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大数据时代的营销数据分析技能

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课程大纲:

一、 大数据时代概述
“大数据”火了,但是大数据的应用已经有十几年的历史了,本节告诉你大数据是什么。
1. 大数据的应用历史
2. 大数据的全景视图
3. 最热门的大数据工具有哪些
4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能?
5. CRISP方法论
案例演练:空降经理的烦恼,您来?#21672;?#20307;验一下数据分析的过程
二、 构建企业的分析体系
本节介绍如何在企?#30340;?#37096;实施大数据,利用大数据驱动企业的营销动作
1. 大数据如何与企业的营销结合
a) 营销动作和大数据的结合
b) 岗位的设置和技能要求
2. 分析模型的设计、实施工具
a) SPSS Clementine简介
b) SAS简介
c) SQL Analysis简介
d) Excel控件简介
3. 数据的收集和准备
a) 数据的来源
b) 原始数据转换为业务数据

三、 基于关键指标的分析方法
指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企?#21040;?#24247;状况的健?#25269;?#26631;, 本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。
1. 案例思考:从一张报表说起
2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷
3. 把KPI指标和管理理念相结合,搭建分析模型分析营销状况
4. 案例解析:
a) 竞争力分析模型
b) 利润分析模型

四、 时间序列分析
时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律,优化产品组合和销售管理。
1. 时间序列规律的三个方面
2. 如何识别周期,认识同比的风险
3. 趋势如何分析
4. 案例解析
a) 数据周期分析
b) 库存风险预测
5. 一元回归分析
a) 案例:行业趋势分析

五、 竞争的量化分析方法简介

1. 宏观的行业竞争力分析矩阵
2. 数据来源:根据市场竞争的四个层次确定
3. 竞争的敏?#34892;?#20998;析
4. 快消品的品牌转换矩阵
5. 媒体影响的量化研究

六、 常用的统计学分析算法简介
数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演示常见的数据分析算法。
1. 协助客户分类:聚类分析
2. 识别客户响应
a) 类神经网络
b) 决策树
c) 逻辑斯蒂回归
3. 时间序列预测
a) ARIMA
b) 指数平滑

七、 商业预测技术
预测是企?#25269;?#35201;的决策依据,本节演示如何结合统计学算法构造一个成熟的预测模型。
1. 预测责任者与支持者
2. 预测的组织流程
3. 不同的预测模型各自的优缺点
4. 水平和趋势模型
5. 季节模型
6. 如何评估预测的偏差

八、 数据挖掘
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向,精确营销的基础是精确的客户定位,本节通过案例演示来?#24471;?#22914;何进行客户的响应分析。
1. 精确营销与客户细分
2. 客户细分的价值
3. 基于数据驱动的细分
4. 基于决策树的案例解析
5. 结果的应用

总结

本课程名称: 大数据时代的营销数据分析技能

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