天數(shù)

課程內(nèi)容

第1天

一、開課儀式

1. 課程體系及教學(xué)安排介紹

2. 數(shù)據(jù)在商業(yè)中的價值

二、開題案例——在一個意想不到的場景，讓數(shù)據(jù)為你而動

1.項目場景模擬

2.分組演練討論

3.老師引導(dǎo)小組分享分析過程

4.思考數(shù)據(jù)分析流程和項目開展的要點

三、 引導(dǎo)分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析底層邏輯

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動，如何改變商業(yè)世界

四、   科學(xué)的數(shù)據(jù)分析流程

1.從數(shù)據(jù)戰(zhàn)略開始：戰(zhàn)略管理與企業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型

2.明確關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題

3.了解不同類型的數(shù)據(jù)

l     數(shù)據(jù)獲取的全面性——回避幸存者偏差

l  數(shù)據(jù)的取得：數(shù)據(jù)庫與 SQL

4. 探索&處理數(shù)據(jù)兩步走：

l     篩選變量

l     臟數(shù)據(jù)的成因與清洗數(shù)據(jù)

l  變換數(shù)據(jù)形態(tài)

l  調(diào)整數(shù)據(jù)量綱

l  消除信息冗余

l  解釋數(shù)據(jù)指標(biāo)

5. 描述型數(shù)據(jù)分析——關(guān)注歷史數(shù)據(jù)，挖掘內(nèi)在聯(lián)系

l     因子分析剖析數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)

l     關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)事務(wù)依存關(guān)系

l  聚類方法區(qū)分事物隱藏類別

6. 預(yù)測型數(shù)據(jù)分析——著眼發(fā)展趨勢，預(yù)測未來可能

l   線性回歸研究多個現(xiàn)象之間的相互影響

l  時間序列研究事物自身發(fā)展的規(guī)律

l  分類方法預(yù)測新數(shù)據(jù)集上分類指標(biāo)的狀態(tài)

7. 數(shù)據(jù)決策

l  三分鐘讓領(lǐng)導(dǎo)讀懂你的數(shù)據(jù)分析結(jié)果

l  數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)如何針對業(yè)務(wù)提出建議

第2天

五、 如何解決最優(yōu)化問題

1. 廣告投放優(yōu)化

2. 生產(chǎn)采購優(yōu)化

3. 實戰(zhàn)案例：零售行業(yè)廣告投放渠道選擇

【業(yè)務(wù)背景】

某日用品品牌開發(fā)了一款新產(chǎn)品，現(xiàn)準(zhǔn)備進行廣告媒體宣傳，希望吸引消費者購買新產(chǎn)品，根據(jù)該公司廣告媒體預(yù)算情況，分析制定一種廣告投放策略，使得在成本最小得情況下達到廣告效果優(yōu)。

【知識點】

廣告營銷渠道規(guī)劃求解

4. 實戰(zhàn)案例：綜合價格、網(wǎng)紅指數(shù)、環(huán)境等因素選擇旅游目的地

【業(yè)務(wù)背景】

公司為進行團隊建設(shè)，準(zhǔn)備組織員工進行一次集體旅游，現(xiàn)準(zhǔn)備了三個目的地方案，通過關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)權(quán)重分析，進行最終目的地的決策。

【知識點】

層次分析法供應(yīng)商選擇

第3天

六、 客戶畫像與精準(zhǔn)營銷

1. 客戶信息標(biāo)簽設(shè)計

2. 基于用戶關(guān)鍵行為特征的客戶畫像

3. 如何利用客戶畫像實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷

4. 基于聚類的客戶畫像

5. 實戰(zhàn)案例：構(gòu)建 RFM 指標(biāo)分析客戶價值，制定針對性營銷策略

【業(yè)務(wù)背景】

作為一名電商平臺的數(shù)據(jù)分析師，在雙十一前夕通過分析客戶的交易數(shù)據(jù)，刻畫用戶特征，制定個性化促銷活動方案。

【知識點】

RFM 客戶信息標(biāo)簽設(shè)計

6. 實戰(zhàn)案例：根據(jù)航空公司會員信息進行客戶分層提供個性化服務(wù)

【業(yè)務(wù)背景】

面對激烈的市場競爭，某航空公司為解決常旅客流失，航空資源未充分利用等經(jīng)營危機，希望建立一個合理的客戶價值評估模型，對客戶進行分群，制定相應(yīng)的營銷策略，提供個性化的客戶服務(wù)，以改善目前的危機。

【知識點】

客戶價值識別 RFM & k-means 聚類

7. 實戰(zhàn)案例：實戰(zhàn)案例：通過新媒體運營數(shù)據(jù)剔除標(biāo)題黨，快速增長粉絲量

【業(yè)務(wù)背景】

通過分析新媒體用戶的內(nèi)容閱讀習(xí)慣，將內(nèi)容進行分類，找到優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的特征，剔除標(biāo)題黨。

【知識點】

K-means 聚類因子分析 & 新媒體運營

第4天

七、 客戶運營與客戶價值

1.用戶運營的基本工作和方法

2.AARRR 用戶運營模型

3.客戶生命周期與客戶價值體系用戶行為路徑分析

4.實戰(zhàn)案例：預(yù)測一名游戲用戶是否付費以及可能的付費金額

【業(yè)務(wù)背景】

某游戲公司為探究影響用戶是否付費以及付費金額的影響因素，分析用戶行為數(shù)據(jù)，搭建預(yù)測付費用戶、付費金額的回歸模型。

【知識點】

啞變量回歸預(yù)測模型卡方獨立性檢驗?zāi)Ｐ驮u估標(biāo)準(zhǔn)

5. 實戰(zhàn)案例：找出有流失風(fēng)險的電信客戶并制定召回策略

【業(yè)務(wù)背景】

通過分析某電信行業(yè)客戶數(shù)據(jù)，構(gòu)造電信行業(yè)客戶流失預(yù)警模型。

【知識點】

分類算法標(biāo)簽編碼樣本均衡客戶流失標(biāo)簽構(gòu)造

6. 實戰(zhàn)案例：以美團 APP 為例分析產(chǎn)品的優(yōu)化迭代方向

【業(yè)務(wù)背景】

通過分析用戶在 APP 或網(wǎng)站中的訪問行為路徑，了解用戶行為偏好，衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營銷推廣的效果，指導(dǎo)產(chǎn)品迭代優(yōu)化。

【知識點】

用戶行為路徑分析轉(zhuǎn)化率分析漏斗圖

7. 實戰(zhàn)案例：金融評分卡信用評估

【業(yè)務(wù)背景】

對于金融機構(gòu)的貸款業(yè)務(wù)來說，顧客的信用狀況是非常重要的，為確保貸款的安全性，通過分析客戶的信用往來，財產(chǎn)狀況，償債能力等信息對客戶的質(zhì)量或信用進行評估、分級。

【知識點】

金融評分卡風(fēng)險預(yù)警分類算法

第5天

八、 產(chǎn)品定位與產(chǎn)品設(shè)計

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動與產(chǎn)品工作

2. 用 KANO 模型解決產(chǎn)品功能屬性設(shè)計的問題

3. 用 PSM 模型進行價格敏感度測試

4. 用 BASS 模型預(yù)測市場擴散規(guī)模與趨勢

5. 實戰(zhàn)案例：利用 KANO 模型解決設(shè)計者產(chǎn)品功能屬性開發(fā)排序問題

【業(yè)務(wù)背景】

某公司進行新產(chǎn)品開發(fā)，經(jīng)過市場調(diào)研，搜集到市場需求，現(xiàn)采用KANO 分析技術(shù)，對目標(biāo)客群進行問卷調(diào)查，制定功能屬性的開發(fā)建議。

【知識點】

KANO模型產(chǎn)品功能開發(fā)市場調(diào)研

6. 實戰(zhàn)案例：利用   PSM 模型解決企業(yè)新產(chǎn)品市場價格定位問題

【業(yè)務(wù)背景】

某公司推出一款新產(chǎn)品，公司負責(zé)人想知道該產(chǎn)品如何定價，希望 通過用戶調(diào)查從消費者角度出發(fā)，制定一個合理的產(chǎn)品定價策略。

【知識點】

PSM 模型消費者價格接受區(qū)間調(diào)查

7. 實戰(zhàn)案例：利用   BASS 模型解決新產(chǎn)品市場擴散情況的預(yù)測

【業(yè)務(wù)背景】

某公司推出一款綠色環(huán)保的創(chuàng)新型產(chǎn)品，經(jīng)過前期市場推廣，根據(jù)  積累的銷售數(shù)據(jù)，預(yù)測未來產(chǎn)品的市場采用情況。

【知識點】

BASS 模型規(guī)劃求解

第6天

九、 產(chǎn)品定位與產(chǎn)品設(shè)計

1. 數(shù)據(jù)分析人員的必備技能——高效溝通需求產(chǎn)品健康度分析

2. 通過 A/BTest 對上線的新產(chǎn)品進行切實可行的效果評估

3. 如何才能在那么多的數(shù)據(jù)指標(biāo)中一箭命中關(guān)鍵指標(biāo)，搭建分析體系

4. 實戰(zhàn)案例：探究促銷活動對門店銷售情況是否有顯著影響

【業(yè)務(wù)背景】

在對產(chǎn)品進行優(yōu)化迭代時，通常會為同一個優(yōu)化目標(biāo)制定兩個方   案，統(tǒng)計并對比不同方案的轉(zhuǎn)化率、點擊率等關(guān)鍵指標(biāo)，以判斷不同方案的優(yōu)劣并進行決策。

【知識點】

產(chǎn)品迭代優(yōu)化改進反應(yīng)測試 A/BTest 方差分析

十、個性化推薦

1.如何描述用戶的相似

2.協(xié)同過濾+關(guān)聯(lián)規(guī)則，預(yù)測客戶潛在需求，推薦相關(guān)購買

3. 實戰(zhàn)案例：根據(jù)歷史消費記錄以及相似人群偏好進行產(chǎn)品組合推薦

【業(yè)務(wù)背景】

通過分析超市用戶購買記錄，超市貨架擺放位置，進行產(chǎn)品組合銷售。

【知識點】

關(guān)聯(lián)規(guī)則用戶購買行為分析

4. 實戰(zhàn)案例：研究刑事案件之間的共性，發(fā)現(xiàn)潛在案發(fā)規(guī)律

【業(yè)務(wù)背景】

通過分析某城市一段時間內(nèi)發(fā)生的部分刑事案件的案發(fā)時間、作案人數(shù)、作案手段及案件損失程度的情況，探究因素關(guān)聯(lián)性，指導(dǎo)刑事案件偵破，維持社會治安。

【知識點】

關(guān)聯(lián)規(guī)則獨熱編碼標(biāo)簽編碼啞變量