市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘

  培訓(xùn)講師：紀(jì)賀元

講師背景：
紀(jì)賀元，男，本科畢業(yè)于大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系，碩士和博士均畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)。長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)分析、python、powerbi、VBA、人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、市場(chǎng)調(diào)查、EXCEL、信息檢索與收集、Access、PPT、SPSS等方面的培訓(xùn)工 詳細(xì)>>

紀(jì)賀元
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市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘詳細(xì)內(nèi)容

市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘

市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析與挖掘
課程時(shí)間：7小時(shí)
紀(jì)賀元
課程簡(jiǎn)介：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和企業(yè)信息化水平的提高，企業(yè)在營(yíng)銷過程中會(huì)接觸到大量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，分析和挖掘企業(yè)營(yíng)銷數(shù)據(jù)，對(duì)于洞察企業(yè)內(nèi)外部態(tài)勢(shì)、制定有效的有針對(duì)性的營(yíng)銷策略等有著極強(qiáng)的指導(dǎo)意義。
本課程首先介紹數(shù)據(jù)分析的相關(guān)基礎(chǔ)，然后介紹數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理，隨后介紹數(shù)據(jù)描述、相關(guān)分析、聚類、關(guān)聯(lián)分析、客戶畫像等重要數(shù)據(jù)分析工具和模型。
本課程內(nèi)容豐富，貼近實(shí)戰(zhàn)，所選擇的分析工具、模型均為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域常用的成熟的分析模型算法。有理論有案例有實(shí)際操作，落地性強(qiáng)，能夠較好地提高學(xué)員的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。全部案例均采用Excel、數(shù)據(jù)分析插件進(jìn)行講解。
課程適用對(duì)象：營(yíng)銷副總、營(yíng)銷總監(jiān)、市場(chǎng)部經(jīng)理、營(yíng)銷人員、市場(chǎng)研究人員、運(yùn)營(yíng)人員等。
課程收獲：
了解數(shù)據(jù)分析的整體步驟
掌握數(shù)據(jù)分析能力的提升路徑
掌握營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析的思路和方法
掌握營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘的模型及其應(yīng)用
課程教學(xué)方式：講師講授+互動(dòng)+軟件現(xiàn)場(chǎng)操作
課程大綱
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
（1）分析目標(biāo)
包括數(shù)據(jù)整體狀況分析、產(chǎn)品線分析、品牌分析、客戶分析、營(yíng)銷活動(dòng)分析、異動(dòng)分析、營(yíng)銷預(yù)測(cè)等。
（2）分析步驟
包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、報(bào)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(gè)步驟。
數(shù)據(jù)采集
哪些數(shù)據(jù)會(huì)影響業(yè)務(wù)發(fā)展？
數(shù)據(jù)采集相關(guān)的基本概念
數(shù)據(jù)采集的基本方法
數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)描述
數(shù)據(jù)描述指對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，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(jì)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(jì)占比、同比、環(huán)比等。
數(shù)據(jù)的七個(gè)百分比
營(yíng)銷數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
多列對(duì)比
一個(gè)多列對(duì)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(duì)比。
相關(guān)分析
相關(guān)分析原理
EXCEL“數(shù)據(jù)分析”模塊安裝及介紹
操作及輸出說明
相關(guān)分析在營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析中的作用
案例：上海某公路物流企業(yè)分析其營(yíng)銷指標(biāo)間關(guān)系
聚類-客戶細(xì)分
單獨(dú)一個(gè)數(shù)據(jù)，往往因?yàn)閿?shù)據(jù)異?；蛘吲既恍缘仍?，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(jiǎn)單，而且能夠發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單對(duì)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：最佳聚類分類總數(shù)的確定

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(shí)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(gòu)買了A產(chǎn)品之后是否購(gòu)買了產(chǎn)品B。關(guān)聯(lián)分析通常用來分析多品類、多購(gòu)買頻次的營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析，其結(jié)論可以用來捆綁銷售、銷售推薦等方面
相關(guān)概念
支持度、置信度、提升度
關(guān)聯(lián)分析算法的使用
客戶畫像
客戶畫像是目前營(yíng)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(yíng)者希望知道哪些特征組合的客戶在投訴他們。
算法描述
算法執(zhí)行和輸出
正邏輯和反邏輯數(shù)據(jù)的討論
案例：某網(wǎng)店利用數(shù)據(jù)分析影響客戶購(gòu)買的特征

 

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