1 深度数据挖掘与分析

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1、深度数据挖掘与分析【课-程-背-景】电信市场经营分析是以探索企业关心的问题为目标，以数据为基础，以定量分析为主要手段说明、预测和评价企业的经营活动，是发现市场经营机会和支撑策略实施的艺术。然而，很多地区的移动公司经营分析人员由于对分析流程、方法和软件使用缺乏系统了解，因此经营分析的报告只停留在数据和信息的流水帐式的通报，缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析，由此电信经营分析价值和意义大打折扣。本课程着眼于数据的分析和统计，教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。本课程涵盖以下的知识领域：1.如何写好市场分析报告――市场分析报告包括了对市场的宏观分析、

2、分销分析、竞争分析、企业的战略布局、战术选择等。这些部分应该从哪些角度出发进行有效的分析以得出有用的结论？一个优秀的报告应该尽量多的使用专业的图表展示数据，通过各种分析图表的制作技术分享，您将可以有效提高报告的质量。2.指标分析――企业报告里出现的最多的是各类的KPI指标，例如用户数、通话量、通话费、ARPU、MOU、单次时长、平均单价等。这些指标可以让我们掌握总体的运营情况，但是也容易忽略指标背后的问题和趋势，误导我们的决策方向，因此有必要对此进行深一步的研究。3.数据多维分析――这是数据挖掘的重要手段，也是很多商业智能软件的核心功能。各部门都可以利用这

3、个工具快速生成各种多级分类统计报表。并对电信/移动的主要运营状况进行深入的分析。4.市场调查和置信度分析――企业经常会使用市场调查和试销的手段了解客户的需求以及竞争环境，但是在此过程中忽视了数据本身的可靠性和误差，我们需要一种科学的方法来判断调查结果的可信性及误差范围。5.客户细分与聚类分析――当今市场环境下，行业竞争日趋白热化，以往的粗放式营销方法已经不能满足企业的需求，精确营销正在成为企业发展的方向。聚类分析作为客户细分的主要方法，对于电信、保险、银行等直接服务终端客户的公司以及从事网上销售的公司来说有很大的帮助，也因此得到了所有数据挖掘产品厂商的一致

4、支持。6.关联分析与产品交叉捆绑销售的设计――关联分析是研究客户购买产品的相关性，即所谓的“尿布和啤酒的关系”，其目的是实现交叉销售和捆绑销售，以充分挖掘客户价值。7.回归预测――经济和商业环境不断地随时间变化，经理们必须设法了解这些变化对企业的运营会有什么影响。回归预测是一种基于时间序列和发展惯性的预测手段，可以用来对经营指标进行预测分析。本课程涵盖了最常见、最实用的统计知识和分析技术，每个主题都开始于一个实际的案例，从这些案例引出每个主题涉及的知识。所有的案例精心制作成可操作的模型，可使用MicrosoftExcel软件演练，使学员在掌握原理的同时更能

5、够学以致用。【课-程-特-色-和-收-益】1、训练经营分析人员的逻辑思维能力2、了解经营分析的具体方法3、掌握如何如何撰写市场分析报告4、掌握如何通过指标来透视背后的信息5、运用关联分析来进行产品交叉捆绑销售的设计【课-程-大-纲】一、企业经营分析与挖掘概述1.数据分析和挖掘的概念及定义2.经营分析的流程3.企业经营分析的发展阶段4.数据分析与挖掘工具简介二、如何撰写市场分析报告1.市场分析报告应包含的内容2.分析报告的标准格式3.如何进行市场总体状况分析4.市场分析的常用分析工具5.市场分析报告的注意事项和重要原则6.十几种专业分析图表的展示，用实例说明

6、不同的分析场景应该选用的专业图表类型7.为了让被报告者或者观众留下深刻的印象，我们应该如何展现三、指标分析--本节重点分析应用指标的同时，我们应该如何透视指标背后的信息。1.常见的指标类型2.频数分析：频数分析根据事先设定的数据水平将数据进行分段统计3.数据的分布趋势分析：是分析指标背后信息的重要手段，可进行人力资源的薪资结构分析、市场抽样调查分析，销售数据分析等。4.因素分解：如何将一项指标分解到多个影响因子，例如本季度的利润提升来自于哪些方面。5.案例演练：四、如何进行数据的分级汇总、多维分析--多维统计和分析是企业数据分析的基础，并成为一个新的学科“

7、商业智能”。本节深入浅出的介绍多维统计的概念以及以及分类汇总统计手段：1.多维分析的概念2.分析维度的概念：时间、空间、客户属性、终端方式、流向、拨打方式……3.分析指标:用户数、通话量、通话费、ARPU、MOU、单次时长、平均单价……4.变化趋势分析（情况是否正常？）:环比、同比、定基比5.如何制作堆叠表、交叉表和嵌套表6.根据分析的目的我们如何选择主分析维度和辅助维度？7.多维分析演练：使用多维分析手段分析销售数据五、方差分析--方差分析用于评估不同的营销手段所产生的效果，方差分析的结果经常作为其他分析结果的一部分。1.单因素方差分析，例如如何判断不同

8、促销方法效果是否存在差异消费者年龄和套餐的选择是否有关系2.双因素