大数据时代的营销数据分析技能--用数字说话.doc

文档介绍：1
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大数据时代的营销数据分析技能--用数字说话
课程背景:
“大数据”的概念出现至今已经11年了，然而，为数不少的的市场部、销售部的相
3. 数据的收集和准备
a) 数据的来源
b) 原始数据转换为业务数据
三、基于关键指标的分析方法
指标分析是一种快速的企业绩效分析手段，是衡量企业健康状况的健康指标， 本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。
1. 案例思考：从一张报表说起
2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷
3. 把KPI指标和管理理念相结合，搭建分析模型分析营销状况
4. 案例解析：
a) 竞争力分析模型
b) 利润分析模型
四、时间序列分析
时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律，优化产品组合和销售管理。
1. 时间序列规律的三个方面
2. 如何识别周期，认识同比的风险
3. 趋势如何分析
4. 案例解析
a) 数据周期分析
b) 库存风险预测
5. 一元回归分析
a) 案例：行业趋势分析
五、竞争的量化分析方法简介
1. 宏观的行业竞争力分析矩阵
2. 数据来源：根据市场竞争的四个层次确定
3. 竞争的敏感性分析
4. 快消品的品牌转换矩阵
5. 媒体影响的量化研究
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六、常用的统计学分析算法简介
数据分析不是空洞理论，还需要有科学的技术手段和方法，本节演示常见的数据分析算法。
1. 协助客户分类：聚类分析
2. 识别客户响应
a) 类神经网络
b) 决策树
c) 逻辑斯蒂回归
3. 时间序列预测
a) ARIMA
b) 指数平滑
七、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据，本节演示如何结合统计学算法构造一个成熟的预测模型。
1. 预测责任者与支持者
2. 预测的组织流程
3. 不同的预测模型各自的优缺点
4. 水平和趋势模型
5. 季节模型
6. 如何评估预测的偏差
八、数据挖掘
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向，精确营销的基础是精确的客户定位，本节通过案例演示来说明如何进行客户的响应分析。
1. 精确营销与客户细分
2. 客户细分的价值
3. 基于数据驱动的细分
4. 基于决策树的案例解析
5. 结果的应用
专家介绍：
陈剑:信息化专家、IPMA认证项目经理、MCSE、MCDBA、经济分析师，从业经验丰富，曾主持开发大型政府业务系统、银行办公系统、电信业务系统、工业自动化控制系统等，负责过OA、ERP、BI系统的集成与实施。历任项目经理，技术总监，副总经理等职务、熟悉整公司营运管理，财务管理、信息化管理、人事行政管理工作。
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陈剑老师擅长的课程有：
《实用企业数据统计和分析技术》 《专业幻灯片和图表制作技术》
《现代项目管理》 《新产品研发和客户需求分析》
《Excel、Access和POWERPO