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    市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)數據的分析與挖掘

    課程編號:20467   課程人氣:1325

    課程價(jià)格:¥2800  課程時(shí)長(cháng):1天

    行業(yè)類(lèi)別:不限行業(yè)    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:營(yíng)銷(xiāo)管理 

    授課講師:紀老師

    課程安排:

           2019.3.13 北京



    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】
    營(yíng)銷(xiāo)副總、營(yíng)銷(xiāo)總監、市場(chǎng)部經(jīng)理、營(yíng)銷(xiāo)人員、市場(chǎng)研究人員等

    【培訓收益】


    1.數據分析基礎 (1)數據分析與挖掘的概念與差異 (2)分析目標 包括數據整體狀況分析、異動(dòng)分析、數據分類(lèi)、數據間邏輯關(guān)系分析、數據預測等。 (3)分析步驟 包括數據收集、數據整理、報表制作、數據分析與數據挖掘、圖形呈現、形成策劃案等6個(gè)步驟。 2.數據分析與業(yè)務(wù)邏輯 (1)數據分析能力 包括業(yè)務(wù)理解能力、邏輯思辨能力、需求轉換能力、統計分析挖掘工具的掌握等方面。 (2)常見(jiàn)業(yè)務(wù)邏輯 a)如何對數據特征進(jìn)行描述? b)我的業(yè)務(wù)的特征是啥樣的? c)如何結合營(yíng)銷(xiāo)現狀判斷數據中的異常值? d)A數據和B數據之間有關(guān)系嗎?如果有關(guān)系,關(guān)系是怎樣的? e)如果數據之間有影響,有沒(méi)有重要程度的差異? f)數據和指標如何分組? g)如果影響指標比較多,如何處理? h)我想知道數據之間的對應關(guān)系,如何處理? i)如何考慮A事件對B事件的邊際貢獻率? …… (3)分析思路 a)標識分析法 b)二八分析法 c)特征組合分析法 d)排序分析法 e)對比分析法 f)分組分析法 g)結構分析法 h)交叉分析法 i)對應分析法 …… 3.數據描述 數據描述指對銷(xiāo)售數據進(jìn)行描述統計,采用多種指標和方法揭示數據的概況,為后續分析做好準備工作。描述的指標有求和、計數、平均值、中位數、眾數、方差(標準差)、變異系數、峰度、偏度、占比、累計占比、同比、環(huán)比等。 (1)整體狀況描述 (2)數據的七個(gè)百分比 (3)多列對比 這是應培訓學(xué)員的要求所做的多列對比的小工具,非常方便,可以一次性地輸出多列之間平均值、總數、中位數、變異系數、二八系數等的對比。 4.異常值分析 異常值是數據中脫離正常變化軌道的數據,也是數據分析中需要重點(diǎn)關(guān)注的數據。通常采用如下方法分析異常值: (1)散點(diǎn)圖 (2)條件格式 (3)三倍標準差 5.相關(guān)分析 (1)相關(guān)分析原理 (2)EXCEL“數據分析”模塊安裝及介紹 (3)操作及輸出說(shuō)明 案例:上海某公路物流企業(yè)分析其營(yíng)銷(xiāo)指標間關(guān)系 6.聚類(lèi)-客戶(hù)細分 單獨一個(gè)數據,往往因為數據異?;蛘吲既恍缘仍?,從來(lái)很難發(fā)現明顯的結論,分組不僅僅讓分析變得簡(jiǎn)單,而且能夠發(fā)現簡(jiǎn)單對比所無(wú)法獲得的結論。 (1)單指標的分類(lèi) (2)多指標的分類(lèi) 多指標的分組,可以用來(lái)做數據的細分等,采用聚類(lèi)實(shí)現。 案例討論:最佳聚類(lèi)分類(lèi)總數的確定 7.關(guān)聯(lián)分析 關(guān)聯(lián)分析可以分析數據中的某些特征同時(shí)出現以及次序出現的概率,其輸出的結果經(jīng)常用來(lái)做捆綁銷(xiāo)售,例如客戶(hù)購買(mǎi)了A產(chǎn)品之后是否購買(mǎi)了產(chǎn)品B。 (1)相關(guān)概念 支持度、置信度、提升度 (2)關(guān)聯(lián)分析算法的使用 8.客戶(hù)畫(huà)像 客戶(hù)畫(huà)像是目前營(yíng)銷(xiāo)數據分析的熱點(diǎn)問(wèn)題之一,4S店的銷(xiāo)售人員希望通過(guò)數據分析得到其客戶(hù)的特征是什么,網(wǎng)店的經(jīng)營(yíng)者希望知道哪些特征組合的客戶(hù)在投訴他們。 (1)算法描述 (2)算法執行和輸出 案例:某網(wǎng)店利用數據分析影響客戶(hù)購買(mǎi)的特征

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