大數據時代的營銷數據分析技能培訓

1.了解大數據的概念，大數據包含哪些技術框架和工具
2.大數據如何跟企業的營銷工作相結合
3.數據挖掘的CRISP循環
4.數據分析的工具介紹：例如指標分析的方法和統計學算法介紹

一、大數據時代概述
“大數據”火了，但是大數據的應用已經有十幾年的歷史了，本節告訴你大數據是什么。
1.大數據的應用歷史
2.大數據的全景視圖
3.最熱門的大數據工具有哪些
4.企業的市場和營銷部門應該具備哪些大數據的技能？
5.CRISP方法論
案例演練：空降經理的煩惱，您來親身體驗一下數據分析的過程
6.分析模型的設計、實施工具

二、基于關鍵指標的分析方法
指標分析是一種快速的企業績效分析手段，是衡量企業健康狀況的健康指標， 本節介紹如何通過指標構建數據分析模型。
1.案例思考：從一張報表說起
2.如何發現數據的發生的差異，并有效進行分類
3.如何透過多維度分析，發現業績變化的原因分析
4.如何分析數據的分布特征
5.案例解析：
6.媒體的傳播方式及影響力指數


三、時間序列分析
時間序列分析的目的是掌握銷售過程中出現的趨勢、規律，優化產品組合和銷售管理。
1.時間序列規律的三個方面
2.如何識別周期，認識同比的風險
3.趨勢如何分析
4.案例解析
a)數據周期分析
b)庫存風險預測
5.一元回歸分析
a)案例：行業趨勢分析
6.預測的系統化流程

四、常用的統計學分析算法簡介
數據分析不是空洞理論，還需要有科學的技術手段和方法，本節演示常見的數據分析算法。
1.識別客戶行為特征：
a)關聯分析
b)聚類分析
2.識別客戶響應
a)類神經網絡
b)決策樹
c)邏輯斯蒂回歸
3.時間序列預測
a)ARIMA
b)指數平滑

五、數據挖掘
無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。精確營銷是現在及未來的發展方向，精確營銷的基礎是精確的客戶定位，本節通過案例演示來說明如何進行客戶的響應分析。
1.精確營銷與客戶細分
2.客戶細分的價值
3.基于數據驅動的細分
4.基于決策樹的案例解析
5.結果的應用
六、數據可視化呈現

圖表和可視化技術可以使數據的展示更為直觀，使數據的規律更容易被發現。同時，圖表使信息的傳遞更為快速。
1.各類圖表類型及其適用場合
2.幾種加強版分析圖表
3.專業圖表制作和演練