• 2020/9/25至2020/9/25 深圳

课程收获

1、 激活和挖掘企业营销数据，帮助企业洞察内外部态势，抓住市场机遇；
2、 为企业制定有针对性的营销策略提供有力的数据支持，实现精准营销；
3、 培养具有数据思维的营销人才，推动企业营销数据化，提升营销业绩。

岗位收益：

1、 掌握数据收集、整理、报表制作、分析挖掘、图形呈现、形成策划案6个步骤；
2、 深入理解数据分析与业务之间的逻辑关系；
3、 学会运用数据分析的9种方法：标识分析法、二八分析法等；
4、 掌握异常值数据的分析方法：散点图、条件格式等；
5、 掌握单指标和多指标的客户细分方法；
6、 学会通过算法描述客户画像。

课程特色

1、 本课程内容丰富，贴近企业营销实战，所选择的分析工具、模型均为数据分析领域常用的成熟分析型算法,对企业的营销数据分析具有重要的指导意义；

2、 课程有理论有案例有实际操作演练，落地性强，能够很好地提高学员的数据分析和挖掘能力；
3、 现场操作软件，全部案例均采用Excel 2007/2010/2013^数据分析插件进行讲解。

课程大纲

—、数据分析基础

1、 数据分析与挖掘的概念与差异
2、 分析目标
(1)数据整体状况分析、异动分析、数据分类、数据间逻辑关系分析、数据预测等。
3、 分析步骤
(1)数据收集、数据整理、报表制作、数据分析与数据挖掘、图形呈现、形成策划案等6个步骤。
二、数据分析与业务逻辑
1、 数据分析能力
(1)业务理解能力、逻辑思辨能力、需求转换能力、统计分析挖掘工具的掌握等方面。
2、 常见业务逻辑
(1) 如何对数据特征进行描述？
(2) 我的业务的特征是啥样的？
(3) 如何结合营销现状判断数据中的异常值？
(4) A数据和B数据之间有关系吗？如果有关系，关系是怎样的？
(5) 如果数据之间有影响，有没有重要程度的差异？
(6) 数据和指标如何分组？
(7) 如果影响指标比较多，如何处理？
(8) 我想知道数据之间的对应关系，如何处理？
如何考虑A事件对B事件的边际贡献率？
3、 分析思路
(1) 标识分析法
(2) 二八分析法
(3) 特征组合分析法
(4) 排序分析法
(5) 对比分析法
(6) 分组分析法
(7) 结构分析法
(8) 交叉分析法
(9) 对应分析法
I 企亚培训实
三、 数据描述
1、 整体状况描述
2、 数据的七个百分比
3、 多列对比
四、 异常值分析
1、 散点图
2、 条件格式
3、 三倍标准差
五、 相关分析
1、 相关分析原理
2、 EXCEL “数据分析”模块安装及介绍
3、 操作及输出说明
案例：上海某公路物流企业分析其营销指标间关系
六、 聚类一客户细分
1、 单指标的分类
2、 多指标的分类
⑴ 多指标的分组，可以用来做数据的细分等，采用聚类实现。
案例讨论：最佳聚类分类总数的确定
七、 关联分析
1、 相关概念
(1)支持度、置信度、提升度
2、 关联分析算法的使用
八、 客户画像
1、 算法描述
2、 算法执行和输出
案例：某网店利用数据分析影响客户购买的特征

讲师介绍

纪贺元

实战经验
拥有国内外知名企业的工作经历，期间积累了丰富的数据分析和挖掘的实战经验。曾对Motorola电信交换机的运营数据进行分析和编程处理；采用SPSS软件进行数据分析和市场调查工作，在多家公司组织和领导了多项移动通信增值业务的数据挖掘项目（采用COGNOS商业报表软件和CLEMENTINE软件）。

授课经历与专业背景
长期从事数据分析和市场调研等方面的培训，包括运用python、Excel、Access等软件进行营销及财务方面的数据分析。立邦涂料与华晨宝马的长期合作讲师。

主讲课程
市场营销数据的分析与挖掘、销售报表制作与分析、Excel高效操作技巧、SPSS商业数据分析、Excel财务数据分析、Access在数据分析中的高效运用等。

服务客户
华晨宝马、保时捷、携程、苏泊尔、一汽大众、旺旺食品、上海大众、宝钢股份、华联超市、上海强生、平安证券、东风标致、中国移动、中石化壳牌、地中海游轮（上海）、杭州华数集团……