课程大纲：
通信行业经营分析培训
第1章 引言与概念
1.1 引言
1.2 数据分析的概念
1.3 为什么要做数据分析
1.4 电信经营分析师需要的素质
1.5大数据时代下的数据挖掘
1.5.1大数据的基础
1.5.2大数据的特点
1.5.3大数据的作用
1.5.4大数据与数据挖掘
1.5.5令人期待的大数据时
1.6本章小结
第2章 数据分析的流程
2.1 明确要解决的问题
2.2 构建分析框架
2.3 选用合适的指标体系
2.4 收集数据
2.5 数据分析
2.6 基于分析结果，寻找解决方法
2.7 形成报告
第3章 常见的数据分析项目类型
3.1 目标客户的特征分析
3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型
3.3 运营群体的活跃度定义
3.4 用户路径分析
3.5 交叉销售模型
3.6 信息质量模型
3.7 服务保障模型
3.8 用户（买家、卖家）分层模型
3.9 卖家（买家）交易模型
3.10 信用风险模型
3.11 商品推荐模型
3.12 数据产品
3.13 决策支持
第4章 经营分析的统计理论
4.1 统计学的分类
4.2几个统计的专有名词
4.3 变量的分类
4.4离散变量常见的分析
4.5连续变量常见的分析
第5章 常见的数据分析方法
5.1 对比分析法
5.2 结构分析法
5.3 交叉分析
5.4 均值分析
5.5 相关性分析
第6章 SAS在经营分析中的应用
6.1 聚类分析
6.1.1 聚类分析的典型应用场景
6.1.2 主要聚类算法的分类
6.1.3 聚类分析在实践应用中的重点注意事项
6.1.4 聚类分析的扩展应用
6.1.5 聚类分析在实际应用中的优势和缺点
6.1.6 聚类分析结果的评价体系和评价指标
6.1.7 一个典型的聚类分析课题的案例分享
6.2 关联分析
6.1.1 关联分析的典型应用场景
6.1.2 主要关联算法的分类
6.1.3 关联分析在实践应用中的重点注意事项
6.1.4 关联分析的扩展应用
6.1.5 关联分析在实际应用中的优势和缺点
6.1.6 关联分析结果的评价体系和评价指标
6.1.7 一个典型的关联分析课题的案例分享
6.3 回归分析
6.4 检验假设
6.5 分类分析
6.6 SAS/EM模块：执行数据挖掘
案例分析1: 电商客户信息调查的数据分析流程；
案例分析2: 耐用消费品预期销售的序列预报；
案例分析3: 用户体验的文本信息关联度分析。
第7章 数据结果的解读
7.1 明确指标的计算法则
7.2 选择一个基点，一个参照系
7.3 关注异常值
7.4 基于目的，转动数据*，各种转化
7.5 相互验证，大胆假设，多方求证
7.6 把握趋势或者规律
7.7 归纳总结，数清理明
第8章 用图表表达，让图表说话
8.1 常用图形介绍
8.2 热力图介绍
8.3 雷达图介绍
8.4 柏拉图介绍
8.5 其他常用图形的演化
8.6 图表美化的技巧
第9章 经营分析实战篇——找出目标客户
1.数据分析VS数据挖掘
2.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
3.案例演练：客户匹配度建模，找到你的准客户
4.客户群细分、客户获取
如何更好的了解客户结构、如何识别客户特征
客户响应模型与促销
聚类分析与客户特征提取
*案例演练：小康指数划分，让数据自动聚类
*案例演练：裁判标准一致性分析，避免“黑哨”
*案例演练：商场服务奖项评选
消费者品牌选择模型分析
*案例演练：品牌选择模型分析，你的品牌适合哪些人群？
5.客户标签
客户标签介绍
客户标签的类别
以市场应用为出发点设计标签库
客户标签的管理
*手动/自动打标签
*标签梳理
*标签的更新
业务需求为出发点合理应用客户标签
第10章 经营分析实战篇——针对目标客户优化销售策略
1.哪些是影响市场销量的关键因素
找到关键因素，实现精准营销
方差分析与影响因素分析
*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
因素影响的相关性分析（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
2.影响用户购买的关键因素/客户消费偏好是什么
3.影响产品销售的关键属性和等级如何评估
4.逻辑回归模型
逻辑回归模型原理及适用场景
评估客户购买产品的概率
5.离散选择分析
如何评估客户购买产品的概率
如何指导产品开发？如何确定产品的重要特性
如何评估品牌价值
竞争下的产品动态调价
如何评估产品的价格弹性
6.如何选择合适的营销方式
各营销渠道的用户特征分析
促销方式有效性检验
参数检验与非参数检验原理介绍
*案例演练：通信行业ARPU值评估分析
*案例演练：营销效果评估分析
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