课程大纲：

用户行为数据分析培训

课程背景：
数据挖掘（英语 Data mining ），又译为资料探勘、数据采矿。
截止2016年，中国已达8亿互联网用户，越来越多的人通过电子商务网站平台采购企业的商品。可以说，未能足够利用互联网的企业是没有未来的企业，必将被市场淘汰。而当前，不论在学术界还是在产业界，数据分析与挖掘都是相当时有效的工具，通过数据分析、建模、挖掘、应用等，为企业营销、管理、决策提供依据，以其获得利润*化，提升企业竞争力。对大多数企业来说，特别是拥有海量数据的企业，再也不能靠盲目的群发短信、优惠来吸引客户，数据挖掘对企业已不是可有可无的事情，而是一座急需挖掘的金矿，是一个关乎企业生死存亡的问题。
因此数据挖掘已是企业无法回避的课题，也是新经济时代的机遇和挑战。培训课程将本着为企业培养数据挖掘方面的知识及人才，从如何通过数据分析、挖掘获得商机，如何提高产品到净利润转化率，降低经营成本和风险等方面全面提升企业竞争力。并以业务实战入手， 教授各知名数据挖掘成功赢利模式等活动，帮助电子商务、金融服务、连锁零售、产品研发制造、电信运营等行业做好运营，体现出数据挖掘对企业运营业务的价值。

课程特点：
1.数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。
2.简明阐述什么是数据挖掘，数据挖掘的技术是什么。
3.清晰幽默的介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程,。
4.实战应用将数据挖掘的结果与产品优化进行对接，延长产品生命周期。
课程对象：
企业各级管理者、企业相关技术人员、企业经营者、产品运营总监、产品经理、数据分析师、网站站长、财务人员、质量管理者等所有涉及数据分析挖掘工作的人员。

学员收益：
数据时代的来临，使各行业对数据分析人员的需求呈现爆炸性增长，其中实战能力在数据分析领域至关重要，一名出色的数据挖掘师需要通过经历各种各样的实战分析项目来吸取经验教训以持续成长，光靠教科书上的那些标准案例，只能成为学者，不能直接在企业“落地、见效”。随着行业需求的迅速增长，相关人员迅速提高自身实战能力的愿望正在变得日益迫切。
本课程定位为实战操作，以电子商务、金融、连锁零售、电信、互联网、产品研发生产等世界500强企业在数据分析与挖掘实战的经验结晶为案例贯穿整个培训，并完全基于数据分析挖掘实战的需求、思路、建模和展示，进行详细案例讲解与练习，使学员在同步的学习和操练中能超越方法和工具的局限，聚焦于对分析、挖掘经验的领悟，从而“学以致用、举一反三“地提高自身的实战能力，回到工作岗位上可以立刻解决企业实际数据挖掘的现实问题，为企业提升竞争力。
课程形式：理论讲解、互动体验、实战演练、案例研讨、Q&A答疑；

课程主要内容：
第一天课程
一：建立企业运营仪表盘
1、企业运营应寻求*的“价值杠杆”
2、企业运营中的10大关键问题
3、数据挖掘:提升企业信息门户的价值
4、数据挖掘是延长产品生命周期的关键
5、企业运营数据价值模型
案例分析与讨论：戴尔的运营模式背后的数据链、价值链
二：数据挖掘概述
1.什么要做数据挖掘——多学科的融合
2.数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化
3.如何收集、处理海量数据
4.数据挖掘中的十大经典算法
5.数据质量管理四大要素
6.数据挖掘建模、流程及分析指标
案例分析与讨论：Facebook数据主管的六项心得

三：行业应用案例
1.电子商务与数据挖掘完美结合
A.网站投资回报率的计算
B.网站运营的指标体系
C.客户价值的细分，如何做客户运营
D.ARPU值的关键作用与法则
案例分析与讨论：
a)淘宝卖家如何应对的客户“半衰期”—用数据挖掘玩转淘宝店铺业务
b)8.15电商大战背后的数据内幕及作用
c)从一号店谈数据营销
d)如何降低库存并计算安全库存——基于数据挖掘，防止积压与断货
2.连锁零售企业管理利器
a)购物中心业绩提升六大要素
b)数据帮助提高销售量
c)奇妙的关联销售
案例分析与讨论：资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析
3.通过数据挖掘改善电信营销模式
案例分析与讨论：如何更有针对性的建立营销模式，从规模营销到定点营销
4.游戏运营暴利的秘诀
案例分析与讨论：
a)游戏如何让玩家欲罢不能——基于数据挖掘的奖励、积分模式
b)游戏中经济系统的维护模式
5.GE通过数据提升质量与效率改进
案例分析与讨论：提升质量能力的数据过程分析
6.通过数据挖掘提升银行信用卡客户忠诚度
案例分析与讨论：从信用卡数据分析，到防止客户流程

第二天课程
四：数据挖掘中的要点
1、建立运营数据挖掘模型的4个步骤
2、数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美
3、数据挖掘常用的工具
4、如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题
5、数据挖掘技能提升十大必杀技
6、数据挖掘中易犯的错误——给数据分析师的五个忠告
五：产品研发及优化的方法及应用
1、数据产品研发过程的基本框架与运作方法
2、产品设计与使用的概要方法
3、如何把研发活动定位到组织中
4、产品优化诊断方法--配置结构分析法
5、产品优化与冷启动方法
6、如何进行产品优化跟踪与优化--T型表的使用方法
7、产品研发的执行力评估--研发流程KPI指标体系的应用
六：实战练习
实战练习：围绕企业运营商特点，分组练习搭建以下四方面大数据模型：
（1）市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；
（2）客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；
（3）产品运营管理，包括产品运营监控和经营分析；
（4）产品优化实战模拟练习。

用户行为数据分析培训