案例演练：产品合格率检验
案例演练：儿童身高差异检验
案例演练：制造工艺差异检验
案例演练：训练新方法有效性检验
案例演练：促销方式效果检验
案例演练：客户满意度差异检验
. 方差分析（影响因素分析）
案例演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析
案例演练：饲料与生猪体重的影响分析
. 相关分析（相关程度计算）
案例演练：腰围与体重的相关分析
案例演练：家庭生活开支的相关分析
. 回归分析（预测分析）
案例演练：工资与工龄的关系分析
案例演练：客户购买预测分析
案例演练：品牌选择预测分析
. 时间序列分析（预测分析）
案例演练：电视机销量预测分析
案例演练：上海证券交易所综合指数收益率序列分析
案例演练：汽车销量预测分析
. 聚类分析（Clustering）
案例演练：小康指数划分
案例演练：裁判标准一致性分析
案例演练：商场服务奖项奖选择
. 分类分析（Classification）
案例演练：银行低信用客户特征分析
案例演练：电信行业客户流失预警与客户挽留
. 关联分析（Association）
案例演练：超市商品交叉销售与布局优化
. RFM模型
案例演练：用户价值评估与促销名单
案例演练：重购用户特征分析
. 预测分析（回归分析）
案例演练：产品销量预测分析
第七部分：分析报告撰写
1. 分析报告的种类与作用
2. 报告的结构
3. 报告命名的要求
4. 报告的目录结构
5. 前言
6. 正文
7. 结论与建议
8. 优秀报告展现与解析
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