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中國企業培訓講師
助力市場營銷與服務的數據分析實戰
2025-03-07 10:14:14
 
講師:傅一航 瀏覽次數:3041

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領導· 其他人員

培訓講師:傅一航    課程價格:¥元/人    培訓天數:2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

數據可視呈現課程

【課程目標】
本課程為基礎課程,面向所有業務部門。
本課程的主要目的是,幫助學員了解大數據的本質,培養學員的數據意識和數據思維,掌握常用的統計分析方法和工具,以業務問題為導向,提升學員的數據分析綜合能力。
本課程具體內容包括:
1、大數據的本質,核心數據思維
2、數據分析過程,數據分析框架
3、數據分析工具,數據可視呈現
4、影響因素分析,定量預測模型
本課程從實際的業務需求出發,結合行業的典型應用特點,圍繞實際的商業問題,對數據分析及數據挖掘技術進行了全面的介紹(從數據收集與處理,到數據分析與挖掘,再到數據可視化和報告撰寫),通過大量的操作演練,幫助學員掌握數據分析和數據挖掘的思路、方法、表達、工具,從大量的企業經營數據中進行分析,挖掘客戶行為特點,幫助運營團隊深入理解業務運作,以達到提升學員的數據綜合分析能力,支撐運營決策的目的。
通過本課程的學習,達到如下目的:
1、了解數據分析的本質,理解數據決策的底層邏輯
2、學會搭建數據分析框架,熟悉常用的業務模型
3、熟悉數據分析標準過程,能夠按步驟進行數據分析
4、掌握常用數據分析方法,熟練使用Excel高級數據分析工具
5、掌握常用高級定量預測模型,理解模型原理,學會解讀模型含義

【授課對象】
銷售部、營業廳、市場營銷部、運營分析部、業務支撐部等業務及應用人員。
本課程由淺入深,結合原理主講軟件工具應用,不需要太深的數學知識,但希望掌握數據分析的相關人員。

【學員要求】
1、每個學員自備一臺便攜機(必須)。
2、便攜機中事先安裝好Excel2013版本(建議2016版本以上)。
注:講師可以提供試用版本軟件及分析數據源。

【授課方式】
理論精講+案例演練+實際業務問題分析+Excel實踐操作
 采用互動式教學,圍繞業務問題,展開數據分析過程,全過程演練操作,讓學員在分析、分享、講授、總結、自我實踐過程中獲得能力提升。

【課程大綱】
第一部分:數據核心理念—數據思維篇
問題:什么是數據思維?大數據決策的底層邏輯以及決策依據是什么?
1、數字化五大技術戰略:ABCDI戰略
2、大數據的本質
數據,是事物發展和變化過程中留下的痕跡
大數據不在于量大,而在于全(多維性)
業務導向還是技術導向
3、大數據決策的底層邏輯(即四大核心價值)
探索業務規律,按規律來管理決策
案例:客流規律與排班及*營銷時機
案例:致命交通事故發生的時間規律
發現運營變化,定短板來運營決策
案例:考核周期導致的員工月初懈怠
案例:工序信號異常監測設備故障
理清要素關系,找影響因素來決策
案例:情緒對于股市漲跌的影響
案例:為何升職反而會增加離職風險?
預測未來趨勢,通過預判進行決策
案例:惠普預測員工離職風險及挽留
案例:保險公司的車險預測與個性化保費定價
4、大數據決策的三個關鍵環節
業務數據化:將業務問題轉化為數據問題
數據信息化:提取數據中的業務規律信息
信息策略化:基于規律形成業務應對策略
案例:用數據來識別喜歡賺“差價”的營業員

第二部分:精準營銷分析—分析步驟篇
1、數據分析的六步曲
2、步驟1:明確目的,確定分析思路
確定分析目的:要解決什么樣的業務問題
確定分析思路:分解業務問題,構建分析框架
3、步驟2:收集數據,尋找分析素材
明確數據范圍
確定收集來源
確定收集方法
4、步驟3:整理數據,確保數據質量
數據質量評估
數據清洗、數據處理和變量處理
探索性分析
5、步驟4:分析數據,尋找業務答案
選擇合適的分析方法
構建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
6、步驟5:呈現數,解讀業務規律
選擇恰當的圖表
選擇合適的可視化工具
提煉業務含義
7、步驟6:撰寫報告,形成業務策略
選擇報告種類
完整的報告結構
演練:產品精準營銷案例分析
如何搭建精準營銷分析框架
精準營銷分析的過程和步驟

第三部分:用戶行為分析—統計方法篇
問題:數據分析方法的種類?分析方法的不同應用場景?
1、業務分析的三個階段
現狀分析:通過企業運營指標來發現規律及短板
原因分析:查找數據相關性,探尋目標影響因素
預測分析:合理配置資源,預判業務未來的趨勢
2、常用的數據分析方法種類
描述性分析法(對比/分組/結構/趨勢/交叉…)
相關性分析法(相關/方差/卡方…)
預測性分析法(回歸/時序/決策樹/神經網絡…)
專題性分析法(聚類/關聯/RFM模型/…)
3、統計分析基礎
統計分析兩大關鍵要素(類別、指標)
統計分析的操作模式(類別à指標)
統計分析三個操作步驟(統計、畫圖、解讀)
4、常用的描述性指標
集中程度:均值、中位數、眾數
離散程度:極差、方差/標準差、IQR
分布形態:偏度、峰度
5、基本分析方法及其適用場景
對比分析(查看數據差距,發現事物變化)
演練:尋找用戶的地域分布特征
演練:分析產品受歡迎情況及貢獻大小
演練:用數據來探索增量不增收困境的解決方案
分布分析(查看數據分布,探索業務層次)
演練:銀行用戶的消費水平和消費層次分析
演練:客戶年齡分布/收入分布分析
案例:通信運營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練:呼叫中心接聽電話效率分析(呼叫中心)
結構分析(查看指標構成,評估結構合理性)
案例:增值業務收入結構分析(通信)
案例:物流費用成本結構分析(物流)
案例:中移動用戶群動態結構分析
演練:財務領域的結構瀑布圖、財務收支的變化瀑布圖
趨勢分析(發現事物隨時間的變化規律)
案例:破解零售店銷售規律
案例:手機銷量的淡旺季分析
案例:微信用戶的活躍時間規律
演練:發現客流量的時間規律
交叉分析(從多個維度的數據指標分析)
演練:用戶性別+地域分布分析
演練:不同客戶的產品偏好分析
演練:不同學歷用戶的套餐偏好分析
演練:銀行用戶的違約影響因素分析

第四部分:用戶行為分析—分析框架篇
問題:如何才能全面/系統地分析而不遺漏?如何分解和細化業務問題?
1、業務分析思路和分析框架來源于業務模型
2、常用的業務模型
外部環境分析:PEST
業務專題分析:5W2H
競品/競爭分析:SWOT、波特五力
營銷市場專題分析:4P/4C等
3、用戶行為分析(5W2H分析思路和框架)
WHY:原因(用戶需求、產品亮點、競品優劣勢)
WHAT:產品(產品喜好、產品貢獻、產品功能、產品結構)
WHO:客戶(基本特征、消費能力、產品偏好)
WHEN:時間(淡旺季、活躍時間、重購周期)
WHERE:區域/渠道(區域喜好、渠道偏好)
HOW:支付/促銷(支付方式、促銷方式有效性評估等)
HOWMUCH:價格(費用、成本、利潤、收入結構、價格偏好等)
4、案例研討
結合公司具體業務目標,搭建數據分析框架

第五部分:數據分析報告—數據可視化篇(基于需求,略講或不講)
1、常用圖形類型及選擇原則
2、基本圖形畫圖技巧
3、圖形美化原則
4、表格美化技巧
案例:繪圖示例

第六部分:數據分析報告—數據報告篇(基于需求,略講或不講)
問題:如何讓你的分析報告顯得更專業?
1、分析報告的種類與作用
2、報告的結構
3、報告命名的要求
4、報告的目錄結構
5、前言
6、正文
7、結論與建議
案例:報告示例和演示

第七部分:影響因素分析—原因分析篇
營銷問題:哪些因素是影響業務目標的關鍵要素?比如,產品在貨架上的位置是否對銷量有影響?價格和廣告開銷是如何影響銷量的?影響風控的關鍵因素有哪些?如何判斷?
1、影響因素分析的常見方法
2、相關分析(衡量兩數據型變量的線性相關性)
相關分析簡介
相關分析的應用場景
相關分析的種類
相關分析的基本步驟
演練:營銷費用會影響銷售額嗎?影響程度如何量化?
演練:哪些因素與汽車銷量有相關性
演練:影響用戶消費水平的因素會有哪些
3、方差分析(衡量類別變量與數值變量間的相關性)
方差分析的應用場景
方差分析的三個種類
單因素方差分析
多因素方差分析
協方差分析
單因素方差分析的原理
方差分析的四個步驟
解讀方差分析結果的兩個要點
演練:擺放位置與銷量有關嗎
演練:客戶學歷對消費水平的影響分析
演練:廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎
演練:營業員的性別、技能級別對產品銷量有影響嗎
演練:尋找影響產品銷量的關鍵因素
4、相關性分析方法總結

第八部分:因素量化分析—回歸分析篇
營銷問題:如何預測未來的產品銷量/銷售額?如果產品跟隨季節性變動,該如何預測?
1、回歸分析簡介和原理
2、回歸分析的種類
一元回歸/多元回歸
線性回歸/非線性回歸
3、常用回歸分析方法
散點圖+趨勢線(一元)
線性回歸工具(多元線性)
規劃求解工具(非線性回歸)
演練:散點圖找營銷費用與銷售額的關系
4、線性回歸分析的五個步驟
演練:營銷費用、辦公費用與銷售額的關系(線性回歸)
5、線性回歸方程的解讀技巧
定性描述:正相關/負相關
定量描述:自變量變化導致因變量的變化程度
6、回歸預測模型評估
質量評估指標:判定系數R^2
如何選擇*回歸模型
演練:如何選擇*的回歸預測模型(一元曲線回歸)
7、帶分類自變量的回歸預測
演練:汽車季度銷量預測
演練:工齡、性別與終端銷量的關系
演練:如何評估銷售目標與資源*配置
結束:課程總結與問題答疑。

數據可視呈現課程


轉載://bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/319057.html

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