大數據分析挖掘技術已經逐步地應用到新興互聯網企業（如電子商務網站、搜索引擎、社交網站、互聯網廣告服務提供商等）、銀行金融證券企業、電信運營等行業，給這些行業帶來了一定的數據價值增值作用。
本次課程培訓內容：面向制造服務行業，基于大數據分析的產品內容與場景精準運營實戰：1、數據挖掘方法與工具；2、基于大數據分析的新業務精準營銷案例；3、新業務線上場景運營、內容運營方法與策略。通過培訓，讓學員懂得利用大數據分析技術的運營和策略，制定和執行正確的企業經營目標。
本課程采用技術原理與項目實戰相結合的方式進行教學，在講授原理的過程中，穿插實際的系統操作，本課程講師也精心準備的實際的應用案例供學員動手訓練。

主要特點：實戰企業數據化運營指導。
案例指導：企業業務數據分析、建模、輔助決策。
案例訓練：利用大數據分析方法提高企業運營效率和精確率，提質量、降成本。
行動建議：現場指導學員利用大數據分析工具進行運營數據分析實戰。

部分：大數據驅動企業精細化運營管理
1、大數據分析體系
2、大數據運營策略
3、大數據營銷
4、大數據精準營銷項目案例
5、大數據個性化業務推廣項目案例
6、電信設備客戶分析項目案例
7、互聯網+渠道運營電商推薦導購和用戶畫像
8、制造業服務化的客戶精準畫像案例
第二部分：建立數據時代企業大數據運營體系
1、數據化運營的六大要素
2、基于大數據分析方法的渠道管理實踐
3、基于大數據分析方法的客戶拓展實踐（拉新、留存、促活）
4、大數據挖掘與精準化、場景化營銷
5、大數據挖掘過程、建模及其案例
6、大數據方案設計到實現
7、大數據應用研發案例交流
第三部分：大數據運營管理實踐
1、在市場推廣活動中的應用：市場活動數據模型
2、在銷售管理中的應用:市政客戶管理數據模型
3、客戶投訴管理中的應用：客戶質量管理分析模型
4、大數據挖掘與精準化、場景化營銷
5、使用數據挖掘技術助力精準客戶定位
6、對營銷決策數據進行更好的優化
7、對目標對象進行更完整的深度分析
8、實現點對點智能廣告模式
9、基于數據分析的個性化顧問式營銷
第四部分：大數據運營分析的執行方案
1、大數據運營分析的SEMMA和CRISP-DM標準
2、常用運營數據分析工具及使用
3、運營數據分析結果整理匯總
4、建立臺帳、數據整合
5、數據分析、建立模型
6、修正行為、預測趨勢
7、企業運營數據分析的閉環
第五部分：大數據運營分析技術的應用實踐項目
1、部署、配置大數據運營分析工具：Python或SPSS Modeler
2、項目任務：根據給定的企業運營數據、基于Python或SPSS Modeler數據分析建模工具、實現精準客戶推薦、異常分析預警、客戶流失預測等項目任務。
3、講師（鐘運琴博士）提供課程需要的數據、任務需求說明書、參考示例代碼和課堂演示。

讓學員深入掌握大數據分析方法、大數據運營策略、大數據經營分析和智能輔助決策。
讓學員通過大數據分析方法和人工智能方法驅動的企業運營策略、讓企業的管理更加精細化、以及行業內的案例、包括制造業案例、運營商案例和互聯網+服務行業案例。