營(yíng)銷(xiāo)數據分析和挖掘

【培訓對象】
營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)、財務(wù)、供應鏈等相關(guān)人員。學(xué)員應具有一定的實(shí)際工作經(jīng)驗，并熟悉Excel基本數據操作。

【培訓收益】
（1）了解數據分析的整體步驟 （2）掌握數據分析能力的提升路徑 （3）掌握數據分析的思路和方法 （4）掌握數據挖掘的模型及其應用

1.營(yíng)銷(xiāo)數據分析目標和步驟
（1）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。
（2）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.數據分析與商務(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)商務(wù)邏輯
a)如何對數據特征進(jìn)行描述？
b)我的客戶(hù)的特征是啥樣的？
c)如何結合銷(xiāo)售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（二八系數在第5個(gè)模塊第3小節的工具中自動(dòng)實(shí)現）
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.數據采集和指標體系建立
（1）采集原則
包括邏輯完備、可獲得、不重疊等原則，關(guān)于不重疊一般要做相關(guān)分析甚至是典型相關(guān)分析做檢驗。
（2）采集方法和步驟
包括采用層次分析法等確定收集維度、數據變形、數據相關(guān)檢驗、權重確定等。
（3）指標體系的建立
一般采用手工指標體系和軟件自動(dòng)評估這兩種方式，這兩種方式都需要客觀(guān)規范地選擇數據指標，手工指標體系要做到權重設置合理、指標結果具有可比性（即處在基本同一數據區域），有時(shí)需要反復測試。
案例：浙江某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數據采集和指標體系建立
課堂討論：指標體系中的“加”與“乘”

4.數據整理
數據整理的包括數據糾錯、數據填充補齊、數據匯總（非常復雜）以及數據
變形、數據轉換等多個(gè)環(huán)節，其目的是做好數據分析前的準備工作，將數據處理干凈，以進(jìn)行后續的分析工作。
（1）數據糾錯
包括兩種形式的錯誤，一是本身數據就有錯，例如格式錯誤、空白等，二是數據邏輯上的錯誤或者異常。
（2）數據填充補齊
將數據中的空白填充補齊，這里面可能會(huì )涉及到復雜的業(yè)務(wù)邏輯。
（3）數據的匯總
根據分析目標的不同，分為按照時(shí)間序列的匯總、按照客戶(hù)id的匯總等等。
（4）數據變形
為了便于后續對比分析，經(jīng)常需要對于數據進(jìn)行變形，例如對于不同數量級的數據，將其變形到[0,1]的范圍內。
（5）數據轉換
在數據分析中，經(jīng)常存在兩種形式的數據轉換：連續變量離散化以及定性數據定量化。

5.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）營(yíng)銷(xiāo)數據“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。
案例：期貨數據中“眾數”指標的運用
討論： 中位數和平均值的異同
6.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）面板散點(diǎn)圖
采用面板的方式實(shí)現多個(gè)散點(diǎn)圖的觀(guān)察，高效直觀(guān)。
（3）條件格式
（4）三倍標準差方法
案例：中國移動(dòng)某省公司利用“三倍標準差法”捕捉業(yè)務(wù)異常值

7.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
（4）大型相關(guān)矩陣和條件格式的組合使用
（5）用相關(guān)分析做數據掃描的邏輯
案例：上海某藥企利用商務(wù)數據分析“頭對頭”的競爭關(guān)系
案例：阿里巴巴利用相關(guān)分析功能來(lái)梳理市場(chǎng)競爭態(tài)勢
案例：上海某制造型企業(yè)利用“相關(guān)分析”來(lái)分析物料運輸成本并制定合理化對策

8.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)做市場(chǎng)細分、客戶(hù)分群等，采用聚類(lèi)實(shí)現。
案例：上海某消費品調研的受訪(fǎng)者分類(lèi)
案例討論：最佳聚類(lèi)分類(lèi)總數的確定
9. 捆綁銷(xiāo)售分析
關(guān)聯(lián)分析可以分析銷(xiāo)售過(guò)程中某些相關(guān)的因素之間的關(guān)聯(lián)性，例如購買(mǎi)A的同時(shí)是否購買(mǎi)了B，購買(mǎi)A的用戶(hù)中有多少概率購買(mǎi)了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
案例：上海某食品企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品配送的關(guān)聯(lián)度分析
課堂討論：工業(yè)品數據做捆綁銷(xiāo)售的數據準備

10. 營(yíng)銷(xiāo)資源籌劃與調配
營(yíng)銷(xiāo)資源總是有限的，例如資金、廣宣品等，如何在種種影響因素的限制之下，使得營(yíng)銷(xiāo)資源效果最大化，是重要的營(yíng)銷(xiāo)管理問(wèn)題。
（1）規劃求解概念
（2）相關(guān)操作和說(shuō)明
案例：杭州某集團公司進(jìn)行廣宣品的調配分析
案例：上海某大型集團公司進(jìn)行平時(shí)工資和年終獎數額的平衡度分析

11.迭代抓取數據特征
適用于對于有相關(guān)行為的數據特征的描述，例如在銷(xiāo)售方面，如果我們對具有相關(guān)特征（年齡、性別、歸屬地、之前消費特征）的消費者的消費行為比較感興趣，我們可以用這一算法找到具有某一消費行為的消費者的特征，例如該消費者的性別、年齡等的組合特征。
再例如4S店有各種車(chē)型的銷(xiāo)售數據，4S店就關(guān)心購買(mǎi)某種車(chē)型的消費者的具體特征是什么。
（1）算法描述
（2）算法執行和輸出

12. 營(yíng)銷(xiāo)數據預測
數據預測是營(yíng)銷(xiāo)數據分析的重要組成部分，我們介紹幾種常用的數據分析技術(shù)：
（1）模擬運算表
（2）添加趨勢線(xiàn)
（3）手工數組方式實(shí)現
（4）批量自動(dòng)實(shí)現
案例：上海某企業(yè)對于房屋資產(chǎn)租賃價(jià)格的逐步回歸分析

13. 數據呈現技術(shù)
分析做得好，還要圖畫(huà)得好，數據呈現技術(shù)在營(yíng)銷(xiāo)數據分析中顯得尤其重要：
（1）Excel繪圖的基本線(xiàn)型
（2）Excel繪圖的高級圖形
包括堆積柱狀圖、復合餅圖、半圓圖等。
（3）圖形呈現的高級技巧
包括輔助列、錯位、數據標簽的應用、分色等功能。

14. PowerBI簡(jiǎn)介
PowerBI是微軟推出的商業(yè)智能套件，由于其能支持大數據、無(wú)需VBA編程就能夠實(shí)現數據快速匯總以及數據呈現效果比較豐富等，獲得了廣大用戶(hù)的歡迎：
（1）PowerBI部件簡(jiǎn)介
（2）用power query快速匯總數據
（3）用power pivot支持大數據分析
（4）用power view實(shí)現儀表盤(pán)

15. 數據分析報告撰寫(xiě)
（1）分析報告的架構
（2）分析報告的邏輯
（3）分析報告的表現形式
（4）分析報告的文筆
案例：優(yōu)秀分析報告和工作PPT賞析

16.互動(dòng)
現場(chǎng)討論課程中的問(wèn)題，并就學(xué)員的實(shí)際工作問(wèn)題進(jìn)行解答。 

紀賀元，男，本科畢業(yè)于大連理工大學(xué)計算機系，復旦大學(xué)MBA。長(cháng)期從事數據分析、python、市場(chǎng)調查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓工作，為上海交通大學(xué)EDP中心、上海交通大學(xué)繼續教育學(xué)院、時(shí)代光華（北京）、肯耐珂薩（上海）、益策、華嗣、卓華等國內知名培訓機構開(kāi)設過(guò)多次內訓和公開(kāi)課課程。立邦涂料長(cháng)期合作講師，華晨寶馬長(cháng)期合作講師（數據統計分析方向、三年一簽）。Excel、數據分析方面年授課量在85天左右。
2017年出版《數據分析實(shí)戰：基于EXCEL和SPSS系列工具的實(shí)踐》一書(shū)，受到了業(yè)界的歡迎，https://item.jd.com/12080023.html。

現在第二本專(zhuān)著(zhù)《從編程小白到python數據分析高手》正在寫(xiě)作中，預計2021年春季出版：

紀賀元曾經(jīng)在上海貝爾、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司長(cháng)期工作，在過(guò)去的實(shí)際工作中，本人積累了較多的在數據分析和挖掘的實(shí)戰經(jīng)驗， 1995年即開(kāi)始使用EXCEL VBA對于Motorola電信交換機的運營(yíng)數據進(jìn)行分析和編程處理，1998年即開(kāi)始采用SPSS軟件進(jìn)行數據分析和市場(chǎng)調查報表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司組織和領(lǐng)導了多項移動(dòng)通信增值業(yè)務(wù)數據的數據挖掘項目（采用COGNOS商業(yè)報表軟件和CLEMENTINE軟件）。
紀老師擅長(cháng)的課程有：

本人也曾經(jīng)參與或主持過(guò)多項數據分析方面、市場(chǎng)調研等方面的咨詢(xún)項目，包括：
2018年：
（1）上海大眾2019年培訓內部需求調研分析，問(wèn)卷800多份，包括調研數據分析以及分析報告撰寫(xiě)
（2）天順風(fēng)能常熟工廠(chǎng)生產(chǎn)部及BOM運維報表系統，用VBA編程，代碼2.3萬(wàn)行
（3）思南智庫營(yíng)帳系統，用VBA編程，代碼0.9萬(wàn)行
（4）寶鋼集團數據分析輪訓（9天，包括寶鋼上海下屬子公司、寶鋼國際、新疆八一鋼鐵等
2017年：某潤滑油企業(yè)市場(chǎng)調研數據分析
2016年：
基于百度和bing的類(lèi)爬蟲(chóng)軟件設計和編制
2015年：
上海張江高科科技園政府扶持企業(yè)資金投入產(chǎn)出績(jì)效分析項目（分析工具提供）（VBA實(shí)現DEA算法）
迪皮埃復材構件（太倉、大豐）兩公司生產(chǎn)部報表項目（VBA實(shí)現）
某證券私募企業(yè)股票指標數據跟蹤與分析系統（VBA實(shí)現）
上海卷煙銷(xiāo)售公司低焦油香煙消費者調研
2014年:
上海印鈔廠(chǎng)統計分析培訓專(zhuān)題咨詢(xún)
蘇州工業(yè)園區軟環(huán)境滿(mǎn)意度調研
上海某涂料公司3-5年發(fā)展規劃-市場(chǎng)信息檢索與利用
2013年：
（1）迪皮埃復材構件（太倉）有限公司，生產(chǎn)部數據流程整合咨詢(xún)項目（包括VBA編碼調試）
（2）上海印鈔廠(chǎng)統計分析專(zhuān)題咨詢(xún)
2011年：
內蒙古杏仁露產(chǎn)品上市前調研
2010年：
我國電子閱讀器市場(chǎng)用戶(hù)消費模式調研
2009年：
格林動(dòng)力汽車(chē)尾氣凈化劑數據分析
楊浦區商管公司下屬商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)調研
2005年：
2005年上海移動(dòng)有限公司新產(chǎn)品發(fā)展模式市場(chǎng)調研

本人擅長(cháng)數據分析和市場(chǎng)調研等方面的培訓，包括用EXCEL、EXCEL VBA、水晶易表、SPSS、SAS、CLEMENTINE等軟件進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)制造、財務(wù)等方面的數據分析。 

• 營(yíng)銷(xiāo)數據分析------用數字說(shuō)話(huà)

   

  課程背景：市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)是企業(yè)的命脈，然而，為數不少的的市場(chǎng)部、銷(xiāo)售部工作人員由于缺乏營(yíng)銷(xiāo)分析的概念和方法，企業(yè)累積的大量數據得不到有效的利用，營(yíng)銷(xiāo)分析只停留在數據和信息的簡(jiǎn)單匯總和流水帳式的通報，缺乏對客戶(hù)、業(yè)務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)、競爭方面的深入分析，結果決策者只能憑著(zhù)本能的反應來(lái)運作，決策存在很大的失誤風(fēng)險。本課程著(zhù)眼于營(yíng)銷(xiāo)數據的分析和統計，教授如何挖掘數據背后的..

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