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課程目錄:市場營銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘培訓(xùn)
4401 人關(guān)注
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課程大綱:

   市場營銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘培訓(xùn)

 

 

 

1.數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
(1)數(shù)據(jù)分析與挖掘的概念與差異
(2)分析目標(biāo)
包括數(shù)據(jù)整體狀況分析、異動分析、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)間邏輯關(guān)系分析、數(shù)據(jù)預(yù)測等。
(3)分析步驟
包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、報表制作、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、圖形呈現(xiàn)、形成策劃案等6個步驟。

2.數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)邏輯
(1)數(shù)據(jù)分析能力
包括業(yè)務(wù)理解能力、邏輯思辨能力、需求轉(zhuǎn)換能力、統(tǒng)計分析挖掘工具的掌握等方面。
(2)常見業(yè)務(wù)邏輯
a)如何對數(shù)據(jù)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(jié)合營銷現(xiàn)狀判斷數(shù)據(jù)中的異常值?
d)A數(shù)據(jù)和B數(shù)據(jù)之間有關(guān)系嗎?如果有關(guān)系,關(guān)系是怎樣的?
e)如果數(shù)據(jù)之間有影響,有沒有重要程度的差異?
f)數(shù)據(jù)和指標(biāo)如何分組?
g)如果影響指標(biāo)比較多,如何處理?
h)我想知道數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系,如何處理?
i)如何考慮A事件對B事件的邊際貢獻(xiàn)率?
……
(3)分析思路
a)標(biāo)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(jié)構(gòu)分析法
h)交叉分析法
i)對應(yīng)分析法
……

3.數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)描述指對銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計,采用多種指標(biāo)和方法揭示數(shù)據(jù)的概況,為后續(xù)分析做好準(zhǔn)備工作。描述的指標(biāo)有求和、計數(shù)、平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差(標(biāo)準(zhǔn)差)、變異系數(shù)、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(shù)據(jù)的七個百分比 (3)多列對比
這是應(yīng)培訓(xùn)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(shù)、中位數(shù)、變異系數(shù)、二八系數(shù)等的對比。

4.異常值分析
異常值是數(shù)據(jù)中脫離正常變化軌道的數(shù)據(jù),也是數(shù)據(jù)分析中需要重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù)。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(biāo)準(zhǔn)差

5.相關(guān)分析
(1)相關(guān)分析原理
(2)EXCEL“數(shù)據(jù)分析”模塊安裝及介紹
(3)操作及輸出說明
案例:上海某公路物流企業(yè)分析其營銷指標(biāo)間關(guān)系

6.聚類-客戶細(xì)分
單獨(dú)一個數(shù)據(jù),往往因?yàn)閿?shù)據(jù)異常或者偶然性等原因,從來很難發(fā)現(xiàn)明顯的結(jié)論,分組不僅僅讓分析變得簡單,而且能夠發(fā)現(xiàn)簡單對比所無法獲得的結(jié)論。
(1)單指標(biāo)的分類
(2)多指標(biāo)的分類
多指標(biāo)的分組,可以用來做數(shù)據(jù)的細(xì)分等,采用聚類實(shí)現(xiàn)。
案例討論:佳聚類分類總數(shù)的確定

7.關(guān)聯(lián)分析
關(guān)聯(lián)分析可以分析數(shù)據(jù)中的某些特征同時出現(xiàn)以及次序出現(xiàn)的概率,其輸出的結(jié)果經(jīng)常用來做捆綁銷售,例如客戶購買了A產(chǎn)品之后是否購買了產(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.客戶畫像
客戶畫像是目前營銷數(shù)據(jù)分析的熱點(diǎn)問題之一,4S店的銷售人員希望通過數(shù)據(jù)分析得到其客戶的特征是什么,網(wǎng)店的經(jīng)營者希望知道哪些特征組合的客戶在投訴他們。
(1)算法描述
(2)算法執(zhí)行和輸出
案例:某網(wǎng)店利用數(shù)據(jù)分析影響客戶購買的特征

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