大数据时代下的经营数据分析实战培训

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《大数据时代下的经营数据分析实战培训》

【培训目标】

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、通过案例分析，明确数据分析思路，实现数据分析效果； 2、通过数据分析工具导入，提升数据分析质量；

3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析，指导区县公司工作；

4、提升数据分析呈现技能，提高数据分析实际应用性和层级传递效用； 5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘用户行为特点，找出目标客户；

6、学会针对目标客户优化销售策略，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 【培训对象】

数据分析相关人员 【培训时间】

2天

【培训内容】

前言：大数据时代背景

1. 概述

2. 大数据时代带来对传统营销的挑战 3. 大数据时代的新营销模式

4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞

察力

5. 如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率 6. 大数据的实现技术

一、数据分析定位与方法导入 1.数据分析重要性

为什么要做数据分析

数据分析能解决什么具体问题 2.市场数据分析实质与特点

3.统计分析方法介绍（基本/高级/应用） 4.市场运营分析全流程

数据背后的本质

市场运营分析中常见的错误 市场运营分析全流程

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二、找到需要的运营分析数据 1. 清晰解读市场运营分析需求 2. 针对需求寻找运营分析数据 3. 开展市场运营分析数据处理

数据库工具SQL、ACCESS使用技巧——社会渠道商质量识别案例 数据挖掘工具SPSS使用技巧——终端手机用户流量提升案例 综合性工具Excel使用技巧——大市场中高端客户保有案例 各种工具协同办公技巧

三、建立合适的数据分析模型 1. 常用数据分析方法介绍 2. 建立问题分析模型

3. 经典数据分析案例介绍

分层分析法——中高端、普通、低端客户拓展与保有模型 关联分析法——终端配件与客户流量关联模型 聚类分析法——集团市场分类模型

回归分析法——大市场收入、客户预测模型 4. 数据分析工具与数据分析方法结合练习 四、结果呈现：数据分析应用实践

1. 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作

图表制作的关键要素

合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 2. 科学的数据分析结果解读

注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究

3. 如何撰写一份优秀的数据分析报告 4. 现场实操演练：分析报告撰写 五、数据分析实战篇——找出目标客户 1. 数据分析VS数据挖掘

2. 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）

商业理解 数据准备

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数据理解 模型建立 模型评估 模型应用

3. 案例演练：客户匹配度建模，找到你的准客户 4. 客户群细分、客户获取

如何更好的了解客户结构、如何识别客户特征

客户响应模型与促销 聚类分析与客户特征提取

? 案例演练：小康指数划分，让数据自动聚类

? 案例演练：裁判标准一致性分析，避免“黑哨”

? 案例演练：商场服务奖项评选 消费者品牌选择模型分析

? 案例演练：品牌选择模型分析，你的品牌适合哪些人群？

5. 客户标签

客户标签介绍 客户标签的类别

以市场应用为出发点设计标签库 客户标签的管理

? 手动/自动打标签 ? 标签梳理 ? 标签的更新

业务需求为出发点合理应用客户标签

六、数据分析实战篇——针对目标客户优化销售策略 1. 哪些是影响市场销量的关键因素

找到关键因素，实现精准营销 方差分析与影响因素分析

? 案例演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析 ? 案例演练：饲料与生猪体重的影响分析 因素影响的相关性分析（相关程度计算） ? 案例演练：腰围与体重的相关分析 ? 案例演练：家庭生活开支的相关分析

2. 影响用户购买的关键因素/客户消费偏好是什么 3. 影响产品销售的关键属性和等级如何评估 4. 逻辑回归模型

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/t45f.html