BD139:“数”说营销--市场营销大数据分析实战

开班计划时间:24 小时
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课程介绍
适用对象:系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。
学习收获:了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用; 了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开大数据分析; 熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法;
详细大纲
1 大数据核心理念
1.1 大数据时代:你缺的不是一堆方法,而是大数据思维
1.2 大数据是探索事物发展和变化规律的工
1.3 一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓
1.4 大数据的核心能力
1.5 从案例看大数据的核心本质
1.6 认识大数据分析
1.7 数据分析需要什么样的能力
1.8 大数据应用系统的四层结构
1.9 大数据分析的两大核心理念
1.10 大数据分析面临的常见问题
2 数据分析过程
2.1 数据分析的六步曲
2.2 步骤1:明确目的--理清思路
2.3 步骤2:数据收集—理清思路
2.4 步骤3:数据预处理—寻找答案
2.5 步骤4:数据分析--寻找答案
2.6 步骤5:数据展示--观点表达
2.7 步骤6:报表撰写--观点表达
2.8 数据分析的三大误区
3 大数据营销概述
3.1 传统营销的困境与挑战
3.2 营销理论的变革
3.3 大数据引领传统营销
3.4 大数据在营销中的典型应用
3.5 大数据营销的基石:用户画像
3.6 客户生存周期中的大数据应用
4 统计分析方法篇
4.1 数据分析方法的层次
4.2 基本分析方法及其适用场景
5 用户行为分析-思路篇
5.1 数据分析的思路
5.2 常用分析思路模型
5.3 用户消费行为分析(5W2H分析法)
6 影响因素分析
6.1 相关分析(因素影响的相关性分析,相关程度计算)
6.2 方差分析(影响关键因素分析,影响因素组合分析)
6.3 列联分析(影响关键因素分析)
7 销量预测分析
7.1 销量预测与市场预测模型介绍
7.2 回归模型
7.3 寻找最佳回归拟合线来判断和预测(模型优化思路)
7.4 季节性预测模型
7.5 S曲线与新产品销量预测
7.6 自定义模型
8 客户行为预测
8.1 分类模型概述
8.2 常见分类预测模型
8.3 逻辑回归模型
8.4 分类决策树
9 市场细分模型篇
9.1 市场细分的常用方法
9.2 聚类分析
9.3 客户价值评估与RFM模型
10 客户价值分析
10.1 如何评价客户生命周期的价值
10.2 RFM模型(客户价值评估)
11 产品推荐模型篇
11.1 常用产品推荐模型
11.2 关联分析
11.3 协同过滤
12 客户需求分析
12.1 逻辑回归模型
12.2 离散选择分析
13 客户价值分析
13.1 如何评价客户生命周期的价值
13.2 RFM模型(客户价值评估)
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