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1.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
包括数据整体状况分析、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
包括数据收集、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。
2.数据分析与业务逻辑
（1）数据分析能力
包括业务理解能力、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
a)如何对数据特征进行描述？
b)我的业务的特征是啥样的？
c)如何结合营销现状判断数据中的异常值？
d)A数据和B数据之间有关系吗？如果有关系，关系是怎样的？
e)如果数据之间有影响，有没有重要程度的差异？
f)数据和指标如何分组？
g)如果影响指标比较多，如何处理？
h)我想知道数据之间的对应关系，如何处理？
i)如何考虑A事件对B事件的边际贡献率？
……
（3）分析思路
a)标识分析法
b)二八分析法
c)特征组合分析法
d)排序分析法
e)对比分析法
f)分组分析法
g)结构分析法
h)交叉分析法
i)对应分析法
3.数据描述
数据描述指对销售数据进行描述统计，采用多种指标和方法揭示数据的概况，为后续分析做好准备工作。描述的指标有求和、计数、平均值、中位数、众数、方差（标准差）、变异系数、峰度、偏度、占比、累计占比、同比、环比等。
（1）整体状况描述
（2）数据的七个百分比
（3）多列对比
这是应培训学员的要求所做的多列对比的小工具，非常方便，可以一次性地输出多列之间平均值、总数、中位数、变异系数、二八系数等的对比。
4.异常值分析
异常值是数据中脱离正常变化轨道的数据，也是数据分析中需要重点关注的数据。通常采用如下方法分析异常值：
（1）散点图
（2）条件格式
（3）三倍标准差
5.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
6.聚类-客户细分
单独一个数据，往往因为数据异常或者偶然性等原因，从来很难发现明显的结论，分组不仅仅让分析变得简单，而且能够发现简单对比所无法获得的结论。
（1）单指标的分类
（2）多指标的分类
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
7.关联分析
关联分析可以分析数据中的某些特征同时出现以及次序出现的概率，其输出的结果经常用来做捆绑销售，例如客户购买了A产品之后是否购买了产品B。
（1）相关概念
支持度、置信度、提升度
（2）关联分析算法的使用
8.客户画像
客户画像是目前营销数据分析的热点问题之一，4S店的销售人员希望通过数据分析得到其客户的特征是什么，网店的经营者希望知道哪些特征组合的客户在投诉他们。
（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
本课程名称： 市场营销数据的分析与挖掘
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培训受众:
课程收益:
掌握数据分析能力的提升路径
掌握营销数据分析的思路和方法
掌握营销数据挖掘的模型及其应用
培训颁发证书:
课程大纲
1.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
包括数据整体状况分析、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
包括数据收集、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。
2.数据分析与业务逻辑
（1）数据分析能力
包括业务理解能力、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
a)如何对数据特征进行描述？
b)我的业务的特征是啥样的？
c)如何结合营销现状判断数据中的异常值？
d)A数据和B数据之间有关系吗？如果有关系，关系是怎样的？
e)如果数据之间有影响，有没有重要程度的差异？
f)数据和指标如何分组？
g)如果影响指标比较多，如何处理？
h)我想知道数据之间的对应关系，如何处理？
i)如何考虑A事件对B事件的边际贡献率？
……
（3）分析思路
a)标识分析法
b)二八分析法
c)特征组合分析法
d)排序分析法
e)对比分析法
f)分组分析法
g)结构分析法
h)交叉分析法
i)对应分析法
……
3.数据描述
数据描述指对销售数据进行描述统计，采用多种指标和方法揭示数据的概况，为后续分析做好准备工作。描述的指标有求和、计数、平均值、中位数、众数、方差（标准差）、变异系数、峰度、偏度、占比、累计占比、同比、环比等。
（1）整体状况描述
（2）数据的七个百分比
（3）多列对比
这是应培训学员的要求所做的多列对比的小工具，非常方便，可以一次性地输出多列之间平均值、总数、中位数、变异系数、二八系数等的对比。
4.异常值分析
异常值是数据中脱离正常变化轨道的数据，也是数据分析中需要重点关注的数据。通常采用如下方法分析异常值：
（1）散点图
（2）条件格式
（3）三倍标准差
5.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
6.聚类-客户细分
单独一个数据，往往因为数据异常或者偶然性等原因，从来很难发现明显的结论，分组不仅仅让分析变得简单，而且能够发现简单对比所无法获得的结论。
（1）单指标的分类
（2）多指标的分类
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
7.关联分析
关联分析可以分析数据中的某些特征同时出现以及次序出现的概率，其输出的结果经常用来做捆绑销售，例如客户购买了A产品之后是否购买了产品B。
（1）相关概念
支持度、置信度、提升度
（2）关联分析算法的使用
8.客户画像
客户画像是目前营销数据分析的热点问题之一，4S店的销售人员希望通过数据分析得到其客户的特征是什么，网店的经营者希望知道哪些特征组合的客户在投诉他们。
（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
培训师介绍
背景经历：
大连理工大学计算机系，复旦大学MBA。长期从事数据分析、市场调查、Excel等方面的培训工作
纪老师曾经在上海贝尔、MOTOROLA、Lucent、新加坡比技公司、上海全成等公司长期工作，担任过项目经理、技术市场经理、销售经理、销售总监等职务，对于数据分析和市场营销有着较多实战经验
纪老师积累了较多的数据分析和挖掘的实战经验，1995年即开始使用Excel、VBA对于Motorola电信交换机的运营数据进行分析和编程处理，1998年即开始采用SPSS软件进行数据分析和市场调查报表的分析工作，在新加坡比技公司、上海全成通信等公司组织和领导了多项移动通信增值业务数据的数据挖掘项目（采用COGNOS商业报表软件和CLEMENTINE软件）。
同时，纪老师也曾经参与或主持过多项数据分析方面的咨询项目，包括 “2005年上海移动有限公司新产品发展模式市场调研”、“内蒙古杏仁露产品上市前调研”、“2009年杨浦区商管公司下属商业网点调研”、“2009格林动力汽车尾气净化剂数据分析”、“2011年我国电子阅读器市场用户消费模式调研”等，在营销数据分析和市场调查方面有着较多实战经验。
擅长领域：
《销售报表制作与分析》、《市场营销数据的分析与挖掘》、《Excel高效操作技巧》、《EXCEL VBA在金融建模中的应用》、《市场调研数据分析和利用》、《大数据时代的数据分析和挖掘》、《Access在数据分析中的高效运用》、《SPSS商业数据分析》。
曾经参与或主持过多项数据分析方面的咨询项目，包括 ：
2015年：上海张江高科科技园政府扶持企业资金投入产出绩效分析项目（分析工具提供）（VBA实现DEA算法）
2015年：迪皮埃复材构件（太仓、大丰）两公司生产部报表项目（VBA实现）
2015年：某证券私募企业股票指标数据跟踪与分析系统（VBA实现）
2014年：上海印钞厂统计分析培训专题咨询
2013年：迪皮埃复材构件（太仓）有限公司，生产部数据流程整合咨询项目（包括VBA编码调试）
2013年：上海印钞厂统计分析专题咨询
2011年：内蒙古杏仁露产品上市前调研
2010年：我国电子阅读器市场用户消费模式调研
2009年：格林动力汽车尾气净化剂数据分析
2009年：上海杨浦区商管公司下属商业网点调研
2005年：上海移动有限公司新产品发展模式市场调研
服务客户：
华晨宝马、天津壳牌、大连中升之星、赛诺菲、宝钢股份、立邦涂料、迪皮埃（太仓）、阿斯利康、中石化壳牌、上海医疗器械集团、上海印钞厂、上海造币厂、上海浦东新区发改委、大众汽车、大众联合、大众电子、上汽集团、河南移动、大赛璐（中国）、重庆康明斯、奇瑞汽车、中国移动集团公司、中国网通北京分公司、地中海游轮（上海）、杭州华数集团、诺翼航空等
本课程名称： 市场营销数据的分析与挖掘
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